【摘要】通過對中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化研究文獻的可視化分析發(fā)現(xiàn)，該領域研究始于1998年，經(jīng)歷了起步、快速發(fā)展和爆發(fā)增長三個階段。研究者們獨立研究較為普遍，未形成核心作者群。機構間的合作呈現(xiàn)地域差異，以北京為中心的機構合作密切，而其他地域的合作相對較少，研究熱點主要關注傳統(tǒng)文化、民族精神、中華民族、中國夢和精神家園等。因此，未來研究可考慮拓展學科范圍，加強作者和機構之間的合作，并深入探索其他研究熱點。

【關鍵詞】中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化；可視化分析；文獻計量分析

【中圖分類號】G122 ? 【文獻標識碼】A 【文章編號】2097-2261（2023）35-0054-04

【DOI】10.20133/j.cnki.CN42-1932/G1.2023.35.017

【基金項目】本文系山東省傳統(tǒng)文化與經(jīng)濟社會發(fā)展專項課題項目“山東傳統(tǒng)文化對外傳播的語言路徑研究”（項目編號：L2022C10170220）成果。

一、引言

中華民族在長期的歷史演進和社會實踐中所積淀和形成的文化瑰寶是中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化，具有深厚的歷史底蘊、獨特的價值觀念和審美取向。它被視為中華民族的根和魂，是中華民族的精神家園。在漫長的歷史長河中，中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化為中華民族的繁榮和發(fā)展提供了強大的精神動力和文化支撐[1]。隨著國家對于文化事業(yè)的高度重視和社會各界對于傳統(tǒng)文化傳承的關注度不斷提升，中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化的傳承和弘揚面臨著前所未有的機遇，且取得了顯著成果。對于這些研究成果進行系統(tǒng)梳理，對于更好地把握該領域研究的發(fā)展脈絡及前言動態(tài)具有重要作用。

文獻計量學分析已經(jīng)廣泛應用于某一研究領域文獻的定量研究[2]，而Citespace軟件則是當下極具影響力的可視化分析工具。因此，本研究利用Excle并借助科學計量工具Citespace，基于文獻計量分析方法，在分析中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化研究領域二十多年的研究成果的基礎上，描述現(xiàn)狀并探索前言熱點，以期為未來的研究提供參考借鑒。

二、數(shù)據(jù)來源與研究方法

Citespace軟件是一種文獻分析和可視化工具，它在文獻信息分析領域具有重要影響力。這個Java應用程序是由美籍華裔學者陳超美在德雷賽爾大學開發(fā)的[2]。Citespace通過可視化手段來分析文獻數(shù)據(jù)中存在的潛在知識，展示科學知識的結構、規(guī)律和分布情況，在研究某一學科或技術領域的信息全貌、熱點主題、研究前沿和發(fā)展歷程方面具有優(yōu)勢和準確性[3]。與傳統(tǒng)文獻梳理分析相比，這種文獻計量方法顯示出數(shù)據(jù)全面、客觀的優(yōu)點[4]。因此，本文使用Citespace可視化研究工具和CNKI的計量可視化分析功能，對近二十多年的中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化研究文獻進行發(fā)文量、學科分布、作者、機構、關鍵詞等各方面進行統(tǒng)計分析，從而探索中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化研究的結構特征，研究當前的熱點前沿主題和發(fā)展趨勢，并為未來的研究提供參考。

為了全面展示近二十多年來中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化領域研究的發(fā)展特點和研究熱點，本研究選擇了CNKI的學術期刊總庫進行檢索。CNKI是中國最大的中文數(shù)據(jù)庫，幾乎涵蓋了所有學科的收錄內容，并且涵蓋了90%以上的核心期刊[5]。為確保分析結果的權威性和代表性，所使用的文獻來源只限于“CSSCI”，其他檢索條件包括以“中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化”為主題進行檢索，檢索方式為“精確”，檢索時間為1998年至2023年9月6日，檢索文獻合計2044篇。人工剔除信息缺失的文獻后，最后得到有效文獻1986篇。

三、數(shù)據(jù)分析與圖譜解讀

（一）年發(fā)表基本情況

通過統(tǒng)計發(fā)表的文章數(shù)量及其隨時間的變化，我們能夠在一定程度上了解該學科或領域的發(fā)展階段和趨勢[6]。中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化的研究始于1998年吳野對優(yōu)秀文化傳統(tǒng)與建設社會主義文化關系的重要研究，之后中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化研究逐漸成為中國研究者的焦點。關于我國中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化的發(fā)文量逐年增加，根據(jù)文章數(shù)量和增長率，我們將該研究分為3個階段：1998-2011年為起步探索階段，這一時期的研究相對較少，年平均發(fā)文量為7篇；2012-2016年為快速增長階段，年平均發(fā)文量為67篇，最高發(fā)文量為125篇，出現(xiàn)在2015年；2017年至今為爆發(fā)增長階段，年平均發(fā)文量為227篇，最高發(fā)文量出現(xiàn)在2022年，為317篇；2023年系統(tǒng)預測發(fā)文量為307篇。因此，在這一大趨勢下，可以預計未來五年甚至更長一段時間內中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化仍然是學者們關注的重點。

通過對主題或領域的研究文獻來源期刊行統(tǒng)計分析，研究人員可以確定自己的研究方向[3]。統(tǒng)計中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化研究文獻來源期刊后發(fā)現(xiàn)，發(fā)文量排名前五位的期刊分別是人民論壇（115篇）、學校黨建與思想教育（105篇）、中國高等教育（63篇）、思想教育研究（54篇）、思想理論教育導刊（51篇），這五個期刊的發(fā)文量合計占總發(fā)文量的40.32%。說明在過去的20多年間，中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化研究文獻的發(fā)表比較集中在意識形態(tài)導向類期刊。

（二）作者合作圖譜分析

作者是真正的知識輸出者，對于快速審查學科的歷史和追蹤學科的最新發(fā)展，了解學科領域主要貢獻作者至關重要。通過作者共現(xiàn)分析，可以幫助我們辨別出某領域的核心作者以及作者之間的合作強度。在發(fā)文數(shù)量方面、發(fā)文數(shù)量多的節(jié)點表示為節(jié)點的大小較大，反之則為節(jié)點較小。而在合作情況方面，作者之間的合作情況較為緊密的連線表示為連線較粗，合作較少的情況則為連線較細。發(fā)文時間的顏色深淺表示發(fā)文時間的早晚，反之則發(fā)文時間越早。

本文基于1998年至2023年間的出版物，按照年份切片生成了作者合作網(wǎng)絡知識圖譜（見圖1），包含420個節(jié)點，53條連線，網(wǎng)絡密度顯示0.0006。說明網(wǎng)絡密度較低，各節(jié)點彼此之間聯(lián)系較少，分布分散。從圖1可以分析出，在所有節(jié)點中，有四個明顯較大的節(jié)點，分別是陳澤環(huán)（7篇）、本刊編輯部（6篇）、丁奕然（5篇）和周向軍（5篇）。進一步分析圖1可知，只有一個明顯的作者群體，由任俊華、LuoYan和ZhuYihua組成，三人于2022年共同發(fā)表了題為《中華文化和合思想的時代基因》的論文，論述了中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化從天、地、人“三才”整體、聯(lián)系、和諧的“和合”理念，探討生態(tài)保護、世界和平、德行良知的時代主題。此外，還有一些合作團隊，如于建福、于超團隊和趙增彥、張佳團隊等，但只有一條連線未形成閉合的網(wǎng)絡結構，合作力量較弱。同時，潘懋元等人較早對中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化進行了研究，而王育濟、葉小文、段鵬和李萌等則代表著新生力量?？傮w來看，可以發(fā)現(xiàn)很多節(jié)點都是獨立存在的，各個團隊之間也沒有網(wǎng)絡連接。因此，中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化研究領域的作者間學術合作還有很大的不足，大部分研究還處于各自探索階段，還未形成成熟的學術團隊群，中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化的研究仍處于比較分散的狀態(tài)。

本文根據(jù)普萊斯定律對核心作者的界定進一步分析。主題相同時，半數(shù)以上的作者撰寫了論文總量的一半以上，而這個作者群的數(shù)量可以由下面的公式得出，即當M=0.749時，可以使用最高產(chǎn)作者發(fā)表論文次數(shù)Nmax的平方根來代替作者總數(shù)。也就是說，發(fā)表2篇及以上文獻的作者可以被認為是該領域的高產(chǎn)作者和核心作者，通過統(tǒng)計分析1986篇文獻中的作者情況，我們發(fā)現(xiàn)共有107名作者發(fā)表2篇及以上文獻。因此，按照定律規(guī)定，107名作者是關于中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化的論文的高產(chǎn)和核心作者，這些核心作者共發(fā)表了256篇論文，占總文獻數(shù)量的12.9%。根據(jù)普萊斯定律，占本主題論文總數(shù)量的一半以上的論文都應該是核心作者撰寫。然而，107名核心作者的發(fā)文遠遠低于普萊斯定律所規(guī)定的50%標準，占比只有12.9%。因此，可以說中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化研究領域尚未形成真正意義上的核心作者群。

（三）機構合作圖譜分析

從事學科研究的有組織機構是文獻的主要來源。通過對研究機構的可視化分析，我們可以了解到領域內專業(yè)機構的分布以及主要貢獻機構。機構的知識圖譜展示方式與作者的一致。圖2中展示了410個節(jié)點和92條連線，網(wǎng)絡密度為0.0011。連線相關內容可以看出，機構之間的聯(lián)系較作者更為多樣。通過對圖2的分析可以得知，節(jié)點最大的是山東大學馬克思主義學院，發(fā)表了29篇論文；其次是中國人民大學馬克思主義學院，發(fā)表了26篇論文，緊隨其后的是武漢大學馬克思主義學院，發(fā)表了23篇論文；排名第4和第5的分別是東北師范大學馬克思主義學院發(fā)表了16篇論文和北京大學馬克思主義學院發(fā)表了15篇論文。發(fā)表論文數(shù)量排名前10的學科機構均為各大學的馬克思主義學院，由此可知，對于中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化的研究力量相對集中。此外，從圖2中可以清晰地看到連線較為集中的分布在以中國人民大學馬克思主義學院和北京大學馬克思主義學院為中心的北京地區(qū)的各大學馬克思主義學院，且形成了閉合的交互網(wǎng)絡。由此可知，對于中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化的研究位于首都的各高校之間形成了比較成熟的合作交流，并且這種合作具有明顯的地域特征。盡管山東大學馬克思主義學院和武漢大學馬克思主義學院在研究成果上相對突出，但仍處于孤軍奮戰(zhàn)的狀態(tài)。為了在中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化研究中取得更豐碩的成果，學科機構之間的交流合作也應該突破地域限制。

（四）熱點分析

通過關鍵詞可以迅速了解文章研究的主要內容。關鍵詞作為文章核心，是研究方向的精髓，包含了研究要點。通過分析關鍵詞，我們能抓住研究的熱點，利用CiteSpace的關鍵詞共現(xiàn)和聚類分析功能，能更深入地挖掘研究領域的熱點，為學術研究提供寶貴參考[8]。

本文通過Citespace軟件、使用關鍵詞作為節(jié)點類型的共現(xiàn)詞分析方法，可以識別研究熱點。時間設置為1998年至2023年，每個時間單位為1，剪裁方式是Pathfinder，選取對象數(shù)據(jù)是Top50，連線有750條，節(jié)點有541個（見圖3）。節(jié)點大小表示頻次的高低，頻次越高節(jié)點越大，頻次越低節(jié)點越小。從圖3可知，排名前5的關鍵詞為傳統(tǒng)文化、文化自信、中華民族、習近平和中華文化。然而，頻率和中心性不成正相關，在確定研究熱點時，并不是所有高頻關鍵詞的中心度都是高的，因此，不能單純依靠高頻關鍵詞。一般在Citespace軟件中，關鍵詞詞頻知識圖譜的轉折點都是由中心度高的關鍵詞（Centrality≥0.1）所代表。這些關鍵詞是由中心度高的關鍵詞（Centrality≥0.1）來代表。因此，在某種程度上也代表了研究熱點，通過歸納整理，排名前5的關鍵詞為民族精神（0.49）、中華民族（0.36）、傳統(tǒng)文化（0.26）、中國夢和精神家園。因此，傳統(tǒng)文化和中華民族是主要的研究熱點。

（五）前沿分析

為了明確研究方向，了解研究前沿至關重要，它旨在識別新出現(xiàn)的動態(tài)概念主題及在特定領域存在的潛在研究問題。為了達到這個目標，關鍵詞聚類圖譜是一個強大的工具，它可以總結關鍵詞節(jié)點之間的相似性，并通過數(shù)據(jù)分析將具有明顯共現(xiàn)關系的節(jié)點聚合在一起，準確描繪出研究前沿的重點。

關鍵詞聚類分析是在共現(xiàn)分析基礎上，使用聚類統(tǒng)計學方法將共現(xiàn)網(wǎng)絡關系簡化為少量聚類過程。本文采用Citespace軟件對關鍵詞進行聚類分析，共生成16個聚類（見圖4），基本上代表了當前中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化研究的前沿主題。一般認為，Mean Silhouette得分可用于衡量整個網(wǎng)絡的平均同質性，得分越接近1，同質性越高，而Modularity Q > 0.3則意味著網(wǎng)絡圖結構顯著性。從圖4可以看出，Silhouette=0.97，Modularity Q=0.8912，聚類結果顯著且可靠，可以認為聚類結果是合理的。因此，研究的前沿主題主要包含傳統(tǒng)文化、中華民族、當代價值、習近平、中國特色、傳承發(fā)展、傳承、大學生、中華文化、立德樹人、文化自信、實踐路徑、新時代、文化建設、鄉(xiāng)賢文化、優(yōu)秀傳統(tǒng)等。

四、總結與展望

通過對1998-2023年CNKI數(shù)據(jù)庫中的中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化研究文獻進行全面分析發(fā)現(xiàn)：首先，從文獻發(fā)表情況來看，1998-2011年可視為中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化研究的起步探索階段，2012-2016年是快速發(fā)展階段，而自2017年起至今，該領域正處于爆發(fā)式發(fā)展階段。其次，關于作者和機構合作情況，中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化研究者間合作不緊密，且多數(shù)作者在研究上缺乏持久性。相比之下，各機構之間的合作較為密切，主要集中在北京區(qū)域，呈現(xiàn)出明顯的地理特征。最后，關于關鍵詞共現(xiàn)分布和聚類圖的情況看，中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化的研究集中在傳統(tǒng)文化方面，研究熱點廣泛，涵蓋了多個主題，這表明研究者對中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化的學術興趣非常豐富和多元化。

因此，在未來的中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化研究中，需加強作者和機構間的合作交流，形成更多的閉環(huán)式合作群體，以實現(xiàn)對中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化更深入、持久的研究。此外，需突破地域限制，深化中央與地方機構之間的合作與溝通，以確保中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化研究的全面有效性。在已有研究熱點的基礎上，還可適度擴大研究領域和學科范圍，實現(xiàn)跨學科的互助研究，以更好地實現(xiàn)中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化的創(chuàng)造性轉化和創(chuàng)新性發(fā)展。例如，將中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化研究與外語教學融合，將為雙方提供全新的研究視角，并帶來全新的研究思路。

參考文獻：

[1]卓悅.淺析儒家思想中傳統(tǒng)文化的傳承與發(fā)展[J].漢字文化，2023（18）：43-45.

[2]黃利，于煥生，何丹，等.國內碳匯研究進展與前沿動態(tài)追蹤——基于CNKI期刊文獻的可視化分析[J].林業(yè)經(jīng)濟，2020，04（04）：46-55.

[3]金勝昔，林正軍.國際轉喻研究動態(tài)的科學知識圖譜分析（2007-2016）[J].外語研究，2017，34（03）：18-23．

[4]侯劍華，胡志剛．CiteSpace軟件應用研究的回顧與展望[J].現(xiàn)代情報，2013，33（04）：99-103．

[5]郭雅欣，范振強.中國轉喻研究的發(fā)展趨勢與前沿動態(tài)——基于可視化技術的科學知識圖譜分析[J].廣東外語外貿大學學報，2019，30（01）：81-88．

[6]吳悅，李朝旭.中國空間隱喻研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢——基于CiteSpace的知識圖譜分析[J].心理學探新，2020，40（04）：302-308.

作者簡介：

楊志遠（1988.8-），女，漢族，山東濟寧人，研究生，青島恒星科技學院講師，研究方向：傳統(tǒng)文化的國際傳播、韓語語言學。