高校公共危機研究之可視化分析

陳哲，何文文

（1.揚州市職業大學，江蘇揚州 225009；2.泰州職業技術學院，江蘇泰州 225300）

2020 年，新冠肺炎疫情突然暴發，考驗了我國國家治理體系與治理能力，也一并全面檢驗了公共危機治理體系科學化水平[1]。高校作為教育與社會之間的橋梁，是學生初步接觸社會的階段，這導致了在高校中突發的公共危機相對較多且頻率相對較高，所涉及的因素也十分多，在這樣的情況下如何解決公共危機成了人們關注的重點問題[2]。有學者對高校公共危機做了研究，認為高校公共危機主要包括外部公共危機和內部公共危機兩種形式[3]。有學者提出了建議，認為當代大學生承擔的獨特角色、地位與使命，使得開展大學生公共危機教育具有不容忽視的重要意義[4]。筆者決定根據近20 年來關于高校公共危機的研究情況和科學文獻進行科學研究，以期探索研究的重點模塊和探測研究方向，找尋熱點和趨勢，為高校公共危機的研究提供參考。

隨著文獻可視化研究的進步，很多學者使用CiteSpace 軟件開展科研工作。例如，郝亞明運用CiteSpace 對中華民族共同體意識的研究熱點進行了深入剖析和路徑演變[5]。同時，張沖基利用同類工具分析了大中小學培育和實踐社會主義核心價值觀的研究焦點和發展趨勢[6]。

為了全面了解高校公共危機研究的現狀，掌握前沿動態和趨勢，并推動高校公共危機研究和實踐的發展，本文運用CiteSpace 可視化軟件對相關主題的文獻進行了分析。通過這一分析，本文旨在為高校公共危機研究提供科學的理論支持，并為高校群體的公共危機研究提供參考借鑒。

1 方法

1.1 數據搜集

本文的數據來源于中文期刊全文數據庫（中國知網CNKI）。筆者以“公共危機”為主題進行文獻搜索，并在結果中添加關鍵詞“高校”，以限定研究領域。截至寫作時，得到了總共143 篇相關文獻。剔除無關文獻后，導出了剩余文獻的數據，并在CiteSpace5.7.R5 軟件中進行了數據轉換。將文獻的年限設定為2000 年1 月至2020 年12 月，并設置了時間切片為1 年。最終，導入了137 條數據進行分析。

1.2 研究工具

本文選擇了CiteSpace5.7.R5 知識可視化分析軟件作為研究工具。該軟件能夠從多個角度對某一領域的研究成果進行分析，包括作者、機構、文獻數量、關鍵詞、突現詞及時間線等方面。通過使用該軟件，可以繪制出CiteSpace 知識圖譜，這些圖譜不僅具有美觀性，而且直觀易懂，便于理解和解釋，能把一領域熱點、焦點等作為節點主動顯現出來，使得學者能夠科學、便利地開展研究工作。近年來學者較多利用該工具開展機構、關鍵詞和突現詞等聚類分析，探索研究趨勢和熱點，判斷研究方向和前沿。

2 分析與討論

2.1 總體分析

從機構和學者分析可知，研究機構及學者較多，但機構及學者間合作強度很弱。超過100 所大學參與有關研究，但是校均文獻產出不高。圖1 為研究作者分析，可看出研究作者數量較多，但呈現相互合作關系的較少。表1 為節選出頻次較高的研究機構和作者。結合具體科研文獻發現，有關高被引文均不在高頻次研究作者中，比如：上海政法學院的王涵所發《高校專業課程思政教學改革與反思》一文被引用高達73 次（知網數據）； 華東師范大學的崔小璐所發《大學生思想政治教育應對突發公共事件有效性研究》一文被引用高達60 次（知網數據）；浙江工業大學的耿依娜所發《近年來國內校園危機管理研究綜述》一文被引用高達56 次（知網數據）。從研究機構和學者來看，參與研究的機構和學者較多，但是機構間和學者間的合作并不活躍，各科研機構之間的合作較為松散，屬于百花齊放，但沒有形成合力。發文量較多的學者的有關文獻并不是高被引文獻。從高被引文獻來看，學者更傾向借鑒前人的方法探索該類文獻。

表1 高頻次的研究機構和作者

2.2 關鍵詞聚類分析

圖2 為關鍵詞聚類視圖，從圖2 可知，Q=0.758 9，S=0.894 1，聚類圖譜效果較優。本文采用關鍵詞聚類分析是因為關鍵詞的研究是學科熱點和學者關注領域的焦點研究[7]。高校公共危機的研究共有8 個聚類，分別為高校、公共危機、公共危機事件、大學生、危機管理、高等學校、社會認知、城市公共危機。過去有關高校公共危機的研究多涉及上述8 個聚類內容，學者主要在上述8 個聚類內。高校公共危機本身、涉高校公共危機群體、高校公共危機輿論等方面的研究構成了高校公共危機的研究域。

圖2 關鍵詞聚類分析

關鍵詞出現的頻次和中心性是判斷學者所研究的領域內研究熱點的重要指標，也是一個重要的參考，旨在幫助學者們關注焦點[8-9]。CiteSpace 圖譜標記的關鍵詞的中介中心性越高，在整個網絡中的媒介作用越強[10]。中心性超過0.1 的節點稱為關鍵節點[11]。頻次為關鍵詞出現的次數，頻次越多，圖中的節點就越大。CiteSpace 分析中心性大于0.1 的節點如下（見表2），節點——公共危機共有32 篇文獻，其中2020年8 篇；節點——高校共有38 篇文獻，其中2011、2015 年均為5 篇，2020 年9 篇； 節點——危機管理有14 篇文獻，其中2010 年3 篇；節點——對策有7篇文獻，其中2010、2014 年均為2 篇；節點——公共危機事件有11 篇文獻，其中2020 年6 篇。不同關鍵節點在不同年度的文獻數量不同，但部分關鍵節點顯示在2020 年起突現了大量研究文獻。眾所周知，在該年度出現了新冠肺炎疫情。2010 年則是近20年來災情第二重的一年，僅次于2008 年，其中青海、甘肅、云南、四川、陜西、吉林、新疆、江西、湖南、貴州等省（自治區）災情較為嚴重[12]。2014 年則發生了震驚全國的昆明火車站暴恐事件，造成人員傷亡，上海外灘踩踏事件等。關鍵節點文獻增長時間和重大突發安全事件時間較為吻合。依托中心性比對分析，中心性大于0.1 的關鍵節點與頻次大于10 的節點高度重合。這表明高校公共危機研究中上述5 個關鍵節點是主要切入點，在整個網絡圖譜中起骨干作用。經過20 多年的發展，高校公共危機的關鍵節點有關文獻數量總體呈平穩態勢，從2020 年起文獻數量激增。從文獻關鍵節點的出現時間來看，多為重大事件發生之后，與之有關的關鍵節點會成為重要研究內容。從過去研究歷程看，高校公共危機研究顯示出非常明顯的事件導向性。

表2 高頻次和高中心度關鍵節點

2.3 關鍵詞突現

關鍵詞聚類分析配合突現詞(burst term)功能，突現詞的突現強度越高，越能代表該時間段內的最新研究動態及其發展趨勢[13]。關鍵詞突現代表了研究前沿和發展趨勢。圖3 為突現詞演示圖，其中Strength 表示關鍵詞的突現強度，Begin 和End 為關鍵詞的開始和結束時間。圖中共有6 個突現詞：大學生、危機管理、公共危機教育、高校公共危機、輿論引導、網絡輿情。從大學生到網絡輿情，可以看出學者的研究動態，即最開始研究相關群體，之后研究危機本身，最后發展為研究輿論導向。說明越來越多的學者不僅關注了高校公共危機預警，還關注了高校公共危機的形態和處理，近幾年來重點則是高校公共危機輿情研究。

圖3 突現詞演示圖

2.4 時間序分析

關鍵點時間分析圖譜（見圖4）主要展示關鍵詞聚類之間的聯系，以及各個節點的時間跨度。CitesSpace 首先對開始聚類分析，將他們分布在不同的時間點上，X 軸為時間點，Y 軸為關鍵詞，因此，繪制出有時間順序的圖譜。每個節點按照時間順序被放置在對應的位置上，關鍵節點則用更大更粗的紫色節點標示。從時間線圖我們可以得到，關鍵節點出現在對應的時間節點上，尤其關注中心性大于0.1 的5 個關鍵節點，其依次為公共危機、高校、危機管理、對策、公共危機事件。從圖4 我們可辨識出，公共危機出現在2005 年，高校出現在2006 年，危機管理出現在2007 年，公共危機事件出現在2008 年，對策出現在2009 年。突現詞網絡輿情和輿論引導突現在2015年。筆者認為涉及公共危機事件及管理的研究應該屬于當下及以后一段時間內的研究趨勢，2020 年出現在時間序上的節點為疫情，后疫情時代的危機預警、管理和恢復也將是一個持續的研究。

圖4 關鍵詞時間視圖

3 結束語

本研究以2000 年至2020 年中文期刊全文數據庫（中國知網CNKI）中搜索到的高校公共危機相關文獻為基礎數據，利用信息可視化工具CiteSpace 進行聚類分析、關鍵節點識別和趨勢走向分析等。筆者認為，隨著高校公共危機研究的深入，突發高校公共危機快反、危機輿論、創傷復原等問題值得關注，包括高校公共危機開始后的教學科研發展、心理健康，高校公共危機解除后的恢復研究等。