This study provides the first comprehensive empirical mapping of how organizational structures and research portfolios co-occur across U.S. Library and Information Science (LIS) schools. Analyzing 14,705 publications from 1,264 faculty members across 44 institutions (2013--2024), we employ computational methods including word embeddings and topic modeling to identify 16 distinct research themes organized into three foundational dimensions: Library and Knowledge Organization (LKO), Human-Centered Technology (HCT), and Computing Systems (CS). Our mixed-method analysis reveals significant differences in research composition across organizational types: Computer-affiliated schools cluster tightly in computationally-intensive research and differ significantly from all other school types, while independent Information schools demonstrate the greatest research diversity. Temporal analysis of LIS schools reveals complex evolutionary dynamics: 51.4% are moving toward HCT, 37.8% toward CS, and 37.8% toward LKO, with many schools simultaneously shifting along multiple dimensions. Contrary to narratives of computational dominance, HCT emerged as LIS's primary growth vector. These patterns challenge assumptions about field fragmentation, revealing structured diversification shaped by but not determined by organizational positioning. The study provides empirical foundations for institutional strategic planning, accreditation policy, and understanding LIS's evolving disciplinary identity amid computational transformation.


翻译:本研究首次对美国图书情报学院的组织结构与研究组合的共现关系进行了全面的实证测绘。通过分析44所机构(2013-2024年)1,264位教师的14,705篇出版物,我们采用词嵌入和主题建模等计算方法,识别出16个不同的研究主题,并将其归纳为三个基础维度:图书馆与知识组织、以人为中心的技术和计算系统。混合方法分析揭示了不同组织类型在研究构成上的显著差异:计算机相关学院紧密聚集于计算密集型研究领域,且与其他所有学院类型存在显著区别,而独立的信息学院则展现出最大的研究多样性。对图书情报学院的时序分析揭示了复杂的演化动态:51.4%的学院正向以人为中心的技术维度迁移,37.8%向计算系统维度迁移,37.8%向图书馆与知识组织维度迁移,且许多学院同时沿多个维度发生转变。与计算主导的叙事相反,以人为中心的技术已成为图书情报领域的主要增长向量。这些模式挑战了关于学科碎片化的假设,揭示了由组织定位塑造但非决定的、结构化的多元化格局。本研究为机构战略规划、认证政策以及理解计算转型背景下图书情报学科身份的演变提供了实证基础。

0
下载
关闭预览

相关内容

北大关于知识图谱与图数据库的研究工作
专知会员服务
40+阅读 · 2022年8月13日
专知会员服务
66+阅读 · 2021年7月4日
近期值得读的知识图谱论文,这里帮你总结好了
【知识图谱】 一个有效的知识图谱是如何构建的?
产业智能官
57+阅读 · 2018年4月5日
论文浅尝 | 基于置信度的知识图谱表示学习框架
开放知识图谱
24+阅读 · 2018年2月27日
【知识图谱】中文知识图谱构建方法研究
产业智能官
99+阅读 · 2017年10月26日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
北大关于知识图谱与图数据库的研究工作
专知会员服务
40+阅读 · 2022年8月13日
专知会员服务
66+阅读 · 2021年7月4日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员