社交媒体研究的主题与知识图谱——基于CNK（I2008-2017）可视化分析

邱婧玲

（西藏民族大学教育学院 陕西咸阳 712082）

2008年以来，社交媒体（social media）不仅改变了信息传播的方式，也凸显出其广阔的市场价值，已成为网络时代一个相当热门的话题，受到了学术界与用户的高度关注。“社交媒体”也称为“社会化媒体”。社交媒体是“基于Web2.0及以上思想和技术的互联网应用，支持用户自主创造和交互内容”[1](P59-68)。用户生成内容与自主控制社交关系是社交媒体的两大特点。社交媒体允许人们生产信息、分享信息，并通过评价、讨论等方式筛选与传播信息。[2]“雷洋案”，“辱母案”在网络的飞速传播，“微信”，“京东”，“淘宝”等的广泛使用都是社交媒体的典型应用。为了深入探析社交媒体的发展态势，以CNKI数据库为文献数据检索源，运用CiteSpace为分析工具，追溯社交媒体的发展渊源，客观全面地分析了社交媒体的现状、研究热点、研究前沿，以揭示社交媒体的历史演变与发展态势。

一、数据来源与研究方法

（一）数据来源

科学引文索引（SCI）的创始人Garfield E和Sher I H,Torpie R J（1964）[3][4](P5-10)认为引证网络能够反映知识传承与发展的关系。基于这样的理念，本文选用CNKI作为文献来源检索库。CNKI是全球信息量最大、最具价值的中文网站，涵盖了10个专辑，168个专题的文献，已经成为国内重要的学术分析与评价工具。

（二）数据检索条件及方法

“社交媒体”又称“社会化媒体”“社会性媒体”，检索时将它们全部纳入检索范围进行检索，即篇名=“社交媒体”、“社会化媒体”、“社会性媒体”，检索时间为1998年1月1日至2017年10月30日（因最早的第一篇社交媒体的文献来源于2008年，故检索时间段为2008年1月1日-2017年10月30日），共检索到相关文献3745条，经过数据清洗，去除启事、广告、新闻等非学术文献，共采集到有效文献3717条，经下载，转换为UTF-8格式后进行保存。

（三）数据分析工具及方法

本文采用美国德雷赛尔(Drexel)大学的美籍华人陈超美博士开发的动态可视化分析工具Cite Space[5](P359-377)对我国智库研究的发展态势进行可视化分析。Cite Space是一款可用于可视化展示和分析科学文献的趋势及动态的Java应用程序，Cite Space提供作者合著网络（COA）、共被引作者（ACA）、共被引文献（DCA）以及共被引期刊（JCA）等四类共被引分析技术，并可以进行作者及其所属机构、关键词和学科领域等不同节点类型的共现分析，提供各种聚类图、时间线图和时区图等多样化显示模式，并生成各类知识图谱。[6]但由于CNKI没有引文数据，故不对这次采集的数据进行共被引分析。

二、社交媒体的关注度

从社交媒体的学术关注度和用户关注度（图1）（图2）可以看出，2008年以来，其学术关注度不断飙升，2010至2016年近乎呈直线式上升。以CNKI为数据源，在标题名中以“社交媒体”“社会化媒体”“社会性媒体”为检索词进行检索发现，所发表的文章从2008年的7篇，2009年的21篇，2010年的56篇，直线上升到2015年达793篇，（图3）2016年发文为709篇，2017年10月为414篇，2017年的数据不够全面，主要是由于杂志上传网络的滞后性导致2017年的数据不够全面。因此，对我国社交媒体研究的发展态势进行研究并做可视化分析能够历清我国社交媒体研究的研究热点、研究前沿及发展脉络，对促进社交媒体发展具有重要的理论价值和现实意义。

图1：社交媒体学术关注度

图2:社交媒体用户关注度

图3:社交媒体发文量年度分布（2008-2017）

三、社交媒体研究的可视化分析

将转换后的题录数据，导入CiteSpace III进行格式转换，并检查文献规范性，添加了个别发表年代缺失的文献信息，对作者的规范性进行了检查与修正等。

（一）作者共现网络知识图谱

将规范化处理后的题录数据导入CiteSpace III软件中，时间跨度为“2008-2017”年，节点类型选择“Author”，阂值的参数设定为top20，其他为默认值的情况下，得到Network=595，E=95的社交媒体研究作者共现网络知识图谱。

从作者共现图谱发现，对社交媒体研究作者较多，主要有中国人民大学信息资源管理学院的黄霄羽教授[7]，南京师范大学的丁家永[8]，现清华大学新闻与传播学院的彭兰教授[9][10]，武汉大学信息资源研究中心的唐晓波，著名品牌战略专家、中央电视台品牌顾问、华盛智业·李光斗品牌营销机构创始人李光斗，盐城工学院经济与管理学院的焦微玲等，但是整体来看，发文多且比较有影响力的学者欠缺，研究者之间的合作关系不足，尚未产生具有重要影响力的学者。

（二）机构共现知识图谱

机构共现网络的关系体现了机构间存在着相似和相关的研究领域，而共现的程度大小表明了机构间存在的学术合作的多少。[11]将规范化处理后的题录数据导入CiteSpace III软件中，时间跨度为“2008-2017”年，节点类型选择“institution”，阈值的参数设定为top,20，其他为默认值的情况下，得到Network=165，E=29的社交媒体主要研究机构共现知识图谱（见图4），其中，彩色节点的大小与其中心性高低成正比，节点的字体大小与其频次成正比，下同。

图4：社交媒体主要发文机构共现知识图谱（2008-2017）

从图4可以看出，对社交媒体的研究受到了普遍重视，研究的核心机构主要有中国人民大学（146篇），占发文总量的10.32%，而其中高居榜首的是中国人民大学的新闻学院，达到125篇；其次是中国传媒大学（144篇），占发文总数量的10.18%，第三是清华大学新闻与传播学院（74篇），占发文总量的5.23%。这前三位的发文机构总共占发文总量的25.73%。这说明中国人民大学、中国传媒大学和清华大学具有很高的研究能力，是研究社交媒体的核心机构，引领着社交媒体的发展。同时，从只有29条连线可以反映出对社交媒体的研究仅限于机构内部之间的小团队合作，跨机构跨领域的合作尚未形成有效规模，结合作者共现知识图谱分析和发文量可以看出，对社交媒体的研究从2008年才刚刚开始，2008-2010年发文相对较少，这说明社交媒体已经受到重视，但并没有形成研究热点，2011年后进入直线上升趋势，已经成为一个热点，可以称之为爆发阶段，但真正的领军人物相对比较缺乏，跨领域跨机构的合作并没有形成，正是这种校际间的小团队合作机制，促进了社交媒体的快速发展，推动了社交媒体的成长、发展和研究突破。

（三）主要研究学科领域

图5：社交媒体发文量学科专业分布图

对某一主题的研究的学科领域反映了该主题受关注的范围。对社交媒体这一主题来讲，受关注的范围比较广泛，涉及了新闻与传媒、经济、高等教育、政治、计算机等众多的领域（图5），从社交媒体发文量学科专业分布图可以看出，主要的研究领域为新闻与传媒领域，发文量达1892篇，占总发文数量的57.14%，这是研究的核心领域，也是绝对优势领域，也说明自2011年后，社交媒体成为新闻传媒领域研究的核心和热点问题，如王旭的《社交媒体发展背景下的微信依赖研究》[12]，杨玲的《中国社交媒体内容与功能分析——以QQ空间为例》[13]彭兰的《社会化媒体与媒介融合：双重旋律下的关键变革》[14]等。其次是在企业经济领域，说明企业也非常关注利用社交媒体进行营销，成为继新闻与传媒领域后的第二大关注社交媒体的领域，但从发文量来看，企业经济方面的发文量只有448篇，只是新闻传媒领域发文量的23.68%，只占发文总量的13.5%，如唐李洋的博士学位论文《基于社交媒体大数据的Twitter营销策略研究》[15]，赵付春，冯臻共同撰写的《社交媒体对企业知识竞争力的影响——基于小米公司的案例研究》[16]等。

（四）研究热点

图6：社交媒体研究热点关键词聚类图

图7：社交媒体研究热点关键词知识图谱

在软件中选择节点类型为“keywords”，阈值的参数设定为top20，其他设置同前，运行后得到117个节点和357条连线构成的如图6所示的社交媒体研究热点关键词聚类图。图中为优化视图效果，隐去了出现次数最多的1775次，中心度为0.72的关键词“社交媒体”，出现频次为1078次，中心度为0.43的关键词“社会化媒体”。以及关键词知识图谱（图7）及表1所示的出现次数大于等于20次的关键词频次表（n≥ 20）。

从图中可以看出，“社交媒体”、“社会化媒体”、“社交网络”、“微博”、“社交网站”、“媒体营销”、“微信”、“社会化媒体营销”、“腾讯”、“大学生”、“传播”以及“意见领袖”等是研究的主题。从社交媒体研究热点关键词知识图谱结合其他学者对社交媒体的相关研究，可以看出社交媒体研究的热点领域主要集中在“社会交往”和“媒体营销”两大方面。

（1）社会交往。对于社会交往主要由“社交媒体”、“社会化媒体”“社交网络”、“微博”、“社交网站”、“微信”、“腾讯”、“大学生”、“传播”以及“意见领袖”等关键词构成，随着网络的发展，微博、微信、腾讯QQ等成了人们交往的重要方式，尤其是随着移动智能手机的发展与Web2.0、Web3.0以及更高版本的出现，人们的交流与学习方式发生了根本性的范式转变，尤其是大学生的学习更加呈现出随时、随地、无处不在碎片化学习特征。从传播学角度来看，对社交媒体的研究发端于对博客等“自媒体”的观察与思考[17]，社交媒体具有社会交往和媒体的双重功能[18]。社交媒体是允许用户自主生成内容（UGC）的创造和交流[1]，用户可以传播视频、音乐、图片等多媒体信息，尤其是大家熟知并广泛应用的微信与QQ等，更是集多种交互功能于一体，成为人们必不可少的社交工具，另外，还关注了网络意见领袖的特征等。

（2）媒体营销。媒体营销主要由“媒体营销”、“口碑营销”、“大数据”、“社会化媒体营销”、“营销”、“品牌营销”、“网络营销”、“营销策略”、“营销效果”、“市场营销”、“数字营销”等关键词构成。如“基于社交媒体大数据的Twitter营销策略研究”[15]，淘宝网、京东商城、唯品会、当当网、亚马逊等团购网站等。另外，2016年11月至12月份出现的罗尔为其爱女笑笑的筹款等，都是一种营销方式或营销手段。

表1：社交媒体研究热点关键词频次表（n≥20，2008-2017）

（五）前沿主题

在CiteSpace软件中，利用突现词探测技术，可以测算出某研究领域前沿主题演化态势。选择术语类型为“Burst Terms”选择节点类型为“key⁃words”，其他设置同前，运行后得到233个节点和604条连线构成的如图8所示的社交媒体研究前沿关键词聚类图。

图8：社交媒体研究前沿关键词聚类图

图9：社交媒体研究前沿关键词时区图

从前沿关键词知识图谱、聚类图以及时区图可以看出，社交媒体的研究经历了三个阶段：从社交媒体、社交网络、社交网站等传播模式、传播渠道的研究到自媒体时代微信、腾讯QQ、媒体营销等社会交往和营销策略的研究到大数据时代的新新媒体（New new media）档案服务等的研究。

第一个阶段从2008年社交媒体研究的发文开始到2009年以及2010年，主要关注社交媒体的基本概念、博客、播客等社交媒体的探讨，腾讯等网站社交媒体的传播模式的研究。

第二个阶段，主要关注利用社交媒体进行营销，“媒体营销”，“企业传播”，“网络广告市场”成为其关键词，将社交媒体分析引入企业[19]，社交媒体成为广告商新宠[20]，这个阶段主要关注媒体营销，社交媒体引发商业裂变[21]，凭借巨大且互动性强的用户规模优势，社交平台被众多营销者相中，用以向不同商家导入用户，成为营销的新阵地。

第三个阶段，这个阶段主要关注移动社交媒体和新型社交媒体的应用，大数据时代的新新媒体（New new media）档案服务等的应用研究。如基于社交媒体数据的城市人群分类与活动特征分析[22]，操控、赋权、话语空间：理解社交媒体广告的三个维度——以微信信息流广告为例[22]等，涵盖了更多的行业和领域，如社交媒体地理大数据的旅游景点热度分析[23]，跨社交媒体网络大数据下的用户建模[24]，社交媒体盈利模式中的大数据运用[25]，基于社交媒体大数据的Twitter营销策略研究[15]等等。

四、结 语

综上，通过对3717条有关社交媒体文献题录数据的可视化分析发现，社交媒体方面的研究已经取得了阶段性的丰富成果，吸引了众多具有较高影响力的机构群体，出现了内容分明的热点领域和前沿主题。从发文机构来看，中国人民大学、中国传媒大学、清华大学等是研究社交媒体的核心机构，引领着社交媒体研究的发展。同时，从只有29条连线可以反映出对社交媒体的研究仅限于机构内部之间的小团队合作，跨机构跨领域的合作尚未形成有效规模，结合作者共现知识图谱分析和发文量可以看出，对社交媒体的研究从2008年才刚刚开始，2008-2010年发文相对较少，这说明社交媒体已经受到重视，但并没有形成研究热点，2011年后进入直线上升趋势，已经成为一个热点，但真正的领军人物相对比较缺乏，跨领域跨机构的合作并没有形成，正是这种校际间的小团队合作机制，促进了社交媒体的快速发展，推动了社交媒体的成长、发展和研究突破。从研究热点和前沿来看，主要表现为利用社交媒体进行社交和营销两大主题。从社交媒体的发展来看，社交媒体的发展经历了三大阶段，从最初的基本概念、基本应用的探讨，腾讯等社交网络传播模式的基础研究，到关注利用社交媒体进行营销，将社交媒体分析引入企业，社交媒体引发商业裂变，社交媒体成为广告商新宠，凭借巨大且互动性强的用户规模优势，社交平台被众多营销者相中，用以向不同商家导入用户，成为营销的新阵地。到第三阶段，主要关注移动社交媒体和新型社交媒体的应用，大数据时代的新新媒体（New new media）档案服务等的应用研究，涵盖了更多的行业和领域，如社交媒体地理大数据的旅游景点热度分析，跨社交媒体网络大数据下的用户建模，社交媒体盈利模式中的大数据运用，基于社交媒体大数据的Twitter营销策略研究等等。今后一段时期内，社交媒体研究将是学者们继续关注的热点问题。

[1]kalplan,Andreas M.,and Haenlein,Michael.Users of the word,unite!The challenges an opportunities of Social Media[J].Business Horizons,2010,53(1).

[2]肖琳，徐升华，王琪.社交媒体发展与研究述评[J].图书馆学研究，2016（14）.

[3]Garfield E，Sher I H,Torpie R J.The Use of Citation Data in Writing the History of Science[M].Philadelphia:Institute for Sci⁃entific Information,1964.

[4]Garfield,E.Scientography:Mapping the Tracks of Science[J].Current Contents:Social&Behavioral Sciences,1994(45).

[5]Chen,Chaomei.CiteSpaceⅡ:Detecting and Visualizing Emerging Trends and Transient Patterns in Scientific Literature[J].Journal of the American Society for Information Science and Technology.2006(3)．

[6]Chaomei Chen．Cite Space II:Detecting and Visualizing Emerging Trends and Transient Patterns in Scientific Literature[J].Journal of the American Society for Information Science and Technology，2006（3）．

[7]黄霄羽.国外典型档案馆应用社交媒体创新档案服务的实践特点[J].档案学通讯，2016(3).

[8]丁家永.看国外社交媒体如何“玩”品牌营销？[J].金融博览，2017(2).

[9]彭兰.社会化媒体:媒介融合的深层影响力量[J].江淮论坛，2015(1).

[10]彭兰.从依赖“传媒”到依赖“人媒”——社会化媒体时代的营销变革[J].杭州师范大学学报（哲学社会科学版）,2015（5）.

[11]王雅晶，李胜利，王雅春.《饲料研究》35年刊载论文的知识图谱分析[J].饲料研究，2013（10）.

[12]王旭.社交媒体发展背景下的微信依赖研究[D].山西大学硕士学位论文，2015.

[13]杨玲.中国社交媒体内容与功能分析——以QQ空间为例[D].武汉理工大学硕士学位论文，2015.

[14]彭兰.社会化媒体与媒介融合：双重旋律下的关键变革[J].新闻战线，2012（2）.

[15]唐李洋.基于社交媒体大数据的Twitter营销策略研究[D].合肥工业大学博士学位论文，2015.

[16]赵付春，冯臻.社交媒体对企业知识竞争力的影响——基于小米公司的案例研究[J].科学学与科学技术管理，2016（6）.

[17]王晓光，郭淑娟.社会性媒体初论[EB/OL].http://news.163.com/08/1217/14/4TCEO1DH000131UN.html.

[18]曹博林.社交媒体：概念、发展历程、特征与未来——兼论当下对社交媒体认识的模糊之处[J].湖南广播电视大学学报，2011（3）.

[19]Jennifer Kavur，张林.将社交媒体分析引入企业[J].IT经理世界，2010（9）.

[20]埃里卡·诺恩.社交媒体成为广告商新宠[J].科技创业，2010（7）.

[21]肖明超.社交媒体引发商业裂变[N].中国图书商报，2011-11-23.

[22]周艳，李妍羲，黄悦莹，耿二辉.基于社交媒体数据的城市人群分类与活动特征分析[J].地理信息科学学报，2017（9）.

[23]陈宁，彭霞，黄舟.社交媒体地理大数据的旅游景点热度分析[J].测绘科学，2016（12）.

[24]项连城，桑基韬，徐常胜.跨社交媒体网络大数据下的用户建模[J].大数据，2016（5）.

[25]叶典.社交媒体盈利模式中的大数据运用[D].广西师范大学硕士学位论文，2016.