国内近20年媒介融合研究热点及展望——基于Ucinet的知识图谱分析 ...

近期我们分享了几篇知识图谱和主题图谱方面的研究范文：

1. 《CoTransH:科技文献知识图谱中语义关系预测的翻译模型》

2. 《影评情感分析知识图谱构建研究》

3. 《基于层次结构和共现关系的在线评论主题图谱构建方法研究》

今天分享的这篇范文，基于文献计量学方法,对1999—2018年中国知网CSSCI期刊数据库收录的有关媒介融合研究的1591篇文献进行了可视化分析,探索了当前媒介融合的研究热点,为把握研究趋势提供参考。

文献分析的另一篇值得参考的例文《毕业论文写什么，集搜客告诉你——微博数据挖掘篇》，进行多维度文献数据分析。

关于使用Ucient和NetDraw的方法，参看例文《利用GooSeeker分词、Ucient和NetDraw进行社会网络分析》

1，范文信息简介

标题：国内近20年媒介融合研究热点及展望——基于Ucinet的知识图谱分析

作者：张苏秋1 王夏歌2

作者单位：

1. 中国传媒大学人类命运共同体研究院

2. 上海交通大学媒体与传播学院

发表时间：2021-01-25

关键词：媒介融合;社会网络分析;知识图谱;研究热点;

基金资助：

教育部人文社科基金青年项目“大数据驱动下中国传媒产业融合演化研究——基于知识产权共生视角”（项目编号：18YJC790222）；

摘要：

基于文献计量学方法,对1999—2018年中国知网CSSCI期刊数据库收录的有关媒介融合研究的1591篇文献进行了可视化分析,探索了当前媒介融合的研究热点,为把握研究趋势提供参考。研究结果如下:第一,国内媒介融合领域的研究视角多元,内容丰富,已形成一定的研究规模,但研究的整体性和系统性还需进一步提升;第二,媒介融合研究重点关键词包括"媒介融合""媒体融合""新媒体"等;第三,依据高频关键词共词矩阵和知识图谱分析,可将国内近20年媒介融合研究热点概括为媒介形态与机构导向研究、新媒体与传播效果导向研究和互联网与数字媒体导向研究。

文章目录

1 研究方法与样本选取

    1.1 共词分析方法

    1.2 样本数据来源

2 研究过程与统计分析

    2.1 发文时间分布与规模

    2.2 刊文作者及单位分布

    2.3 刊文较多的期刊及学科分布

3 社会网络分析

    3.1 高频关键词确定

    3.2 知识图谱分析

    3.3 派系分析

4 媒介融合研究热点讨论

    4.1 媒介形态与机构导向研究

    4.2 新媒体与传播效果导向研究

    4.3 互联网与数字媒体导向研究

5 结论与展望

2，主要研究步骤，研究工具和相关知识点

2.1 共词分析方法

本研究使用了共词分析方法。共词分析是文献计量领域常见的内容分析技术，其分析原理等同于其他社会网络分析，是以邻近联系法则和知识结构即映射为方法论基础，来发现研究对象之间的亲疏关系，挖掘潜在的有用信息，并揭示研究所代表的学科或主体的结构变化。

本文共词分析具体步骤如下：

1. 通过中国知网的题录信息导出功能，导出样本文献题录信息；

2. 利用SATI文献信息统计分析软件进行数据预处理和关键词抽取，构建基于关键词的共词矩阵，并进行相异矩阵转换；

3. 运用Ucinet软件绘制高频关键词社会网络知识图谱，并进行可视化分析和中心度分析。

2.2 生成共词矩阵的软件工具

GooSeeker文本分词和情感分析软件具有生成共词矩阵和生成网络图的功能，导入待分析的内容以后，可以手工精选特征词，即可导出共词矩阵表和社交网络图。

2.3 样本数据来源

为了确保研究可行性和代表性，选取中国知网收录的CSSCI期刊数据库作为文献检索平台。在高级检索中，搜索主题为“媒介融合”的文章，时间跨度选取1999—2018年，文献来源类别选取“CSSCI”进行精确检索，共得到1675篇文献题录，关键词包括“媒介融合”“媒体融合”“新媒体”等。进一步剔除“媒介融合”关键词与文章标题、摘要明显不相符和重复出现的部分文献，最终得到1591篇文献作为研究样本。

2.4 社会网络分析

本文测算了图谱网络节点的接近中心度，进行中心性分析。网络图的中心性是用来反映社会网络整体上向某些节点集中的趋势，接近中心性的观察视角主要基于网络节点的接近度或者距离，某节点接近中心度的取值越大，意味着该节点到其他参与者的距离越短，那么它就是中心节点。

关于在Jupyter Notebook计算各种中心度的实践，参考以下文章：

1. 《怎样使用Jupyter Notebook计算接近中心度》

2. 《如何使用Jupyter Notebook计算中介中心度(betweenness centrality)》

3. 《怎样利用集搜客的共词矩阵表计算点度中心性(Degree centrality)》

4. 《Jupyter Notebook使用Python计算特征向量中心度(Eigenvector Centrality)》

3，本范例的研究总结

本文依据高频关键词共词矩阵和知识图谱分析，将国内近20年媒介融合研究热点概括为媒介形态与机构导向研究、新媒体与传播效果导向研究和互联网与数字媒体导向研究。

随着媒介融合实践的不断深入，未来相关研究还应当充分考虑以下几个方面的改善：

1. 研究层次不合理，缺乏相应的深度。

2. 研究范围分散，整体性和系统性仍需加强。

3. 局限于理论阐述，实证研究较少，研究结论的可操作性有待提升。

4. 相关研究领域学科体系不完善，跨学科合作有待进一步加强。