我國非物質文化遺產研究的可視化分析*
——基于三種可視化工具的比較分析

文庭孝　劉曉英（.中南大學信息安全與大數據研究院　長沙　40083；.中南大學圖書館　長沙　4003）

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我國非物質文化遺產研究的可視化分析*
——基于三種可視化工具的比較分析

文庭孝1劉曉英2
（1.中南大學信息安全與大數據研究院長沙410083；2.中南大學圖書館長沙410013）

〔摘要〕文章從可視化和知識圖譜角度，以CNKI中國學術期刊全文數據庫為基礎，借助SATI、Citespace、Ucinet和VOSviewer軟件，對我國非物質文化遺產研究現狀、熱點、前沿和趨勢進行了總體分析。選擇的可視化項目主要有：作者合作、機構合作、關鍵詞共現。可視化分析結果表明，我國非遺研究作者合作較少、機構合作稀少、關鍵詞聚類簇不多，還需要進一步加強合作、拓展領域、注重應用，才能取得突破。

〔關鍵詞〕非物質文化遺產非遺可視化分析知識圖譜中國

〔分類號〕G350

〔引用文本格式〕文庭孝,劉曉英.我國非物質文化遺產研究的可視化分析——基于三種可視化工具的比較分析[J].圖書館，2016（2）：21-27

*本文系湖南省科技廳科技計劃項目“數字化傳承視域下非物質文化遺產分類和元數據標準研制與推廣研究”（項目編號：2014GK2018）的研究成果之一。

引言

聯合國教科文組織將文化遺產分為物質文化遺產(文化和自然遺產)和非物質文化遺產。非物質文化遺產簡稱“非遺”，是人類幾千年文明發展傳承下來的寶貴財富，也是一個國家、一個民族的文化經過漫長的歷史沉淀而形成的特定的文化模式。我國擁有五千年的燦爛文明，擁有十分豐富的非物質文化遺產資源。

“非物質文化遺產”這一概念最早由聯合國教科文組織在倡導保護世界文化遺產時提出[1]。隨后在全球范圍內掀起非物質文化遺產保護、申請和研究的熱潮。前文從文獻計量視角對我國非物質文化遺產研究現狀進行了較為全面的量化分析，重在對非遺研究成果的數量和分布進行分析，此文則從知識圖譜視角對我國非物質文化遺產研究現狀進行深入的可視化分析，重視非遺研究成果的結構和關系分析，為我國非遺研究的深入和拓展提供了參考。

1　數據來源與數據處理

1.1數據來源

雖然中國知網（CNKI）不提供引文數據，但CNKI的中國學術期刊數據庫是收錄我國學術期刊數據最全的全文數據庫，因此，研究以中國知網（CNKI）的中國學術期刊數據庫為數據來源，不做共引知識圖譜分析。在中國知網（CNKI）學術期刊數據庫的一般檢索中輸入“非物質文化遺產”或者“非遺”，在篇名字段中進行精確檢索，檢索時間范圍不限，期刊來源類型為全部，檢索日期為2015年4月30日，得到我國非物質文化遺產研究相關期刊論文8061篇。

1.2數據處理

將我國非物質文化遺產研究數據從CNKI中導出，分別保存為Refworks和Endnote格式。Refworks格式的數據可導入Citespace，通過格式轉換后可生成作者合作、機構合作和關鍵詞共現知識圖譜。Endnote格式的數據可導入SATI，通過格式轉換后可分別創建Excel格式的作者、機構關鍵詞共現矩陣，然后將矩陣導入Ucinet生成.**h文本矩陣，通過調用Netdraw可生產需要的可視化圖譜。也可通過Ucinet將生成的文本矩陣轉換成.net格式的文本矩陣，導入VOSviewer即生成需要的可視化圖譜。

2　研究方法與研究工具

2.1研究方法

此文的研究方法主要涉及文獻計量分析法、可視化和知識圖譜分析法、共現分析法、共引分析法、社會網絡分析法等。

（1）文獻計量分析法

文獻計量分析法也稱為文獻統計分析法，早期稱書目統計分析法，現稱為文獻計量學方法或信息計量學方法，是指以文獻體系和文獻計量特征為研究對象，采用數學、統計學等計量方法，研究文獻情報的分布結構、數量關系、變化規律和定量管理，并進而探討科學技術的某些結構、特征和規律的方法[2]。 文獻計量分析包括文獻計量特征選擇和統計，以及文獻計量特征數量分布與變化規律的描述或解釋。文獻計量分析的主要統計特征有出版物（如圖書、期刊、報紙、專利等文獻物理載體）、科學術語（如主題詞、關鍵詞）、著者、引證文獻和被引證文獻（引文分析）、讀者、文獻利用情況（如文獻的閱讀數、借閱數等）。

（2）可視化與知識圖譜分析法

可視化與知識圖譜分析以文獻計量分析、引文分析、共現分析、社會網絡分析等方法和原理為基礎[3]。60年代早期，加菲爾德等人開創性地進行了基于引文數據可視化和知識圖譜的早期工作[4]。加菲爾德在《應用引文數據撰寫科學歷史》一文中最早繪制了DNA研究領域的歷史發展圖譜；之后不久，普賴斯用相同的數據在他的一系列經典著作——《巴比倫以來的科學》、《小科學，大科學》和《科學文獻的網絡》中進行了知識圖譜繪制的開創性工作[5]。在眾多文獻計量學家的共同努力下，引文分析可視化和知識圖譜發展日益成熟，相繼衍生出包括共詞分析、共引分析、共現分析、非相關文獻分析、社會網絡分析等一系列可視化分析方法的科學方法體系，成為一種揭示科學結構、研究科學史的發展規律、評價科研績效、預測研究領域熱點等的有效工具。如Howard、Chen Chaomei、Small 、Kretschmer等人的工作[6-10]。

（3）共現分析法

共現分析包括詞共現分析（也稱為共詞分析）、作者共現分析（也稱為作者合著分析）、機構共現分析（也稱為機構合作分析）和國家/地區共現分析等，共現分析屬于內容分析和社會網絡分析的一種，其中共詞分析是共現分析的核心內容。共詞分析主要是對一組詞兩兩統計它們在同一篇文獻中出現的次數，以此為基礎對這些詞進行聚類分析，生成共詞文獻簇，進而分析這些詞所代表的學科和主題的結構變化[11]。利用共詞分析及可視化方法可以進行深入的主題分析，系統、全面、直觀地了解學科結構和發展狀況，并進行學科發展預測。目前共詞分析的主要可視化方法有包容圖(Inclusion Map)、臨近圖(Proximity Map)、戰略坐標圖(Strategic Diagram)等[12]。

（4）共引分析法

共引分析也稱為共被引分析。共被引是指兩篇（或多篇）論文同時被后來的一篇或多篇論文所引證，則稱這兩篇論文（被引證論文）具有“共被引”關系[3]（301-308）。換言之，如果兩篇文獻具有“共被引”關系，則意味著這兩篇文獻有相似的學科背景。如果將共被引分析的對象延伸至與文獻相關的各種特征對象，如文獻、期刊、著者、學科，就形成相應的文獻共被引分析、期刊共被引分析、著者共被引分析和學科共被引分析。將可視化方法引入共被引對象的結構和關系分析就產生了知識圖譜，可以用來繪制科學和技術領域發展的知識圖譜，直觀地展現科學知識領域的信息全景，識別某一科學領域中的關鍵文獻、研究熱點和前沿方向，并且利用分時動態的可視化圖譜展示科學知識的宏觀結構及其發展脈絡。如Chen Chaomei把路徑尋找網絡尺度分析（Pathfinder Network Scaling, PFNET）技術引入共被引分析，開發了Citespace可視化分析軟件，并生成各種共被引知識圖譜[13]。

（5）社會網絡分析法

社會網絡分析源于20 世紀50 年代,它最初用于心理學研究,后被應用于社會學、人類學、經濟學、生命科學、科學學等眾多領域。社會網絡分析是一種分析方法，它將被分析對象視為社會行動者和他們之間關系的集合。也就是說，一個社會網絡是由多個點（社會行動者）和各點之間的連線（行動者之間的關系）組成的集合。在社會網絡中，每個行動者都與其他行動者有或多或少的關系。社會網絡分析正是基于這種關系，建立各種數學分析模型，然后利用計算機技術將行動者及其關系的結構以圖形的方式展示出來[14]。將其應用于文獻計量學研究，可以通過社會網絡分析中的核心邊緣、結構對等、中心性、中介性、凝聚子群等概念，利用社會網絡分析工具Netdraw、Pajek、Ucinet、Citespace、VOSviewer等找尋出具有重要地位的文獻、關鍵詞、作者及其所屬機構和國家，并反映其結構和關系。

2.2研究工具

此文主要利用文獻題錄信息計量分析工具SATI3.2 和CitespaceⅢ、Ucinet6.2、VOSviewer1.5三種可視化工具生成知識圖譜可視化展示我國非物質文化遺產研究現狀，為開展非物質文化遺產保護和深入研究提供依據。

（1）文獻題錄信息計量分析工具SATI3.2

文獻題錄信息統計分析工具(Statistical Analysis Toolkit for Informetrics, SATI)旨在通過對期刊全文數據庫題錄信息的處理，利用一般計量分析、共現分析、聚類分析、多維尺度分析、社會網絡分析等數據分析方法，挖掘和呈現出美妙的可視化數據結果。SATI軟件具有四大基本功能：題錄數據格式轉換、字段信息抽取、詞條頻次統計、知識矩陣構建。支持WoS、CNKI、CSSCI、萬方等數據庫平臺導出的相應題錄數據格式，并進行字段文本預處理，將其自動轉化為SATI專用的XML格式數據文件，為后期題錄數據的存儲、交換和分析提供便利。

（2）可視化軟件Citespace

Citespace 是美國著名華裔學者陳超美應用 Java 語言開發的一個可視化軟件，基于共現分析、共引分析理論和尋徑網絡算法對特定領域文獻 ( 集合) 進行計量，以探尋出學科領域演化的關鍵路徑及其知識拐點( 以關鍵論文為代表) ，并通過一系列可視化圖譜的繪制來形成對學科演化潛在動力機制的分析和學科發展前沿的探測。大連理工大學WISE實驗室的劉則淵教授曾用“四個一”對Citespace軟件系統進行了概括，“一圖展春秋，一覽無余；一圖勝萬言，一目了然”[15]。Citespace自 2004 年 9 月推出以來，已得到國際科學計量學和文獻計量學界相關研究機構和人員的廣泛使用，目前已升級至第三版。Citespace對數據量要求較高，對分析對象的關系顯示度較好，數據規模越大關系顯示度越高，適合于宏觀、整體、全局和綜合分析。

（3）可視化軟件Ucinet

Ucinet（University of California at Irvine NETwork）是一種功能強大的社會網絡分析軟件，是目前最流行的，也是最容易上手、最適合新手的社會網絡分析軟件。Ucinet由加州大學爾灣分校的Linton Freeman 編寫，后來由美國波士頓大學的Steve Borgatti和英國威斯敏斯特大學的Martin Everett 共同維護更新。Ucinet可視化軟件包括大量的網絡分析指標（如中心度、二方關系凝聚力測度、位置分析算法、派系探查等）、隨機二方關系模型和對網絡假設進行檢驗的程序（如 QAP 矩陣相關和回歸、定類數據和連續數據的自相關檢驗等）以及一般統計和多元統計分析工具，如多維量表、對應分析 、因子分析、聚類分析、多元回歸等。 可以生成多種可視化圖譜，反映分析對象的結構和關系。Ucinet軟件對數據量要求不高，對分析對象的關系顯示度比較明顯，適合于微觀、局部和部分分析。

（4）可視化軟件VOSviewer

VOSviewer是由荷蘭雷登大學CWTS研究機構研發的一種可視化軟件，可用于分析文獻計量學網絡，其知識地圖和知識圖譜技術使用相似性度量從共現矩陣中創建相似矩陣，可創建二維地圖和圖譜，用元素之間的距離和顏色反映其相似性，可提供任何對象的四種可視化圖譜[16]。VOSviewer對數據量要求適中，關系顯示較高，數據量越大，關系顯示度越明顯，既適合宏觀分析，也可用于微觀分析。

3　結果與分析

此文通過CitespaceⅢ、Ucinet6.2和VOSviewer1.5三種可視化軟件分別生成作者合作、機構合作和關鍵詞共現知識圖譜，并對可視化圖譜進行深入解讀、分析和比較，以展示我國非物質文化遺產研究全貌，了解我國非物質文化遺產研究現狀、結構、前沿、熱點及趨勢。

3.1作者合作知識圖譜

（1）基于Citespace的作者合作知識圖譜

將從CNKI中下載的Refworks數據格式導入Citespace，選擇中文代碼，轉換數據格式后即可生成我國非遺研究作者合作知識圖譜，如圖1a和圖1b所示。

圖1a　基于Citespace的我國非遺研究作者合作可視化圖

圖1a為我國非遺研究作者合作可視化圖，圖中節點及對應的標簽大小代表作者發文數量，節點圓環代表作者發文時間（以年為單位與時間切片對應），節點間連線代表合作關系，連線粗細代表合作強度，節點位置代表中心度。圖1b為我國非遺研究作者合作聚類可視化圖，圖中連線和聚類塊代表合作群體，帶#號的標簽代表合作研究方向。發文數量較小的作者之間的合作關系顯示不夠明顯。整體來看，我國非遺研究領域以獨立研究為主，作者之間合作較少，作者合作群體較小，群體內和群體間合作度不高。共有23個小合作群體，合作群體之間的研究方向各不相同。

圖1b　基于Citespace的我國非遺研究作者合作聚類視圖

（2）基于Ucinet的作者合作知識圖譜

將從CNKI中下載的Endnote數據格式導入SATI，抽取作者字段，生成作者合作矩陣，然后導入Ucinet即可生成作者合作可視化圖，如圖2所示。

圖2　基于Ucinet的我國非遺研究作者合作可視化圖

圖中節點大小代表作者發文量相對影響系數，連線代表合作關系和強度，顏色深淺代表合作群體。由圖可知，我國非遺研究領域作者合作群體不多，共有8個小型合作群體，分別有1個9人合作群體、1個6人合作群體、1個3人合作群體、5個2人合作群體。最大的合作群體是由張敏、王樹婷、熊晚珍、孫志國、黃莉敏、鐘學斌、胡再、張衛民、王淑貞9人構成的科研合作群體，除張衛民、王淑貞2人分別與張敏有合作關系屬于機構間的合作外，其他7人為相互合作關系，7位作者的單位均為湖北科技學院，屬于機構內部合作。張敏、孫志國和王樹婷為合作群體的核心節點，主要是項目合作關系，圍繞多個科研項目開展合作研究，共同發表多篇論文，重點研究地區文化，包括地理標志、茶文化、少數民族文化和旅游文化等內容。5人合作群體包括一個合作鏈和一個合作網，牟延林是合作鏈和合作網的核心節點。這一合作群體以地方科研項目為中心開展合作，屬于機構之間的合作關系，研究方向為非物質文化遺產保護。其余5個2人合作群體均屬于機構內部合作。

（3）基于VOSviewer的作者合作知識圖譜

將從CNKI中下載的Endnote數據格式導入SATI，抽取作者字段，生成作者合作矩陣，利用Ucinet將數據轉換為.net格式文件導入VOSviewer即可生成作者合作可視化圖，如圖3所示。

圖中節點大小代表相對頻次，連線代表合作關系。VOSviewer僅顯示了一個最大的9人非遺研究合作群體，這可能與軟件可視化算法設置的閾值有關。這個合作群體可分兩個小合作群體，黃莉敏、熊晚珍、孫志國、王樹婷和胡再組成了一個較大的機構內部合作群體，鐘學斌、張敏、王淑貞和張衛民組成了一個較小的機構間合作群體。孫志國和王樹婷、鐘學斌和張敏分別位于兩個群體的核心，將兩個合作群體連在一起。

圖3　基于VOSviewer我國非遺研究作者合作可視化圖

3.2機構合作知識圖譜

將我國非物質文化遺產研究數據導入三個可視化軟件，只有Citespace可展示國內非遺研究機構合作知識圖譜，如圖4a和圖4b所示。Ucinet和VOSviewer軟件因SATI軟件提取的機構合作矩陣都為零，所示顯示的全部是獨立節點，無法看到機構之間的合作關系。由圖可知，中國藝術研究院、山東大學歷史文化學院、中山大學非物質文化遺產研究中心和重慶文理學院非物質文獻研究中心等機構節點較大，在非遺研究方面具有一定的影響。為了更清晰地看到機構之間的合作關系，去掉節點影響后發現，我國非遺研究領域機構之間的合作非常稀疏，大部分機構都是獨立開展研究，或者在機構側部開展合作。這是一種很奇怪的現象，因為非遺研究是一項復雜且具有綜合性的研究課題，涉及多個方面和層面，需要展開跨學科、跨地區、跨機構，甚至是全國范圍內的廣泛合作才能取得更多更好的研究成果。這不能不說我國的科研管理體制在這些方面存在問題和缺陷（如科研項目申報、科研成果認定、科研經費分配等），阻礙了科研機構之間的合作。

圖4a　基于Citespace的機構合作知識圖譜

圖4b　基于Citespace的機構合作知識圖譜

3.3關鍵詞共現知識圖譜

（1）基于Citespace的關鍵詞共現知識圖譜

將數據導入Citespace選擇關鍵詞項即可生成關鍵詞共現知識圖譜，如圖5a和圖5b所示。由圖我們可以發現，我國非遺研究領域除“物質文化遺產”和“非物質文化遺產”兩個上位關鍵詞外，其他關鍵詞節點度都不夠大，相對均衡，沒有形成一些特別有影響的研究方向和領域。對關鍵詞聚類后發現，我國非遺研究領域的研究主題和研究方向主要集中在五個方面：①“非物質文化”，主要研究非物質文化的內容、特征、類型以及國內各地區非物質文化介紹等方面；②“少數民族”，我國是一個多民族國家，各民族在長期的發展過程中都積累豐富的且各具特色的民族文化資源，倍受非遺產研究領域關注和重視；③“遺產傳承”，主要研究非物質文化遺產的傳承人、傳承方式、活態傳承、制作工藝、保護、開發和利用等方面；④“民間文化遺產”，我國民間文化遺產十分豐富，遍及全國各地區、各民族，重點研究民間文化遺產的傳承、保護、開發和利用等方面；⑤“文化遺產”是一個大的研究領域和方向，不僅包括“物質文化遺產”，還包括“非物質文化遺產”，這一研究領域主要涉及文化遺產的界定、特征及影響等理論問題。

圖5a　基于Citespace的關鍵詞共現可視化圖

圖5b　基于Citespace的關鍵詞共現聚類視圖

（2）基于Ucinet的關鍵詞共現知識圖譜

將SATI軟件生成的關鍵詞共現矩陣導入Ucinet即可生成關鍵詞共現知識圖譜，如圖6和圖7所示。節點大小表示相對頻次，節點顏色深淺代表簇類，連線代表共現關系，節點位置代表中心度及在非遺研究領域的地位。由圖可知，我國非遺研究領域的高頻關鍵詞可明顯分為兩個大的重點研究領域和幾個小的研究方向，每個研究領域和方向下都有一些特征關鍵詞，通過K核聚類后更為明顯。兩個大類分別為：①非物質文化遺產理論研究方面，包括國家文化、無形文化、民間文化、昆曲藝術、手工技藝、手工制品、手工技能、民間藝術、活態文化、民間藝人、民間美術、傳統文化、口述文化等關鍵詞；②非物質文化遺產應用研究方面，包括傳承、保護、旅游開發、創新、價值、產業化、知識產權、對策等關鍵詞。這兩個重點領域代表了我國非遺研究的主要方向，屬于熱點研究領域。另外，數字化保護、活態傳承、文化生態、口述文化等方面也值得關注。

圖6　基于Ucinet的關鍵詞共現可視化圖

圖7　基于Ucinet的關鍵詞共現K核聚類視圖

（3）基于VOSviewer的關鍵詞共現知識圖譜

將Ucinet轉換后的.net數據格式導入VOSviewer即可生成關鍵詞可視化圖，如圖8和圖9所示。節點大小代表相對頻次，連線代表共現關系，顏色深淺代表簇類。從圖可知，我國非遺研究領域大致三個重點研究方向：①物質文化遺產研究，主要集中在物質文化、民間文化、文化生活、傳承發展等方面；②非物質文化遺產研究，主要集中在保護、傳承、開發、利用、知識產權等方面；③民間傳統知識研究，主要集中在民俗活動、民間傳說、民間文化、口頭傳說、民間藝術、民間藝人等方面。從整體來看，我國非遺研究偏向“硬”的方面較多，大部分研究成果圍繞物質文化遺產展開，而“軟”的方面較少，只有小部分研究成果圍繞非物質文化遺產展開。

圖8　基于VOSviewer的關鍵詞共現標簽視圖

圖9　基于VOSviewer的關鍵詞共現密度視圖

4　結論與討論

4.1我國非遺研究現狀分析

從三種可視化軟件展示的結果來看，我們可以得出以下結論：

（1）我國非遺研究領域作者合作度不高，合作群體少，合作群體規模不大。這一方面表明，我國科研領域缺乏合作傳統，缺少合作環境，社會科學研究領域尤其突出。即便學者之間存在一定程度的合作，大部分都是想通過相互掛名提升影響，實質性合作少之又少。另一方面也表明，我國非遺研究領域缺少大的、有影響的研究項目和工程以及跨學科重大交叉研究領域，無法凝聚大批機構和學者共同從事研究和開發工作，導致學者們交叉重復研究較多，人力、物力、財力浪費較大。

（2）我國非遺研究領域機構之間的合作非常稀少，三種可視化軟件只有Citespace能發現機構間的稀疏合作關系。這一特殊現象既反映了我國畸形科研管理體制對跨機構開展合作研究的制約，同時也反映了我國現行科研評價機制下科研機構的狹隘、短視、部門利益和本位主義觀。非物質文化遺產研究作為一個復雜的、綜合性的課題，也是一項系統的社會工程，其傳承、保護、開發、利用等研究必須要開展跨學科、跨機構、跨地區的廣泛合作才能產生更多更好的研究成果。不打破這種怪異現象，我國的非遺研究就只能停留在淺層表面，交叉重復研究頻繁，嚴重浪費科研資源，無法取得實質性進展和突破。

（3）我國非遺研究領域主題比較集中，理論研究較多，技術、應用和實踐研究較少。熱點研究領域過于集中，前沿、交叉、新興研究領域和方向較少。三種可視化軟件展示的知識圖譜都表明，我國非遺研究領域的熱點主題少且不夠突出，沒有形成特色和優勢。對我國非物質文化遺產資源進行介紹和分析的理論研究比較多，但對非物質文化遺產資源的特色與價值及其傳承、保護、開發、利用和創新等的具體對策與措施進行研究的比較少。從理論層面來看，傳承人、口述文化、民間文化、文化生態等方面將成為研究熱點。從應用層面來看，數字化保護、活態傳承、產業化開發等方面將成為重點領域。未來的非遺研究需要突破學科專業、地區和機構等的局限，開展跨學科、跨領域、跨地區、跨機構的綜合研究，加強合作，開拓新的研究領域和方向，深入挖掘我國豐富且寶貴的非遺文化資源。

表1　三種可視化軟件比較

4.2三種可視化軟件比較分析

從表1我們可以發現，每款軟件都有自己的優缺點，在支持的數據源和數據格式、可視化圖譜生成、應用領域等都存在一定差別，需要根據所選擇的研究領域、數據來源、圖譜要求、分析項目等來確定哪款軟件更合適。

（來稿時間：2015年9月）

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Visualization Analysis of Intangible Cultural Heritage in China

Wen Tingxiao1Liu Xiaoying2
( 1.Information Safety and Big-Data Research School of Center South University; 2.Library of Center South University )

Abstract〔〕From the view of visualization and knowledge domain, based on CNKI database and SATI, Citespace, Ucinet, VOSviewer software, this paper analyzes the current situation, hot topic, frontier and trend of intangible cultural heritage in China. The characters of visualization chosen are co-authors, co-institutes and co-keywords. The result shows that, the authors and institutes cooperation, the clusters are rare in research of intangible cultural heritage in China, we must strengthen cooperation, expand the field and focus on application, that we can gain breakthrough progress.

Keywords〔〕Intangible cultural heritageIntangible cultural heritageVisualization analysisKnowledge domain China

〔作者簡介〕文庭孝（1975-），男，博士，中南大學信息安全與大數據研究院教授；劉曉英（1975-），女，碩士，中南大學圖書館副研究館員。