顧琛

書法在當代學科融合、學科交叉的跨學科的語境中，已經(jīng)不是一個傳統(tǒng)的概念。書法在當代社會有了很多研究領域，開創(chuàng)了不少學科融合。那么書法這幾年的研究領域、研究熱點在哪里呢？書法研究中，各領域之間的相互關(guān)聯(lián)，這些都對書法學科的發(fā)展有著很重要的意義。

文獻計量分析來構(gòu)建知識圖譜也許可以提供一種分析書法研究的熱點和相應的關(guān)系的方法。利用現(xiàn)有的文獻數(shù)據(jù)庫，運用可視化軟件，可以初步梳理相關(guān)的信息。

書法類期刊關(guān)鍵詞知識圖譜繪制

知識圖譜是信息可視化的產(chǎn)物。它適用于大規(guī)模非數(shù)字型信息資源的可視化表達。使得用戶能夠目睹、探索以至立即理解大量的信息。1

VOSviewer 軟件是由萊頓大學CWTS 研究中心的研究人員開發(fā)，用于科學知識圖譜繪制的可視化工具。2VOS 表示的是visualization of similarity。該軟件的一個重要特征就是基于構(gòu)架單元之間的相似性進行構(gòu)圖，通過構(gòu)建單元之間距離的遠近來表示其間的相似性。3

《中國書法》《書法》《書法賞評》《書法研究》、《書法教育》《書畫藝術(shù)》《書畫世界》是當代中國書法研究領域的幾本主要的期刊，均被中國知網(wǎng)（CNKI）收錄。本文以“書法”為主題詞梳理了2016 年至2018 年間這七本雜志的文章、報道、紀要、對話、專題等，共查得2718 篇文獻，4891 個關(guān)鍵詞。運用VOSviewer 軟件，以“關(guān)鍵詞共現(xiàn)”，并且設定了關(guān)鍵詞至少有20 次共詞，獲得了63 個符合要求的關(guān)鍵詞。從而獲得三年內(nèi)書法類文獻關(guān)鍵詞知識圖譜（圖1，圖2）。

圖1 2016-2018 年關(guān)鍵詞構(gòu)建書法知識圖譜密度圖

圖2 2016-2018 年關(guān)鍵詞共詞書法知識圖譜網(wǎng)絡圖

以關(guān)鍵詞共詞書法知識圖譜的分析

1、書法學科研究熱點分析

如何識別出科學文獻中的關(guān)鍵詞匯是學科主題研究的重點。4關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率體現(xiàn)著學科研究的熱點。詞頻分析是文獻計量學中重要的分析方法。通過詞頻的研究可以識別特定研究領域的研究熱點以及發(fā)展的動向。5-7

利用VOSviewer 對共現(xiàn)關(guān)鍵詞進行統(tǒng)計，獲得的63 個符合要求的關(guān)鍵詞構(gòu)成的書法知識圖譜密度圖（圖1）可以初步得出書法學科在近三年內(nèi)研究的重點（附表）。其中“書法藝術(shù)”“書法”“書體”“書法創(chuàng)作”等關(guān)鍵詞密度最大，居于書法研究的中心。“書法史”“書法教育”“草書”“書法篆刻”等關(guān)鍵詞密度居于其次。通過這張“密度圖”可以清晰地看到近三年書學研究的熱點關(guān)鍵詞。

2、書法知識圖譜關(guān)鍵詞共詞分析

共詞分析是在詞頻分析的基礎上，進一步考慮詞語之間關(guān)聯(lián)的一種分析技術(shù)。其方法基于心理學的鄰近練習法則，知識結(jié)構(gòu)及映射原則。在科學文獻計量中，通常是指在詞頻分析基礎上得到的某個詞匯與其他詞匯同時出現(xiàn)在標題、關(guān)鍵詞或摘要的頻次。兩個詞匯次數(shù)出現(xiàn)得越多，則說明兩個詞匯的關(guān)系越強。8

通過運用VOSviewer 軟件，用關(guān)鍵詞共詞分析。得到了2016-2018 年書法知識圖譜網(wǎng)絡圖（圖2）。圖中節(jié)點字號越大則反映該關(guān)鍵詞在網(wǎng)絡中的度中心越大，度中心性在共詞網(wǎng)絡中反映了該主題詞與其他主題詞的聯(lián)系情況。以關(guān)鍵詞“審美”為例（圖3），“帖學”“碑學”“筆法”“書法批評”“中國書法”“行書”“書法”“書法藝術(shù)”八個關(guān)鍵詞連接著“審美”。“審美”這個關(guān)鍵詞在關(guān)鍵詞共詞網(wǎng)絡圖中處在邊緣位置，說明“審美”在近三年書法研究中，不是趨于核心研究地位。其研究的領域在近三年間分別和相聯(lián)系的八個關(guān)鍵詞有關(guān)。

圖3 “審美”連接的關(guān)鍵詞

3、書法知識圖譜關(guān)鍵詞共詞聚類分析

聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘的有效手段，這種分析可以使人們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)全局的分布模式及數(shù)據(jù)屬性間的相互關(guān)系。聚類分析是將多個同類對象進行合并，將不同的對象分為不同的類別。9關(guān)鍵詞可以從不同的分類方法進行分析，有助于對研究主題的準確把握以及對獲得的詞匯群進行擴展分析。10

VOSviewer 軟件將這63 個關(guān)鍵詞進行了聚類，分成了以紅、綠、藍、黃、紫五個聚類簇。紅色聚類主要的關(guān)鍵詞在“書法藝術(shù)”“書法史”“書法風格”等。其中包含著“書論”“書風”和古代部分書法家。這一部分是對于書法藝術(shù)和風格的聚類。綠色聚類主要關(guān)鍵詞在“書法創(chuàng)作”“書法家”“書法家協(xié)會”等。這部分主要關(guān)注的是書法創(chuàng)作和書法家協(xié)會之間的關(guān)系。藍色聚類主要關(guān)鍵詞在“當代書法”“碑學”“書法批評”。這部分還存在部分明朝以后的書法家，這部分的聚類關(guān)注的是現(xiàn)當代書法及書法批評。黃色聚類集中在“書法”“書體”“碑帖”以及各類書體。這部分聚類關(guān)注的是書法書體。紫色聚類只有三個，它的聚類主要在書法教育方面。其中書法專業(yè)和中小學書法教育是書法教育研究的兩大主要方向。通過關(guān)鍵詞聚類分析，可以很容易地模擬出近三年書法研究的大方向和大領域。

4、聚類內(nèi)部奇異特征分析舉例

從直觀上說，聚成一類的關(guān)鍵詞大體性質(zhì)相似。有些關(guān)鍵詞，卻被聚到似乎完全不相干的聚類簇中，形成了奇異特征。我們以“高等書法教育”這個關(guān)鍵詞做奇異特征的分析。

“高等書法教育”沒有聚類到書法教育的紫色簇中，卻被聚類到書法藝術(shù)的紅色簇中。通過觀察，“高等書法教育”連接了26 個關(guān)鍵詞，連接的大部分是紅色區(qū)域。這也說明了近三年“高等書法教育”關(guān)注的是書法藝術(shù)和風格，書法史方面研究。“中小學”和“書法專業(yè)”雖然也和“高等書法教育”有連接，但是這三者之間的聯(lián)系強度沒有紅色的多。所以，“高等書法教育”被聚類到了紅色簇中。

圖4 ”高等書法教育”聯(lián)系的關(guān)鍵詞

小結(jié)

利用VOSviewer 軟件梳理中國知網(wǎng)收錄的七本書法類雜志近三年的書法類文獻的關(guān)鍵詞，通過設定共詞頻率可以構(gòu)建出近年來書法學科的知識圖譜。通過對書法知識圖譜密度分析和聚類，初步得出近三年“書法藝術(shù)”“書法”“書體”“書法創(chuàng)作”“書法史”“書法教育”“草書”“書法篆刻”是書法界研究的熱點。根據(jù)聚類分析，書法藝術(shù)與風格，書法創(chuàng)作與書協(xié)關(guān)系，現(xiàn)當代書法與批評，書法書體和書法教育是近三年來研究的五大最主要的方向。關(guān)鍵詞內(nèi)部的聯(lián)系也可以觀察到書法研究中的相互聯(lián)系以及知識的融合。利用關(guān)鍵詞構(gòu)建書法知識圖譜可以讓我們對書法學科發(fā)展現(xiàn)狀有了更直觀的認識。

附表 通過VOSviewer 聚得的5 大類書法文獻及關(guān)鍵詞連接數(shù)目（表格參照21 頁）

注釋

1http：//dataunion.org/3554.html

2VOSviewer[EB/OL].［2011 -01 -01］.http：//www.vosviewer.com.

3Van Eck N J,Waltman L.Software survey：VOSviewer,a computer program for bibliometric mapping[J].Scientometrics,2010,(84).

4810李杰.安全科學知識圖譜[M].北京：化學工業(yè)出版社,2015：118,41,119.

5馬費成,張勤.國內(nèi)外知識管理研究熱點——基于詞頻的統(tǒng)計分析[J].情報學報,2006,25(2)：163-171.

6梁立明,謝彩霞.詞頻分析法用于我國納米科技演技動向分析[J].科學學研究,2003,21(2)：138-142.

7邱均平,趙蓉英,侯經(jīng)川.2002 年國內(nèi)外情報學發(fā)展動向分析[J].情報學報,2003,22(5)：515-519.

9李川,姚行艷,蔡樂才：智能聚類分析方法及其應用[M].北京：科學出版社，2016,29,31.