11.1.4　結果和意義

我們以布氏定律為參照系，采用區(qū)域分析和圖形模擬對采自大型科學數(shù)據(jù)庫的4組數(shù)據(jù)進行了實證研究，發(fā)現(xiàn)科學情報在文獻層次和內容層次上更趨分散。

而且，無論是采用區(qū)域分析，還是采用圖形模擬來描述文獻單元和知識單元的分布，兩者之間基本上遵循同樣的規(guī)律。從區(qū)域分析的結果來看，若各區(qū)載文量相等，則各區(qū)的詞總數(shù)、詞個數(shù)也基本相等，核心詞則隨區(qū)域遞減，這更顯示出科學情報在微觀上的離散分布特征和規(guī)律；從圖像模型的結果來看，載文量、詞總數(shù)、詞個數(shù)和核心詞的分布方程完全相同，即符合Logistic模型，且其精確度遠比萊姆庫勒公式高。這從另外一個角度說明了文獻與知識單元之間的密切關系。文獻是知識的載體，知識單元的分布規(guī)律首先會服從文獻單元分布的總趨勢，在這個總趨勢內再顯示自身特有的一些規(guī)律。這一發(fā)現(xiàn)具有十分重要的意義，因為人們至今尚未找到度量語義情報或信息的完善方法，這就使得情報計量學不得不始終將文獻作為離不開的對象，并使得情報計量學研究在實施過程中面臨很多實際的困難。而本研究發(fā)現(xiàn)文獻單元的離散分布遵循與知識單元一致的規(guī)律，這便可以使情報計量學家在研究時，能夠通過文獻單元的分布離散規(guī)律來“模擬”知識單元的離散分布規(guī)律，為情報計量學開辟了一條新的研究路線。

本項研究還較為精確驗證了齊夫定律對大型科學數(shù)據(jù)庫中詞集合的適應性和正確性。尤其滿足朱斯的雙參數(shù)分布定律。無論是詞種類數(shù)龐大而各級詞頻次較少的INSPEC數(shù)據(jù)，還是詞種類少而頻次相對較高的Biosis和Compendex數(shù)據(jù)，其主題詞或關鍵詞的分布均呈齊夫模式，這充分說明，齊夫定律不僅可以用來描述自然語言詞匯的分布規(guī)律，也可以揭示文獻中內容單元的分布規(guī)律，亦即情報、知識和信息的分布規(guī)律。證明了情報學基本定律的普遍適用性。

本項成果對情報學的理論和實踐都具有重大意義。既然科學情報在文獻層次和內容層次上具有相同的分布規(guī)律，在還沒有解決語義情報或信息計量時，使得我們可以用文獻計量來代替情報或信息計量，處理一些難以解決的問題。同時更為重要的是，我們揭示了科學情報在內容層次上的分布規(guī)律。這意味著離散分布是情報知識和信息的基本屬性，也是情報學的基本規(guī)律。

需要指出的是，有可能影響本項目研究結論的是數(shù)據(jù)來源。我們用以表征知識單元的主題詞或關鍵詞在這三個數(shù)據(jù)庫中均是相應于每篇文獻出現(xiàn)的，是一種靜態(tài)的、表面的聯(lián)系，并不能表達知識的內在邏輯關系，因而抽取的主題詞或關鍵詞數(shù)量基本上與文獻量對應，其分布顯示出相同的規(guī)律是必然的，唯一例外的是核心詞的分布。如果說一般的主題詞或關鍵詞尚不能完全代表一個學科領域的知識單元或內容單元的話，那么核心詞則無疑是一個學科領域最基本的概念，最能反映該學科領域的基本內容和實質。核心詞的分布也表現(xiàn)出與文獻單元同樣的規(guī)律，不同的僅僅是其離散程度更大。今后的研究需要在此基礎上進一步考慮知識單元之間的內在邏輯聯(lián)系，可以用引文索引、關系索引等手段建立這種聯(lián)系，從科學情報的生產和利用過程中去考察其離散分布，這可能是研究科學情報離散分布最好的途徑和方法。