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    基于CiteSpace的層次分析法研究文獻的可視化分析

    2023-06-21 21:18:31林海雁
    現(xiàn)代信息科技 2023年1期
    關鍵詞:發(fā)文分析法圖譜

    摘? 要:文章通過對2011—2021年間關于層次分析法的中文文獻作為研究對象,利用CiteSpace軟件進行可視化分析,通過分析文獻的發(fā)文時間、發(fā)文機構和發(fā)文作者的基本特征,以及進行關鍵詞特征分析后,得出了關于層次分析法當前的研究現(xiàn)狀、研究熱點及前沿主題相關結論,使學者對該領域的研究發(fā)展脈絡有更全面的認識,并對未來相關研究提供有益的參考。

    關鍵詞:層次分析法;可視化分析;CiteSpace

    中圖分類號:TP391 文獻標識碼:A? 文章編號:2096-4706(2023)01-0111-05

    Visual Analysis of Analytic Hierarchy Process Research Literature Based on CiteSpace

    LIN Haiyan

    (Guangdong Technology College, Zhaoqing? 526100, China)

    Abstract: This paper takes the Chinese literature on AHP from 2011 to 2021 as the research object, and uses CiteSpace software for visual analysis. It draws relevant conclusions about the current research status, research hotspots and frontier topics of AHP through analyzing the basic characteristics of publication time, organization and authors of literatures, and analyzing the keywords characteristics, which enables scholars to have a more comprehensive understanding of the research development context in this field and provides useful references for future related research.

    Keywords: Analytic Hierarchy Process; visual analysis; CiteSpace

    0? 引? 言

    在20世紀70年代中期,美國匹茲堡大學學者Thomas L.Saaty首次提出層次分析法,該方法能夠為多準則、多目標的復雜問題提供更簡便的決策思路。當前,層次分析法主要被廣泛應用于如社會、政治、經(jīng)濟、文化等領域中。其基本原則是根據(jù)重要程度和邏輯性,通過把與決策相關的要素分成目標層、準則層和方案層三個層次后,再將其相關因素兩兩進行定性對比,最終得出科學合理的決策結果。層次分析法將定量分析與定性分析較好地融合起來,能夠提高決策的系統(tǒng)性、科學性和客觀性。盡管層次分析法的知識體系隨著研究需要不斷地被優(yōu)化和豐富,但學者對該方面文獻的總體認識上仍缺乏清晰的把握。其中一個重要的原因在于目前關于層次分析法文獻綜述的相關研究少之又少,尤其缺乏基于文獻計量法的論文歸納和總結。為了更加全面地了解層次分析法的相關研究成果,有必要對相關文獻進行系統(tǒng)的梳理,以便回顧其發(fā)展脈絡和分析其研究全貌。

    在探索學科研究熱點和發(fā)展趨勢方面,文獻計量法具有明顯的優(yōu)勢。文獻計量分析法采用了數(shù)理統(tǒng)計法,能夠定量化地分析某一學科的研究現(xiàn)狀、熱點、趨勢以及時空分布狀況[1]。因此,本文采用CiteSpace軟件,對從知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫檢索到的與層次分析法相關的文獻進行知識圖譜分析,以可視化的形式分析其研究現(xiàn)狀、研究熱點及未來趨勢,不僅能為進一步的相關研究工作提供有益參考,對層次分析法的實際應用方面也有重要的指導意義。

    1? 研究工具與數(shù)據(jù)來源

    1.1? 研究工具

    作為一款知識圖譜繪制工具,CiteSpace被廣泛應用于各科研領域中[2]。它是基于Java平臺開發(fā)而成的軟件,由美國德雷塞爾大學的陳超美教授首次推行后被大眾廣泛認識[3]。研究者可以根據(jù)該軟件繪制某一研究領域的可視化知識圖譜,同時經(jīng)過分析所得到的關鍵詞網(wǎng)絡結構圖中的節(jié)點大小、分布情況,更好地識別該領域的關鍵文獻、研究熱點和發(fā)展趨勢。除此之外,研究者還能利用CiteSpace軟件的時區(qū)圖譜把握某一研究主題的發(fā)展脈絡和宏觀結構?;诖?,本文使用CiteSpace對與層次分析法相關的樣本文獻做了關鍵詞網(wǎng)絡共現(xiàn)分析、聚類分析及突現(xiàn)分析,較好地展示出該研究領域的熱點主題和發(fā)展趨勢。

    1.2? 數(shù)據(jù)來源

    本研究采用CNKI的“核心期刊”及“CSSCI”數(shù)據(jù)庫作為文獻采集數(shù)據(jù)源,通過設置檢索主題詞為“AHP”“層次分析法”或“層次分析”等進行高級精確檢索,同時將發(fā)文年限跨度設置為近十年的2011—2021年,在文獻分類目錄中選擇“經(jīng)濟與管理科學類”,刪除重復的及會議論文介紹、簡訊等文獻,最總篩選出2 299篇與層次分析法主題高度相關的文獻。在知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫中將所篩選的文獻導出,并保存為Refworks格式,用CiteSpace將文獻數(shù)據(jù)集轉換成軟件可識別格式,為后續(xù)的分析工作做好準備。

    2? 研究基本情況分析

    2.1? 文獻時間分布

    為了從宏觀層面反映出學界對某一研究領域的關注程度和變化趨勢,對2 299篇有效文獻以發(fā)文時間為標準統(tǒng)計其發(fā)文數(shù)量。如圖1所示,我國關于層次分析法的發(fā)文數(shù)量在2011—2013年達到頂峰,后呈現(xiàn)總體下降趨勢。但以北大核心及CSSCI為代表的優(yōu)秀中文核心期刊,仍有相當數(shù)量的文獻持續(xù)而平穩(wěn)地保持著對層次分析法的關注和應用,說明層次分析法在實踐和研究中的應用價值仍值得被關注。

    2.2? 發(fā)文機構

    通過選擇CiteSpace的“institution”節(jié)點類型,對2 299篇文獻進行知識圖譜分析。經(jīng)梳理發(fā)現(xiàn),發(fā)文達10篇以上發(fā)文量的機構共有6家。從圖2的研究機構分布來看,國內(nèi)對層次分析法的研究成果主要集中在中南大學(22篇)、河海大學(11篇)、哈爾濱工程大學(11篇)、上海工程技術大學(10篇)、吉林農(nóng)業(yè)大學(10篇)、合肥工業(yè)大學(10篇)等高校。從知識圖譜看到,各發(fā)文機構間研究相對獨立,合作網(wǎng)絡分布較分散。

    2.3? 發(fā)文作者

    為了識別某一研究領域的領軍人物,本文對篩選出的文獻進行作者分析。從圖3的發(fā)文作者可視化圖譜發(fā)現(xiàn),對于層次分析法的研究,學者之間存在一定的合作關系,但合作關系較為分散,仍需進一步加強。圖中顯示的節(jié)點越大,說明該學者在此領域的影響力越大,發(fā)文數(shù)量越多。從圖中可以看出,侯軍岐、王冀寧、烏云娜、鐘書華等人是目前我國關于層次分析法研究的高產(chǎn)學者。

    3? 研究內(nèi)容可視化分析

    3.1? 關鍵詞共現(xiàn)分析

    關鍵詞共現(xiàn)分析就是對樣本文獻中的關鍵詞進行計量分析,通過對論文中的關鍵詞進行詞頻統(tǒng)計,最終形成共現(xiàn)網(wǎng)絡。打開CiteSpace軟件的主界面,將選擇keyword作為節(jié)點類型,設置Top N%=10,點擊運行后可得到關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡圖譜,如圖4所示。根據(jù)運行的結果顯示,該關鍵詞共現(xiàn)圖譜中存在164個網(wǎng)絡節(jié)點,150條連線,網(wǎng)絡密度為0.011 2,共存在20個共同引用群集,Modularity Q=0.591 9,在0與1之間并大于臨界值0.3,說明關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡的結構顯著,得到的聚類效果較好;Silhouette S=0.839 9,大于臨界值0.7,說明聚類結果是令人信服的,聚類清晰度較高。

    接下來,本文對詞頻排在前20位的關鍵詞根據(jù)其中心度繪制表格,如表1所示,并根據(jù)共詞分析的聚類結果進行當前的研究熱點分析與討論。

    從表1可以看出,學者對層次分析法的關注主要涉及指標體系、績效評價、評價指標、評價體系、熵權法、風險評估、供應鏈、低碳經(jīng)濟等方面。從中心度來看,“ahp”“評價指標”“影響因素”“層次分析”“熵值法”“指標體系”等關鍵詞的中心度較高,表明以上這些關鍵詞所代表的研究主題具有較高中介作用和影響力,這是層次分析法的研究熱點和核心研究內(nèi)容。

    考慮到CiteSpace軟件對關鍵詞聚類的原則是依照其權重進行命名,在聚類的結果概括上會存在不明確的情況,本文進行關鍵詞聚類分析時,重點解析明確的關鍵詞,忽略那些意義不明的類目。結合圖4的關鍵詞共現(xiàn)圖譜進行分析,歸納出層次分析法具有以下兩個方面的研究熱點:

    (1)評價指標體系的建立。“評價指標”“評價模型”“指標體系”等高頻關鍵詞的出現(xiàn),可以看出學者對于層次分析法的應用領域主要集中于將其應用于各個領域的多目標評價,如企業(yè)的績效評價[4]、項目評價[5]、管理水平評價[6]、旅游資源評價[7]、質量評價[8]、風險評價[9]、培訓效果評價[10]等。具體來說即通過應用層次分析法構建評價指標體系,確定評價體系中各指標層級的權重,目的是為了使選擇決策和建議對策更具科學性與合理性。

    (2)層次分析法的理論方法改進與應用研究。隨著“熵值法”“熵權法”等關鍵詞與“AHP”“層次分析法”的同時出現(xiàn),可以看出學者開始意識到層次分析法的局限性,并通過集成熵權法、熵值法等方法,不斷改進層次分析法在評價結果的準確度。層次分析法在賦權上存在一定的主觀性,“熵值法”和“熵權法”則較好地彌補了這種不足?!办亍狈治龇軌蛟诳陀^條件復雜多樣的情況下,更加客觀地對各相關因素的重要程度作出客觀賦值。將“熵”分析法與層次分析法結合起來應用是對層次分析法理論和應用上的一種改進。此外,知識圖譜中出現(xiàn)的“模糊層次分析法”“模糊綜合評價法”“區(qū)間層次分析”等關鍵詞,都表明了學者正致力于改進傳統(tǒng)層次分析法在理論上的不足,并將改進的層次分析法廣泛地運用于多個領域的評估實踐中。

    3.2? 突現(xiàn)詞分析

    學科領域的最新發(fā)展趨勢可以通過研究前沿分析來揭示,其不僅能夠展示研究的創(chuàng)新性主題,還能幫助學者了解某研究領域的未來發(fā)展趨勢[11]。CiteSpace軟件的關鍵詞突現(xiàn)分析功能可以提取出詞頻變化率較高的關鍵詞,從而實現(xiàn)研究前沿分析[12]。本文運用CiteSpace的關鍵詞突現(xiàn)功能,分析層次分析法研究中排名前21的突現(xiàn)關鍵詞,結果如圖5所示,其中粗線條表示關鍵詞激增的年份。

    由突現(xiàn)關鍵詞可視化圖譜可知,近三年的突現(xiàn)的關鍵詞有“鄉(xiāng)村旅游”“鄉(xiāng)村振興”和“熵權法”。通過對突現(xiàn)關鍵詞所指引文獻的閱讀,可以得出層次分析法的三個研究前沿:

    (1)鄉(xiāng)村旅游。鄉(xiāng)村旅游關鍵詞的激增是在2018年,原因在于2017年以來我國鄉(xiāng)村旅游進入大旅游時代,備受人們關注。得益于鄉(xiāng)村旅游的發(fā)展,鄉(xiāng)村的環(huán)境和農(nóng)民的增收都有十分明顯的改善,且鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的提出也為鄉(xiāng)村旅游的發(fā)展帶來政策上的支持和機遇,有關鄉(xiāng)村旅游的研究由此增多。學者關于層次分析法應用于鄉(xiāng)村旅游領域的研究,主要圍繞鄉(xiāng)村旅游驅動力的分析[13]、鄉(xiāng)村旅游資源評價[14]、鄉(xiāng)村旅游服務質量評價[15]、鄉(xiāng)村旅游可持續(xù)發(fā)展評估[16]等。如羅正琴(2018)根據(jù)問題和專家意見采用層次分析法構建了基于精準扶貧的四川省鄉(xiāng)村旅游驅動力指標評價體系,歸納出影響四川省鄉(xiāng)村旅游的三大驅動力[13]。趙希勇等人(2019)采用AHP法確定哈爾濱市鄉(xiāng)村旅游資源評價指標及權重,運用評價指標體系評價哈爾濱市不同區(qū)縣鄉(xiāng)村旅游資源的等級和開發(fā)潛力[17]。

    (2)鄉(xiāng)村振興。為解決我國農(nóng)村發(fā)展不均衡問題,黨的十九大提出鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略,該戰(zhàn)略較好地推動了我國農(nóng)村實現(xiàn)現(xiàn)代化發(fā)展[18,19]。政策的扶持和偏向使學者將研究視角轉移到鄉(xiāng)村振興背景下的農(nóng)村發(fā)展的各種問題,并將層次分析法應用在如產(chǎn)業(yè)脫貧模式、扶貧效率、農(nóng)產(chǎn)品供應鏈評價、生態(tài)宜居程度評價等方面的研究上。

    (3)熵權法。層次分析法的基本原理是把復雜的決策問題分解成若干個層次及因素,并對這些層次與因素所對應的指標間的重要程度做比較,最終建立判斷矩陣,根據(jù)判斷矩陣的解析結果作出決策的評價方法[20]。它是一種定量與定性相結合的多目標決策分析法。然而,研究者在指標之間的比較判斷時會存在一定程度的主觀性,因此它不是萬能的方法。在實際運用中,為了使決策結果更科學合理,應當與其他方法綜合來應用[21]。熵權法就很好地解決了這一問題。熵權法能夠在更深刻地反映指標間地區(qū)分能力,在確定權重時相對來說更加客觀,可信度更高。所謂的熵權法,就是通過數(shù)據(jù)分析求得信息熵和相關權重,從而確定最終指標的得分情況[22]。從關鍵詞突現(xiàn)的知識圖譜的節(jié)點分支看到,近些年學者將層次分析法與熵權法、模糊綜合評價法等方法結合起來,應用于研究各學科領域。未來在層次分析法的應用中,也將會有更多學者注意到該方法的局限性,并通過改進和與其他方法的綜合運用,使決策更加嚴謹有效。

    4? 結? 論

    本研究利用CiteSpace對2011—2021年中國知網(wǎng)中的核心期刊和CSSCI來源期刊中有關層次分析法的2 299篇相關文獻進行統(tǒng)計分析。從發(fā)文時間來看,關于層次分析法的優(yōu)秀期刊發(fā)文量總體上呈現(xiàn)小幅度下降趨勢,但仍平穩(wěn)而持續(xù)地被關注著的特征;從發(fā)文機構與發(fā)文作者來看,其關聯(lián)性較弱,合作程度分散,未呈現(xiàn)明顯的核心網(wǎng)絡節(jié)點,機構與學者之間的學術交流合作有待進一步加強。

    從研究熱點來看,關于層次分析法的研究核心問題主要在于兩方面,一是評價指標體系的建立,二是層次分析法的理論方法改進。單一地運用層次分析法解決現(xiàn)實問題的文獻在CSSCI期刊中的發(fā)文數(shù)量逐漸減少,優(yōu)秀的文獻更加注重層次分析法與熵權法、模糊綜合評價法等方法相結合地運用。另外,在應用領域上,層次分析法也被方法地應用在近幾年提出的較多的鄉(xiāng)村旅游、鄉(xiāng)村振興等政策概念所引發(fā)的旅游資源、扶貧效率、生態(tài)宜居程度、農(nóng)產(chǎn)品供應鏈效果評價等方面。

    本文采用CiteSpace軟件對層次分析法研究文獻進行可視化研究,呈現(xiàn)其總體研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢。本研究的意義在于,通過知識圖譜對層次分析法的發(fā)展歷程和研究先做作了可視化分析,為想要了解層次分析法發(fā)展脈絡和基本情況的學者提供參考,為學者拓展新的研究方向提供有價值的信息。然而,由于本文數(shù)據(jù)選取自中國知網(wǎng),僅考慮了國內(nèi)層次分析法的相關研究成果,這可能會遺漏部分國外重要的研究。在未來的相關研究綜述中,可以通過拓展和優(yōu)化數(shù)據(jù)來源的方式,更全面地對層次分析法作深層次闡述。

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    作者簡介:林海雁(1992.11—),女,漢族,廣東肇慶人,專任教師,碩士,研究方向:網(wǎng)絡營銷、電子商務、消費者行為、企業(yè)管理。

    收稿日期:2022-09-15

    基金項目:廣東理工學院校級高等教育教學改革項目(JXGG202228)

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