黃 河，吳 燕

(湖南汽車工程職業(yè)學(xué)院，湖南 株洲 412001)

1 引言

2020年，突如其來的新冠肺炎疫情進(jìn)一步改變了消費者的購物方式，消費者更加青睞線上購物；加之互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展，直播帶貨商業(yè)模式得到了爆發(fā)式發(fā)展，至此，中國開啟了全民直播時代，也成了直播經(jīng)濟(jì)開啟元年。不僅有網(wǎng)紅、明星、店主賣家等開啟了直播賣貨，企業(yè)家、干部等群體也加入了直播帶貨行列。2020年7月，直播銷售員作為新的職業(yè)工種獲得了人社部等國家部門的認(rèn)可。目前，我國直播經(jīng)濟(jì)已頗具規(guī)模，2020年直播帶貨行業(yè)規(guī)模已超萬億，2021年有望突破2萬億。為進(jìn)一步科學(xué)、客觀、系統(tǒng)地梳理直播帶貨既有研究成果，清晰、直觀的呈現(xiàn)直播帶貨領(lǐng)域研究歷程和發(fā)展前沿，文章運用陳超美教授開發(fā)的文獻(xiàn)分析軟件Citespace對直播帶貨研究文獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析，為后續(xù)直播帶貨的理論研究與實踐提供有益借鑒和參考。

2 數(shù)據(jù)選擇與處理

本研究選擇中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(CNKI)作為數(shù)據(jù)來源，以“直播帶貨”為主題進(jìn)行檢索，來源類別為“核心期刊”以及“CSSCI”，時間起點設(shè)置為默認(rèn)，截至2021年12月，獲得相關(guān)文獻(xiàn)245篇。為保證研究結(jié)果的可信性和權(quán)威性，手動剔除無作者文獻(xiàn)、會議通知、書評報紙、通知以及不相關(guān)文獻(xiàn)等無效結(jié)果，得到有效文獻(xiàn)226篇。

3 研究基本情況

3.1 研究態(tài)勢

2020年被視為直播經(jīng)濟(jì)元年，直播帶貨商業(yè)模式逐漸走入學(xué)術(shù)界的視野。從中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫“直播帶貨”主題發(fā)文情況來看，2020年核心期刊發(fā)文量為79篇，2021年核心期刊發(fā)文量為147篇，由此數(shù)據(jù)可以看出，學(xué)術(shù)界發(fā)文情況與直播帶貨商業(yè)模式發(fā)展相匹配。隨著直播帶貨商業(yè)模式的不斷發(fā)展，越來越多學(xué)者的研究視野聚焦于這一新興商業(yè)模式。

3.2 作者分析

作者的發(fā)文量代表其在相關(guān)研究領(lǐng)域的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)與學(xué)術(shù)價值，對發(fā)文作者進(jìn)行合作網(wǎng)絡(luò)可視化分析，可以得出核心作者及其相互之間的合作關(guān)系。通過設(shè)置Citespace5.8.R3軟件相關(guān)參數(shù)，點擊“GO”運行程序。通過對可視化界面進(jìn)行調(diào)整，得到發(fā)文作者合作網(wǎng)絡(luò)圖譜，共計有節(jié)點數(shù)58個，節(jié)點連線為5，節(jié)點密度為0.003。核心作者發(fā)文數(shù)量較為平均，排在前三位的分別是丁漢青(2篇)、侯貴生(2篇)和周懿瑾(2篇)。我國直播帶貨相關(guān)研究的核心作者之間合作密度較低，穩(wěn)定的核心作者群體尚未形成，作者之間的合作度較低。

3.3 機(jī)構(gòu)分析

研究機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)可視化圖譜分析可以顯示相關(guān)研究領(lǐng)域主要研究力量的空間分布。運用Citespace5.8.R3軟件對研究機(jī)構(gòu)的合作網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析，設(shè)置系統(tǒng)相關(guān)參數(shù)，點擊“GO”運行程序，得到直播帶貨研究機(jī)構(gòu)的合作網(wǎng)絡(luò)圖譜，圖譜顯示節(jié)點數(shù)為60，節(jié)點連線為0，節(jié)點密度為0，表明國內(nèi)學(xué)者關(guān)于直播帶貨的研究主要是獨立開展，研究機(jī)構(gòu)之間的合作空間較大，跨學(xué)科、跨區(qū)域、跨機(jī)構(gòu)的合作研究可以進(jìn)一步強(qiáng)化。發(fā)文量排在前五的研究機(jī)構(gòu)主要為武漢大學(xué)新聞與傳播學(xué)院(5篇)、重慶大學(xué)新聞學(xué)院(3篇)、中國傳媒大學(xué)傳播研究院(2篇)、中國傳媒大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院(2篇)、中共中央黨校(國家行政學(xué)院)文史教研部(2篇)。

4 研究熱點與前沿分析

4.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)

關(guān)鍵詞是相關(guān)學(xué)術(shù)研究觀點的高度總結(jié)與凝練，其出現(xiàn)頻率反映著該研究領(lǐng)域的熱點。運用Citespace5.8.R3軟件對關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析，設(shè)置相關(guān)初始參數(shù)，點擊“GO”運行程序，得到直播帶貨研究關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜，共計有節(jié)點116個，節(jié)點連線248條，節(jié)點密度0.0372，其中節(jié)點代表著關(guān)鍵詞的數(shù)量，節(jié)點連線代表著關(guān)鍵詞之間的共現(xiàn)關(guān)系。在關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜分析中，中心性越大代表該關(guān)鍵詞與其他關(guān)鍵詞的聯(lián)系越緊密，重要程度也越高。

發(fā)布的文獻(xiàn)中出現(xiàn)頻次最高的10個關(guān)鍵詞，依次是直播帶貨、網(wǎng)絡(luò)直播、直播電商、電商直播、媒體融合、直播、主流媒體、直播營銷、購買意愿、電子商務(wù)。

4.2 關(guān)鍵詞聚類

運用Citespace5.8.R3軟件中“LLR”算法開展關(guān)鍵詞聚類分析，通過關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜、關(guān)鍵詞聚類的綜合對比分析，最終梳理出五大研究熱點。

4.2.1 直播營銷模式研究

以“直播營銷模式”為核心關(guān)鍵詞，與之相類似的關(guān)鍵詞還有“問題對策”“特征路徑”“優(yōu)化研究”等。唐新國等(2020)基于商業(yè)模式分析直播帶貨的價值流轉(zhuǎn)情況，并以格力電器為例提出相關(guān)建議。李舒等(2020)基于傳播學(xué)視角，分析了電商直播模式的特征與壁壘，并提出了電商直播營銷模式的提升路徑。王玉霞等(2021)、馬華敏(2021)圍繞直播電商下農(nóng)產(chǎn)品營銷模式開展研究，提出了建立健全長效監(jiān)管機(jī)制、培育特色品牌、改進(jìn)供應(yīng)鏈系統(tǒng)、開展內(nèi)容差異化營銷等方面的建議。張小虎(2021)從網(wǎng)紅直播帶貨模式優(yōu)劣勢開展研究，提出了自律、他律、監(jiān)管等方面的策略。

4.2.2 購買意愿研究

以“購買意愿”為核心關(guān)鍵詞，與之相關(guān)的關(guān)鍵詞有“購買決策”“品牌態(tài)度”“購買行為”“消費意愿”“重復(fù)消費行為”等。劉忠宇等(2020)運用扎根理論構(gòu)建了消費者認(rèn)知—消費者情感—消費者意動3個主范疇及9個子范疇的網(wǎng)紅直播帶貨下消費者購買意愿機(jī)制框架模型。劉平勝等(2020)認(rèn)為直播帶貨對于粉絲購買決策主要體現(xiàn)在關(guān)注、興趣、搜尋三個階段。楊楠(2021)認(rèn)為網(wǎng)紅直播帶貨的專業(yè)性、匹配度和關(guān)系強(qiáng)度影響消費者的品牌態(tài)度。張寶生等(2021)基于SOR模型探討了直播帶貨特征對消費者購買意愿的影響。任佳佳(2021)基于新零售的視角，探討了電商直播對青少年重復(fù)消費行為的影響。

4.2.3 規(guī)范管理研究

以“規(guī)范管理”為核心關(guān)鍵詞，相類似的有“監(jiān)督規(guī)范”“規(guī)制研究”“約束與規(guī)范”“法律規(guī)制”等。鄭納(2020)從領(lǐng)導(dǎo)干部直播帶貨視角分析其存在的問題，并提出相應(yīng)規(guī)范和監(jiān)督機(jī)制。鄧錦雷(2020)認(rèn)為要強(qiáng)化對直播帶貨的柔性約束。蘇海雨(2021)從網(wǎng)絡(luò)直播帶貨的現(xiàn)狀出發(fā)，提出應(yīng)該從行業(yè)法、市場法、廣告法、合同法、消費者保護(hù)法等法律層面進(jìn)行協(xié)同規(guī)制。宮春子等(2021)認(rèn)為直播帶貨存在著假貨頻發(fā)、價格混亂、產(chǎn)品質(zhì)量隱患、退貨退款無保障等問題，提出了加強(qiáng)對主播的監(jiān)管與約束、對貨品質(zhì)量的檢查與監(jiān)督、對“現(xiàn)場”的監(jiān)管與規(guī)制等具體建議。

4.2.4 官員帶貨研究

以“官員帶貨”為核心關(guān)鍵詞，同時包含“領(lǐng)導(dǎo)干部直播帶貨”等。趙佩華(2020)認(rèn)為官員開展直播帶貨要注意防范法律和輿論的風(fēng)險，遵循政治傳播規(guī)律，提升傳播效能。強(qiáng)月新等(2020)探討了官員直播帶貨的媒介、商業(yè)、政治三重邏輯維度，并研究了互動儀式鏈形成的動力機(jī)制及其影響。任彬彬等(2021)認(rèn)為官員直播帶貨有利于縣域政府的鄉(xiāng)村振興，并從基層治理創(chuàng)新角度探討了官員直播帶貨的形成機(jī)理。徐鳳琴等(2021)從輕傳播視角探討了如何提升領(lǐng)導(dǎo)干部網(wǎng)絡(luò)治理能力。

4.2.5 信任機(jī)制研究

以“信任機(jī)制”為核心關(guān)鍵詞，周麗等(2021)認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)電商直播場景構(gòu)建中存在信息不對稱問題，應(yīng)在場景構(gòu)建、商品質(zhì)量與售后保障等方面加強(qiáng)信任能力建設(shè)。李彥平(2021)從社會學(xué)信任理論的角度分析了直播帶貨中用戶信任建立的過程，以及如何建立制度信任，規(guī)范直播帶貨。熊雪等(2021)基于中介能力視角，論證了農(nóng)產(chǎn)品電商直播交易中消費者信任的形成機(jī)制。郭延祿等(2021)從網(wǎng)紅直播帶貨質(zhì)量問題與治理方面研究了直播平臺與消費者之間信任建立的機(jī)制問題。

5 研究結(jié)論與展望

5.1 研究結(jié)論

通過作者合作網(wǎng)絡(luò)、機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)、關(guān)鍵詞共現(xiàn)、關(guān)鍵詞聚類和關(guān)鍵詞突現(xiàn)等分析，直播帶貨的研究有廣度、有深度，是市場營銷研究者們所熱衷的研究領(lǐng)域。消費者購買意愿、規(guī)范管理以及直播營銷模式等是關(guān)注度較高的話題，也將會成為未來學(xué)者們的研究熱點。

5.2 研究展望

從現(xiàn)有研究來看，消費者購買意愿研究既是當(dāng)下關(guān)注度較高的話題，也將成為未來研究熱點。基于數(shù)據(jù)分析的規(guī)范性、科學(xué)性、權(quán)威性，未來在進(jìn)行消費者意愿研究時應(yīng)該充分運用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，深入挖掘數(shù)據(jù)中所蘊含的內(nèi)部邏輯，找準(zhǔn)消費者購買意愿的影響因素及影響機(jī)理，從而形成科學(xué)性強(qiáng)、參考價值高的研究結(jié)論，為直播帶貨行業(yè)發(fā)展注入科學(xué)研究的力量。