基于文獻計量的突發(fā)事件網絡輿情研究熱點分析

(湘潭大學 湖南 湘潭 411105)

伴隨互聯(lián)網的飛速發(fā)展,網絡已經成為人們生活 中必不可少的部分。由于微博的及時、便捷、實時互動性和社交性的特點,社會突發(fā)事件引發(fā)的網絡輿情在微博平臺中得到迅速傳播。用戶情感的表達不僅影響信息的傳播速 度,而且能夠迅速感染其他用戶的情緒從而導致輿論的爆發(fā)。例如在杭州保姆縱火案中,僅數(shù)小時之內便獲得大量傳播轉發(fā),連續(xù)數(shù)天登頂微博熱搜榜首,成為當年熱議內容。

網絡輿情是指由于各種事件刺激而產生的，主要通過互聯(lián)網形式傳播和形成的公眾對于輿情事件的所有認知、情感、態(tài)度和行為傾向的集合[1]。網絡輿情作為新興的學術熱點，得到了不同學科領域研究者的涉足，近些年來它以多學科交叉研究的姿態(tài)迅速得到各學科領域的重視并取得了不少成績，運用知識圖譜對文獻進行計量分析的基礎上，對突發(fā)事件網絡輿情研究近幾年的期刊論文進行定量分析，了解突發(fā)事件引發(fā)的網絡輿情近幾年的研究熱點與發(fā)展趨勢。

一、數(shù)據(jù)來源與分析方法

選擇中國知網作為檢索數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)采集，由于CNKI的信息內容都是來自期刊雜志、報紙、博士碩士論文、會議論文、圖書、專利等等，有極高的文獻收藏價值和使用價值，可以作為學術研究、科學決策的依據(jù)。設置檢索條件為“主題=突發(fā)事件網絡輿情”，檢索時間為2019年12月31日得到文獻1490篇，由于中文文獻的記錄存在不規(guī)范的形式以及文獻包含了會議紀要、通知、咨詢、期刊約稿、征訂通知、政府報告報道、書評、國際產品介紹等信息，為保證數(shù)據(jù)真實有效，剔除報紙、書評、期刊目錄等無關的文獻，最終在文獻數(shù)據(jù)庫檢索出854篇有效文獻。

通過學習本文運用引文網絡分析軟件citespace進行文獻計量的可視化分析。美國德雷賽爾大學陳超美博士開發(fā)的知識圖譜分析軟件citespace將知識的宏觀計量與微觀計量相結合，其核心功能是通過繪制由某一時期內多個文獻共被引網絡組合而成的共詞聚類圖譜和時區(qū)視圖等獨特的共被引網絡，借助自動生成的相關分析結果和對前沿術語的算法運算來動態(tài)識別某研究領域或知識領域的發(fā)展歷程、熱點主題和前沿趨勢，并以可視化形式跟蹤研究領域的演變動向和發(fā)展軌跡[3]。將在文獻數(shù)據(jù)庫檢索出854篇有效文獻本文，導出為Refwords格式，命名為download開頭的txt文件，用citespace自帶的數(shù)據(jù)轉換功能，將數(shù)據(jù)轉換成citespace可用數(shù)據(jù)。

二、基于關鍵詞詞頻的分析

關鍵詞聚類可明確和歸類該領域的研究方向。在Citespace中經過修剪處理得到突發(fā)事件網絡輿情研究的高頻關鍵詞知識圖譜，左上角Network：N=154,E=516，Density=0.0438，有154個網絡節(jié)點數(shù)量，516條連線數(shù)量，圖中一個節(jié)點代表一個的研究熱點方向，節(jié)點越大，表示該關鍵詞出現(xiàn)的頻次越高，節(jié)點間的連線表示關鍵詞間的共現(xiàn)關系，顏色表明年份，粗細表示共現(xiàn)頻率高低。

其中“突發(fā)事件”、“突發(fā)事件網絡輿情”、“對策”、“應急管理”等已成為近十年來國內突發(fā)事件網絡輿情研究學者們使用的高頻關鍵詞，高頻關鍵詞是國內突發(fā)事件應對研究領域的高倍關注度術語，是近十年該研究領域的主要標簽，在很大程度上是研究熱點的表征與體現(xiàn)。

關鍵詞“突發(fā)事件”劉德海在突發(fā)群體性事件方面研究成果頗為豐碩，結合數(shù)值分析和甕安事件案例揭示突發(fā)群體性突發(fā)事件的演化規(guī)律和發(fā)展特征；從社會結構角度出發(fā)，運用演化博弈理論分析了階層分化的社會結構下群體性突發(fā)事件的不同產生機理[3]；建立了群體性突發(fā)事件博弈均衡演化模型；肖平對“群眾聚集型”的無破壞故意“突發(fā)公共事件”進行了制度建構；盧文剛以上海外灘“12.31”特大踩踏事件為例研究了城市大型突發(fā)事件應急管理問題。

關鍵詞 “網絡輿情”。曾潤喜集中研究突發(fā)事件的網絡輿情問題，在信息共享、傳播規(guī)律、預警指標體系構建等方面有所研究；依照加值理論分析了網絡輿情對群體性事件的影響和干預；分析了基于輿論突發(fā)事件控制下的國家與社會關系視角下的網絡社會治理[4]。

三、作者共現(xiàn)圖譜及分析

將Citespace軟件參數(shù)節(jié)點類型設置為“Author”，進行突發(fā)事件網絡輿情作者分析，如圖2所示。圖2是國內作者分析，其中，Network：N=103,E=104，Density=0.0198，表示存在103個網絡節(jié)點數(shù)量，104條連線數(shù)量。節(jié)點大小反映發(fā)文數(shù)量，連線表示作者之間的合作關系。

從合作知識圖譜可以看出，以蘭月新、張鵬、何永紅為代表的合作團體，其次張玉亮、李國祥、齊佳音為主的組合作團體聯(lián)系較為密切，且發(fā)文量較多，但是高產作者之間的合作關系大多數(shù)都是基于同一單位機構或者師生關系，不同學院和機構之間的聯(lián)系很少[5]。圖書情報學領域的作者合作關系比較明顯，高產作者的連續(xù)性研究也比較好。而新聞傳播學領域和政治與管理學領域的作者比較分散，缺少合作。

本文以CSSCI數(shù)據(jù)庫中2005-2019年以“突發(fā)事件網絡輿情”研究為來源期刊的文獻為數(shù)據(jù)樣本，利用可視化工具Citespace繪制作者共現(xiàn)圖譜、機構共現(xiàn)圖譜和關鍵詞共現(xiàn)圖譜等，并就突現(xiàn)詞等研究熱點及演化路徑進行直觀呈現(xiàn)，以說明“突發(fā)事件網絡輿情”近十年的研究發(fā)展情況。主要結論有：(1)研究成果豐碩，期刊來源多樣，不同學科門類對“突發(fā)事件網絡輿情”這一問題具有不同角度的涉及；

(2)“突發(fā)事件”、“突發(fā)事件網絡輿情”、“對策”、“應急管理”等已成為近十年來國內突發(fā)事件網絡輿情研究學者們使用的高頻關鍵詞。

(3)作為本專業(yè)圖書情報領域學者對網絡輿情的研究主要集中在理論方面，尤其是對網絡輿情演化模型、傳播模型和評價指標等模型的研究，研究主體比較廣泛，主要基于突發(fā)事件、公共危機事件、群體性事件等，為政府部門對網絡輿情的管理控制、預警策略提供參考。