國內網絡社區研究回顧及展望
——基于Citespace軟件的可視化分析

王齊齊

一、研究概述

網絡社區又稱虛擬社區，該詞最早于1993年由H.Rheingold 提出，Rheingold 認為虛擬社區是一個在網絡空間中形成人際關系網的社會集合體，其產生的原因在于多人在網絡上長期討論并產生足夠的情感（Rheingold H，1994:65）。國內最早提出網絡社區概念的文獻是1998年《軟件世界》雜志刊登的《虛擬社區:“門戶”之后的下一個目標?》，該文獻認為網絡社區又稱虛擬社區、網上社區，就是指網絡團體聚集的地方。網絡社區出現在研究者視野中已有20年，但是由于信息科技在不斷進步以及各界對網絡社區研究視角不同，到目前為止網絡社區還沒有一個明確、公認的概念。從社會學角度，有學者認為網絡社區指在網上某個活動區域中，由網上相鄰或相互關聯的若干網絡社會群體和網絡社會組織構成的網絡共同體（郭錦玉、王歡，2017:114）。從信息管理學角度，有學者認為網絡社區的信息資源由其成員產生并滿足成員對信息的需求，因此網絡社區的本質是一種生產型信息源（易明、張鶴、鄧衛華，2016:72-76）。

雖然關于網絡社區尚未有明確、公認的概念，但不可否認的是信息科技的發展推動了網絡社區的形成、發展，目前各種類型的網絡社區在網絡社會中隨處可見，如微博、微信、知乎等。并且網絡社區是Web2.0 時代人類在網絡社會中進行社會交互的主要空間，是社會生活不可或缺的一部分，因此研究網絡社區的研究歷程、發展狀況以及熱點方向在理論和實踐雙重層面上均具有重大意義。

目前，已有學者對國內外有關網絡社區的文獻作了一些評估。趙捧未等以網絡社區的特點、類型、功能及應用對網絡社區進行了梳理（趙捧未、馬琳、秦春秀，2013:119-123）；孟韜、王維基于社會網絡視角對網絡社區本身、用戶行為以及社區績效進行了綜述（孟韜、王維，2019:171-176）；宋夢婷、田鵬、唐小霽對2004-2013年國內外虛擬社區文獻進行了知識圖譜分析（宋夢婷、田鵬、唐小霽，2015:164-171）。上述文獻分別從不同的視角對網絡社區的研究進行了梳理、分析及綜述，但由于綜述時間較早，未能涵蓋近幾年網絡社區研究發展的新情況，或由于綜述時間涵蓋年數不足等，缺乏對國內網絡社區研究從起源至今的整體把握。因此，有必要從國內網絡社區研究的起源梳理至最新動態，以全面探究網絡社區的研究趨勢脈絡、實時主題、熱點前沿及未來研究方向。基于此，本文以CNKI 中收錄的CSSCI論文為研究對象，建立Refworks 數據庫，運用Citespace 軟件進行知識圖譜分析，力圖對國內網絡社區研究進行有效梳理。

二、研究設計

（一）數據來源

本文以CNKI 為文獻數據來源并選擇高級檢索的方式在CNKI 進行主題搜索。由于網絡社區在不同時段的研究名稱差異，以及對網絡社區研究的視角和性質認定的不同，在對CNKI關鍵詞進行初步檢索后，得出CNKI 數據庫“網絡社區”一詞的相似詞包括“虛擬社區”“電子社區”“在線社區”。因此將主題詞設定為“網絡社區”“虛擬社區”“電子社區”“在線社區”四種，并將期刊來源類別選為CSSCI 進行檢索，共獲得1823 篇文獻（2020年3月24日檢索），結果顯示最新文獻發表時間為2020年3月1日，最早文獻發表時間為1998年。在此基礎上，通過閱讀文獻的摘要及部分文獻內容，剔除與網絡社區研究無關的誤差文獻及非學術文獻，得出可用于Citespace 軟件分析的文獻1799 篇。

（二）研究方法

對于在CNKI 數據源搜索出的1799 篇期刊文獻，將其全部選擇后導出為Refworks 數據格式并導入Citespace 軟件。Citespace 軟件能夠對導入文獻中包含的作者、研究機構、關鍵詞等信息進行分析,并產生可視化圖譜。具體包括網絡社區研究的作者共現關系、研究機構共現關系、關鍵詞共現、關鍵詞聚類以及關鍵詞突變等圖譜，通過對圖譜進行分析并輔以Excel等統計或圖表軟件，展現出國內網絡社區研究的機構作者、實時熱點、關鍵詞演變及研究前沿。

三、研究整體情況分析

（一）研究趨勢分析

國內網絡社區的研究始于1998年，這也符合信息科技為網絡社區提供技術支持的時間點。1994年曙光BBS（網絡論壇）上線成為國內第一個網絡社區，但直到1996年BBS 在國內才發展起來，并逐漸涌現大量商業和業余的BBS站點。根據網絡社區文獻量變化的年趨勢（見圖1），對網絡社區的研究可以大致分為三個階段。

圖1：1998-2019年網絡社區研究CSSCI期刊發文數圖

第一階段為1998年至2005年，即網絡社區研究的初始階段。這8年的文獻發表數分別為3、4、5、13、15、17、21、9。互聯網在這一階段處于Web1.0 的初步發展期，網絡主要是獲取信息的方式和手段，網絡社區對于國內研究者來說屬于全新的未知領域范疇，學術界對網絡社區的研究比較有限。

第二階段為2006年至2013年，即網絡社區研究的爆發階段。這8年的文獻發表數分別為42、49、72、98、123、159、145、166。這一階段的文獻發表數逐年上升，雖然在2012年時文獻數有微量下降，但隨后在2013年達到至今為止網絡社區研究CSSCI 文獻數量頂點。這8年的時間段同時也是國內互聯網由Web1.0 向Web2.0 演進的時期，網絡社區逐漸興起并成為人類進行社會交互的網絡空間。在這一時間段，網絡社區這一研究領域逐漸引發國內研究者的關注，關于網絡社區的CSSCI 文獻數逐年遞增，呈快速增長趨勢。

第三階段為2014年至今，即網絡社區研究的平穩階段。其中2014年至2019年的文獻發表數分別為131、131、133、161、134、133。截至文獻檢索日（2020年3月24日），2020年網絡社區研究CSSCI 文獻發表數為28，根據CNKI 預測2020年網絡社區研究CSSCI 文獻數或為140 篇。關于網絡社區研究的CSSCI 文獻在2013年達到數量頂點后，其后每年關于網絡社區研究的文獻量趨于平穩，未有較大的波動。這是因為Web2.0 發展逐漸成熟，研究者們對于可能形成或已經形成的網絡社區的研究雖然不斷深入，但是由于信息科技發展的限制，網絡社區本身尚未實現向Web3.0 發展的超越，因此有關網絡社區研究的文獻未能再有顯著突破。這一階段文獻發表數雖較多但增長趨勢不明顯，整體上未出現新的可研究點。

（二）學科分布分析

圖2：網絡社區研究基金支持圖

首先，網絡社區的出現是依靠信息科技的發展，因此對網絡社區的研究首先是隸屬于自然科學領域的，包括研究網絡社區的規劃設計（孫良、黃一如，2009:18-21）、網絡社區內模型構建（魯耀斌、周濤，2005:131-134）、網絡社區中數據挖掘（何黎、何躍、霍葉青，2011:121-124）等。但同時網絡社區這一由信息科技創造的空間，其從誕生起就帶有為人類提供社會交互場所的天然屬性。尤其是隨著Web2.0 時代的到來，人類在網絡社區中進行多層次、寬領域的社會交互，因此社會科學必然對其進行深入研究，包括研究網絡社區的特點（徐敬宏、王歡，2009:44-47）、網絡社區中用戶社會關系（張興剛、袁毅，2011:61-63、30）、網絡社區內信息傳播（楊靜嫻，2019:20-25）等。這一點在基金項目資助中也可以得到一定的體現。如圖2所示，1799 篇CSSCI 文獻約有50%得到基金支持，其中有340 篇得到國家自然科學基金項目資助，另有284 篇得到國家社會科學基金項目資助。

另外，對于網絡社區的研究并非局限于計算機學或者社會學等某幾個特定的學科領域。從學科分布來看（見圖3），自然科學和社會科學等各學科對網絡社區都有所研究且沒有任一學科在網絡社區研究中的占比特別突出。在1799 篇文獻中占比最多的15 個學科分別為：新聞傳播學325 篇、社會學296 篇、教育學296 篇、圖書情報檔案學285 篇、工商管理學189 篇、通信經濟學118 篇、商業經濟學85 篇、計算機學82 篇、數量經濟學57 篇、地理學48篇、科學學與科技管理43 篇、旅游經濟學33 篇、政治學29 篇、公共管理學24 篇、法學16 篇。各學科對網絡社區的研究可以說是百花齊放、百家爭鳴。

（三）核心研究機構及作者分析

圖3：網絡社區研究學科分布圖

利用Citespace 軟件對研究機構進行共現分析，圖中顯示的節點為研究機構，TopN 閾值設為50，在可視化界面將節點標簽的Threshold設置為10（即共現分析結果圖中顯示文獻數大于及等于10 的研究機構），繪制出網絡社區研究機構分布的可視化圖譜，如圖4所示。從研究機構的特征上看，它們多分布在高校信息管理、經濟管理及相關院系，這在一定程度上反映了國內網絡社區研究的學科分布特點。從各個研究機構之間的合作情況來看，其關聯性比較松散，缺乏明顯成形的合作網絡，僅武漢大學信息管理學院、信息資源研究中心與南京大學信息管理學院、暨南大學管理學院及華中師范大學信息管理學院等幾個高校學院存在著較為明顯的合作關系。

將同一高校的不同學院或研究機構的文獻進行合并計算并進行整理后可以得出各高校文獻數量，統計出占文獻數量前10 的高校，如圖5所示。這些數據反映了各高校對網絡社區研究關注的程度及其在網絡社區研究領域影響力的大小。其中關注度和影響力最大的是武漢大學，文獻數量為117 篇，其他9 個高校分別為吉林大學58 篇、華中師范大學56 篇、南京大學50 篇、中國人民大學46 篇、曲阜師范大學40 篇、中山大學36 篇、華中科技大學31 篇、復旦大學29 篇、華南理工大學26 篇。

圖4：網絡社區核心研究機構關系圖

圖5：網絡社區研究高校發文數圖

圖6：網絡社區研究核心作者關系圖

運用Citespace 軟件將節點類型設置為作者，TopN 閾值設為50，在可視化界面將節點標簽的Threshold 設置為4（即顯示文獻數大于及等于4 的作者），得到圖6的核心作者群。從圖6中可以看出，關于網絡社區研究的主要合作作者團體有4 個，其中最大的合作團隊是以胡凡剛為合作中心的合作團體，另外3 個合作作者團體是姚偉和吳淑賢等人形成的團隊，張海濤、孫鴻飛、李澤中、張鑫蕊的四人合作團隊以及盧恒、張莉曼、張向先的三人合作團隊。同時圖6中名字的大小代表了被分析文獻中包含作者文章的多少，連線粗細代表了不同作者之間的關聯強度，連線越粗代表合作次數越多。發文量最多的幾位作者包括胡凡剛（24篇）、張向先（15 篇）、張海濤（14 篇）、姚偉（13 篇）、吳淑賢（13 篇）等。胡凡剛在教育學視域下研究網絡社區，研究重點在教育虛擬社區理論與實踐、網絡教育應用等。其高被引文章包括《大數據驅動教育變革的理論路徑與應用思考——首屆中國教育大數據發展論壇探析》（孟志遠、盧瀟、胡凡剛，2017:9-18）（被引量37）、《教育虛擬社區：教育大數據的必然回歸》（張洪孟、胡凡剛，2015:44-52）（被引量32）等。張向先在圖書情報檔案學視域下研究網絡社區，研究重點在信息生態系統、微信公眾號等。其高被引文章包括《高校圖書館微信公眾平臺傳播影響力評價體系研究》（郭順利、張向先、李中梅，2016:29-36、43）（被引量109）、《電子商務信息生態系統的構建研究》（張向先、張旭、鄭絮，2010:20-24）（被引量64）等。姚偉在科學研究管理學視域下研究網絡社區，研究重點在情報信息、信息管理等。其高被引文章包括《現代信息服務業的創新模式研究》（徐榮貞、黎照南、姚偉，2016:175-181、162）（被引量16）、《社會網絡在開放式知識創新中的應用價值研究》（姚偉，2014:5-12）（被引量13）等。張海濤在企業經濟學視域下研究網絡社區，研究重點在信息生態理論與應用、商務網絡等，其高被引文章包括《人工濕地環境經濟價值評價及實例研究》（沈萬斌、趙濤、劉鵬、鐘宇紅、張海濤，2005:70-73、83）（被引量66）、《縣域經濟主導產業的選擇及產業發展模式》（靖繼鵬、張海濤、趙筱媛，2004:36-39）（被引量33）等。從目前的分析結果來看，關于網絡社區研究的核心作者團隊分散于不同的學科領域，這說明網絡社區屬于基礎性研究范疇，適用于各個學科領域進行學術研究。

（四）高被引文獻分析

對CNKI 數據庫中的高被引CSSCI 文獻進行梳理排列，得出網絡社區研究被引量位于前10 的文獻，如表1所示。這10 篇高被引文章分別屬于公共管理學（1 篇）、偵查學（1 篇）、社會學（1 篇）、工商管理學（4 篇）、教育學（1 篇）、新聞學（2 篇）6 個學科。

表1：網絡社區研究領域10 篇高被引文獻表

基于公共管理學研究視角，聶磊、傅翠曉、程丹的《微信朋友圈：社會網絡視角下的虛擬社區》（聶磊、傅翠曉、程丹，2013:71-75）以虛擬社區為出發點，認為社區的概念已經在網絡社會中發生變化，即不再是空間上被界定的地點,而是具有社會關系意義的網絡。同時互聯網的廣泛應用催生出大量的網絡社區，微信朋友圈便是網絡社區的典型代表。微信朋友圈呈現出強連帶與弱連帶有機結合的特征,這種特征有助于社會資本的培育。

基于偵查學研究視角，揭萍、熊美保在《網絡群體性事件及其防范》（揭萍、熊美保，2007:238-242）一文中指出網絡中活躍著大量與現實社會息息相關的“網中人”，這些“網中人”在網絡這個虛擬世界時常制造網絡群體性事件，對網絡社會和傳統現實社會會同時造成極大危害，必須注重網絡群體性事件的處置與防范。

基于社會學研究視角，姜振華、胡鴻保在《社區概念發展的歷程》中認為虛擬社區可以界定為跨地域的人們形成的精神共同體,其是一種人際關系模式或一種觀念形態,虛擬社區使網絡空間內的人類交互超越了地理界限的限制，在社會學研究中必須重新把握社區的概念。

基于工商管理學研究視角，徐小龍、王方華的《虛擬社區研究前沿探析》（徐小龍、王方華，2007:10-16）討論了虛擬社區的基本內涵，對虛擬社區與真實社區進行了比較，在《虛擬社區的知識共享機制研究》（徐小龍、王方華，2007:83-86）中，兩人注重研究虛擬社區的知識共享機制，并結合社會交換理論分析了虛擬社區的知識共享過程及影響因素,構建了知識共享機制模型。范曉屏的《非交易類虛擬社區成員參與動機:實證研究與管理啟示》（范曉屏，2009:1-6）通過對網絡社區的參與動機與參與行為進行實證分析,得出個體參與非交易類虛擬社區的九種動機，通過聚類分析構成個體和群體層面兩大類動機。何黎、何躍、霍葉青在《微博用戶特征分析和核心用戶挖掘》（何黎、何躍、霍葉青，2011:121-125）中通過對微博用戶的信息和關系數據進行決策樹分析、相關性分析和關聯規則分析來挖掘用戶特征，對微博網絡進行核心用戶發掘，認為對微博網絡進行核心用戶挖掘并進行個性化營銷是可行的。

基于教育學研究視角，王陸在《虛擬學習社區的社會網絡分析》（王陸，2009:5-11）中指出關系是虛擬學習社區研究的核心研究對象之一，研究關系型數據必須使用社會網絡分析方法。其以首都師范大學虛擬學習社區網絡教學支撐平臺中的關系數據集合為研究樣本，對社會網絡分析方法宏觀層次的整體社會網絡、中觀層次的內部子結構以及微觀層次的行動者中心性與聲望進行了介紹。

基于新聞學研究視角，王秀麗在《網絡社區意見領袖影響機制研究——以社會化問答社區“知乎”為例》（王秀麗，2014:47-57）中認為意見領袖在網絡社區中具有特殊功能，其是網絡社區的積極信息傳播者、網絡社區思想和觀點的提供者，并在此基礎上影響網絡社區成員的輿論導向和態度行為。同時她認為意見領袖通常擁有某個或多個領域的專業知識和技能，并處于社交網絡的中心，能夠最大限度連接網絡社區的關系網絡。彭蘭在《從社區到社會網絡——一種互聯網研究視野與方法的拓展》（彭蘭，2009:87-92）中提出人們從傳統網絡社區向以自我為中心的社會網絡的遷移，體現了網絡使用者從社會歸屬需求向社會資本需求的升級，而印象管理、自我表達、情緒調節、社會交往、社會分享、社會參與等其他層面需求則與社會資本需求相輔相成。

四、研究主題分析

由于檢索的文獻信息較多，且包含多個學科領域，因此在進行關鍵詞共現分析時將Citespace 軟件時間切片設為1，節點類型選為關鍵詞，TopN 閾值設為50，并利用尋徑技術簡化圖譜，從而呈現出整個研究框架中重要的結構特征。在對檢索文獻進行共現分析、聚類分析以及突變分析后，分別得到關鍵詞共現圖、關鍵詞聚類圖、關鍵詞時區圖、關鍵詞時線圖以及關鍵詞突變圖。從這些分析結果可以看出國內網絡社區研究的發展脈絡、研究主題及熱點前沿。

（一）關鍵詞共現圖譜分析

關鍵詞共現圖譜可以揭示該學科領域的研究熱點。將TopN 閾值設置為50，TopN%設為10%，在可視化界面將Threshold 設置為20（即顯示出現次數大于及等于20 的關鍵詞），得到網絡節點630 個、連線1300 條、網絡密度為0.0066 的關鍵詞共現圖譜（見圖7）。圖7中網絡節點大小代表關鍵詞出現的頻次，連線代表關鍵詞共現關系，連線粗細代表關聯緊密程度。同時為了更準確地表現關鍵詞的地位和關系，可以對關鍵詞頻次及其中心性進行統計并以表格的形式展現。關鍵詞中心性代表著該關鍵詞在整個共現網絡關系中媒介者的能力強度，一般情況下關鍵詞中心性大于0.1 的節點在網絡結構中位置就比較重要，在關鍵詞結構演變中扮演著特定的角色。

圖7：網絡社區研究關鍵詞共現圖

表2：網絡社區研究關鍵詞頻次和中心性統計分布表

綜合多種因素選擇頻次最高的前10 個關鍵詞（見表2）可以發現，一般來說頻次居于較高位的關鍵詞，其中心性都不低，這是因為該關鍵詞出現的次數越多，與其他關鍵詞共現的可能性就越大，這也使得這些關鍵詞成為當年的熱點詞匯。結合關鍵詞詞頻，網絡社區研究熱點圍繞“虛擬社區”“網絡社區”為基礎，圍繞“知識共享”“社會網絡”等展開。

圖8：網絡社區研究關鍵詞聚類圖

（二）關鍵詞聚類圖譜分析

進一步運用Citespace 軟件對網絡社區研究領域的關鍵詞進行聚類分析，將聚類標簽設為關鍵詞，聚類的計算方法選為LLR，得出共包含12 個聚類的圖譜（見圖8）。該圖譜的Modularity Q 值為0.6696，大于臨界值0.3，表明聚類的網絡模塊度較好。同時該圖譜的Mean Silhouette 值為0.3643，該值偏小，代表了多個聚類群體之間的同質性較低，這是由于本文檢索的網絡社區文獻未指定研究領域，得到的文獻涉及的學科領域較廣，因此S 值偏低。但是這12 個聚類的Silhouette 值均大于0.75（見表2），甚至有4 個聚類Silhouette 值大于0.95，說明各個聚類內部具有較高的同質性。經整理歸納，這12 個聚類又可以分為3 個大類（見表3）即網絡社區整體性研究、網絡社區具體功能研究、網絡社區組織架構研究。

1.網絡社區整體性研究

第一大類是網絡社區整體性研究，包括聚類#0 虛擬社區、聚類#1 虛擬品牌社區、聚類#2 網絡社區、聚類#4 虛擬學術社區、聚類#6虛擬學習社區、聚類#9 網絡問答社區、聚類#10 虛擬知識社區，這一大類聚類詞在網絡社區聚類詞中占比最多。

聚類#0 虛擬社區中的關鍵詞包括虛擬社區、“歐洲人”項目、“歐洲圖書館”項目、資源管理系統、網絡社交平臺、行為規范、個體參與、媒介環境運動效率、信息運動、對策研究、資源管理系統、網絡社交平臺、行為規范、個體參與、媒介環境。該聚類中最高被引文獻是《微信朋友圈：社會網絡視角下的虛擬社區》（聶磊、傅翠曉、程丹，2013:71-75）（被引量357）。如前文所述，該文認為社區的概念在社會網絡分析視角下發生了變化，即社區不再是空間上被界定的地點，而是具有社會關系意義的網絡。

表3：網絡社區研究關鍵詞聚類分類表

聚類#1 虛擬品牌社區中的關鍵詞包括虛擬社區、社會認同、社會資本、社區參與、虛擬品牌社區、情緒刺激、心理相容性、虛擬社會資本、網絡口碑、購買行為、社區治理、政策網絡、治理機制、品牌資產、互動價值、電子治理、擴散機制。該聚類中最高被引文獻是《虛擬品牌社區顧客間互動對顧客參與價值共創的影響研究——以體驗價值為中介變量》（申光龍、彭曉東、秦鵬飛，2016:1808-1816）（被引量91）。該文認為將虛擬品牌社區中顧客的體驗價值可以劃分為功能體驗價值、情感體驗價值和社會體驗價值，三者的體驗價值都有正向影響，同時三者的關系是人際互動對情感體驗價值和社會體驗價值有正向影響，情感體驗價值和社會體驗價值對顧客參與價值共創有積極影響，體驗價值在顧客間互動對參與價值共創的影響中發揮中介作用。

聚類#2 網絡社區中的關鍵詞包括網絡社區、個體營銷、ptp 旅游營銷模式、理論基礎、社會化媒體、網絡潛水者、激勵研究、動因研究、突然事件、電子政務、社會管理、信息社會、網絡輿情、意見領袖、輿論領袖、電子社區、身份認同、差序格局、遠程教學。該聚類中最高被引文獻是《網絡社區意見領袖影響機制研究——以社會化問答社區“知乎”為例》（王秀麗，2014:47-57）（被引用量183）。如前所述該文論述了意見領袖在網絡社區中的特殊功能。

聚類#4 虛擬學術社區中的關鍵詞包括虛擬學術社區、知識交流、moa 理論、sor 模型、知識共享、用戶行為、虛擬學習社區、信譽評價、知識貢獻者、因子分析法、虛擬社區、研究方法、信息行為、三維框架、社會網絡分析、網絡論壇、合作動機、有效學習、實證研究。該聚類中最高被引文獻是《虛擬學術社區的知識共享過程及其參與主體間關系研究》（王東、劉國亮，2012:113-117）（被引量28）。該文根據社區知識共享過程將社區成員劃分為知識提供者、知識接受者和知識評價者,并分析三種社區主體進行知識共享過程的特點,指出對于知識共享系統來說,社區主體間關系是一個非線性的復雜系統。

聚類#6 虛擬學習社區中的關鍵詞包括虛擬學習社區、職業教育、職業情境、sns 網絡社區、facebook、集體行動、技術接受與利用整合理論、實證研究、網絡結構、交流模式、網絡社區、信息交流、虛擬社區、網絡位置、技術接受與利用整合理論。該聚類中最高被引文獻是《虛擬學習社區的社會網絡分析》（王陸，2009:5-11）（被引量221）。如前文所述該文指出關系在虛擬學習社區研究中的核心地位，研究關系型數據必須使用社會網絡分析方法。

聚類#9 網絡問答社區中的關鍵詞包括工作嵌入、新生代農民工、回鄉工作意愿、社會支持、工作滿意、組織嵌入、社區嵌入、研究現狀、知識發現、加權知識網絡、企業社區、用戶專家、用戶創新、網絡健康社區、工作滿意、老年科技、研究現狀。該聚類中最高被引文獻是《網絡問答社區用戶信息行為研究進展及展望》（陳曉宇、鄧勝利、孫雅夢，2015:71-81）（被引量32）。該文認為網絡問答社區是基于用戶知識貢獻形成的，并已成為人們尋求問題解答、滿足自身信息需求的一種重要途徑，并劃分了網絡問答社區用戶信息行為的三種模式，即知識搜尋行為、知識貢獻行為和知識采納行為。

聚類#10 虛擬知識社區中的關鍵詞包括虛擬知識社區、信息粘性、研究框架、知識貢獻行為、結構方程模型、影響因素、virtual living library、living library。該聚類中最高被引文獻是虛擬知識社區用戶關系及其對知識共享行為的影響（胡昌平、萬莉，2015:71-76）（被引量41）。該文從個人、情境、知識、成員行為四個維度構建虛擬知識社區知識共享影響因素模型。并運用結構方程模型，對虛擬知識社區中促進用戶知識共享行為的關鍵因素以及知識共享行為對虛擬社區成員的社區忠誠度產生的影響進行實證研究。

2.網絡社區具體功能研究

第二大類是網絡社區具體功能研究，包括聚類#3 知識共享、聚類#7 社會網絡、聚類#8網絡、聚類#11 思想政治教育。

聚類#3 知識共享中的關鍵詞包括知識共享、演化博弈、網絡知識、交互平臺、知識質量、社會化問答社區、主辦企業行為、個體動機、服務個人價值、用戶參與、虛擬社區、網絡社會、質性研究、虛擬民族志、社會互動、業余馬拉松跑者、知識創新、共享意愿、QQ 學術群、Human library。該聚類中最高被引文獻是《知識共享研究綜述》（樊治平、孫永洪，2006:371-378）（被引量346）。該文從知識共享的經濟性、知識共享的對象、知識共享的主體以及知識共享的手段四個方面綜述了知識共享研究并對其進行了研究展望。

聚類#7 社會網絡中的關鍵詞包括社會網絡、虛擬學習社區、社會資本理論、構建策略、Living library、圖書館2.0、網絡社區、信息傳播、網絡輿論、核心-邊緣分析、信息傳播、網絡輿論、社區交流、構建策略、教育虛擬社區、社會化媒介、專業學習網站。該聚類中最高被引文獻是《互聯網推薦系統比較研究》（許海玲、吳瀟、李曉東、閻保平，2009:350-362）（被引量1558）。該文介紹了網絡推薦的算法思想，提出現有的推薦算法仍然存在特征提取、冷啟動、過擬合、稀疏問題，同時,多維度推薦、相關反饋、評價準則、安全性以及推薦社會學等仍然是進行深入研究和擴展的熱點方向。

聚類#8 網絡中的關鍵詞包括體育教育模式、體育教育、中小學生、體育教育一體化、社會資本、社區建設、社會發展、社區營銷、廣告策略、網絡社會學、網際信任、社區公共服務。該聚類中最高被引文獻是《網絡環境下中小企業財務管理模式的創新思考》（梁彤纓、陳廣兵，2003:50-54）（被引量4042）。該文在梳理中小企業傳統財務管理模式典型特征及網絡協同、互補、實時、杠桿效應對它產生影響的基礎上，提出構建與網絡環境相適應的財務管理新模式并討論了該模式擴散的可能性。

聚類#11 思想政治教育中的關鍵詞包括思想政治教育、網絡虛擬社區、對策研究、Swot分析、北郵人社區、社區成員、虛擬社區文化、網絡社區、Logistic 回歸模型。該聚類中最高被引文獻是《新媒體：大學生思想政治教育的機遇與挑戰》（徐振祥、新媒體，2007:64-66）（被引量442）。該文提出新媒體為大學生思想政治教育帶來機遇的同時也帶來了挑戰，在新媒體背景下創新大學生思想政治教育必須尊重大學生的學習主體地位和個性發展、完善其思想政治教育體系、提高其媒介素養、構筑拓展其思想政治教育的新陣地并健全高校思想政治教育的信息監管機制。

3.網絡社區組織架構研究

第三大類是網絡社區組織架構研究，包括聚類#5 可視化、聚類#12 開放式創新。

聚類#5 可視化中的關鍵詞包括共詞網絡、網絡演化、新興趨勢探測、Neviewer、社區識別、社區發現算法、語義角色標注、核密度估計、虛擬學術社區、知識交流效率、社會網絡分析、知識互動、知識共享、在線醫療社區、用戶角色識別、海綿效應。該聚類中最高被引文獻是《基于NEViewer 的學科主題演化可視化分析》（王曉光、程齊凱，2013:900-911）（被引量44）。該文獻提出了一種新的基于共詞網絡社區演化分析的研究框架以及網絡社區演化分析軟件NEViewer，NEViewer 的創新性在于設計時序網絡社區演化分析框架、實現多個網絡社區演化分析算法以及以沖積圖和賦色網絡圖，兩種創新方式揭示了網絡社區演化的宏觀過程和微觀細節。

聚類#12 開放式創新中的關鍵詞包括社區網絡、開放式創新、運行機制、系統動力學、創新網絡、社區意識、創新績效、影響因素、結構嵌入性、關系嵌入性。該聚類中最高被引文獻是《企業開放式創新眾包模式下的社會大眾參與動機》（夏思君，王文濤，2016:22-29）（被引量37）。該文獻認為期望企業形象與感知有用性之間的關系、感知有用性與滿意度之間的關系以及期望娛樂與沉浸之間的關系共同影響公眾參與社區眾包的積極性，并提出企業應制定合理的激勵機制吸引公眾有效參與，眾包平臺應增強社區安全和系統績效以及企業與眾包平臺應加強合作。

圖9：網絡社區研究關鍵詞時區圖

（三）關鍵詞時區圖譜分析

將Threshold 設置為20（即顯示出現次數大于等于20 的關鍵詞）進行關鍵詞時區圖譜分析，可以展示網絡社區研究領域前沿關鍵詞的歷年變化過程（見圖9）。在關鍵詞時區圖中，不同研究時間初現的關鍵詞會分布在圖中不同的時間段內，因此可以觀察出網絡社區研究領域前沿不同關鍵詞初現時間及其相互關系。通過對圖9加以分析可以發現，國內網絡社區研究的關鍵詞發展階段與其整體研究文獻數量劃分階段具有內在的一致性。

在第一階段（1998-2005年）網絡社區研究處于初始期，由于這一階段文獻數量較少，僅有97 篇，且研究主題較窄，所以在時區圖中顯示出相關研究主題僅有“網絡社區”“虛擬社區”“網絡”等關鍵詞較高頻率。從文獻上來看，該階段主要是對網絡社區進行整體性研究。

在第二階段（2006-2013年）網絡社區研究處于爆發期，大量新興關鍵詞出現，這代表學者對網絡社區研究的深度、廣度的增加。如“社會資本”“知識共享”“網絡”等關鍵詞較高頻率出現，并對網絡社區形成、發展、衰敗的影響因素進行研究。

在第三階段（2014年至今）網絡社區研究處于平緩期，研究者對網絡社區的研究趨于平穩，僅有“知識貢獻”這一關鍵詞較高頻率出現在網絡社區研究的范疇內，這也符合從2014年至今網絡社區研究日趨平穩，網絡社區研究領域未能有新的增長點，也未能有新的較高頻率關鍵詞出現的網絡社區研究整體趨勢。

（四）關鍵詞聚類時線圖譜分析

將Threshold 設置為14（即顯示出現次數大于等于14 的關鍵詞）得出關鍵詞聚類時線圖（見圖10）。該圖表現了聚類中的關鍵詞隨時間的變化情況，同一坐標上為同一聚類中的關鍵詞，連線代表了關鍵詞之間存在共現情況。以聚類#5 為例，較早出現的關鍵詞為“網絡社區”，后發展為“知識共享”，進而演進為“虛擬學習社區”。因此，從圖10 的分析中可以大體把握部分影響因素較高的關鍵詞的發展過程。結合該關鍵詞的時線圖和時區圖進行分析，可以加深對相關關鍵詞在時間上變化的理解。

圖10：關鍵詞聚類時線圖

（五）突變詞趨勢圖譜分析

運用Citespace 軟件對網絡社區研究領域的關鍵詞進行突變探測（Burst Detection），提取出頻次增長率較高的關鍵詞并顯示出其增長的起止時間，能夠看出網絡社區在不同時間段的研究熱點并得出其在不同時間段的突變詞。經分析共得出18 個突變詞起止時間（見圖11），可以看出這18 個突變詞爆發起點和截止點各有不同，需要對其進行分析才能得出有價值的突顯詞。因為并不是所有的突變詞都是突顯詞，只有出現時間接近當前時間并持續時間較長、權重較大的突變詞才是突顯詞。突顯詞研究的目的在于找出當前時期下，網絡社區研究領域的熱點和前沿。

根據爆發起止時間的不同可以將這18 個突變詞分為三類。第一類突變詞是在網絡社區研究的第一階段截止前（2005年）出現的關鍵詞，包括“網絡社區，1998-2005”“社區，2001-2010”“網絡，2001-2008”“電子商務，2004-2010”“虛擬學習社區，2004-2010”。這一時期由于研究的重點仍是對網絡社區本身的基礎性研究，同時網絡社區的功能如電子商務、虛擬學習等開始進入研究者的研究范疇。

圖11：網絡社區研究突變詞圖

第二類突變詞是在網絡社區研究高峰期出現，即2006年開始出現的關鍵詞，包括“信息傳播，2007-2008”“Web2.0，2009-2012”“圖書館2009-2013”“知識社區2011-2014”“高校圖書館2012-2015”“意見領袖2013-2015”“社區網絡2013-2014”“知識貢獻2016-2018”。這一時期對網絡社區的研究逐漸邁入網絡社區的內部，如信息傳播、Web2.0、意見領袖等。

第三類突變詞是至今仍然處于爆發期的關鍵詞，包括“虛擬品牌社區，2016-2020”“價值共創，2016-2020”“扎根理論，2017-2020”“學術虛擬社區，2017-2020”“用戶行為，2018-2020”。

從上述分析可以看出，“虛擬品牌社區”“價值共創”“扎根理論”“學術虛擬社區”“用戶行為”這五個關鍵詞是當前網絡社區研究的突顯詞。以這五個突顯詞為主題的研究構成了網絡社區研究的前沿。根據聚類關鍵詞的分類標準，這五個突顯詞可以分別歸屬為聚類詞的三種大類。“虛擬品牌社區”和“學術虛擬社區”屬于網絡社區整體性研究，“用戶行為”屬于網絡社區具體功能研究，“價值共創”和“扎根理論”屬于網絡社區組織架構研究。由此可以看出未來網絡社區的整體研究方向是研究虛擬品牌社區或虛擬學術社區，并在注重分析網絡社區中的用戶行為模式的基礎上，構建價值共創的組織架構。

五、結論與展望

網絡社區進入國內研究者的視野已經20年，這20年來對網絡社區的研究從鮮有問津到爆發關注以及至今的趨于平穩，網絡社區這一個基礎性研究得到了各學科不同角度的關注。不同學科結合各自學科的特點對網絡社區的研究碩果累累，并且從研究初期的網絡社區整體性研究深入到網絡社區的具體功能和組織架構研究。但目前網絡社區的研究已經進入一個平緩期，未來網絡社區研究需從以下幾個方面努力。

首先不同學科關于網絡社區基礎性范疇的研究少有結合，研究成果較為孤立。在未來的網絡社區研究中，需進行學科交叉研究，各學科要相互借鑒有關網絡社區的研究成果、模型架構及基礎理論，融合互聯網、社會學、管理學、新聞傳播學等學科知識對網絡社區這一基礎性范疇進行全方向、多系統的研究。

其次，“虛擬品牌社區”“學術虛擬社區”“用戶行為”“價值共創”“扎根理論”等突顯詞以及“知識貢獻”等關鍵詞是目前以及未來網絡社區研究的熱點。網絡社區研究的整體發展方向是“虛擬品牌社區”和“學術虛擬社區”，同時要更注重網絡社區內的“用戶行為”“知識貢獻”“價值共創”和“扎根理論”的結構特征。

最后，目前網絡社區研究趨于平穩，未有爆發式的文獻增長，也未有較高頻率關鍵詞出現在網絡社區研究的范疇中。這是因為信息科技在為Web2.0 提供技術支撐后未能有質的突破，而網絡社區研究的推進必須伴隨著基礎理論的不斷完善和信息技術的進一步發展。目前網絡社區研究多是立足于Web2.0 時代的網絡特征，但是由Web2.0 向Web3.0 演進以實現人類在網絡社會中的全面交互是網絡社區的未來發展趨勢，因此必須時刻關注信息科技給網絡社區帶來的變化，在網絡社區向Web3.0 演進的過程中研究這一主題。