基于CSSCI的我国网络舆情领域知识图谱研究

武 涛 庞建刚

（西南科技大学 四川绵阳 621000）

基于CSSCI的我国网络舆情领域知识图谱研究

武 涛 庞建刚

（西南科技大学 四川绵阳 621000）

以2011—2015年间CSSCI数据库收录的网络舆情领域的相关文献信息为数据源，借助文献可视化分析软件CiteSpaceⅢ绘制出我国网络舆情领域的核心作者、核心机构、关键词共现网络、研究前沿知识图谱，通过图谱直观展示了我国网络舆情的研究现状，得出网络舆情在不同时期的研究热点，揭示了我国网络舆情研究的发展与演进，并通过时区视图中词频变动和频次探究出我国网络舆情领域的研究前沿，旨在为今后我国网络舆情的深入研究提供借鉴。

CSSCI；网络舆情；知识图谱；CiteSpace

1 引言

网络舆情客观上为网民提供参与时政、讨论社会热点事件、发挥“话语权”表达言论观点的途径，虽然能够交流思想，促进信息传播，但是由于网络环境复杂性和利益的冲突，使得网络舆情更有可能成为社会热点的放大器，甚至被歪曲，激化社会矛盾，引发社会危机，因此，网络舆情已成为政府和学者关注的重点领域［1］。

本文运用文献可视化分析软件CiteSpaceⅢ［2］对近5年我国网络舆情领域的468篇文献进行系统梳理，通过文献隐藏的数据窥探我国网络舆情领域的研究状况，以期有益于我国网络舆情的研究工作。

2 研究方案

2.1 数据来源

以南京大学中文社会科学引文索引 CSSCI（2014—2015）来源期刊为源数据库［3］，以“篇名（词）=网络舆情”与“关键词=网络舆情”方式进行检索，检索年限设定为“2011—2015”年，通过对检索到的数据进行清洗和规范化处理，最终得到468篇文献，这些文献具体涉及：图书馆、情报与文献学（265篇）、管理学（64篇）、教育学（41篇）、新闻学与传播学（22篇）、政治学（25篇）等多个学科。然后运用CSSCIREC［4］将下载数据进行分割、转换，将结果导出保存，获取文章摘要和引文，以便开展相关统计分析。

2.2 研究方法

通过CiteSpaceⅢ对网络舆情文献信息绘制图谱，能够较为直观地识别学科前沿的演化路径及学科领域的经典基础文献，同时挖掘、探索网络舆情研究的现状、热点及未来发展趋势。

3 结果与分析

将数据导入CiteSpaceⅢ，设置时间为2011—2015共计5年，时间跨度为1年，设定文献被引频次、两篇文献的共被引频次、文献的共引系数为（2,2,20）（2,2,20）（2,2,20），选定路径搜索设为Pathfinder算法,然后运行软件依据分析不同的内容选定不同的网络节点。

3.1 我国网络舆情领域被引作者分析

通过对被引作者进行统计分析，可以绘制出每位研究者的重要程度，发现该领域受关注度高的学者。在绘制网络舆情被引作者图谱时，可以依据被引作者词频高低显示“年轮”的大小，“年轮”越大说明该被引作者越重要。在CiteSpaceⅢ中，将节点（Node Type）分别设置为Cited Author，最终得到该领域核心作者的知识图谱。

图1 2011—2015年我国网络舆情研究的作者共被引图谱

如图1所示，圆环越大代表作者被引次数越多，呈正相关性。根据作者被引频次的高低，进一步整理和归纳出被引频次在前10位的作者（见表1）。第一位是天津社会科学院的刘毅，被引频次最高为91次，是网络中重要节点。第二位是华中科技大学的曾润喜，被引81次，在网络舆情研究方面有着突出的贡献，被称为舆情研究的后起之秀。另外，王来华、吴绍忠、喻国明被引的频次也较高，其中，天津社会科学院舆情研究所副研究员毕宏音中心度最高，在网络舆情研究领域处于重要作用。但是根据已有的分析结果可以看出，有的文献被引频次很高，但是中心度却很低；相反，有的中心度很高，但是文献被引频次却很低，造成这种现象的主要原因是被引频次和中心度是两种不同的度量，中心度是定义在网络结构上的，和被引频次不同。

表1 2011—2015年网络舆情领域作者共被引表

另外，由图1也可以看出，我国网络舆情研究学者较多且相对分散，虽然没有形成具有影响力的科研团队，在一定程度上说明了我国网络舆情研究处于发展阶段，关注度正逐步上升。

3.2 我国网络舆情领域研究机构分析

为探究我国网络舆情领域研究机构的分布情况，将节点参数设置（Node Type）中选择机构（Institution),Top N设置30，然后运行CiteSpaceⅢ，得出众多研究机构的分布图谱，如图2所示。

图2 2011—2015年我国网络舆情研究的机构共被引图谱

由图2中突出节点可知，华中科技大学公共管理学院、解放军南京政治学院军事信息管理系、南京大学信息管理学院、福州大学公共管理学院、武汉大学信息管理学院、中国人民大学新闻学院被引的频次较高，从一定程度上代表了我国网络舆情研究的核心科研机构，但是也从侧面反映出我国网络舆情研究力量主要在高校，政府和企业研究机构相对较少，揭示了我国网络舆情研究现状的短板。

3.3 我国网络舆情领域研究热点

文献中的高频关键词是对研究热点的高度概括，因此，通过CiteSpaceⅢ对2011—2015年468篇文献关键词共现进行分析，设置每年前30个关键词为分析对象，将节点参数设置设为关键词（Keywords），绘制出5年间我国网络舆情关键词的共现图谱，并以关键词的频次作指标，体现出研究热点内容，如图3所示。

图3 2011-2015年我国网络舆情研究的关键词共现图谱

图谱中圆环大小代表了关键词的频数，圆形关键点的面积越大说明越是该领域研究的热点，由图3可以看出网络舆情领域关键词中心度较高的分别是突发事件、指标体系、群体极化、大学生、新媒体、舆情演变、舆情传播、意见领袖等，下面对节点较大的研究热点进行分析。

（1）研究热点：突发事件网络舆情。目前对于突发事件网络舆情的定义还存在争议，学者们持不同的观点，但是主流的观点认为突发事件网络舆情包含3种情形：一是公众通过网络媒体平台发布自己对突发事件的看法；二是突发事件诱发网络舆情后事件本身被放大、扭曲从而引发衍生事件；三是由网络谣言、煽动等产生的群体性突发事件［5］。综合上述观点得出，突发事件网络舆情是网络舆情的一种表达方式，指在突发事件发生之后，公众通过网络平台对事件本身或者衍生出来的事件发布含有态度、情绪的总和信息［6］。其中主要的网络平台有新闻评论、BBS、微博和RSS。除了舆情自身特点外，突发事件网络舆情主要特点还包括发生即时性、主体隐匿性、交流互动性、内容丰富性、群体极化性［7］。因此，突发事件网络舆情的自身特点决定了政府监控将成为解决这一问题的关键。

（2）研究热点：指标体系。针对网络舆情建立一套指标体系不仅可以定量化地深入了解舆情的来源、方向，更可以及时把握舆情发展趋势，对网络舆情进行合理引导控制。但是关于网络舆情的指标体系分类较多，根据不同视角归纳主要包括网络舆情监测、评估、预警指标体系，在设计监测和预警指标体系时可以基于主题分类、不同发生主体、舆情内在机理等思路进行构建，在网络舆情评估指标体系中更多的是借助安全评估、热度评价、发生周期等影响因素［8］。网络舆情指标体系量化的不断完善，必然推动网络舆情的量化模型成为研究重点。

（3）研究热点：群体极化。由于网络舆情涉及较多的是存在社会争议的公共事件，容易引发网友的关注、热议，但是网友的身份隐匿性决定了他们发表的议论更多的是一种不负责、非理性的情绪释放，更可能出现一种具有较强发动力的舆论偏向引起群体极化现象，从而出现网络暴力、舆情操控、群体激化行为等现象［9］。目前对网络舆情群体极化的研究不仅仅是分析网络舆情演化、挖掘舆情观点、发现意见领袖、影响力评价等方面，更多的是寻求网络舆情群体极化的调控策略研究，主要包括：提高网民素质、加强政府网络监管，实行实名制等［10］。

图4 2011—2015年我国网络舆情研究前沿图谱

3.4 网络舆情研究前沿图谱分析

为了更为直观地考察研究主题在不同时间的变化情况，利用CiteSpaceⅢ按照时间顺序生成时序图谱，如图4所示，历时态演化图反映了2011—2015年间网络舆情的年度研究热点变化。

将图4中每年频次较高的研究前沿关键词列入表2中可以看出，从2011年到2015年网络舆情的研究发展较快，每年都有新的研究主题。2011—2013年学者们主要关注的是网络舆情的网络传播、舆情分析、舆情监测和大学生思想政治教育，但是在2014—2015年对网络舆情的研究引入了很多新理论和新技术，如基于系统动力学建模分析［11］、基于元胞自动机的网络舆论模型［12］、新媒体环境下的政府危机管理与舆论引导［13］等。从研究的主题变化可以看出网络舆情的研究随着社会发展正在不断完善，涉及的领域也触及到新闻传播学、统计学、社会学、情报学、政治与管理学等多个学科。

表2 前沿主题词的演化路径

4 结语

笔者通过近5年的网络舆情图谱展示了我国网络舆情研究的进展。可以看出，我国网络舆情的研究发展迅速，呈稳步上升趋势，研究视角更为广泛：既关注网络舆情的概念研究、演变机理、分析指标体系，还注重与实际应用相结合，深化了对网络舆情的监管对策、制度、技术研究。但是从共被引作者图谱和机构分析图谱来看，我国虽然已经形成了许多高产作者和核心研究机构，但是核心作者之间的合作较少，缺乏学术交流，没有发挥不同学科背景专家的优势，同时，研究机构多为高校、部队、地方科研院所，政府参与较少，政务舆情回应和处理负面网络舆情还需要进一步提升。

［1］刘毅.网络舆情研究概论［M］.天津:天津人民出版社,2007：48-61.

［2］陈悦，陈超美，刘测渊，等.CiteSpace知识图谱的方法论功能［J］.科学学研究,2015,33(2):242-253.

［3］中国社会科学研究评价中心.中国社会科学引文索引［EB/OL］.［2015-07-01］.http://cssci.nju.edu.cn.

［4］周晓分,黄国彬,白雅楠.科学计量可视化软件的对比与数据预处理研究［J］.图书情报工作，2013,57(23):64-72.

［5］易臣何.突发事件网络舆情的演化规律与政府监控［D］.湘潭:湘潭大学,2014.

［6］宋海龙.突发事件网络舆情的形成、演化与控制［J］.河南工程学院学报(社会科学版),2010,25(4):12-16.

［7］汪燕娟.BBS的群体极化效应和“沉默的螺旋”［J］.青年记者,2010(21):79-80.

［8］曾润喜.网络舆情突发事件预警指标体系构建［J］.情报理论与实践,2010,33(1):77-80.

［9］毕宏音.网络舆情形成与变动中的群体影响分析［J］.天津大学学报(社会科学版),2007,9(3):270-274.

［10］史波.网络舆情群体极化的动力机制与调控策略研究［J］.情报杂志,2010，29(7):50-53.

［11］张一文,齐佳音,马君，等.网络舆情与非常规突发事件作用机制：基于系统动力学建模分析［J］.情报杂志,2010，29(9):1-6.

［12］曾祥平，方勇，袁媛，等.基于元胞自动机的网络舆论激励模型［J］.计算机应用,2007,27(11):2686-2688，2714.

［13］林爱珺,孙姣姣.新媒体环境下的政府危机管理与舆论引导［J］.中国应急管理,2011,(3):20-25.

Analysis of Knowledge Graphs in the Field of Internet Public Opinions in China Based on CSSCI

This paper,using information visualization analysis software CiteSpace III,conducts an analysis of literatures on Internet public opinions included by the CSSCI database between 2011 and 2015.It draws graphs ofcore authors,core institutions,keywords co-occurrence networks and latest developments in the field,which showcases researches on Internet public opinions in China,summarizes much-discussed research areas of Internet public opinions,and reveals the research developments in this field in China.Furthermore,new research areas are explored by changes of word frequency in time zone view,thus paving the way for further researches of the topic in the future.

CSSCI;Internet public opinion;knowledge graph;CiteSpace

G250.2

A

武涛（1989—），男，西南科技大学情报学研究生；庞建刚(1977—)，男，西南科技大学经济管理学院副教授，硕士生导师。

2016-08-26