1. 74 图书馆杂志（2018年第5期 总第325期） Library Journal(Vol.37.No.5) ·情报研究· 扎根理论三阶段编码对主题词提取的应用研究 王念祖 （闽江学院人文与传播学院） 摘 要 主题词提取是主题标引的重要过程。但目前的主题词提取，一方面较偏重于主题词的词 义本身，忽略主题词与主题词之间可能存在某种相互链接的“关系”；另一方面，其提取过程也 缺乏一种可供检验的可视化路径。据此，研究者尝试以“扎根理论”中的三阶段编码为方法，希 望能拓展相关思路，为主题词的提取提供一定的帮助。 关键词 主题词提取 主题标引 扎根理论 编码 DOI: 10.13663/j.cnki.lj.2018.05.011 Study of the Application of Three-Stage Coding of Grounded Theory to Thematic Words Extraction Wang Nianzu (College of Humanities and Communications, Minjiang University) Abstract Thematic words extraction is an important process of subject indexing. However, the current thematic words extraction not only emphasizes thematic word itself over the connection between two thematic words, but also lacks visual path for test. Therefore, this paper adopts the grounded theory in the hope of exploring more ways for thematic words extraction. Keywords 0 Thematic words extraction, Subject indexing, Grounded theory, Encoding 引言 “主 题 标 引 ” 意 指 对 文 献 内 容 进 行 分 析，然后对文献所表达的中心思想、所讨论 1 扎根理论研究法与辅助软件 Atlas.ti 的使用 1.1 扎根理论的缘起 的基本问题以及研究的对象等进行提取，以 一直以来，量化研究因为遵循设定的步 形成主题概念，然后在此基础上把可检索的 骤，比较客观严谨，有共识性的准绳来评价一 主题词表示出来，再将这些主题词按一定顺 个研究的严谨程度（信度、效度），而广受学 序（如字顺）排列，对论述相同主题内容的 界的认可 [1] 。与此相反，质性研究由于多是研 文献加以集中，从而提高文献的查全率与查 究者通过访谈、观察、记录田野所发生事件来 准率。 开展研究进路，故主观性较高，不容易形成普 而在主题标引的过程中，主题词的提取是 遍性的解释或通则，很难进行有系统的比较， 非常关键的步骤之一，但目前国内对主题词提 加上又缺乏统一的标准，故而长期被认为不符 取的相关实践，一方面较偏重主题词的词义本 合科学要求，最多只能作为辅助量化研究开展 身，忽略主题词之间可能存在某种相互链接的 的 前 期 铺 垫。 直 到 20 世 纪 60 年 代 Strauss 和 “关系”；另一方面，主题词的提取过程也缺乏 Corbin 提出了扎根理论，“填平理论研究与经 一种可供检验的可视化路径。据此，研究者尝 验研究之间尴尬的鸿沟” [2] ，使得质性研究方 试以“扎根理论”中的三阶段编码为方法，希 法获得突破，彻底扭转了量化研究占据主导地 望能拓展相关思路，为主题词的提取提供一定 位、质性研究被严重低估的情况。 的帮助。 扎根理论是 Glaser 和 Strauss 在 1967 年共同 提出的质性资料系统分析与理论构建的研究方

2. 王念祖：扎根理论三阶段编码对主题词提取的应用研究 Wang Nianzu: Study of the Application of Three-Stage Coding of Grounded Theory to Thematic Words Extraction 75 法 [3] 。在扎根理论刚提出时，存在着一些问题， 重新命名，再通过概念间彼此的关系隶属，分别 后来经过这两位学者以及其他研究者持续的补 归类成类属过程，经由这个分析、演绎与归纳 充与修正并提出更具体的数据分析技术和程序， 的过程，扎根理论替研究者形塑出一套结构严 才使得扎根理论逐渐成熟。目前，扎根理论被 谨的理论构建程序。据此，可以明显发现概念 视为质性研究中最科学的一种研究方法 [4] 。 (concepts)、类属 (categories) 及命题 (proposition) 乃 1.2 是扎根理论的三大基本要素。 扎根理论的策略 扎根理论在提出时即融合了实证主义和实用 扎根理论的具体思路则始于对现实世界的 主义两种哲学思维，并遵循一套严格而系统化的 观察，研究者通过田野调查获取资料，然后再 步骤与程序，包括开放编码、主轴编码与选择性 从丰富的现实资料中提炼出概念，再把相似概 编码，以追求对数据的充分理解。同时并在符合 念归纳为范畴 [5] 。这样，利用编码使得归纳、 逻辑及可重复检验的前提下，由下而上逐步对研 演绎二者得以交替运行，进而将把庞大的田野 究数据进行提取并加以凝练，进而构建“能解决 数据进行数据缩减、转化、抽象化成为概念， 问题的理论” ，让质性研究从描述走向解释与理 让译码中的主要范畴以及范畴间关系得以呈现 论构建。换句话说，扎根理论与一般常见的实证 （见图 1）。而这个范畴亦可视为是主题词的提 或后实证范式下的研究程序不同，不会特意依据 取，由此，我们得以揭示主题词提取的合理性 特定理论事先提出具体的研究概念与架构、假设 以及主题词彼此间的内在联系。 来进行验证，而是随着研究进度与数据编码过 1.4 程，逐渐扩充、舍弃或持续发展新的概念，并 辅助软件 Atlas.ti 的选用 一般来说，质性研究者经常要处理多样性 针对研究核心现象提出一套说明性的诠释架构。 的研究素材，如文本资料、信件、手写稿、观 因此可以说，扎根理论所构建出的概念，以及 察笔记、访谈录音、记录照片、活动影片、网 概念与概念间的关系，是扎根于数据，通过反 络讨论文章和网页数据等。为了协助研究者进 复验证后而自然萌生。据此，研究者认为在这 行相关研究，学界已开发了数十种的辅助分析 方面补充了主题词提取时的两大空白——解释 软件。其中，最常用的以编码为理论基础的软 （而非仅仅描述）主题词的如何产生，以及呈现 件有两种，一种是柏林科技大学心理系 1989 了不同主题词彼此之间可能存在的内部联系。 年开始发展的 Atlas.ti；另外一种是澳大利亚拉 1.3 筹伯大学计算机科学系从 1981 年开始发展的 扎根理论的具体思路 承上所述，扎根理论严格说来并非“理论” ， Nudist/Nvivo [6] 。 而 由 于 Atlas.ti 具 备 以 下 特 性： 而是一种构建理论的方法——研究者通过将收集 ①通过系统性的管理功能 , 协助研究者比较各 的数据打散后、分别赋予概念（conceptualized） ， 种 数 据， 以 深 度 挖 掘 各 数 据 彼 此 的 关 联 性； 图1 扎根理论思路图

3. 76 图书馆杂志（2018年第5期 总第325期） Library Journal(Vol.37.No.5) ·情报研究· ② 高弹性的编码工具与拖曳式的译码整理机 自己想表达的概念一致；③见实编码（Code in 制，能够更直观地进行概念聚拢和类别整并； vivo）：研究者从受访者本身所使用的话语中所 ③图形化网状系统编辑器除了能够编辑概念网 撷取字词作为编码。 络图外，还可以进行可视化处理，协助研究者 2.2 体版），作为辅助分析工具。 主轴性编码的内涵 主轴编码是借由演绎与归纳，通过不断 构建模型。据此，本研究采用 Atlas.ti 5.2（繁 比较的方法将近似编码链接在一起的复杂过 程 [10] 。其主要任务是选择和构建主要类目的 扎根理论三阶段编码内涵 内容，并将主要概念类属与次要概念类属连接 扎根理论以概念作为分析单位，将访谈 起来，以重新组织数据。主轴编码进行的步骤 稿，文件中的字句、大意，或者是观察到的现 分别是：①检查各次要概念类属与各现象彼此 象，从既有的脉络中提取出来，分解成一个个 的关系，在这个基础上思考主要概念类属与次 独立的观念、思维，再对这些观念、思维进行 概念类属间可能存在的假设性关系；②检证实 重新命名，使得它们能够被群组起来，进而得 际资料是否支持上述这种假设性的关系；③持 以对其进行重新分类。这个对句子或段落命名 续不断地寻找主要概念类属与次概念类属的性 的动作，即是“编码” [7] ；而对概念命名的目 质，并从实际的个案中确认它们在个别面向上 的，则是为了让研究者能够将类似的事件、事 的定位（dimensional locations）；④检证实际应 例、事物等加以群组，并归类在一个共同的标 用数据中的证据、事故、事件，并予以解释、 2 题或分类之下 。扎根理论主要通过开放、主 说明。通过反复推导和归纳整理，研究者将开 轴、选择等三阶段的编码，提取事例或事件所 发出一些针对研究现象的概念类属。 共同的特征或相关的意义，使得它们能够被群 2.3 [8] 2.1 选择性编码的内涵 数据分析的最后阶段称之为选择性编码， 组起来，以下分别阐述之。 这一阶段的主要工作是通过整合与凝练，在所 开放性编码的内涵 开放编码是通过对现象的仔细研究，以便 有命名的概念类属中，觉性一个“核心类属” 进行命名和分类的分析工作，亦即分析、检视数 （core category）。核心类属是浓缩所有分析结果 据并对其进行概念化的归纳、比较的过程。开 后得到的关键词，这几个关键词足以说明整个 放性编码的目的是从资料中发现概念类属，对类 研究的内涵，即使条件改变导致所呈现出的现 属加以命名确定类属的属性和维度，然后对研究 象有所不同，但仍具备解释效力。 的现象加以命名及类属化 。开放编码的过程类 在选择核心类属后，选择性编码主要通过 似于一个漏斗，由一个较为宽广的范围逐渐缩 5 个步骤：①创建一条清楚明确的故事线（story 小和集中，直到译码呈现饱和。在开放编码的过 line）；②通过译码范式模型连接主要概念类属 程中，会产生十几个甚至上百个概念，因此研 之次概念类属；③在面向的层级（dimensional [9] 究人员必须将相似的概念分类，进而成为类属 level）发展派系类型；④通过数据检证各派系中 （categories） 。而此阶段中的类属概念是暂时性的， 概念类属间的关系；⑤填满可能需要补充或发展 随时可能会因为新发现而出现必须修改的情况。 的类属。通过这些步骤，研究者得以发展派系类 在开放性编码的阶段，对概念的命名一般 型，并在此基础上构建理论。 采用三种方式：①由研究者自行创建：研究者 在数据对比测试的背景下，借由事物所唤起的 意义或意象，授予能反映该意义或意象的名 3 相关个案研究分析 为了表彰本研究的代表性，本研究对 2011- 字；②沿用已存在学术文献中的名字：这样的 2016 年《图书馆杂志》收录的文章进行检索后， 命名，因为概念本身已包含了极为丰富的分析 以 被 引 频 次 最 高 的《图 书 馆 需 要 怎 样 的“大 意义，且都是已经发展得近乎完整的概念，故 数据”》一文为个案（被引 163 次，检索日期 而非常严谨，但缺点则是缺乏弹性，未必能与 2017.3.25） ，尝试通过三阶段的编码，揭示该文

4. 王念祖：扎根理论三阶段编码对主题词提取的应用研究 Wang Nianzu: Study of the Application of Three-Stage Coding of Grounded Theory to Thematic Words Extraction 77 6 个主题词（大数据、云计算、非结构化、深度 上，研究者首先将文字内容存储为 word 文稿， 分析、Hadoop、MapReduce）的提取过程。 再将 word 文稿载入 Atlas.ti 5.2 软件（繁体版） 3.1 中进行开放性编码；而在这个阶段，研究者担 文献内容的概念提取 开放性编码是密集的检测数据，以便对现 心语意误差导致分析错误，故除原话字数过多 象命名及进行概念化和类别化处理的过程。研 而不得不删减外，其他皆采取“见实编码”方 究者吸收开放性编码的内涵后，对文献内容 式对概念进行命名（见图 2），最后共提取出 （7 967 个 文 字 ） 进 行 概 念 提 取。 在 操 作 步 骤 图2 143 个与研究主题相关的译码（见图 3）。 开放编码过程图（局部） 内涵后，分为两阶段进行操作。在第一阶段的 操作过程中，以意义近似为原则，将前一阶段 操作所得的 143 个译码进行整理合并，归纳成 45 个群组类属（见表 1）。 第二阶段的操作再将此 45 个主要类属分别 归属到 8 个类属（Category Family） ，分别为：① 大数据：主要包含大数据的定义、用途、特性、 发展热点，以及图书馆应该应用大数据的原因 等内容；②云计算：主要包含云计算环境、云 计算对大数据的支持、云计算对图书馆发展所 能提供的帮助，以及图书情报学领域对云计算 的态度等内容；③图书馆的问题与挑战：主要 指图书馆当前亟待解决的问题，如资料量大幅 扩张、数据形式多样化、数据移动频繁，以图 书馆应发展自愈系统、完善知识服务架构、改 善传统数据管理流程等内容；④ MapReduce：主 图3 3.2 开放编码所得之 143 个译码（局部） 建立主类属与次类属之间的关联 主轴性编码是通过演绎与归纳，用新的方 要包含 MapReduce 模型的优点、MapReduce 与关 联数据库的有机融和、MapReduce 的局限性等内 容；⑤ Hadoop：主要包含 Hadoop 技术兴起的背 景、Hadoop 生态、Hadoop 关键服务、Hadoop 数 式对分散的数据进行重组，同时区分为类属与 据处理模型与应用等内容；⑥知识的传播利用： 次类属的复杂过程。研究者汲取主轴性编码的 主要包含数据分析利用的新趋势、新型知识服

5. 78 图书馆杂志（2018年第5期 总第325期） Library Journal(Vol.37.No.5) ·情报研究· 表1 编号 群组类属 群组类属表 编号 群组类属 编号 群组类属 1 大数据的起源 16 图书馆未来面临的挑战 31 图书馆在大数据中扮演 的角色 2 使用大数据的原因 17 非结构化资料增加所产生的 影响 32 大数据提供的服务 3 知识传播与利用形式改变 18 完善知识服务架构的必要性 33 新型知识服务引擎 4 大数据的内涵 19 图书馆的发展方向 34 大数据研究热点 5 大数据的主要来源 20 深度分析的重要性 35 大数据的生命周期 6 对大数据感到陌生 21 深度分析模型 36 大数据关系型资料库管 理技术 7 深度分析的应用 22 支持非结构化资料存储 37 非结构化大数据处理 8 知识分析技术的功能 23 非结构化资料分析的高效化 38 Hadoop 技术的兴起 9 资料的形式 24 图书馆对云计算的质疑 39 Hadoop 的关键服务 10 大数据的基本特性 25 推动大数据的必要性 40 MapReduce 模型的优点 11 资料量的扩张 26 非结构化资料处理 41 MapReduce 的有机融合 12 传统资料管理流程的问题 27 深度分析的技术 42 MapReduce 的局限性 13 深度分析需求的增长 28 非结构化资料的价值 43 云计算支持大数据 14 资料分析的新趋势 29 非结构化资料的特性 44 Hadoop 数据处理模型 15 非结构化资料的形式 30 大数据解决方案 45 自愈系统 务引擎、知识分析技术，以及知识传播的渠道 关系之次类属予以消除。 与形式等内容；⑦深度分析：主要包含深度分析 （2）本个案讨论的重点之一在于通过利用 模型、深度分析的需求与应用，以及深度分析技 深度分析对于各种知识类型进分析，从而掌握 术等内容；⑧非结构化：主要包含非结构化数据 对知识分析的新趋势，并在此基础上构建新型 的存储、非结构化数据的高效化发展、非结构化 的知识服务引擎，进而强化知识的利用，最后 数据的特性、非结构化数据的价值以及非结构化 得以协助图书情报领域面对知识传播形式与利 数据的处理等内容。表 2 为此类属与次类属的关 用多样化的现况。所以，应将“知识的传播利 系类别表。 用”这一主类属及其属下的次类属改为隶属于 3.3 主题词的提取 “深度分析”这一主类属之下。 选择性编码是选择核心类属后，不断发展与 经由上述重新整理，原有的 8 个类属调整 核心类属有关次类属进而构建理论体系的过程。 为 6 个，分别为“大数据” “深度分析” “云计 研究者汲取选择性编码的内涵后，重新对《图书 算” “非结构化” “Hadoop”以及“MapReduce”。 馆需要怎样的“大数据”》一文的研究动机与问 此 6 个类属与其次类属的关系修正展开见表 3， 题意识进行检视，发现该文写作目的在于探索 修正图见图 4。至此，研究者完成了个案中的 大数据应用与图书馆的未来发展，并对相关编程 主题词提取。 技术进行分析。据此，该文题目本身已经包含 了“图书馆的问题与挑战”此一核心类属。故本 4 研究对前述主轴编码阶段所确立的 8 个主类属与 4.1 45 个次类属间的关系进行了以下的调整： 三阶段编码对主题词提取的帮助 揭示主题词提取操作过程中的主观性因素 社会科学研究方法的应用，其目的不在于 （1）由于题目本身已包含图书馆发展当前 构建一个绝对客观的研究结果（因为所有的科 面临的困境，以及未来应该的发展方向，故将 学研究都无法避免主观性的涉入），而在于通 “图书馆的问题与挑战”此一主类属与其产生 过揭示主观性的涉入程度，达到相对客观的研

6. 王念祖：扎根理论三阶段编码对主题词提取的应用研究 Wang Nianzu: Study of the Application of Three-Stage Coding of Grounded Theory to Thematic Words Extraction 表2 主轴编码所得之类属与次类属关系表 类属 文本 （Category Family） 大数据 云计算 图书馆的 问题与 挑战 群组类属 自愈系统 资料量的扩张 资料的形式 图书馆未来面临的挑战 完善知识服务架构的必要性 传统资料管理流程的问题 图书馆的发展方向 Hadoop 知识的 传播 利用 知识传播与利用形式改变 知识分析技术的功能 新型知识服务引擎 资料分析的新趋势 群组类属 大数据的起源 大数据的主要来源 大数据的生命周期 大数据的内涵 推动大数据的必要性 图书馆在大数据中扮演的角色 大数据 使用大数据的原因 大数据的基本特性 对大数据感到陌生 大数据解决方案 大数据提供的服务 图书馆对云计算的质疑 云计算支持大数据 云计算的环境 Hadoop 技术的兴起 Hadoop 的关键服务 Hadoop 数据处理模型 非结构化 修正后的类属与其次类属关系表 类属 文本 （Category Family） 大数据的起源 大数据的主要来源 大数据的生命周期 大数据的内涵 推动大数据的必要性 图书馆在大数据中扮演的角色 使用大数据的原因 大数据的基本特性 对大数据感到陌生 大数据解决方案 大数据提供的服务 大数据研究热点 大数据关系型资料库管理技术 图书馆 需要 怎样的 MapReduce 模型的优点 “大数 据” MapReduce MapReduce 的有机融合 MapReduce 的局限性 深度 分析 表3 79 大数据研究热点 大数据关系型资料库管理技术 图书馆对云计算的质疑 云计算 云计算支持大数据 云计算的环境 MapReduce 模型的优点 图书馆 需要 怎样的 “大数 据” MapRe- duce MapReduce 的有机融合 MapReduce 的局限性 Hadoop 技术的兴起 Hadoop Hadoop 的关键服务 Hadoop 数据处理模型 知识传播与利用形式改变 知识分析技术的功能 新型知识服务引擎 资料分析的新趋势 深度分析 深度分析的应用 深度分析需求的增长 深度分析的应用 深度分析需求的增长 深度分析的重要性 深度分析模型 深度分析的技术 深度分析的重要性 非结构化资料的形式 非结构化资料增加所产生的影响 支持非结构化资料存储 非结构化资料分析的高效化 非结构化资料处理 非结构化资料的价值 非结构化资料的特性 非结构化大数据处理 非结构化资料增加所产生的影响 深度分析模型 深度分析的技术 非结构化资料的形式 支持非结构化资料存储 非结构化 非结构化资料分析的高效化 非结构化资料处理 非结构化资料的价值 非结构化资料的特性 非结构化大数据处理

7. 80 图书馆杂志（2018年第5期 总第325期） Library Journal(Vol.37.No.5) ·情报研究· 图4 类属与其次类属的关系修正图 究要求。通过扎根理论的协助，研究者第一步 是“因果关系” （is cause of）而是“部分关系” 利用汲取开放性编码的内涵，将《图书馆需 （a part of）； “大 数 据 ” 除 与“深 度 分 析 ” “非 要怎样的“大数据”》一文的 7 967 个文字概 结 构 化 ” 三 者 间 构 建 了“相 互 联 系 关 系 ” （is 念化为 143 个译码；第二步汲取主轴性编码内 associated with） 外， 也 与“Hadoop” “云 计 算 ” 涵，首先将 143 个译码合并为概念相似的 45 构建了“相互联系关系” 。通过主题词与主题词 个范畴；其次再利用类属关系的链接，将 45 彼此之间的关系网络，读者更能从主题词中探 个类属区分为 8 个主类属与 45 个次类属的从 悉一篇文章的内在结构（见图 4） 。 属关系；第三步汲取选择性编码内涵，依照 4.3 显示主题词在文章中的强弱程度 本文的研究目的，将这 8 个类属进一步的淬 若本研究将“大数据” “深度分析” “云计 炼 为“大 数 据 ” “ 深度分析” “云 计 算 ” “非 结 算” “非结构化” “Hadoop”以及“MapReduce”等 构化” “Hadoop” 以 及“MapReduce” 等 6 个 6 个主题词视为节点，将这 6 个主题词彼此间的 类 属， 亦 即 符 合《图 书 馆 需 要 怎 样 的“大 数 关系视为关系纽带；则各节点与节点间的关系 据”》一文研究目的的 6 个关键元素。此关键 纽带就则可视为是一个社会网络。而由于社会 元素的提取即为本文主题词的提取。 网络分析法中的点度中心性分析，主要是利用 研究者汲取扎根理论三阶段编码的内涵， 网络中该点与其有联系的点的数目来衡量该点 通过一步步由繁入简的提取步骤，在成功揭示 在此网络中的重要程度 [11] 。本研究即利用这一 主题词提取操作过程的同时，也将研究者提取 方法，对图 4 中各节点（主题词）的强度进行分 主题词过程中的主观性毫无遮掩的呈现，通过 析。最后计算出各主题词的点度中心性分别为 这样的呈现，研究者的主观性得以受到大众的 “大数据为 5” ， “非结构化为 4” ， “深度分析为 检视，进而使研究者主题词的提取，达到了相 3” ， “Hadoop 为 3” ， “云 计 算 为 2” ， “MapReduce 对性的客观。 为 2” 。由此可知前述 6 个主题词的强度大小依 4.2 次分别是“大数据”＞“非结构化”＞“深度分 呈现主题词间的内在联系 以往在主题标引的过程中，所呈现均为主题 析”=“Hadoop”＞“云计算”=“MapReduce” 。 词本身，而这样的方式过度关注于主题词的词义 本身，较忽略主题词与主题词之间可能存在某种 相互链接的“关系” ，而这种关系与主题词相较， 5 结论 提取主题词是主题标引的重要过程，但目 或许在某种程度上更能够反映出文章精义。以本 前的主题词提取方法一方面未能充分反映主题 研究为例，研究者通过扎根理论三阶段编码之应 词提取操作过程中的主观因素，另一方面也缺 用，最后不但提取出“大数据” “ 深度分析” “云 乏一种可供检验的可视化路径，导致未能突显 计算” “非结构化” “Hadoop”以及“MapReduce” 主题词之间的“关系”，及主题词在文章中的 等 6 个主题词，更以此呈现出各主题词彼此的 强弱程度。据此，研究者以《图书馆需要怎样 关 系； 如“Hadoop” 与“MapReduce” 之 间 非 的“大 数 据 ”》 一 文 为 个 案， 并 以“扎 根 理

8. 王念祖：扎根理论三阶段编码对主题词提取的应用研究 Wang Nianzu: Study of the Application of Three-Stage Coding of Grounded Theory to Thematic Words Extraction 论”中的三阶段编码为方法进行分析。 在分析过程中，研究者通过一步一步由繁 81 在联系及其强度。通过这种方式，读者不仅可 以把握主观性对主题词提取过程的影响程度， 入简的提取步骤，不但成功揭示了主题词提取 还可以通过主题词之间的“关系网”更加深入 的操作过程，同时也呈现出主题词彼此间的内 地了解文章的内在结构。 参考文献 [ 1 ] 萧瑞麟. 不用数字的研究: 锻炼深度思考力的质 性研究[M]. 台北: 培生教育文化出版社, 2006: 12. [ 2 ] Glaser B.Theoretical Sensitivity[M].Mill Valley: Sociology Press, 1978:124. [ 3 ] Glaser B, Strauss A.The Discovery of Grounded Theory: Strategies for Qualitative Research[M]. Chicago: Aldine: Vii, 1967． [ 4 ] Strauss A L.Qualitative Analysis for Social Scientists[M]. New York: Cambridge University Press, 1987. [ 5 ] 张敬伟, 马东俊. 扎根理论研究法与管理学研 究[J]. 现代管理科学, 2009(2): 115-117. [ 6 ] Patton, Michael Q.Qualitative Evaluation and Research Methods[M]. 吴芝仪, 李奉, 译. 台北: 桂 冠图书有限公司, 1995:268. [ 7 ] 林本炫. 质性研究方法及其超越[M]. 嘉义: 南华 大学教育学研究所, 2004. [ 8 ] Anselm Srauss, Juliet Corbin. Basics of Qualitative Research: Techniques and Procedures for [ 9 ] [10] [10] [11] Developing Theory[M]. 吴芝仪, 廖梅花, 译. 台北: 涛石文化事业有限公司, 2001: 107. 陈向明. 扎根理论的思路和方法[J]. 教育研究与 实验, 1999(4): 58-64. 王念祖, 隋鑫. 数字出版盈利模式误区研究—— 基于CSSCI高被引论文的分析[J]. 出版科学, 2014(5): 82-86. Strauss A, Corbin J.质性研究概论[M]. 徐宗国, 译. 台北: 巨流图书公司, 1997: 141. 王念祖, 隋鑫. 2009-2013年两岸图书馆学热点对 比研究[J]. 图书情报知识, 2014(4): 14-25. 王念祖 （收稿日期：2016-11-28 修回日期：2017-05-06） （上接第57页） 参考文献 [ 1 ] 郑悦. 关于大学生微信平台的影响力调查及改 进建议——以浙江海洋大学为例[J]. 教育教学论 坛, 2016, 47(11): 226-227. [ 2 ] 郭军. 基于微信公众平台的“985”高校图书馆 服务现状调查与分析[J]. 图书馆学研究, 2015(4): 71-76，81. [ 3 ] 马大艳, 李学静, 陈虹暻. 高校图书馆微信服务 现状分析及发展对策——基于“985工程”大 学图书馆的调研[J]. 图书馆工作与研究, 2015(3): 33-37. [ 4 ] 吉翠芳, 周志峰.“211工程”高校图书馆微信 公众平台应用问题及对策[J]. 图书馆学研究, 2014(17): 38-41. [ 5 ] 张秋, 杨玲, 王曼. 高校图书馆微信公众平台 服务发展现状及对策[J]. 图书馆建设, 2014(2): 61-65, 69. [ 6 ] 李玉艳, 钱军. 图书馆微信公众号的传播策略[J]. 图书馆工作与研究, 2016(2): 95-97. [ 7 ] 姚 鹏 . 高 校 图 书 馆 微 信 服 务 大 数 据 研 究 —— 以“985”工程高校为例[J]. 图书馆学研究, 2017(4): 62-67, 50. 王 康 王晓慧 （收稿日期：2017-05-31 修稿日期：2017-07-06）