基于SATI的我國風(fēng)景道研究熱點及可視化分析

關(guān)蘇杭，李 偲，張宇丹

(新疆大學(xué) 旅游學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830046)

1 引言

隨著社會的不斷發(fā)展，旅游逐漸進(jìn)入了大眾視野。在全域旅游及交旅融合的大背景下，自駕游逐漸演變成為人們外出旅游的一種重要方式，公路交通在旅游中占據(jù)的位置進(jìn)一步突出[1]。交通運輸部、文化和旅游部也對旅游交通提出了更多的要求，全國各地掀起了建設(shè)風(fēng)景道的浪潮[2]。我國關(guān)于風(fēng)景道的研究和發(fā)展仍處于起步階段，需要進(jìn)一步推動風(fēng)景道的發(fā)展[3]，為了更好地從整體上探究風(fēng)景道近年來的研究現(xiàn)狀，本文基于SATI4.0可視化文獻(xiàn)分析工具對其發(fā)表時間、作者、機構(gòu)、關(guān)鍵詞4個方面進(jìn)行分析，以期更好地促進(jìn)風(fēng)景道的發(fā)展。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

本文通過中國知網(wǎng)進(jìn)行文獻(xiàn)檢索，嘗試分析風(fēng)景道的研究熱點問題。以“風(fēng)景道”作為主題詞在知網(wǎng)上進(jìn)行搜索，共計獲取文獻(xiàn)211篇。通過進(jìn)一步篩選，剔除與本研究無關(guān)文獻(xiàn)，例如期刊導(dǎo)讀、新聞、會議通知等，去重后共計獲得119篇與本次研究相符合的文獻(xiàn)作為研究對象。篩選文獻(xiàn)后發(fā)現(xiàn)，關(guān)于風(fēng)景道被引次數(shù)最高的是吳必虎等在2001年3月23日發(fā)表于《地理學(xué)報》的文章《小興安嶺風(fēng)景道旅游景觀評價》。

本文使用的分析工具SATI(StatisticalAnalysis Toolkit for Informetrics)是一款免費開源共享的文獻(xiàn)可視化分析工具，可以處理EndNote、NoteExpress等多種信息數(shù)據(jù)，具有提取高頻字段、生成時間序列圖和共現(xiàn)矩陣等多種功能[4]。研究方法采用關(guān)鍵詞共現(xiàn)和網(wǎng)絡(luò)知識圖譜，借助SATI4.0可視化分析工具對當(dāng)前風(fēng)景道的研究熱點和趨勢進(jìn)行分析，將119篇有效文獻(xiàn)導(dǎo)入SATI4.0文獻(xiàn)分析工具，可以獲得文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的知識圖譜，通過對可視化數(shù)據(jù)的分析從而得出關(guān)于風(fēng)景道研究熱點的結(jié)論。

3 數(shù)據(jù)處理分析

3.1 文獻(xiàn)數(shù)量與年份

SATI可視化分析工具需要將檢索到的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)以Endnote的格式導(dǎo)入，對篩選后的119篇有效文獻(xiàn)題錄信息進(jìn)行分析，發(fā)表時間周期介于2001～2020年之間，每年的發(fā)表文獻(xiàn)數(shù)量如圖1所示。從圖1中折線圖發(fā)現(xiàn)，對于風(fēng)景道展開研究的相關(guān)文獻(xiàn)最早出現(xiàn)于2001年，其中2019年文獻(xiàn)數(shù)量最多達(dá)到21篇，在文獻(xiàn)數(shù)量上呈現(xiàn)出整體上升的趨勢，在2020年稍有下降。

圖1 風(fēng)景道文獻(xiàn)歷年發(fā)表分布

3.2 高頻作者分析

運用SATI4.0可視化分析工具對發(fā)表風(fēng)景道文獻(xiàn)的作者進(jìn)行了頻次及占比統(tǒng)計，發(fā)表風(fēng)景道相關(guān)文章的作者共有225位，為了進(jìn)一步探究哪些作者專注于研究該領(lǐng)域，通過排序生成高頻作者頻次統(tǒng)計表，對作者的發(fā)表頻次和占比進(jìn)行統(tǒng)計，結(jié)果發(fā)現(xiàn)發(fā)文數(shù)量大于3篇的作者有11位，如表1。

表1 風(fēng)景道高頻作者頻次統(tǒng)計

從作者頻次統(tǒng)計表可以發(fā)現(xiàn)，風(fēng)景道研究的發(fā)文數(shù)量最多的作者共發(fā)表了15篇論文。發(fā)文數(shù)量大于3篇的有11人，通過占比可以看出研究風(fēng)景道的學(xué)者較多，但是高產(chǎn)作者較少，對于風(fēng)景道的研究較為分散。為了提升風(fēng)景道的科研成果，作者之間可以進(jìn)行適當(dāng)?shù)暮献?，進(jìn)而推動整個研究領(lǐng)域的進(jìn)步。

3.3 高頻機構(gòu)分析

運用SATI4.0可視化分析工具對發(fā)表風(fēng)景道文獻(xiàn)的發(fā)文機構(gòu)進(jìn)行了頻次統(tǒng)計，將發(fā)表文獻(xiàn)的研究機構(gòu)為關(guān)鍵詞做統(tǒng)計分析，可以由此獲取風(fēng)景道發(fā)表文獻(xiàn)較多的研究機構(gòu)，如表2。從表2可以看出我國有許多機構(gòu)從事開展風(fēng)景道方面的研究，頻次較高的機構(gòu)多以高校及高校所屬研究院為主。除了高校之外，交通運輸部和地方公路建設(shè)管理局也是風(fēng)景道文獻(xiàn)的重要來源。這里選取了發(fā)文數(shù)量在2篇以上的機構(gòu)，其中北京交通大學(xué)風(fēng)景道與旅游規(guī)劃研究所的發(fā)文數(shù)量最多達(dá)到了6篇，其次是交通運輸部規(guī)劃研究院。

表2 發(fā)文數(shù)量大于2篇的機構(gòu)

4 風(fēng)景道的研究熱點和趨勢

研究熱點可以通過關(guān)鍵詞的頻次來體現(xiàn)，關(guān)鍵詞是對研究熱點的凝練，將文獻(xiàn)的題錄信息導(dǎo)入到SATI4.0可視化分析工具中，對檢索到的119篇文獻(xiàn)進(jìn)行關(guān)鍵詞分析，將出現(xiàn)頻次大于3次的關(guān)鍵詞整理成表，如表3，運用SATI4.0可視化分析工具生成關(guān)鍵詞共線網(wǎng)絡(luò)知識圖譜，如圖2。

表3 研究頻次大于3次的關(guān)鍵詞

從圖2中的圓點大小可以分辯出關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次，圓點越大代表在所有文獻(xiàn)數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的次數(shù)越多，說明該領(lǐng)域的學(xué)者對這類問題較為關(guān)注，也可以說明研究成果豐富，是領(lǐng)域內(nèi)的研究熱點。從表3和圖2中可以發(fā)現(xiàn)風(fēng)景道這個關(guān)鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)最多，達(dá)到71次。除了風(fēng)景道這個關(guān)鍵詞以外，學(xué)者們的研究主要集中在旅游公路、全域旅游、風(fēng)景園林、旅游廊道、綠道、旅游風(fēng)景道、景觀設(shè)計、規(guī)劃等關(guān)鍵詞。通過觀察、分析網(wǎng)絡(luò)知識圖譜，可以發(fā)現(xiàn)，風(fēng)景道的相關(guān)概念、景觀評價[5]和規(guī)劃設(shè)計[6]是當(dāng)前風(fēng)景道研究的熱點，也有研究關(guān)注到了風(fēng)景道旅游發(fā)展對社區(qū)居民的感知影響[7]，針對風(fēng)景道的研究逐漸呈多元化趨勢發(fā)展。

圖2 風(fēng)景道關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)知識圖譜

5 結(jié)論

本文為了分析風(fēng)景道領(lǐng)域的研究熱點，通過篩選選取119篇有效文獻(xiàn)數(shù)據(jù)作為樣本，利用SATI4.0可視化分析工具，對風(fēng)景道的研究熱點及可視化進(jìn)行分析。研究結(jié)果表明：2001～2020年研究風(fēng)景道的文獻(xiàn)數(shù)量整體上呈上升趨勢，即對風(fēng)景道的研究關(guān)注呈上升趨勢。研究風(fēng)景道的學(xué)者、機構(gòu)也有多樣化的趨勢，學(xué)者們大多來自高校研究院或者交通方面的研究機構(gòu)，這有利于風(fēng)景道領(lǐng)域的研究開展，未來可以在機構(gòu)和作者之間的深入合作上進(jìn)一步努力。最后，通過對檢索文獻(xiàn)數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵詞進(jìn)行知識圖譜分析發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前對于風(fēng)景道的研究熱點主要針對風(fēng)景道的相關(guān)概念研究及景觀評價和規(guī)劃設(shè)計等方面，未來可以拓展研究方法和研究視角，進(jìn)而促進(jìn)風(fēng)景道的長足發(fā)展。