Usage frequency and application variety of research methods in library and information science: Continuous investigation from 1991 to 2021
本研究利用机器学习分析了1991年至2021年间的26,000多篇图书馆与信息科学（LIS）文章，揭示了三十年来从概念性、以系统为中心的研究向实证性、以用户为中心的研究的显著转变，并绘制了特定研究主题与方法之间动态关系的图谱。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。 阅读完整免责声明
想象一下，将图书情报学（LIS）领域看作一座规模宏大、繁忙有序的图书馆，它在过去31年里一直记录着自己的活动日记。这篇论文就像是一群侦探，他们决定读完那本日记中的每一条记录——从1991年到2021年——以弄清楚图书管理员们（学者们）是如何开展工作的。
研究人员并没有让一个人坐下来手工阅读26,000篇文章（这会耗费一辈子），而是使用了一个智能机器人助手（机器学习）来承担繁重的体力活。以下是他们的发现，用简单的语言解释如下：
1. 机器人 vs. 人类（方法论）
通常，要了解研究人员是如何工作的，你必须手动阅读他们的论文，并为它们贴上标签，比如“访谈”、“调查”或“计算机实验”。这非常缓慢，且会将你的阅读量限制在仅仅几百篇论文的水平。
作者们构建了一个数字放大镜（机器学习），它能瞬间扫描26,000篇文章。他们通过一组由人类已经标注过的论文来教导这个机器人，然后让机器人去阅读剩余的部分。
- 结果： 机器人的表现几乎与人类专家不相上下。它得到了一个0.74的“一致性得分”，这就像是在说：“如果人类和机器人阅读同一堆论文，他们在大多数情况下会对标签达成一致。”这证明了机器人可以帮助我们在不感到疲劳的情况下观察全局。
2. 风格的大变革（从理论到现实）
如果你观察过去31年的“日记”，你会看到图书管理员的着装发生了明显的变化。
- 旧时光（1990年代）： 学者们大多戴着“思考帽”。他们进行的是概念性研究（理论方法），即构想系统应该如何运作，或者在抽象层面讨论想法。
- 新时代（2020年代）： 学者们现在换上了“野外靴”。他们正在进行实证研究。他们不再仅仅是思考，而是走进现实世界，去与真实的人交谈（访谈）或向他们提问（问卷调查），以观察事物实际是如何运作的。
- 比喻： 这就像是一个厨师在笔记本上写食谱，与一个厨师实际下厨烹饪并品尝味道以观察效果之间的区别。
3. 重心的转移（从机器到人）
研究人员还注意到，图书管理员讨论的内容也发生了变化。
- 过去： 对话的核心全是关于系统。他们痴迷于图书馆的“引擎”——如何让搜索算法更快、如何组织数据库以及如何构建更好的检索模型。
- 现在： 对话的核心则是关于用户。关注点已转向走进门里的那些人。诸如“信息服务”和“信息素养”等话题正蓬勃发展。
- 比喻： 想象一家汽车公司。几十年来，他们只撰写关于如何让引擎运行得更顺畅的报告。突然之间，他们开始撰写关于驾驶员感受如何、座椅有多舒适以及乘客想要什么的报告。重心从机器转向了人。
4. 瑞士军刀 vs. 专业工具
这项研究观察了学者们使用的16种不同工具（研究方法）。他们发现，有些工具是“瑞士军刀”，而另一些则是非常专业的工具。
- 瑞士军刀：内容分析法。这种方法几乎被用于所有领域。无论主题是关于历史、伦理还是技术，学者们都使用内容分析法来拆解文本并寻找模式。它具有最高的“应用多样性”，意味着它可以应用于最广泛的主题范围。
- 专业工具：德尔菲法。这是一种非常特定的方法，用于获取专家意见。它很少被使用，且仅用于非常特定类型的问题。
- 比喻： 内容分析法就像一把锤子；你可以用它盖房子、挂画或敲钉子。德尔菲法则像一把专门的螺丝刀；它只适用于一种特定类型的螺丝。
5. 动态之舞
最后，论文创建了一张交互式地图（数字时光机）。这张地图展示了主题与方法之间的关系如何逐年变化。
- 例如，当互联网在90年代末开始流行时，“交易日志分析”（研究用户的数字足迹）这一方法突然变得非常受欢迎。
- 随着互联网趋于成熟，这种特定的工具逐渐退去，研究“信息服务”的工具接管了舞台。
核心结论
这篇论文是一场关于图书科学的宏大时光旅行。它告诉我们，在过去的三十年里，这个领域已经成熟了。它从坐在房间里思考理论，转向了走进现实世界去研究真实的人。他们利用智能机器人阅读了30年的历史，证明了我们现在可以清晰地看到这些大趋势，并向我们展示了：研究图书馆最好的方式，就是研究使用它的人。
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