新聞傳播視域下國內網絡輿情研究的知識圖譜
——基于Cite Space與VOSviewer軟件的可視化分析

鐘鴻倩

（作者單位：上海交通大學媒體與傳播學院）

隨著中國互聯網與新媒體技術的蓬勃發展，公眾獲取和傳播信息的渠道更加多元，網絡輿情的形成與發展趨勢也日益復雜[1]。特別是近年來，伴隨著大眾“社交媒體化生存”的普及和公民公共參與意識與表達意識的覺醒，依托社交媒體平臺的網絡言論與情緒的表達愈演愈烈。網絡輿情一定程度上是對亟待解決的社會問題的突出反映，但由于作為傳播平臺的社交媒體具有社會性、交互性和隱蔽性，其時空演化規律與傳播路徑往往難以把握[2]。網絡輿情相關研究一直都是學界較為關注的話題。本研究以中國知網中文社會科學引文索引（Chinese Social Sciences Citation Index,CSSCI）數據庫為檢索源，檢索新聞傳播學科視角下網絡輿情研究的發表文獻，試探索我國網絡輿情研究的演變規律，通過可視化的方式呈現網絡輿情的研究熱點和趨勢，揭示網絡輿情研究的發展路徑，盡力呈現一個完整的網絡輿情研究基本圖景，為深入研究奠定基礎。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源

本研究數據來源于中國知網中文期刊文獻，以“網絡輿情”為主題詞，期刊來源類別為“CSSCI”，并選擇學科為“新聞與傳媒”，截至2022年4月30日，共檢索到文獻1 408篇，篩選掉會議等非學術論文，最終得到1 401篇文獻，時間跨度為2005年2月5日至2022年4月30日。將1 401篇文獻題錄以Refworks格式分批次導出，并進行轉碼處理，形成網絡輿情研究數據庫，以便后續分析。

1.2 研究方法

本研究基于檢索得到的1 401篇文獻繪制我國網絡輿情研究的知識圖譜，并借助Cite Space和VOSviewer軟件進行可視化呈現。Cite Space能夠科學識別中國知網和Web of Science等數據庫的文獻題錄，以此進行作者與機構的發文數量和合作關系、文獻關鍵詞共現和耦合等多種分析，整體把握特定研究領域在特定時期的研究趨勢與前沿熱點，合理預判未來發展方向[3]。VOSviewer是荷蘭萊頓大學團隊研發，用于構建文獻計量網絡并進行可視化的軟件，能夠就文獻的作者、關鍵詞和引文進行共現分析，依托獨特的聚類技術，科學繪制知識圖譜[4]。本研究結合兩個軟件的特點與優勢，對中國網絡輿情研究領域的發文情況、學界合作情況和研究熱點與趨勢進行分析，以期整體把握我國網絡輿情領域的研究現狀。

2 研究結果

2.1 國內網絡輿情研究發文情況

由圖1可知，2005年已有學者關注網絡輿情方面的研究。2005年至2008年，國內網絡輿情的研究處于起步階段，文獻發表數量較少，均不超過5篇，但依然呈增長趨勢。2009年開始，文獻發表進入快速增長期，并在2015年達到頂峰（174篇）。原因在于，一方面網絡輿情研究借勢于微信、微博等社交媒體的異軍突起，另一方面在于2008年汶川地震、2013年雅安地震等突發事件加速了輿論和輿情研究發展[2]。2016年至2019年的文獻數量有所回落，但最低的一年也達到82篇，說明輿情研究仍處于熱門期。2020年起，學者又重新愈發重視網絡輿情的相關研究，特別是以新冠感染疫情為代表的突發公共衛生事件研究成為熱點。

2.2 國內網絡輿情研究學界合作情況

將網絡輿情研究數據庫分別導入Cite Space和VOSviewer。通過Cite Space突現詞檢測（Burst Detection），得到發文篇數和突現值排名前10位的作者（見表1、表2），即我國網絡輿情研究領域的核心作者，主要有蘭月新、陳福集、曾潤喜、黃微等人。進一步通過VOSviewer進行作者共現以了解合作關系（見圖2）。從共現結果來看，早期形成以王國華、方付建、徐曉林為核心的合作團隊，以研究大數據背景下的網絡輿情為主；后發展為以曾潤喜為核心；近幾年以蘭月新、夏一雪、朱恒民為代表的團隊也成長起來，致力于通過精細化的數學建模揭示網絡輿情傳播規律，進行輿情趨勢預測與治理路徑探討。此外，整體來看，作者團隊間存在一定的合作關系。

表1 國內網絡輿情研究領域發文篇數排名前10的作者

表2 國內網絡輿情研究領域突現值排名前10的作者

圖2 國內網絡輿情研究領域作者共現知識圖譜

同樣地，通過Cite Space突現詞檢測（Burst Detection），得到發文篇數和突現值排名前10位的研究機構（見表3、表4），其中發文量最多的研究機構是吉林大學管理學院和華中科技大學公共管理學院；此外，武漢大學信息管理學院和福州大學經濟與管理學院也是比較核心的發文機構?？梢?，不同學科領域的科研力量和研究陣地呈現日益穩定的局勢，但機構間的合作頻次、深度和廣度均有待增加。

表3 國內網絡輿情研究領域發文篇數排名前10的研究機構

表4 國內網絡輿情研究領域突現值排名前10的研究機構

2.3 國內網絡輿情研究熱點與趨勢

關鍵詞是對文獻核心內容的實質性概括，是便于信息系統匯集與識別文獻內容的特征詞匯[5]。本研究希望通過關鍵詞分析挖掘出我國網絡輿情領域的研究熱點。因此，在剔除“網絡輿情”“網絡輿論”“輿情”等高頻檢索詞后，研究借助VOSviewer對頻次大于5的文獻關鍵詞進行了密度分析（見圖3）。由關鍵詞共現密度圖可知，我國網絡輿情研究主要關注突發事件、食品安全問題、突發公共衛生事件等話題，微博、新媒體、自媒體等平臺與環境，高校、大學生、政府等主體，以及輿情監測、引導，輿情演化與傳播機制的探索等現實應用。

圖3 國內網絡輿情研究領域關鍵詞共現密度

為探究我國網絡輿情研究主題間的關系，具體呈現主要熱點話題在各個時期的研究重點與發展趨勢，本研究運用Cite Space軟件自帶的LLR算法對關鍵詞進行了聚類分析，并繪制了網絡輿情研究領域的關鍵詞聚類時間軸，聚類結果將國內網絡輿情研究分為11個主題（網絡輿情、電子政務、輿情、大數據、突發事件、輿情傳播、政府、輿情監測、網絡輿論、仿真、輿情危機），并通過時間軸直觀呈現了各個主題在不同時期的焦點話題。本文將重點選取4個主題進行簡要闡述。

2.3.1 輿情傳播

輿情傳播研究熱點的關鍵詞主要有演化模型、社會網絡、善治路徑等。輿情傳播始終是網絡輿情研究的焦點方向，學者通過演化建模與仿真實驗探究網絡輿情的演化規律，近年來亦致力于以演化機制的研究為基礎探索網絡輿情治理的可行路徑。

2.3.2 突發事件

突發事件研究熱點的關鍵詞主要有輿情管理、信號分析、圈層擴散、應急響應和新冠疫情等。2010年左右學者開始關注突發事件中的網絡輿情，對該主題下的高頻關鍵詞進行歸納分類，可總結出針對突發事件的網絡輿情研究主要分為對不同突發事件的輿論效果的研究、對不同傳播媒介下的突發事件輿論效果的研究、對突發事件輿論應對策略的研究三個方面。

2.3.3 情感分析

情感分析研究熱點的關鍵詞主要有微博輿情、數據挖掘、傳播特征、趨勢預測、中國女排等?；诖髷祿M行情感分析，預測受眾態度，作為公共決策的基礎，一直是新聞傳播領域情感分析的重要內容。可以看到，在眾多具體輿情事件當中，比較突出的是“中國女排”。在重大運動賽事期間，體育界的輿情事件作為社會熱點事件，是全民甚至是全世界圍觀的公共話題，極容易形成網絡輿情。許多文章采用文本情感分析的研究方法，在分析和討論微博等社交媒體平臺相關話題帖子、文本詞頻、時間序列和文本情感的基礎上，探究體育事件網絡輿情傳播的引導特征。

2.3.4 電子政務

電子政務研究熱點的關鍵詞主要有網絡問政、公共利益、媒介問責、網絡治理等。該方面的研究伴隨著政務新媒體的發展，在微信、微博、短視頻全民化的趨勢下，中國越來越多的政府部門順應時代發展之舉開設官方微博、微信公眾號、政務抖音號，成為政務溝通、信息傳遞、反映民情、匯集民智、服務民眾、促進公民政治參與的官民互動平臺，因而加強電子政務建設以提升網絡輿情事件治理水平成為提升政府形象的重要途徑。

2.4 國內網絡輿情研究總結與展望

通過上述基于CSSCI文獻數據庫的知識圖譜分析，可得出國內網絡輿情領域的研究現狀：第一，在研究機構方面，不同學科領域的科研力量和研究陣地日益穩定，多學科交叉的發展特征明顯，但各機構間合作大多局限于區域內的機構，且合作頻次較低，細分領域較分散，未來學界可推動高校、區域間的合作縱深發展；第二，研究熱點方面，國內公共危機事件、突發群體性事件的引導應對是研究熱點，以技術為導向的大數據引領輿情應對是研究的新趨勢，而立足國際視野的國外突發事件與公共事件的輿情研究還有很大的探索空間，這對于傳播好中國聲音、樹立好中國國家形象至關重要。

3 結語

本研究基于中國知網的CSSCI文獻數據庫，運用Cite Space與VOSviewer工具軟件，對新聞傳播學科視域下我國網絡輿情研究文獻進行了作者、研究機構、關鍵詞的共現與聚類可視化，就該領域學界合作情況和熱點趨勢進行了分析，以期整體把握國內網絡輿情領域的研究現狀，有利于為進一步研究提供信息與參考方向。