《情报学报》2020年共发表论文125篇。

       从中国知网提供的数据看，这125篇论文总的参考文献数量 为4492篇，总被引66次。篇均参考文献为35.94，篇均下载370.09次。从下图看，4492篇参考文献中，分布在2018年的最多，有388篇，2017年301篇，2019年161次，2016年249次，2015年236次，2015年到2018年共1335篇，约占总体的30%。总体上看，引用近5年的文献数量较多。引用最早的一篇是1952年的1篇文献。

从下图看，125篇论文中有88.8%是国家社会科学基金和国家自然科学基金资助。从论文作者机构分布看，排在前5的分别是南京大学、南京理工大学、武汉大学、大连理工大学和中国科学院大学。这两个方面对《情报学报》发文主题的前沿性和论文的质量都有一定的保证。

     下图是125篇论文中涉及到的478个关键词形成的共词网络。从中可以发现，“深度学习”成为整个网络中最耀眼的“明星”。这反映出不少研究者利用深度学习方法来解决情报学领域的一些问题，如研究注意力机制、情感分析、文本分类、信息抽取、科研预测等。

      从图中还可以看出，《情报学报》发表的论文中，涉及深度学习、信息抽取、网络表示学习、本体构建、神经网络、文本分析、LDA模型等技术类的文献较多；其次，引文分析、文献计量、科学计量等方法应用到科研评价、科研合作、期刊分类、研究前沿识别、技术前沿识别等领域。科研评价、学术评价、交叉学科、情报学学科发展等热点也有涉及。除了传统的期刊、专利等文献信息外，各种网络信息、网络社区等信息也一下得到研究者的关注。替代计量学、用户行为研究、情报服务、竞争情报、健康信息、数据画像、学术创新、科研创新等主题也得到了研究者的关注。除了一些专题约稿外，相关论文的研究范围很广，比较多的还是侧重于技术、方法在情报学领域中应用研究，情报学理论方面的研究整体上还是比较欠缺。关注到了科研评价等国家和社会需求层面的研究，但面向决策、面向国家社会重大需求方面的成果还并不是特别丰富。