本文作者：董亚君 发表期数：现代职业教育 2023年15期
［摘 要］ 采用CiteSpace可视化分析软件，以中国知网（CNKI）1998年1月到2021年3月收录的408篇核心期刊和CSSCI期刊论文为数据源，对大学生网络行为研究领域的期刊文献进行数据挖掘和可视化处理。通过对国内大学生网络行为研究的相关文献的计量分析，应用可视化分析软件CiteSpace绘制大学生网络行为研究的科学图谱，掌握该研究领域的研究现状，分析挖掘该研究的发展趋势，为大学生网络思想政治教育研究方向和研究热点的把握提供借鉴。［关 键 词］ 大学生；网络行为；CiteSpace；可视化分析
［中图分类号］ G645 ［文献标志码］ A ［文章编号］ 2096-0603（2023）15-0121-04
习近平总书记指出，要坚持把立德树人作为中心环节，把思想政治工作贯穿教育教学全过程，实现全程育人、全方位育人，努力开创我国高等教育事业发展新局面。大学生是互联网的“原住民”，研究大学生网络行为是大学生网络思想政治教育的必要途径和必然要求，对大学生网络行为研究的现状和趋势进行分析和研究，具有丰富的理论价值和现实意义。
一、数据来源与研究方法
（一）数据来源
为了提高文献研究的全面性、科学性和精确性，本文选取的样本为中国知网（CNKI）中文数据库中主题为“大学生网络行为”精确检索，检索时间为1998年1月至2021年3月，为了精确掌握高质量期刊的文献内容，期刊来源选择了“核心期刊”和“中文社会科学引文索引（CSSCI）”，通过人工筛选剔除报刊、会议通知等非相关样本，共获得有效样本文献408篇。
（二）研究方法
文献计量学是以文献为基本研究对象，采用数学、统计学方法，对各类文献的计量特征进行统计分析，从而揭示和研究文献情报规律、文献情报科学管理以及学科发展趋势的一门科学[1]。本文主要采用文献计量学中的共词分析法，通过对文献中关键词的词频分析、聚类分析、关联分析，探究大学生网络行为的研究领域、研究热点、研究前沿和发展趋势。
CiteSpace是一款着眼于分析科学文献中蕴含的潜在知识，并在科学计量学、数据和信息可视化背景下发展起来的一款多元、分时、动态的引文可视化分析软件[2]。本文利用最新的版本对CNKI的数据从以下方面进行分析：一是通过对文献发表年度、作者、单位等信息的统计，了解研究发展时间线，对研究主题的总体发展脉络做出描述；二是通过对关键词信息的共现网络分析，了解大学生网络行为研究的具体内容；三是通过对高频次引用论文的共引分析，了解研究热点、关联性研究以及发展状态，预测研究发展趋势。
二、大学生网络行为研究的时空分布
（一）大学生网络行为研究的时间分布
通过多年相关文献的数量统计可以展示出大学生网络行为研究总体趋势。根据中国知网统计的发表年度趋势图显示（图1），从1998年到2021年3月份，核心期刊、CSSCI发文数量逐年增多，在2013年至2015年达到发文高峰，2017年以后有所下降，但仍稳定在每年20篇左右，且2021年前3个月即发表了17篇论文，有逐渐上升的趋势，特别是2020年互联网发挥了其网络优势，大学生在网络的活动大幅度增加，大学生网络行为带来的各种问题也呈上升趋势，因此受到学者的持续关注。
（二）大学生网络行为研究的空间分布
1.作者分析
应用CiteSpace软件对作者分布情况进行分析，节点类型设为作者（Author），时间切片设为1年，时间区间设为1998年1月至2021年3月。经过分析，得到445个节点（Note），308条连线（Link），密度（Density）为 0.0031。从分析图谱（图2）可以看出，大学生网络行为研究的作者较为分散，各个作者之间连线数量少，形成了以刘勤学和周宗奎以及姜永志、张璐、金童林为中心的两个相对集中的聚类群体。据此可以看出大学生网络行为研究的领域大多数为独立研究，有小规模的合作研究现象，一般局限在2到3人。按引文计数排名最高的项目是刘勤学和张璐，引文计数为8个。
2.发文机构分析
通过对文献发表机构的分析显示，从发文数量上看（文末图3），发文数量较多的是师范类大学，如发文数量前三位的是华中师范大学（15篇）、北京师范大学（11篇）、哈尔滨师范大学（9篇），通过分析显示这三所大学发表的文章大多与心理学相关学科有关，文章主要运用心理学的相关理论、方法对网络行为的动机、影响、成因等进行研究和分析。各机构研究网络相对分散，各机构之间合作较少，同一机构中的不同部门和业务领域之间的结合较多，不同机构之间的合作只局限在2～3所机构之间，其中哈尔滨师范大学教育科学学院、华中师范大学心理学院、北京师范大学发展心理研究所几所机构是为数不多的几所合作中心机构。
三、大学生网络行为研究热点
（一）大学生网络行为关键词聚类知识图谱
探究和发现研究热点是了解特定研究領域和研究主题现状、内容的重要途径。胡金萍认为研究热点是指在某一时间段内，有内在联系的、数量相对较多的一组论文所探讨的研究问题或专题[3]。而关键词是作者对文章核心内容的高度提炼与概括，反映了一篇文献的核心内容及重要信息[4-5]。本文利用CiteSpace对样本文献关键词进行聚类分析，Node Tpes选为Keyword，时间切片为1年，时间范围从1998年1月到2021年3月的核心期刊和CSSCI文献，经过软件运算生成了关键词聚类分析图谱。从图谱（图4）显示，共生成525个节点，880条连线，密度为0.0064。从关键词聚类图谱的图像可以看出，大学生网络行为的研究内容形成了4个相对集中的研究主题网络，其中最大子网络成员（Largest cc）有379个节点，占总结点数的72%。具体的分析数据指标也对图谱进行了印证，Modularity是评价研究内容是否网络模块化的重要指标，Modularity的（Q）取值区间为［0，1］，Modularity的（Q）值越大说明网络聚类分析得到的聚类越好。Q>0.3时就可以认为得到的网络社团机构是显著的，本次分析得到的Q值为0.803，说明网络模块化非常显著；Silhouette值是聚类平均轮廓值，是Kaufman和Rousseeuw在1990年提出的评价聚类效果的重要参数，与Modularity取值类似，Silhouette值越接近1反映网络的同质性越高，Silhouette值为0.7时聚类结果具有高可信度，大于0.5就认为是合理的，本次分析得到的Silhouette值是0.9663，说明具有非常的网络聚类结构和很高的可信度。 相关阅读：
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本文标题：基于CiteSpace的大学生网络行为研究进展及趋势分析
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