国内在线评论领域的研究热点可视化分析——以中国知网364篇中文论文为例

发布时间：2021-07-12 20:14

　　网上购物的蓬勃发展,伴随着在线评论数据爆炸式的增长,这些年来很多研究者就在线评论领域做过研究,但是研究热点是哪些还不明晰,也鲜有学者做过研究。因此,研究通过BibExcel,Ucinet和SPSS23.0等统计软件,将中国知网中文数据库中以在线评论为篇名中文论文提取的关键词进行社会网络分析,共词分析,聚类分析以及多维尺度分析。研究发现,在线评论研究领域中的在线评论的热点特征有评论有用性、评论效价、评论质量和评论极性等,研究热点理论有感知风险理论、感知价值理论和网络口碑理论,研究热点方法有数据挖掘、情感分析、结构方程模型和消费者行为实验,研究热点结果变量有购买意愿、购买决策、购买意向和购买行为。 

【文章来源】：科技与经济. 2020,33(03)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

文献年份分布情况

将处理后的矩阵导入Ucinet软件中进行可视化,生成关键词社会网络图,如图2所示。在线评论研究领域中的关键词并没有形成一个严格的中心点,但是有些关键词的连接线较多,例如购买意愿,说明很多在线评论的研究领域研究对象是围绕着购买意愿的,购买意愿常作为在线评论研究中的结果变量;另外还有感知风险和感知有用性也是与其他关键词连接紧密,说明较多的在线评论研究是将感知风险和感知有用性作为文献研究的理论基础,消费者在观看在线评论时,会考虑到评论是否真实可信,从而进行风险与利益的权衡。但是像评论效价、情感倾向与评论质量明显与其他关键词相关性不大,这说明在线评论领域对于这3个在线评论的特征还缺少研究,今后可作为研究的重点。接下来对在线评论研究领域的关键词社会网络图进行中心性分析来反映图中各个关键词的相对重要程度。图3是点度中心性处理之后的社会网络图,点度中心性节点越大说明与该词直接相连的词越多,图3平均点度中心性为3.813。购买意愿点度中心性节点最大,直观上看出与其相连的关键词最多,另外也说明在线评论领域对于购买意愿这个方向研究最多。还有网络口碑、感知风险、感知有用性和情感极性的节点也相对较大,说明研究也相对较多。除此之外,文本分类和结构方程模型等研究的较少,文本分类和结构方程模型属于在线评论领域的研究方法,因此说明在线评论领域对于这些研究方法的运用并不是很多,而且总体上研究方法的数量是偏少的。

接下来对在线评论研究领域的关键词社会网络图进行中心性分析来反映图中各个关键词的相对重要程度。图3是点度中心性处理之后的社会网络图,点度中心性节点越大说明与该词直接相连的词越多,图3平均点度中心性为3.813。购买意愿点度中心性节点最大,直观上看出与其相连的关键词最多,另外也说明在线评论领域对于购买意愿这个方向研究最多。还有网络口碑、感知风险、感知有用性和情感极性的节点也相对较大,说明研究也相对较多。除此之外,文本分类和结构方程模型等研究的较少,文本分类和结构方程模型属于在线评论领域的研究方法,因此说明在线评论领域对于这些研究方法的运用并不是很多,而且总体上研究方法的数量是偏少的。3 多元统计

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于社会网络分析视角的高校研究者合作网络分析[J]. 许云红,左贤莉.  科技与经济. 2017(06)
[2]基于社会网络分析的移动环境下网络舆情信息传播研究——以新浪微博“雾霾”话题为例[J]. 王晰巍,邢云菲,赵丹,李嘉兴.  图书情报工作. 2015(07)
[3]在线评论研究中的主题结构:社会网络分析的视角[J]. 陈农.  现代情报. 2015(01)
[4]2006-2011年在线评论研究:主题分析和趋势展望[J]. 马艳丽,胡正明.  经济与管理评论. 2012(06)



本文编号：3280587