魏沛駿,孟德松(.吉林體育學院,吉林長春 300;.廣西師范大學,廣西桂林 54000)
基于BICOMB的我國體育舞蹈研究現狀分析
魏沛駿1,孟德松2
(1.吉林體育學院,吉林長春 130022;2.廣西師范大學,廣西桂林 541000)
根據中國知網數據庫獲得2011-2015年以體育舞蹈為篇名、關鍵詞的相關文獻共1282篇,采用BICOMB書目共現分析系統和SPSS軟件對體育舞蹈類文獻進行書目共現分析、聚類分析和總結,為體育舞蹈的進一步發展提供理論基礎和實踐參考。
體育舞蹈;文獻分析;聚類;熱點;趨勢
體育舞蹈是以人自身的形體動作為手段,通過充滿生命活力的韻律,抒發人內心情感的身體運動,同時還是一項以有氧運動為基礎,介于體育與文藝之間的項目,它將原始體育運動、舞蹈、音樂融為一體。以力與美為特性的體育舞蹈,以競賽為目的,具有極強的觀賞性,屬于競技性舞蹈。
本文以體育舞蹈為篇名、關鍵詞所搜集的文獻作為調查對象,通過提取中國知網學術期刊文獻作為分析源數據,運用BICOMB書目共現分析系統進行文獻計量分析,較全面客觀地分析了國內體育舞蹈相關文獻的作者、單位、期刊、關鍵詞等,并生成關鍵詞的詞篇矩陣,通過SPSS軟件進行聚類分析,得出關鍵詞聚類分析樹狀圖,并以此為基礎揭示體育舞蹈相關文獻研究的熱點、發展過程、發展趨勢等,解讀和把握近五年來我國體育舞蹈相關研究動態,解析體育舞蹈研究的相關成果。
1.1 數據來源
本文研究數據均來源于中國知網(CNKI),檢索篇名、關鍵詞為體育舞蹈的相關文獻,共檢索出1458篇文章,為了提高樣本代表性,保證每一條數據真實有效,經過篩選、去重,剔除非學術文獻資料信息后得到1282篇有效文獻,作為最終分析源數據。選取自定義格式批量導出,數據下載時間為2016年11月15日。
1.2 研究方法
本文利用BICOMB書目共現分析系統進行文獻計量分析,對文獻作者、文獻單位、期刊、關鍵詞等進行統計和分析,并利用SPSS軟件進行聚類分析,得出關鍵詞的聚類分析樹狀圖,進而分析我國近5年體育舞蹈的研究熱點和趨勢。
2.1 高產文獻作者分析
將我國體育舞蹈研究發文較多的作者列于表1,可以看出,近5年來我國關注體育舞蹈研究的、以第一作者發文10篇以上的有2位,分別為長沙師范學院體育系郭劍華,長江大學體育學院汪陽帆。發文5~9篇的有6位學者,分別為宿州學院司麗艷,山東師范大學體育學院孫貽蕙,湖南城市學院體育學院歐岳山,咸陽師范學院體育系劉陽,廣東培正學院李霞,廣州體育學院研究生部劉霏霏。此外,發文4篇的有9位學者,發文3篇的有24位學者,發文2篇的有94位學者,發文1篇的有844位學者(不包含累計作者)。從事體育舞蹈研究的作者主要為各高校教師,目前仍以個人研究為主,與他人合作較少。而且,大部分體育舞蹈專家、學者的發文量都僅為1篇,研究深度不夠,沒有較為具體的定量分析以及結合實踐的研究。
表1 我國體育舞蹈高產文獻作者分析(發文前8位作者)
2.2 高產文獻單位分析
我國體育舞蹈研究發文較多的單位見表2,可以看出,長江大學體育學院等10家單位的文獻累計貢獻率為9.7994%,計127篇,其中以長江大學體育學院最多,計26篇。根據統計數據可以看出我國體育舞蹈方面的研究現狀和取得的成績,也表明我國體育舞蹈研究較少,現有的學術成果大多都是獨立的,極少數有跨單位的合作,科研機構合作的缺乏將限制進一步深入的研究。只有合作才能形成良好的學術體系和學術氛圍,才能有更大的學術成果。因此,集思廣益、跨學科合作發展是體育舞蹈的發展方向。
表2 我國體育舞蹈高產文獻單位分析(發文數量前10位單位)
前10位體育舞蹈高產文獻單位所屬院校與機構分布不均衡,多偏于南方,而北方只有山東師范大學1所高校位列其中。由此可見,北方對于體育舞蹈的理論研究重視程度較低。
2.3 高頻期刊分析
從已有數據及表3高頻期刊分析可以看出,我國已有312家期刊累計刊發有關體育舞蹈的篇名、關鍵詞的文獻,有12家期刊累計刊發文獻15篇以上,文獻總量565篇,貢獻率近45.7641%。這說明我國關注體育舞蹈研究的期刊較多。但從另一方面看,關注體育舞蹈的研究普遍性程度不高,關于體育舞蹈的文獻研究基本上都是在省級期刊和社會期刊上發表,而核心期刊發文量極少,也反映出體育舞蹈社會認知度和認可度不高,對社會的影響未能得到有效展現。
表3 我國體育舞蹈研究高頻期刊分析(刊發文獻數量15篇以上)
2.4 高頻關鍵詞統計與聚類分析
2.4.1 高頻關鍵詞統計分析
表4 我國體育舞蹈相關文獻高頻關鍵詞統計分析
由表4可以看出,對下載的1282篇源文獻數據利用BICOMB提取、統計共得到有效高頻關鍵詞1802個,出現總頻次為4660次,按頻次闕值為20提取出20個高頻關鍵詞。其中,體育舞蹈為最高頻關鍵詞,出現頻次為892次,貢獻率近19.1416%,前20個高頻關鍵詞出現頻次占總數的34.8069%。
2.4.2 高頻關鍵詞聚類分析
利用BICOMB選擇頻次闕值在20~892之間的高頻關鍵詞生成共現矩陣,導出需要的共現矩陣信息文本,利用IBM SPSS Statistics 19軟件對矩陣文本信息進行系統聚類分析,得到聚類分析樹狀圖(圖1)。由聚類樹圖的結構可以看出,高頻關鍵詞聚類分析可以分為4部分,由音樂、作用、影響3個關鍵詞組成聚類1;由可行性、高職院校兩個關鍵詞組成聚類2;由現狀、對策、發展、體育舞蹈、高校、教學、大學生、影響因素、價值、普通高校、研究11個關鍵詞組成聚類3;由摩登舞、教學方法、體育舞蹈教學、拉丁舞4個關鍵詞組成聚類4。由此可見,我國體育舞蹈研究中使用的關鍵詞較多,導致研究的焦點比較分散、不夠集中;同時,一些值得關注的重點問題研究不夠深入。
圖1 體育舞蹈高頻關鍵詞聚類分析結果
本研究以2011-2015年中國知網收錄的以體育舞蹈為篇名、關鍵詞的相關文獻為源數據,利用BICOMB書目共現分析系統進行文獻計量分析,描繪了我國體育舞蹈近五年來的高產文獻作者、高產文獻單位、高頻期刊、高頻關鍵詞等,為我國體育舞蹈進一步發展提供理論基礎和實踐參考。
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2016-11-21
魏沛駿(1990- ),男,碩士研究生,從事體育教育訓練學研究。
G80
A
2095-7602(2017)04-0074-04