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        基于VOSviewer軟件可視化分析的社交電商研究現(xiàn)狀與未來趨勢

        2020-08-24 07:44:08鄧仲平黃利榮
        科學(xué)咨詢 2020年12期
        關(guān)鍵詞:可視化社交電商

        鄧仲平 黃利榮

        (佛山職業(yè)技術(shù)學(xué)院 廣東佛山 528000)

        一、引言

        Web 2.0技術(shù)和社交媒體的出現(xiàn)改變了人們交流、協(xié)作和生活的方式,也改變了商業(yè)運作的方式。雅虎公司在2005年第一個引入社交電商概念,之后,F(xiàn)acebook、Google、Instagram和許多其他社交平臺包括國內(nèi)的微信和微博都采納了這一概念,并整合和增強了相關(guān)業(yè)務(wù)。很多學(xué)者都認(rèn)為社交電商是電子商務(wù)的一種創(chuàng)新模式,社交電商背后的理念是,社交媒體通過與客戶建立更密切的關(guān)系、豐富關(guān)系質(zhì)量、增加銷售和鼓勵對企業(yè)的忠誠,隨著互聯(lián)網(wǎng)將議價能力從賣家轉(zhuǎn)移到客戶,社交電商的出現(xiàn)反映了最終用戶的集體議價能力。社交電商正以驚人的速度增長,消費者在社交電商上的行為、消費者的購買意愿、社交電商的采用、沖動性購買行為、影響社交電商的不同因素都得到了不同程度的研究?;仡?015-2019年間發(fā)表的與社交電商相關(guān)的期刊論文和相關(guān)研究,本文為讀者提供了對社交電商領(lǐng)域主題研究和研究方法的全面了解,同時也為那些想了解更多研究主題的學(xué)術(shù)人員提供了社交電商主題的延伸與擴展,對于實踐者來說,也能了解社交電商的最新熱點和未來發(fā)展趨勢。

        二、文獻(xiàn)計量分析法

        文獻(xiàn)計量分析,是利用文獻(xiàn)計量學(xué)原理對相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行分析的一種文獻(xiàn)分析方法,通過采用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)等計量方法,研究文獻(xiàn)的分布結(jié)構(gòu)、數(shù)量關(guān)系、變化規(guī)律[1]。截止到2019年11月17日,通過在Web Of Science 上搜索social electronic commerce或social commerce或s-commerce三個關(guān)鍵詞,結(jié)果有2804篇文章,檢索結(jié)果記錄包括作者,標(biāo)題,來源出版物,摘要和引用的參考文獻(xiàn)等全部導(dǎo)出,然后通過VOSviewer軟件進(jìn)行相關(guān)分析。本文之所以選擇VOSviewer是因為VOSviewer比較Citespace分析結(jié)果更接近于WOS數(shù)據(jù)[2]。其中VOSviewer軟件對相關(guān)數(shù)據(jù)分析提供了三種可視化:網(wǎng)絡(luò)可視化、疊加可視化和密度可視化。

        三、文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)

        軟件分析2804篇文獻(xiàn)結(jié)果總計有9778個關(guān)鍵詞,共同出現(xiàn)次數(shù)大于100的關(guān)鍵詞共21個,圖1至圖3分別是關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)可視化圖,時間維度可視化疊加圖和共現(xiàn)密度可視化圖。圖一顯示社交電商(social commerce)是電子商務(wù)(e-commerce)的一種緊密模式,信任(trust)是主要的研究主題,社交電商的理論模型(model)和影響(impact)以及口碑(word-of-mouth)是很相關(guān)的研究內(nèi)容,再其次是接受度(adoption,acceptance),行為(behavior),滿意度(satisfaction),意圖(intention)等研究內(nèi)容,上述研究內(nèi)容還分成3個不同顏色的區(qū)塊在圖1和圖3中的關(guān)鍵詞關(guān)聯(lián)呈現(xiàn)。

        圖1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖

        圖2 關(guān)鍵詞共現(xiàn)時間維度疊加圖

        圖3 關(guān)鍵詞共現(xiàn)密度圖

        四、文獻(xiàn)來源國家或區(qū)域范圍

        我們設(shè)置VOSviewer軟件的文獻(xiàn)來源國家作為分析類型,結(jié)果有105個國家,我們篩選出一個國家的最少文獻(xiàn)數(shù)量是50,最后得出15個結(jié)果,如圖4到圖6分別可視化呈現(xiàn)了文獻(xiàn)來源區(qū)域之間網(wǎng)絡(luò)關(guān)系,隨時間發(fā)展的疊加網(wǎng)絡(luò)和各區(qū)域的熱點密度關(guān)系;中國,美國和英國的文獻(xiàn)數(shù)量最多,按順序排名前三,并且與其他國家還有不同程度的強連接和關(guān)聯(lián)。

        圖4 文獻(xiàn)來源國家或區(qū)域網(wǎng)絡(luò)

        圖5 文獻(xiàn)來源國家或區(qū)域近5年疊加圖

        圖6 文獻(xiàn)來源國家或區(qū)域密度圖

        五、共引文獻(xiàn)

        2804篇文章的文獻(xiàn)作為分析對象,他們的共引文獻(xiàn)數(shù)量超過100的最多的共引文獻(xiàn)有26篇,詳細(xì)數(shù)據(jù)如表1。我們發(fā)現(xiàn)排在第一的是關(guān)于結(jié)構(gòu)方程建模SEM的文獻(xiàn),說明社交電商的研究方法主要采用SEM的定量研究方法;排在第二和第三的都是關(guān)于理論研究模型的內(nèi)容,引用最多的理論研究模型依次是TAM和UTAUT理論模型,之后分別有涉及到行為,意圖和接受度以及信任影響的文獻(xiàn)引用,說明這些相關(guān)內(nèi)容依次是近五年2804篇文獻(xiàn)延續(xù)著前人的理論或模型或方法正在研究的方向。

        關(guān)于研究模型方面,表1的第1和第6號都是Davis的文獻(xiàn)(累計390次共引),而第2,第4和第5號都是Venkatesh的文獻(xiàn)(累計有496次共引),在信任方面的研究,表1的第3號,7號和8號都是Gefen的文獻(xiàn)(累計有404次共引)。

        表1 共引文獻(xiàn)具體數(shù)據(jù)

        六、文獻(xiàn)的共引作者

        通過分析2804篇文獻(xiàn)的共引作者,數(shù)量超過100的最高的作者有58位,其中前10位作者如表2。Venkatesh作為共引作者次數(shù)最多,其次是Gefen,Hair和Davis,Venkatesh和Davis主要研究相關(guān)理論模型,Hair主要研究SEM相關(guān)研究方法,Gefen主要研究信任。

        表2 共引作者具體數(shù)據(jù)

        七、結(jié)論

        通過前述VOS viewer軟件計算和結(jié)果分析,我們不難得出以下結(jié)論:

        第一,2804篇文章的關(guān)鍵詞聚類分析結(jié)果顯示,社交電商作為電子商務(wù)的一種創(chuàng)新模式,也是一種新技術(shù),其接受度和理論模型是近五年研究的主要內(nèi)容,理論模型方面以Davis的TAM模型應(yīng)用和擴展最多,其次是Venkatesh的UTAUT和UTAUT2理論模型,而且Venkatesh的理論模型有超越TAM模型的趨勢,因為更多文獻(xiàn)都共同引用了Venkatesh作者。

        第二,關(guān)于研究方法方面,實證研究和SEM結(jié)構(gòu)方程建模方法的定量研究是主流,而且大部分都引用了Fornell的理論文獻(xiàn),其次是Anderson和Hair,而Hair是研究方法共引作者次數(shù)最多的作者。

        第三,社交電商接受度中,信任是研究最多的影響因素或變量,研究最多的作者是Gefen,他的文章引用次數(shù)最高,而且作為共引作者他也是最高的作者,其他影響變量,我們則可以重點研究UTAUT和UTAUT2理論模型中的其他變量。

        總之,VOSviewer軟件定量的分析了社交電商領(lǐng)域的近5年研究現(xiàn)狀和未來發(fā)展趨勢,針對關(guān)鍵詞,來源范圍和共引文獻(xiàn),共引作者都進(jìn)行了可視化的呈現(xiàn)。未來,我們還可以擴大數(shù)據(jù)庫搜索范圍而不是僅限于Web of Science,包括搜索主題也可以擴大到在線購物或網(wǎng)購或移動電商等與社交電商可能相關(guān)的內(nèi)容和范圍。

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