揭示公共采购与新兴技术的研究现状：一种基于文献计量分析和共现网络研究的顶级建模方法

《Digital Government: Research and Practice》：Unveiling the Research Landscape of Public Procurement and Emerging Technologies: A Top Modeling Approach to Bibliometric Analysis and Co-occurrence Network Study

本研究运用文献计量分析、共现网络分析及主题建模，旨在揭示公共采购新兴技术的研究格局，强调机器学习、数据挖掘等技术的重要性，并指出数字路线图转型策略和技术评估的不足。

　　

摘要

本研究采用文献计量分析、共现网络分析和主题建模技术，为政策制定者、实践者和研究人员提供支持，帮助他们就公共采购和新兴技术中的资源分配及研究重点做出明智的决策。研究旨在了解当前的研究现状，强调各类主题的重要性，从而指导相关努力，以增进知识、促进创新，并优化新兴技术在公共采购中的应用效果。研究方法包括从Scopus数据库收集文献数据，并根据确定的主题或关键词构建共现网络。此外，还运用Bibliometrix、LDAShiny和ggplot2等工具对共现网络进行深入分析，同时借助Biblioshiny和LDAshiny应用程序进行数据可视化。研究结果表明，有必要让研究人员及时了解机器学习、数据挖掘以及公共采购领域新兴技术的最新进展。然而，这些方法也存在局限性，例如主观性、领域的动态性以及数据的质量和可用性问题，这些因素要求研究者具备相关领域知识并采用定性分析方法进行验证。在公共采购领域，文献计量分析的见解可以为未来的研究、政策制定和决策提供参考。研究发现的一个显著问题是，目前关于公共采购中数字路线图转型策略及新兴技术评估的相关研究较为匮乏。