(湘潭大學(xué) 湖南 湘潭 411105)

伴隨互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人們生活 中必不可少的部分。由于微博的及時、便捷、實時互動性和社交性的特點,社會突發(fā)事件引發(fā)的網(wǎng)絡(luò)輿情在微博平臺中得到迅速傳播。用戶情感的表達不僅影響信息的傳播速 度,而且能夠迅速感染其他用戶的情緒從而導(dǎo)致輿論的爆發(fā)。例如在杭州保姆縱火案中,僅數(shù)小時之內(nèi)便獲得大量傳播轉(zhuǎn)發(fā),連續(xù)數(shù)天登頂微博熱搜榜首,成為當(dāng)年熱議內(nèi)容。

網(wǎng)絡(luò)輿情是指由于各種事件刺激而產(chǎn)生的，主要通過互聯(lián)網(wǎng)形式傳播和形成的公眾對于輿情事件的所有認知、情感、態(tài)度和行為傾向的集合[1]。網(wǎng)絡(luò)輿情作為新興的學(xué)術(shù)熱點，得到了不同學(xué)科領(lǐng)域研究者的涉足，近些年來它以多學(xué)科交叉研究的姿態(tài)迅速得到各學(xué)科領(lǐng)域的重視并取得了不少成績，運用知識圖譜對文獻進行計量分析的基礎(chǔ)上，對突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情研究近幾年的期刊論文進行定量分析，了解突發(fā)事件引發(fā)的網(wǎng)絡(luò)輿情近幾年的研究熱點與發(fā)展趨勢。

一、數(shù)據(jù)來源與分析方法

選擇中國知網(wǎng)作為檢索數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)采集，由于CNKI的信息內(nèi)容都是來自期刊雜志、報紙、博士碩士論文、會議論文、圖書、專利等等，有極高的文獻收藏價值和使用價值，可以作為學(xué)術(shù)研究、科學(xué)決策的依據(jù)。設(shè)置檢索條件為“主題=突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情”，檢索時間為2019年12月31日得到文獻1490篇，由于中文文獻的記錄存在不規(guī)范的形式以及文獻包含了會議紀(jì)要、通知、咨詢、期刊約稿、征訂通知、政府報告報道、書評、國際產(chǎn)品介紹等信息，為保證數(shù)據(jù)真實有效，剔除報紙、書評、期刊目錄等無關(guān)的文獻，最終在文獻數(shù)據(jù)庫檢索出854篇有效文獻。

通過學(xué)習(xí)本文運用引文網(wǎng)絡(luò)分析軟件citespace進行文獻計量的可視化分析。美國德雷賽爾大學(xué)陳超美博士開發(fā)的知識圖譜分析軟件citespace將知識的宏觀計量與微觀計量相結(jié)合，其核心功能是通過繪制由某一時期內(nèi)多個文獻共被引網(wǎng)絡(luò)組合而成的共詞聚類圖譜和時區(qū)視圖等獨特的共被引網(wǎng)絡(luò)，借助自動生成的相關(guān)分析結(jié)果和對前沿術(shù)語的算法運算來動態(tài)識別某研究領(lǐng)域或知識領(lǐng)域的發(fā)展歷程、熱點主題和前沿趨勢，并以可視化形式跟蹤研究領(lǐng)域的演變動向和發(fā)展軌跡[3]。將在文獻數(shù)據(jù)庫檢索出854篇有效文獻本文，導(dǎo)出為Refwords格式，命名為download開頭的txt文件，用citespace自帶的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換功能，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成citespace可用數(shù)據(jù)。

二、基于關(guān)鍵詞詞頻的分析

關(guān)鍵詞聚類可明確和歸類該領(lǐng)域的研究方向。在Citespace中經(jīng)過修剪處理得到突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情研究的高頻關(guān)鍵詞知識圖譜，左上角Network：N=154,E=516，Density=0.0438，有154個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)量，516條連線數(shù)量，圖中一個節(jié)點代表一個的研究熱點方向，節(jié)點越大，表示該關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次越高，節(jié)點間的連線表示關(guān)鍵詞間的共現(xiàn)關(guān)系，顏色表明年份，粗細表示共現(xiàn)頻率高低。

其中“突發(fā)事件”、“突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情”、“對策”、“應(yīng)急管理”等已成為近十年來國內(nèi)突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情研究學(xué)者們使用的高頻關(guān)鍵詞，高頻關(guān)鍵詞是國內(nèi)突發(fā)事件應(yīng)對研究領(lǐng)域的高倍關(guān)注度術(shù)語，是近十年該研究領(lǐng)域的主要標(biāo)簽，在很大程度上是研究熱點的表征與體現(xiàn)。

關(guān)鍵詞“突發(fā)事件”劉德海在突發(fā)群體性事件方面研究成果頗為豐碩，結(jié)合數(shù)值分析和甕安事件案例揭示突發(fā)群體性突發(fā)事件的演化規(guī)律和發(fā)展特征；從社會結(jié)構(gòu)角度出發(fā)，運用演化博弈理論分析了階層分化的社會結(jié)構(gòu)下群體性突發(fā)事件的不同產(chǎn)生機理[3]；建立了群體性突發(fā)事件博弈均衡演化模型；肖平對“群眾聚集型”的無破壞故意“突發(fā)公共事件”進行了制度建構(gòu)；盧文剛以上海外灘“12.31”特大踩踏事件為例研究了城市大型突發(fā)事件應(yīng)急管理問題。

關(guān)鍵詞 “網(wǎng)絡(luò)輿情”。曾潤喜集中研究突發(fā)事件的網(wǎng)絡(luò)輿情問題，在信息共享、傳播規(guī)律、預(yù)警指標(biāo)體系構(gòu)建等方面有所研究；依照加值理論分析了網(wǎng)絡(luò)輿情對群體性事件的影響和干預(yù)；分析了基于輿論突發(fā)事件控制下的國家與社會關(guān)系視角下的網(wǎng)絡(luò)社會治理[4]。

三、作者共現(xiàn)圖譜及分析

將Citespace軟件參數(shù)節(jié)點類型設(shè)置為“Author”，進行突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情作者分析，如圖2所示。圖2是國內(nèi)作者分析，其中，Network：N=103,E=104，Density=0.0198，表示存在103個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)量，104條連線數(shù)量。節(jié)點大小反映發(fā)文數(shù)量，連線表示作者之間的合作關(guān)系。

從合作知識圖譜可以看出，以蘭月新、張鵬、何永紅為代表的合作團體，其次張玉亮、李國祥、齊佳音為主的組合作團體聯(lián)系較為密切，且發(fā)文量較多，但是高產(chǎn)作者之間的合作關(guān)系大多數(shù)都是基于同一單位機構(gòu)或者師生關(guān)系，不同學(xué)院和機構(gòu)之間的聯(lián)系很少[5]。圖書情報學(xué)領(lǐng)域的作者合作關(guān)系比較明顯，高產(chǎn)作者的連續(xù)性研究也比較好。而新聞傳播學(xué)領(lǐng)域和政治與管理學(xué)領(lǐng)域的作者比較分散，缺少合作。

本文以CSSCI數(shù)據(jù)庫中2005-2019年以“突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情”研究為來源期刊的文獻為數(shù)據(jù)樣本，利用可視化工具Citespace繪制作者共現(xiàn)圖譜、機構(gòu)共現(xiàn)圖譜和關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜等，并就突現(xiàn)詞等研究熱點及演化路徑進行直觀呈現(xiàn)，以說明“突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情”近十年的研究發(fā)展情況。主要結(jié)論有：(1)研究成果豐碩，期刊來源多樣，不同學(xué)科門類對“突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情”這一問題具有不同角度的涉及；

(2)“突發(fā)事件”、“突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情”、“對策”、“應(yīng)急管理”等已成為近十年來國內(nèi)突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情研究學(xué)者們使用的高頻關(guān)鍵詞。

(3)作為本專業(yè)圖書情報領(lǐng)域?qū)W者對網(wǎng)絡(luò)輿情的研究主要集中在理論方面，尤其是對網(wǎng)絡(luò)輿情演化模型、傳播模型和評價指標(biāo)等模型的研究，研究主體比較廣泛，主要基于突發(fā)事件、公共危機事件、群體性事件等，為政府部門對網(wǎng)絡(luò)輿情的管理控制、預(yù)警策略提供參考。