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基于共詞聚類的我國體育學科研究熱點分析

2018-05-31 06:12:38范麗雯許森赫敦欣卉張云秋
商情 2018年18期
關鍵詞:體育學科

范麗雯 許森赫 敦欣卉 張云秋

【摘要】本研究利用共詞聚類分析和信息可視化方法,對10種體育類核心期刊近5年發表的文獻進行了定量及定性的分析,結果表明,國內體育學科在近5年的研究熱點包括以下領域:國家競技體育賽事及體育社會公共服務;武術等民族傳統體育文化;優秀運動員戰術及球類運動等。

【關鍵詞】體育學科 研究熱點 BICOMB NetDraw

一、引言

本文利用共詞聚類分析和信息可視化軟件方法,通過對國內近5年的體育類核心期刊定量及定性的分析,為讀者科學、全面地展示了體育學科近5年的研究狀況、研究熱點與變化趨勢,可以為我國體育事業的科研工作提供參考與借鑒。

二、研究方法

(一)共詞聚類分析

本文所用聚類方法為K—Means,它由MacQueen于1967年提出,其主要思想是找出數據集的k個類中心(質心),把數據集劃分為k個類,使得數據集中的數據點與所屬類的類中心的距離平方和最小。

(二)信息可視化

信息可視化的工具很多,由美國肯塔基州立大學Gatton商學與經濟學院管理系Steve Borgatti教授開發的NetDraw軟件是非常具有代表性的一款社會網絡分析軟件。NetDraw以其形象直觀的圖形化顯示功能,優秀的開放兼容性給我們的社會網絡分析注入了新的活力,目前已被廣泛的應用于社會網絡分析研究[11]。本研究利用NetDraw生成聚類可視化圖譜,結合相應聚類類團對國內體育學科的研究熱點進行分析。

三、數據來源與處理

(一)數據來源

本研究根據《中文社會科學引文索引》(簡稱CSSCI)(20142015)體育類10種期刊作為數據來源,利用CNKI數據庫,檢索并導出該10種期刊2010-2014年刊載的文獻,共計9844篇。具體數據見表1。

(二)數據處理

(1)截取高頻詞。運用BICOMB軟件提取出文獻集關鍵詞并進行數據清洗,然后依據g指數截取高頻詞80個,部分見表2。

(2)構建共現矩陣。關鍵詞能夠在一定程度上反映出文獻的研究內容,而體育類文獻集中的高頻關鍵詞能夠體現出體育領域內的研究主題。但它們表達的主題只是零散的,通過BICOMB軟件構建80*80高頻關鍵詞共現矩陣,能夠更直觀地表現文獻研究主題之間的關系。

四、結果與討論

由圖2所示,在《中文社會科學引文索引》(2014-2015)收錄的10種體育類核心期刊中有6種是體育類高校的學報,說明我國體育學科科研學術成果承載量多位于高校之中。此外,各期刊近5年發文量總體呈下降趨勢,并且《北京體育大學學報》下降趨勢最大,其次是《體育學刊))2010年-2011年的下降趨勢格外明顯,其余期刊的近5年發文量比較穩定。

聚類分析。本研究利用K-means聚類方法對截取的80個高頻關鍵詞進行聚類分析,得到6個類團,具體結果見表3。

國內體育學科領域6個熱點研究方向分別為:①國家競技體育賽事及體育社會公共服務②武術等民族傳統體育文化③優秀運動員戰術及球類運動④學校體育教學現狀及對策⑤動物實驗:通過用鼠等動物進行有氧運動等方面的運動訓練來進行運動生物化學等方面的研究;⑥青少年及老年人的體質健康。

五、結論

本文利用Excel軟件,對國內體育學科近5年的發展趨勢做了一個概述,對體育學科的研究也實現了從量到質的轉變。在研究內容方面,本研究基于共詞分析及信息可視化,利用BICOMB、NetDraw軟件以可視化圖形對國內體育學科的研究熱點進行了分析。通過分析得到如下結論:在教育方面,我國重視學校體育教育,對高校的體育教學方式及體育課程的設置研究現狀并提出相應對策是我國體育學科的一個研究熱點,與此同時,在體育教學方面還注意和美國進行對比,以此借鑒體育教育經驗。重視發展與體育學科交叉的諸如體育社會學、體育法學等的交叉學科。在公共服務方面,國內的體育領域偏重國家各個年齡段的人群健康,尤其是青少年及老年人的體質健康,強調提高對社會的體育公共服務,促進全民進行體育鍛煉。在體育事業發展方面,我國以變成體育強國為目標,不僅積極發展武術等民族傳統體育,還積極研究各種球類運動以及優秀運動員的技術,此外,通過動物實驗進行有氧運動訓練等相關方面的研究也是國內體育領域一個研究的熱點。

參考文獻:

[1]董德龍,劉文明,SEAMOSKelly.歸屬、規模、規制:對中國體育學科發展的認識——一種學科方向探究[J].體育科學,2015.

[2]尹佳琪.我國16種體育類核心期刊的發展現狀及對策研究[D].哈爾濱體育學院,2014.

[3]CallonM, LawJ, RipA. Mapping the Dynamics of Science andTechnology [M]. London: The MacMillan Press Ltd, 1986.

[4]鐘偉金,李佳,楊興菊.共詞分析法研究(三)——共詞聚類分析法的原理與特點[J].情報雜志,2008.

[5]MacQueen J. Some Methods for Classification and Analysisof Mul-tivariate Observations [C]. In: Proceedings of the 5thBerkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability.Berkeley, University of California Press, 1967.

[6]金建國.聚類方法綜述[J].計算機科學,2014.

[7]魏麗,張云秋,馮佳.國外醫學信息學領域研究前沿[J].中華醫學圖書情報雜志,2015.

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