根据关键词不完全共现，下面绘制了《情报学报》2012年上半年发文关键词的共现图。

笔者将其归纳为七个方面：

    A 计量学文献（文献计量、科学计量及信息计量）。这个版块发文数量最多。即有利用传统文献计量方法对某个领域研究（如信息行为研究的文献计量），也有利用知识图谱、引文分析、共词分析等对某领域研究热点（如情报学）或某主题研究热点（如基因工程、人民币汇率）的分析。

    B 本体。本体是近年来情报学领域一直关注的一个研究热点。有几篇文章将语义分析、大众标注等相结合，尝试了本体的应用研究。

    C 竞争情报。竞争情报是情报学领域又一个倍受关注的话题。在一篇文献是竞争情报领域的文献综述，另两篇探讨了动态竞争情报、竞争情报系统。

    D 用户研究与信息推荐。用户是情报学研究过程中，一直会关注和研究对象。有几篇文章对用户的心智模型、用户体验、认知网格等进行了研究；还有几篇探讨了个性化信息推荐。

    E 信息检索与信息查询。有几篇文献探讨了查询优化、查询扩展、专家检索、跨语言信息检索；还有几篇文章将信息检索与网络学习、信息服务相关问题进行了研究。

    F 文本与文档相似度、语义学习等。这个版块是情报学领域利用计算机科学等相关知识对词汇、文档及网页为研究对象进行的相关研究。

    G最后一个版块的内容较为分散，涉及到电子政务、搜索引擎、信息经济、网络事件、信息采集等方面。

    另外，从图中还可以看出情报学领域目前使用较多的研究方法，如聚类、社会网络分析、共词分析，共现分析、多维尺度分析等。还有值得注意的是语义层面的研究引起了不少研究者的注意。如B、E、F中都有包含语义的词汇。

    利用这种方法绘制的“关键词共现图”受到作者关键选择的影响较大。如有的作者使用“科学知识图谱”，有的使用“知识图谱”。这就会导致两个词相关的词无法形成一个连通的网络，而实际上它们是连通的。在以后数据处理过程中，笔者将在这方法进行一些先期的处理，以绘制更加“语义化”的图形。