新闻传播视域下大数据研究的知识图谱分析

陶影

摘 要 新闻传播作为一个新兴发展的交叉性学科，研究范围广泛，通过对当前该领域大数据研究现状分析，能够对未来学科发展起到一定的启示意义。本研究将中国知网有关大数据的核心期刊文章作为研究对象，采用知识图谱法，借助citespace软件绘制新闻传播视域下大数据研究知识图谱，实现大数据研究的可视化分析。研究表明，当前在新闻传播领域中，掌握技术的学者较少，要加快对大数据相关技术深入学习，做全媒体型人才。

关键词 大数据;新闻与传播;Citespace;知识图谱法

中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 2096-0360（2018）23-0019-03

2013年是业内所定义的“大数据元年”，简单来说，大数据是指数据量庞大，难以使用传统数据整合软件进行收集、处理、分析的数据集合。今天，当年的技术热词已经变成发展迅速、应用广泛的时代产物，大数据已不再是高精尖人才的专利，普通人触手可及，专业领域的学者们也在不断拓展研究广度和深度，数据本身也从最初的记录功能，通过大数据技术汇集，被广泛应用于商业领域。伴随着数据技术的发展，新闻传播学也从起步阶段走向成熟，它是研究新闻活动、传播活动及其他各种信息传播现象的学科，大数据技术在该学科领域的应用，是一次全新的突破。经过近五年的发展，大数据技术在新闻传播领域的研究热点有哪些？未来的发展趋势又将如何？

1 数据来源及研究方法

1.1 数据来源

本研究以中国知网的相关文献为数据来源，检索的时间范围限定在2013年到2018年，检索时间是2018年6月，以“篇名=大数据”“关键词=大数据”“学科=新闻与传媒”“来源类别=CSSCI”为检索方式，共检索得到1 291篇，筛选掉会议等非学术论文还有1 280篇。运用知识图谱法进行研究，采用的数据处理工具为Citespace。

1.2 研究方法

研究主要采用知识图谱法对所检索得到的文獻进行研究。采用软件Citespace对所检索的文献进行可视化研究，积极探索大数据领域的研究热点。

2 新闻传播视域下大数据研究热点分析

2.1 关键词图谱分析

本文使用Citespace可视化软件进行关键词共现图谱的构建与分析。首先，将从中国知网收集到的有效数据进行预处理，转变为软件可识别格式。其次，在进行图谱构建时，将时间跨度设置为2013—2018年，Years Per Slice为1年，Node Types选择Keyword，每个时间切片数据抽取对象为Top50，运行CiteSpace，得到关键词共现知识图谱，为了更好的分析所得结果，选取词频≧20的高频关键词，得到关键词词频排序表1。

结合表1可以看出，在新闻传播学科视角下，有关大数据的研究主要围绕“大数据”“数据新闻”“新媒体”“网络舆情”“新闻传播”“新闻生产” “传统媒体”和“可视化”几个方面。近年来，传统媒体在向新媒体转型的过程中，大数据技术占据重要位置，数据收集与整理、可视化呈现，都是媒体的工作重点。表1中显示，网络舆情是目前该领域的研究重点之一，事实也的确如此，大量互联网自媒体的出现让舆情肆意发酵，媒体可以借助于大数据技术进行舆论引导。

在对关键词聚类分析后，软件共运行出8个聚类，每个聚类都代表了新闻传播视域下大数据的研究热点，选取关键词作为聚类标签，结合时间轴进行呈现（图1）。研究针对软件运行结果选取几个方面进行简要分析。

1）数据新闻。该研究热点的关键词主要有可视化新闻生产和理念创新新闻可视化，数据新闻本身也作为一个关键词出现，随着传统媒体的转型，将大数据技术应用在新闻领域已不足为奇，通过对相关文献的阅读，可以发现目前数据新闻的重点也从如何收集、整理数据向数据可视化呈现倾斜，如何将所分析的数据以受众能够接受的方式传递出去已成为当前学术领域的重点研究内容。

2）内容生产。该研究热点的关键词主要有大数据技术、新闻传播、电视新闻、广播电视和新闻采编。大数据技术在内容生产领域的应用较为广泛，特别是诸如电视新闻这样的传统媒体产物，媒体融合发展的关键是新兴技术的加入、旧有技术的不断创新。

3）新媒体。该研究热点的关键词主要有大数据、挑战、电视节目舆论引导、舆情管理路径、传播策略、体育新闻和融合发展研究。可以看到，在众多新闻节目类型中，比较突出的是“体育新闻”，在大数据时代，体育新闻生产有了改变的驱动力。一般说来，体育新闻报道的主要任务，就是向受众转播比赛实况和评议解说，特别是当一些国际赛事如足球世界杯、NBA和奥运会等需要呈现时，体育新闻一跃成为人们关注的中心。众所周知分数是体育赛事的核心，比如一场篮球比赛的最终结果是通过分数决高下，而每位球员本场次的得分、助攻等具体数据，能够清楚具体的呈现一个球员的本场表现，如果把该球员过往所有比赛的数据进行收集、整理、分析，就能对该球员有全面、立体的了解，大数据技术的应用，让这一假设成为现实，也因此，体育新闻成为所有新闻中受欢迎的类型之一。

4）媒体融合。该研究热点的关键词有全媒体、互联网+、长尾效应、智能媒体和融媒体，新媒体行业的飞速发展，大大挤压传统媒体生存空间，同时为了响应国家提出的“互联网+”提议，旧有媒体开始探索全新的发展道路，可以看到，2014年底就已经出现了有关全媒体的研究，直到2017开始出现融媒体的相关内容，从全媒体到融媒体的发展，是一种从“介质品种完全、记者装备齐全”到“介质相融、记者互通”的转变，数据新闻更是媒体融合逐步探索发展过程的体现。

2.2 著者分析

通过分析作者发文情况可以了解某个领域中作者群的成熟度。软件运行，得到著者共现知识图谱，为了更清晰地分析运行结果，选取发文数量≧3的著者，得到著者发文数量排序表2。

由表2可以看到，在新闻传播领域中，走在研究大数据前端的是喻国明、夏一雪、陈雪奇和丁晓蔚四位学者;但从发文数量可以看出，在该方面的研究，国内仍处在发展的平缓阶段，研究较为松散，学者间的合作非常少，对于该领域大数据的研究还仅仅处在技术支持和精准投放的层面。学界应当鼓励、支持优秀的学者互通有无，共同推动研究的

行进。

2.3 文献来源机构分析

通过了解文献来源机构，可以看到在该领域各高校、机构的研究重点。软件运行，得到机构共现知识图谱，如图2所示。

结合图2可以看出，中国人民大学新闻学院、中国传媒大学和武汉大学新闻与传播学院排在机构发文数量的前三名，同时较多高校的机构之间存在合作发文现象，这充分证明，高校学者仍是研究新闻传播领域大数据内容的中流砥柱，是社会舆论把控的后备力量，但社会实践研究的缺乏，也使得研究存在可行性的质疑，理论当从实践中来，实践也当到理论中去。

3 研究结论

研究从检索到的文献关键词词频与共现、著者来源、文献来源机构等方面对中国知网中新闻与传媒学科从2013年到2018年有关大数据的论文进行了研究与分析，对目前国内大数据研究热点进行梳理。从数据结果可以看出作为大数据核心技术的“数据挖掘”并非当前的研究热点内容，这从侧面说明，当前在新闻传播领域中，掌握技术的学者较少，要想加快对数据新闻的研究和应用，作为一名新时代的新闻从业者，要“弃笔从戎”，对大数据相关技术深入学习，做全媒体型人才。学者们近年的内容，也从研究传统媒体融合转型到关注信息安全，學界已经逐渐从技术浪潮中走出来，进行数据热下的冷思考。新闻传播领域的大数据研究尚在发展探索的初步阶段，未来仍有很大发展空间。

参考文献

[1]何晓萍，黄龙.大数据领域演进路径、研究热点与前沿的可视化分析[J].现代情报，2015（3504）：46-51.

[2]路晶.大数据可视分析研究综述[J].科技展望，2015（2516）：20.

[3]赵建保，黄晓斌.基于Citespace的大数据研究可视化分析[J].图书馆理论与实践，2015（10）：54-57，95.

[4]姜俊锋，丁香乾，侯瑞春，等.基于CitespaceⅢ的大数据研究的可视化分析[J].计算机与数字工程，2016（4402）：291-295，299.

[5]王富祥.基于知识图谱的大数据研究可视化分析[J].华北理工大学学报（社会科学版），2017（1701）：56-62.

[6]刘毅.近20年我国舆论学研究进展的知识图谱分析——基于CSSCI数据库（1994-2013）[J].情报杂志，2015，34（5）：169-173，184.

作者简介：陶 影，硕士研究生在读，研究方向为国际新闻传播。