吳希平

摘 ?要 ?以我國政務微博研究為研究內容，以中國知網上的328篇CSSCI期刊文獻為研究對象，基于文獻計量分析以及citespace可視化分析工具，從文獻發(fā)表的年度分布、核心作者、研究機構等維度對我國政務微博研究的現(xiàn)狀和熱點進行探討，并基于研究結果進行總結和思考，以期為我國政務微博發(fā)展提供借鑒。

關鍵詞 ?政務微博;文獻計量;可視化;知識圖譜;政務新媒體

中圖分類號 ?G2 ? ? ?文獻標識碼 ?A ? ? ?文章編號 ?2096-0360（2019）17-0017-03

公眾需求的變化和我國輿論場的變遷，各級政府降低對傳播中介的依賴，自主發(fā)布信息的訴求日益凸顯，都使得政務微博發(fā)展迅速。現(xiàn)在能夠檢索到我國政務微博研究的文獻數(shù)量已達到近2 000篇，涉及相關研究多而雜亂，切入視角廣泛而多元，但缺少對已有研究進行述評總結類的研究，無法勾勒出現(xiàn)階段我國政務微博研究的全貌，也無法有效把握其結構與演進，因此對我國政務微博已有研究進行總結和梳理是有必要的。

1 ?研究數(shù)據和方法

1.1 ?研究數(shù)據

CSSCI源文獻具有更高的可靠性和規(guī)范性，代表著某研究領域內科研的最高水平，對研究具有更好的參考價值[1]。

以中國學術期刊網絡版已發(fā)表的CSSCI文獻為數(shù)據源，對我國政務微博研究的現(xiàn)狀和熱點領域進行研究。共檢索到535條結果（最后檢索日期為2019年4月15日），進一步對所有文獻進行了去重、刪除新聞報道、會議紀要和剔除與研究主題無關的文獻等活動，最終得到328篇文獻。

1.2 ?研究方法

本文選擇的工具是citespace可視化分析軟件，CiteSpace 是一款基于JAVA平臺的運用十分廣泛的可視化軟件，由美國Drexel大學陳超美教授開發(fā)。它的主要功能包括了文獻的共被引分析、作者的合作分析、作者的共引分析、機構的合作分析關以及鍵詞的共現(xiàn)分析，通過該軟件生成的聚類視圖和時區(qū)視圖可以清晰快捷地繪制出某一知識領域的研究熱點、動向、前沿和發(fā)展趨勢等[2-3]。

2 ?我國政務微博研究的發(fā)文量分布情況

對某一研究主題的發(fā)文量及其年度分布的情況進行統(tǒng)計分析，可以在一定程度上測定該研究主題的吸引力和熱度[4]。

如圖1所示，2011—2013年為政務微博研究發(fā)展的第一區(qū)間，并于2013年達到波峰，此時間區(qū)間內發(fā)文數(shù)量呈直線上升趨勢;2013—2016年為第二區(qū)間，發(fā)文量有一定幅度下降的趨勢，作為同類品的政務微信發(fā)展迅速，成功吸引了人們的眼球，導致學界研究重點的轉移，此階段發(fā)文量下降較快;2016—2018年為第三區(qū)間，雖然也在下降，但幅度已經趨緩，發(fā)文量趨于穩(wěn)定。

3 ?我國政務微博研究的作者和機構分布

3.1 ?作者分布

對某個領域的核心作者進行統(tǒng)計可以根據普萊斯定律，即高產作者群中最低產作者的數(shù)量為最高產作者發(fā)文數(shù)量平方根的0.749倍[5]。其計算公式為，也即發(fā)文數(shù)量在Mp以上的作者為該研究的核心作者。經前期的統(tǒng)計可知，發(fā)文量最高的是欽州學院的副教授梁芷銘，其發(fā)文量為9篇，因此此處Npmax的取值為9，則核心作者候選人的最低發(fā)文量可計算為

按照取整原則，可確定發(fā)文量大于等于2篇的作者均為我國政務微博研究領域的核心作者。根據上文的統(tǒng)計可知發(fā)文量在2篇及以上的作者總計36位，筆者又將排名前10位的高產作者截取制表，如表1所示。

經統(tǒng)計前36位核心作者發(fā)表文獻數(shù)量總計97篇，占全部論文數(shù)量的29.57%，根據普萊斯定律，核心作者撰寫的論文數(shù)量應約等于該領域全部論文數(shù)量的50%左右[6]。但本研究中核心作者發(fā)表文獻數(shù)量總計97篇占比遠低于50%，因此我國政務微博研究尚未形成嚴格意義上的核心作

者群。

使用Bibexcel統(tǒng)計328篇文獻涉及作者人數(shù)總共526位，328篇文獻中獨著文獻數(shù)量是153篇，合著文獻數(shù)量175篇，根據合著率的計算公式

可得文獻合著率為53.3%，合著率較高;在多人合著中，2人合著文獻數(shù)量為112篇，2人以上合著文獻則為63篇，文獻合著度（合著度是指在一定時期內每篇論文的平均作者人數(shù)，也稱篇均作者數(shù)）為1.60，整體合著度較為理想，這表明此項研究在社會中已經引起普遍的重視，作者們相互合作進行科研以及撰寫論文，也有可能是此項研究有一定的難度，需要研究者相互合作以做出高質量的研究。

3.2 ?機構分布

從表2中可以看出，主要發(fā)文機構有以下特點：1）從發(fā)文量來看，排名前13個機構中只有一個不是高校（國家行政學院），另外12所高校有9所屬于985高校，1所211高校，2所普通高校，高校是我國政務微博研究的主力陣營，同時表明國內知名的985、211高校及其研究團隊具有較強的研究能力，是政務微博領域的主要研究力量;2）從發(fā)文質量來看，復旦大學以總被引733次排名第一，華中科技大學居第二位，武漢大學居第三位;但是從平均被引次數(shù)來看，復旦大學一騎絕塵占據絕對優(yōu)勢，國家行政學院、武漢大學分列2、3位，一定程度上反映這些機構在政務微博研究領域的強勁實力。

4 ?我國政務微博研究熱點挖掘

4.1 ?我國政務微博研究關鍵詞共現(xiàn)知識圖譜

關鍵詞是對論文內容的高度概括和精煉描述，高頻關鍵詞常常被用來分析某學科領域中的研究熱點[7]。將前10位統(tǒng)計制表，見表3。

4.2 ?熱點研究

從關鍵詞出現(xiàn)的頻次來看，排名靠前的依次為“電子政務（59）”“政務微信（32）”“微博（22）”“公共服務（20）”“網絡輿情（17）”;從中介中心性指標來看， 排名靠前的依次為“電子政務（1.2）”“政務微信（0.72）”“微政務（0.68）”“微博問政（0.25）”“公共管理（0.18）”“政民互動（0.16）”“突發(fā)事件（0.12）”等。政務微博研究關鍵詞共現(xiàn)知識圖譜表明，現(xiàn)有研究的核心關鍵詞包括“電子政務”“政務微信”“網絡輿情”“公共服務”“微博問政”“政民互動”“突發(fā)事件”等。由此，我們可以大致判斷現(xiàn)有研究的重點可能有：政務微博和電子政務的互動與相互影響、政務微博中的微博問政和網絡問政研究、政務微博與政務微信的“雙微聯(lián)動”關系研究等。

5 ?結論

本文基于文獻計量法和citespace可視化圖譜對我國政務微博研究的328篇CSSCI文獻進行了統(tǒng)計分析，可得出以下結論：

第一，我國政務微博的研究緊跟時代發(fā)展的步伐，按照發(fā)文量可將其分為三個發(fā)展階段。當政務微博作為新鮮事物剛剛興起時，我國學者對于其關注度日趨上升，發(fā)文量也快速增長，此為快速上升階段;當相關研究已經較為豐富的時候，進入積累和沉淀階段;當國家出臺相關政策法規(guī)后，進入平穩(wěn)增長階段。

第二，我國政務微博研究領域的論文合著情況較為理想，表明這一研究主題受到了學者們的重視，但是高產作者發(fā)文量總體偏低，由普萊斯定律得出我國尚未形成嚴格意義上的核心作者群，從高產作者文獻平均被引的統(tǒng)計可得出復旦大學的鄭磊教授以及中山大學張志安教授為我國政務微博研究的代表性學者。

第三，我國政務微博的研究機構較分散，目前的高產研究機構主要是各高水平高校尤其是985高校，合作僅限于機構內部小團體以及師生之間的合作，跨機構的穩(wěn)定合作尚未形成，不利于政務微博研究的深入開展。

第四，主要的研究熱點包括政務微博“與電子政務關系及其相互影響”“與政務微信的雙微聯(lián)動”“微博問政和網絡問政”等。

參考文獻

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[3]Chen，C.M. CiteSpace II：Detecting and Visualizing Emerging Trends and Transient Patterns in Scientifice Literature [J].Journal of the American Society for Information Science and Technology，2006，（57）：359-377.

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[7]郭文平，迪昕.近十年我國高校檔案研究的特征分布與熱點分析——基于CNKI核心期刊的文獻計量及可視化分析[J].檔案學研究，2019（2）：25-30.