引用本文

李牧南. 区块链和比特币相关主题的知识结构分析：共被引和耦合聚类分析视角. 自动化学报, 2017, 43(9): 1509-1519. doi: 10.16383/j.aas.2017.c160648

LI Mu-Nan. Analyzing Intellectual Structure of Related Topics to Blockchain and Bitcoin: From Co-citation Clustering and Bibliographic Coupling Perspectives. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2017, 43(9): 1509-1519. doi: 10.16383/j.aas.2017.c160648

http://www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.2017.c160648

关键词

区块链，比特币，知识结构，知识基础，研究前沿，共被引聚类，耦合聚类，共词分析 

摘要

区块链与比特币作为当前一种重要的新兴技术和数字货币，随着相关应用的拓展，一些理论和应用问题开始得到更多的关注.近年来，区块链和比特币的相关概念已经逐渐扩散到其他的学术领域.但是，对区块链和比特币相关主题的知识结构（Intellectual structure），包括知识基础（Intellectual base）和研究前沿（Research front）的探讨较少，定量化研究基本为空白.本文通过对Web of Science数据库收录的相关文献进行计量分析，并结合科学图谱分析工具，以较为直观的方式，部分呈现了区块链与比特币相关主题的知识结构，其中包括以共被引聚类分析呈现的知识基础和以耦合聚类分析和关键词共现分析呈现的研究前沿.对于推进区块链和比特币相关主题的知识扩散，以及对未来区块链和比特币的相关学术研究具有一定的参考价值.

文章导读

2009年1月, 中本聪(Satoshi Nakamoto)发布了全球第一款基于区块链(Blockchain)技术的数字货币---比特币(bitcoin)[1].作为一种分布式数据库技术[2], 区块链在网络加密、数字签名、数字防伪等互联网信息安全领域的优异性能得到了愈发广泛的关注.作为数字或虚拟货币的比特币一度引起了政府机构的高度关注和部分风险投资者的追捧. 2016年6月, 比特币的全球市值超过了100亿美元, 大约占全球所有数字货币(Digital currencies)市场的80 %, 但依然与传统货币的价值规模相去甚远.

世界各国对待比特币等数字货币的态度并不统一, 存在一定争议.但是近年来, 随着互联网金融、众筹、物联网等新兴概念和应用的兴起, 区块链作为比特币实现的基础技术, 逐渐引起了理论和产业界的高度关注.因此, 针对区块链技术的研究在近年开始从传统的计算机和信息科学领域向经济、金融等领域扩散.作为一种计算机科学的新兴技术, 区块链技术在很多重要的研究领域都处于起步阶段, 因此有必要对其知识结构进行深入分析, 从而发现其知识基础和潜在的研究前沿, 为后续相关研究提供有价值的参考.

图 1  区块链和比特币相关主题文献的时间序列分析(1999~2015)

图 2  基于CiteSpace的共被引网络图(中心节点度排序)

图 3  基于CiteSpace的相关文献耦合聚类分析

区块链和比特币无疑是当前较为热点的研究主题之一.但是, 通过本文的文献计量发现, 在当前的学术研究活动中, 区块链依然是比特币的一个衍生或者关联概念.如果将比特币排除在检索式之外, 在WOS中只能找到4篇相关文献, 即使在SCOPUS数据库中也只能检索不到20篇相关文献.

通过关键词的共现分析可以看出, 区块链与比特币的文献语义存在高度相关性.当前针对区块链和比特币相关主题的研究文献主要集中在近3年, 而且会议论文占比为72 %, 期刊论文比例相对偏低.通过对WOS数据库中1986年以来的220篇相关文献进行文献计量分析, 可以发现区块链与比特币相关主题研究主要还是集中在计算机科学领域, 而金融和经济领域占比相对较低, 运作管理、自动控制系统、能源与可持续发展等新兴领域目前还处于起步阶段.

通过共被引聚类分析可以发现:信息加密、并发的安全计算、存储复杂性、交易隐匿性、工作量证明机制、拒绝服务攻击和对等网络等是区块链与比特币相关主题的重要知识基础.而在基于文献耦合聚类分析中, 可以发现当前区块链的概念已经开始扩散到其他学科领域, 并且呈现出较快的文献增长趋势.从表 6的聚类分析结果可以看出, 针对区块链和比特币应用拓展的研究已经成为一个主流方向, 其中区块链和比特币相关概念在碳排放交易和可再生能源市场领域的交叉研究已经形成了一定的局部热点效应, 并且是当前较为新兴的两个主题.这恰恰反映出区块链技术和比特币的概念具有较强的学科渗透性, 甚至可以扩散到可再生能源和碳排放交易领域[35-36].

本文也存在一定的局限性: 1) 国内外目前针对区块链和比特币的科技文献计量分析基本为空白, 如何选择合适的主题词簇(Term clump)本身就可能存在一定争议; 2) 本文选择的数据集来源于Web of Science, 也可能需要进一步与来自SCOPUS以及谷歌学术的文献数据进行对比分析; 3) 在分析知识网络中的作者影响力方面, 还可以引入节点的Betweenness和PageRank[27]等指标进一步深入分析.

总体而言, 本文借助文献计量分析的主流方法探讨了区块链和比特币相关主题的知识结构问题, 分别基于共被引聚类分析部分呈现了相关主题的知识基础, 基于耦合聚类分析和关键词共现分析部分捕捉了当前区块链和比特币的研究前沿.但是, 无论是知识结构, 还是知识基础和研究前沿都是一个动态演化的文献计量概念, 都需要在未来一段时间内进行进一步的深入探索.

作者简介

李牧南

华南理工大学工商管理学院副教授, 广东省创新方法与决策管理系统重点实验室副主任, 美国佐治亚理工学院访问学者. 2006年获得华南理工大学计算机应用技术专业博士学位. 2008年从华南理工大学管理科学与工程博士后流动站出站.主要研究方向为文本挖掘与大数据, 新兴技术管理, 信息系统.E-mail:limn@scut.edu.cn