基于文獻計量的我國共享單車熱點研究①

楊柳 李銘鑫

摘 要：運用文獻計量的方法，基于CNKI中國重要報紙全文數據庫的檢索，將2017年有關共享單車的新聞報道作為研究對象。從新聞報道數量、報道來源、作者分布、主題分布、高頻關鍵詞以及報道情感態度幾個方面進行分析，可以發現2017年共享單車新聞報道數量有所下降，部分報社對行業發展有較為持續性的追蹤報道。并通過聚類分析得出了共享單車新聞報道主要聚焦于4個熱點話題：交通安全、用戶行為缺乏約束、企業粗放式經營以及行業的發展對策，這為共享單車在下半場精細化運營發展提供了參考思路。

關鍵詞：共享單車 新聞報道 文獻計量 共詞分析

中圖分類號：F724.6 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2018）06（b）-161-05

1 研究背景與意義

2017年是共享單車飛速發展的一年，一方面各種各樣的單車擠滿了城市街頭，滿足了用戶可隨時騎行的要求；另一方面，由此引發的城市治理問題愈演愈烈，共享單車引起了社會各界人士的廣泛關注，早已成為民生熱點話題。

2017年中，新聞界對共享單車的關注達到了井噴狀態。在CNKI中國重要報紙全文數據庫中以“共享單車”為主題進行檢索，僅2017年發文數就有1980篇。這些新聞報道的主題分布廣泛，能夠客觀地反映出行業內的熱點問題。本文基于文獻計量分析和共詞分析的方法，對與共享單車有關的新聞報道進行統計分析，從而揭示出當前共享單車行業的客觀現狀，為共享單車在下半場中精細化運營發展提供了參考。

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源與處理

本文選擇CNKI中國重要報紙全文數據庫作為數據來源，在高級檢索中，以“共享單車”為主題詞進行文獻檢索，選取了2017年1月1日—2017年12月31的新聞報道進行研究。

為了能夠更好地分析共享單車新聞報道的主題分布，熱點關鍵詞以及情感態度，在這三部分中，本文運用了構造周抽樣方法。有關的研究成果表明，在對報紙進行內容分析時，一年抽取2個構造周的樣本便能可靠地反映總體[1]。具體抽樣方法如下：在2017年上下半年中各抽取一周作為樣本，考慮到報紙內容以星期為單位周期性變化，將總體按時間分段，在不同時間段里抽樣。以上半年為例，在6個月的26周里，將前2周分給星期日，將后24周均分給星期一至星期六。隨機抽取了（1月8日）為星期日樣本，隨后每4個星期隨機依次抽取星期一至星期六的樣本，構成一周。最后選取了1月8日（星期日）、2月6日（星期一）、2月28日（星期二）、3月22日（星期三）、4月13日（星期四）、5月19日（星期五）、6月24日（星期六）為一個構造周。下半年也是26周，將前兩周分給星期日做同樣的處理，依例取7月2日（星期日）、7月31日（星期一）、8月22日（星期二）、9月13日（星期三）、10月12日（星期四）、11月3日（星期五）、12月9日（星期六）為第二個構造周。通過抽樣一共得到了71篇新聞報道，經過內容篩選，去掉與研究主題不相干的內容，最終得到用于研究新聞報道內容特征的數據樣本61篇。

2.2 研究方法

文獻計量分析法。文獻計量分析法采用數理統計學方法來定量描述、評價和預測學術現狀與發展趨勢[2]，本文將從新聞報道數量、報道來源、作者分布、高頻關鍵詞、主題分布、情感態度幾個方面客觀反映我國共享單車行業的熱點問題。

共詞分析和聚類分析法。共詞分析法利用文獻集中詞匯對或名詞短語共同出現的情況，來確定該文獻集所代表學科中各主題之間的關系。一般認為詞匯對在同一篇文獻中出現的次數越多，則代表這兩個主題的關系越緊密[3]。本文將利用 Excel 軟件構建高頻關鍵詞的共詞矩陣，分析發現高頻關鍵詞之間存在的親疏關系，并通過計算Pearson系數將共詞矩陣轉化為相異矩陣，便于后續開展聚類分析。本文利用SPSS22軟件通過系統聚類的方式將高頻關鍵詞相異矩陣進行聚類，得到不同主題詞團，從而分析出共享單車新聞報道所關注的熱點問題。

3 研究結果與分析

3.1 新聞報道數量統計

新聞報道的數量能夠反映出新聞輿論對于共享單車的關注程度，報道數量隨著時間的變化亦能反映出公眾對共享單車關注度的變化情況，因此本研究對2017年1月1日—2017年12月31日的新聞數量按月進行了統計，如圖1所示。

從圖1中可以看出，近一年來各月有關共享單車的新聞報道數量整體呈現出先上升后下降的趨勢，2017年3月～8月期間報道數量較多，3月和8月新聞報道數量達到了最高峰，而8月之后報道數量呈現出明顯的下降趨勢。

出現上述情況的原因可能與我國共享單車近一年的發展進程有較大的關聯。雖然共享單車的概念由來已久，但在2016年共享單車才開始正式進入公眾的視野。2016年9月—2017年8月的一年中，共有包括小鳴、小藍、悟空、酷騎等超過70家共享單車企業入局，投放車輛超過1600萬輛。大量資本涌入共享單車市場，該項目受到了資本的瘋狂追捧，我國共享單車行業發展勢頭迅猛。與此同時，共享單車的野蠻生長、管理失位也致使一系列的城市治理和行業管理問題產生，這引起了企業、政府、學者以及普通民眾對該問題的高度關注，“精細化”“智能化”運營的呼聲越來越高。因此8月以前有關共享單車的新聞報道數量較多，這與共享單車上半場經營火拼、資本大戰的局面不無關系，紛繁變幻的經營局勢使得眾多媒體聚焦于該領域。而2017年8月之后，相關新聞報道數量呈幾何倍數下降，這與共享單車行業發展進入下半場“精細化”“智能化”運營階段有關，在下半年中資本市場也逐漸冷靜下來，行業火爆局面難以重現，因而媒體報道數量也相應地有所回落，社會各界更加客觀冷靜地看待共享單車的發展問題。

3.2 新聞報道來源統計

從相關新聞報道的來源分布統計情況來看，2017年的全部新聞報道分布在了251種報紙當中。其中，《北京商報》發布的有關共享單車的文章數量要遠遠超出其他報紙，一共發布了68篇報道，占全部新聞報道數量的5.89%。除《北京商報》外，《南方日報》、《北京日報》《深圳特區報》等國內知名媒體發布的共享單車報道都在40篇以上。發布相關文章數量在30篇以上的報紙共有13種，共計533篇，約占全部文章的27%，如表1所示。這說明了近一年來共享單車的發展受到了重要新聞輿論的關注，反映出共享單車已經成為社會民生的熱點話題，與人民的生活息息相關，更加凸顯了解決共享單車發展過程中的城市治理問題和行業管理問題的必要性、緊迫性。

3.3 作者分布研究

在2017年全部1980條與共享單車有關的新聞報道中，一共有1268位第一作者，另有22篇報道未注明作者信息。按第一作者統計，發布文章數量最多的是來自《北京商報》的記者魏蔚，一共發表了20篇報道，他所撰寫的文章主要集中在2017年6月之后發布，平均每月都有兩篇報道被刊登在報紙中，反映出了該記者對共享單車行業連續性的追蹤，對整個行業都有比較深入的了解認識。在這些作者中，發布文章數量在5篇以上的共有10人，共計新聞92篇，在全部報道中僅占4.64%，同時有945名作者只發布了一篇新聞報道，由此可見，大部分的新聞工作者對共享單車的發展變化缺乏動態認識，報道缺乏連續性和深入性，關注點僅僅是集中在某個時間點上，不便于公眾對共享單車的發展情況有完整的了解，在一定程度上會影響到發展困境的破解。值得一提的是發布文章數量5篇以上的作者中有6名都是來自于《北京商報》，這也與上文中對新聞報道來源的統計分析結果相一致，充分反映出了《北京商報》對共享單車發展的高度持續關注，如表2所示。

3.4 主題分布

與共享單車有關的報道內容比較繁雜，為了更加有條理、清晰地展示其內容特征，本文對樣本抽取61篇報道的內容進行了主題劃分，將文章大致劃分為行業發展現狀，應對措施和方案，行業未來發展前景，商業模式和盈利模式，市場競爭這5個主題。對樣本所選取的61篇報道按上述分類辦法分類統計后得到表3的數據。

從表3數據可以看出，在61篇新聞報道中有46篇是有關共享單車行業發展現狀的，占樣本數量的75%，其中有40篇報道主要談及共享單車發展過程中存在的種種問題，并給出針對性的建議。這也反映出在進入2017年后，共享單車的野蠻生長給城市治理帶來了更為嚴峻的考驗，這違背了共享單車改善城市交通，打造慢行系統，為公眾提供便利的初衷，反而制造了新的管理難題。同時還有8篇報道從不同的視角設計了應對共享單車發展問題的措施方案，2篇有關行業未來發展前景的文章則主要聚焦于我國共享單車企業未來的國際化道路。除此之外，作為新生事物，共享單車的商業模式和盈利模式以及企業之間的競爭關系也引起了媒體工作者的注意。總體而言，媒體對共享單車的新聞報道主題比較廣泛而全面，各主體基本都有涉及，報道分類統計數量直觀的反映出了共享單車行業發展不容樂觀，存在著一系列亟待解決的問題。

3.5 關鍵詞分析

3.5.1 構建共詞矩陣

由于CNKI中國重要報紙全文數據庫下載題錄中機器標引的關鍵詞不完全準確，同時網絡中許多現成的詞頻統計軟件在進行詞頻統計時，需要先給出特征詞庫，再對詞庫中給出的詞進行詞頻統計，這樣就帶有一定的主觀色彩，人為設定了被關注的對象，不具有普適性[4]，因而本研究對抽樣樣本中的每一篇新聞報道進行研讀，人工提取出與報道主題相關的關鍵詞。同時本研究為了集中體現主題，把某些意義相同或相近的關鍵詞進行了替換，如“人為破壞”統一替換為“蓄意破壞”，“公共秩序”和“交通秩序”均用“秩序”代替。把關鍵詞中意義相同或相近的詞語進行合并去重后，共提取出了203個關鍵詞，為便于研究，本文只選取了詞頻≥3的高頻關鍵詞52個如表4所示。

分別統計這52個關鍵詞在61篇新聞報道中共同出現的次數，可以得到一個52×52的高頻關鍵詞共現關系矩陣Zij，其中Zij表示關鍵詞i與關鍵詞j共同出現的次數，主對角線上的元素表示每個關鍵詞的詞頻，如表5所示。

將高頻關鍵詞共現矩陣Zij導入社會網絡分析軟件Ucinet中（將主對角線上的元素全部替換為0），然后通過Ucinet的繪圖軟件工具Netdraw直接展現原始共詞矩陣中關鍵詞之間的共現關系（如圖2所示）。該網絡圖將原本孤立的新聞報道關鍵詞以網絡形式綜合為一個整體，刻畫了樣本文章中各關鍵詞的分布情況，可視化地展示了共享單車新聞報道的核心詞團與邊緣詞團。

結合高頻關鍵詞表，可以看出“亂停亂放”“擠占道路”“押金難退”的頻次都在15次以上，屬于共享單車報道所關注的焦點問題。其中“亂停亂放”出現的頻次最高，一共出現了29次，在接近半數的樣本中都被反復提及，這是共享單車發展過程中急需解決的問題。在關鍵詞共現網絡圖中，與共享單車發展困境有關的關鍵詞都位于核心詞團，“亂停亂放”與“擠占道路”共現次數最多，達到了13次，其次是“亂停亂放”與“押金難退”“蓄意破壞”等詞共現較多，均達到了8次以上。關鍵詞頻數可以直觀反映出共享單車作為新生事物，在滿足城市生活“最后一公里”需求，帶來一定程度環境保護效益的同時，也存在著諸多的問題，規范停放與隨騎隨停之間的矛盾，城市道路基礎設施不完善與單車擴張速度過快的矛盾，盜損率過高與押金征收之間的矛盾，監管主體不明與城市空間治理的矛盾……這些問題尖銳而復雜，不能簡單依靠技術手段支持或是法律法規進行約束，單車亂停亂放、人為損壞、非法私占的背后是社會誠信體系的不健全和公眾信用的缺失。在表4中，“信用”“信用分”“誠信”“信用體系”“征信平臺”這些關鍵詞都出現了5次以上，社會信用體系的建立已經受到了眾多新聞媒體的關注，破解共享單車亂局還需信用機制約束。

3.5.2 構造相異矩陣

考慮到關鍵詞頻次不同對聚類分析結果造成的不利影響，本文通過計算Pearson相關系數，將共詞矩陣轉換成為相似矩陣，其計算公式為：

在前文構建共詞網絡圖譜時，已經對共詞矩陣進行了適當處理，將主對角線上的元素全部替換為0。共詞矩陣中對角線上元素不為零表示在包含52個高頻關鍵詞的所有新聞報道中只含有該關鍵詞的文章數量，人為的將其修改為0不會影響最終的聚類分析結果。

在得到消除共詞詞頻差異的相似矩陣后，需要對矩陣中出現的負相關關系進行處理，對于大于0的數據用1減去，小于0的數據用1減去它的絕對值（ABS函數），這樣最終得到一個相異矩陣。

3.5.3 系統聚類結果分析

經過轉換的相異矩陣作為聚類分析的數據源。聚類分析采用系統聚，選擇離差平和和歐式距離平方法。選擇系統聚類是因為它能夠生成比較規整的類集合，聚類結果不依賴文檔的初始排列或輸入次序，與聚類過程的先后次序無關，聚類結果比較穩定，不易導致類的重構[5]。得到系統聚類樹狀圖得出聚類結果，在分類閾值大約為5的位置劃分閾團，可以得到4個詞團，每個詞團如表6所示。

為了更加直觀和形象地反映聚類的結果，本文將相異矩陣導入SPSS中繪制MDS散點圖。得到高頻關鍵詞MDS散點圖，如圖3所示。

3.5.4 詞團內容分析

詞團（1）：共享單車交通安全問題。

該詞團由“秩序”“毀損”“行業標準”“安全隱患”“交通事故”“征信體系”“燒錢”“核心技術”8個關鍵詞組成。自2017年5月首起共享單車意外事故賠償案發生以來，媒體對共享單車的交通安全問題都給予了高度的關注。從新聞報道中，可以得知共享單車存在著不少安全隱患，交通安全事故主要由四個方面原因所致：第一，共享單車產品質量存在問題，不符合行業標準，核心技術不過關；第二，車輛毀損故障未能得到及時維修；第三，用戶使用不當，不遵守交通秩序；第四，騎行人不滿足騎行條件（如：未成年人使用共享單車），事故發生原因是責任方認定和維權賠償過程中的關鍵點。

詞團（2）：共享單車行業發展對策。

詞團（2）包括“電子圍欄”“爆發式增長”“交通負擔”“亂停亂放”“征信平臺”“違章處罰”“免押金”“商業模式”“盈利模式”“無樁停車”“信用體系”“監督”12個關鍵詞，該詞團主要是針對共享單車存在的問題給出的對策建議。單車亂停亂放是共享單車行業面臨的最為嚴峻的挑戰，爆發式的增長加重了城市交通負擔，這需要企業和政府協同共治。對于企業而言，在技術方面要不斷開拓創新，以技術手段破解單車亂局，全面推廣電子圍欄技術；在商業運營模式方面，單車企業要積極與征信平臺合作，打破以征收押金來解決信任問題的模式，推行信用免押，對違法失信者進行信用懲戒，對誠實守信用戶進行免押激勵。除此之外，政府要加強監督，對違章違法行為嚴厲處罰，提高失信成本，積極在全社會范圍內建設信用體系。

詞團（3）：用戶行為缺乏約束。

詞團（3）由“智能化”“文明素質”“投訴”“誠信”“處罰”“蓄意破壞”“私占單車”“公共素質”“管理方案”“盜損”“公共服務管理”11個關鍵詞組成。在樣本新聞報道中，有相當多的媒體都重點報道了共享單車的偷盜，蓄意破壞，非法私占問題，這是用戶行為缺乏約束的體現。一方面，這反映出社會誠信的缺失，公眾文化素質水平有待進一步提升；另一方面，也反映出政府和企業對用戶行為缺乏強有力的監管，管理方案尚不完善，必須要加大處罰力度，同時企業要輔之以智能化的技術手段。

詞團（4）：共享單車企業粗放式經營。

詞團（4）包含了“大數據”“飽和”“低碳”“精細化運營”“暫停投放”“野蠻生長”“僵尸車”“搶占市場”“押金難退”“信用”“監管”“擠占道路”“隨騎隨停”“收繳”“黑名單”“無序投放”“信用分”“規范化”“規范停車”“盲目擴張”20個關鍵詞，該詞團中的關鍵詞主要描述的是共享單車企業粗放式經營的問題。由于共享單車行業入門門檻低，所以行業中聚集了大量的競爭者，企業為搶占市場份額，盲目擴張規模，無序投放單車，只是一味地注重投放量，而忽視了企業經營管理的質量。面對共享單車野蠻生長的局面，政府無疑要加強監管力度，將共享單車接入信用體系；單車企業在下半場經營中應該放緩投放速度，轉而運用精細化運營模式，規范化的經營企業，完善并積極推行信用分制度，與政府共建信息互通的“黑名單”機制。

3.6 報道態度分析

新聞報道的態度有正面、負面和中立之分，但一般不會明確的表達支持或反對的態度，只是在行文之中，或是某些話語的引用中，給讀者一定的傾向性[6]。

因此，本文通過對全部61篇新聞報道樣本進行研讀，統計得出中立報道共有54篇，另有7篇報道表達出了明確的積極態度，樣本之中并未有媒體表明消極立場。由此可見，雖然共享單車的發展道路并非一帆風順，各方面都存在著不少問題，但公眾并未完全否定這一新生事物的發展，更多的媒體都持謹慎觀望態度，客觀地反映共享單車的發展現狀。

4 結語

本文以CNKI中國重要報紙全文數據庫中2017年有關于共享單車的新聞報道作為數據來源，對其進行構造周抽樣，抽取出61篇新聞報道作為研究對象。通過采用文獻計量方法對新聞報道進行分析，可以看出在最近一年來，媒體行業對共享單車有極高的關注度，諸如《北京商報》《南方日報》等報社都有持續性地追蹤報道。在內容上，這些報道主要聚焦于共享單車行業發展存在的問題及相應對策方案，反映了共享單車的發展困境絕非是普通的技術問題或城市管理問題，更不能簡單地將單車亂停亂放、偷竊損壞問題歸因于公民本身素質不高。從根本上看，共享單車的發展是一個復雜的社會技術問題，受到經濟、技術、組織和社會-文化等多重因素的影響和制約。

參考文獻

[1] 任學賓.信息傳播中內容分析的三種抽樣方法[J].圖書情報知識，1999（3）.

[2] 邱均平，王曰芬.文獻計量內容分析法[M].國家圖書館出版社， 2008.

[3] 鐘偉金，李佳.共詞分析法研究（一）——共詞分析的過程與方式[J].情報雜志，2008（5）.

[4] 李艷紅，梁毓琪，郝曉玲.上海自貿區國內外關注力分布研究——基于新聞報道和期刊文獻的視角[J].中國管理科學， 2014，22（S1）.

[5] 鐘偉金，李佳，楊興菊.共詞分析法研究（三）[J].情報雜志， 2008（7）.

[6] 余豐民.中國民辦高等教育新聞報道計量研究[J].高教發展與評估，2014，30（1）.

①基金項目：廣東省大學生創新創業訓練計劃項目資金支持（1055917096）。