CNKI数据源的微博研究热点引文研究

发布时间：2023-08-05 19:28

　　根据CNKI数据源中的数据,从两个方面挖掘微博研究领域的研究现状。第一个方面,从CNKI中搜索微博为主题的文章,按照被引频次排序,抽取微博研究领域排名前40的文献,抽取其第一作者,共39名高被引作者为研究对象,使用社会网络分析法(SNA)和多元统计分析法,运用UCINET软件和SPSS软件来分析作者之间的引证关系和共被引关联,使用社会网络图谱观察作者之间的关系,使用网络图谱的密度分析来剖析作者之间的互相引用的频度,使用点度中心度分析来挖掘处于中心的高被引作者,使用点度中心度分析获到微博研究中承先启后的作者,通过因子分析和聚类分析得到作者的学术团体。第二个方面,从CNKI摘取被引频次排序前200名的微博研究领域的中文文献的关键词和32篇英文文献的关键词为研究对象,对关键词进行词频分析,得到关键词按照词频从大到小的排序,进行共现分析得到联系紧密的关键词,使用关键词的共现矩阵进行社会网络分析法分析得出关键词的社会网络图谱,从中分析出微博的热门研究领域,分析得出了四个梯度的微博研究领域的热点话题,比较得出了中外文献在微博研究领域的不同之处。通过本文的研究得出,微博研究领域中最大的研究热点集合为...

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
内容摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 选题背景
    1.2 选题意义
    1.3 研究内容和创新点
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 创新点
第2章 文献综述
    2.1 国外研究前沿
    2.2 国内研究前沿
第3章 基于两种方法的高被引作者情况分析
    3.1 高被引作者数据获取
        3.1.1 高被引作者的选择
        3.1.2 数据整理并形成邻接矩阵
    3.2 基于多元统计方法的分析结果
        3.2.1 高被引作者的因子分析
        3.2.2 高被引作者的聚类分析
    3.3 基于社会网络分析法的分析结果
        3.3.1 高被引作者的网络社群图
        3.3.2 高被引作者的网络图谱密度分析
        3.3.3 高被引作者的点度中心度分析
        3.3.4 高被引作者的网络图谱中间中心度分析
第4章 提取关键词研究
    4.1 获取关键词数据
        4.1.1 搜集关键词的数据
        4.1.2 处理数据
        4.1.3 关键词词频分析
        4.1.4 关键词共现分析
    4.2 对关键字进行社会网络分析法分析
        4.2.1 第—组数据的关键词网络图谱
        4.2.2 第二组数据的关键词网络图谱
        4.2.3 第三组数据的关键词网络图谱
        4.2.4 第四组数据的关键词网络图谱
        4.2.5 第五组数据的关键词网络图谱
        4.2.6 五组关键词网络图谱总结
第5章 结束语
    5.1 总结
    5.2 需改进的地方
附录
参考文献
后记



本文编号：3839205