張紫燕，蘇 飛

（浙江工商大學(xué)旅游與城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)院，杭州 310018）

在新一輪技術(shù)革命和鄉(xiāng)村振興的推動(dòng)下，鄉(xiāng)村已經(jīng)向數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)。黨和國(guó)家高度重視鄉(xiāng)村建設(shè)，2018 年1 月，中共中央、國(guó)務(wù)院頒布的《關(guān)于實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的意見》提出要實(shí)施數(shù)字鄉(xiāng)村戰(zhàn)略，彌合城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝。2019 年5 月，中共中央、國(guó)務(wù)院辦公廳印發(fā)《數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展戰(zhàn)略綱要》，明確指出數(shù)字技術(shù)在鄉(xiāng)村的應(yīng)用是鄉(xiāng)村發(fā)展的重要一環(huán)，既是鄉(xiāng)村振興的重要舉措，也是建設(shè)數(shù)字中國(guó)的重要方面。數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)在全國(guó)掀起浪潮，有關(guān)數(shù)字鄉(xiāng)村的研究迅速增加，學(xué)者也針對(duì)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)背景下的路徑探索、發(fā)展困境等展開研究。數(shù)字鄉(xiāng)村研究方興未艾，但缺乏關(guān)于數(shù)字鄉(xiāng)村主題的系統(tǒng)性回顧，學(xué)者基于CiteSpace 軟件分析國(guó)內(nèi)數(shù)字鄉(xiāng)村的研究熱點(diǎn)和發(fā)展態(tài)勢(shì)，但缺少關(guān)于國(guó)外數(shù)字鄉(xiāng)村主題的系統(tǒng)研究?；诖耍狙芯炕?010—2022 年中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)和Web of Science 核心集數(shù)據(jù)庫(kù)的文獻(xiàn)，利用CiteSpace 軟件對(duì)數(shù)字鄉(xiāng)村主題文獻(xiàn)進(jìn)行梳理，以了解國(guó)內(nèi)外關(guān)于數(shù)字鄉(xiāng)村的研究情況和發(fā)展脈絡(luò)，對(duì)推進(jìn)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)具有重要的參考意義。

1 數(shù)據(jù)與研究方法

本研究的中文研究數(shù)據(jù)主要來(lái)源于中國(guó)知網(wǎng)（CNKI），以數(shù)字鄉(xiāng)村為主題詞進(jìn)行主題檢索，時(shí)間段為2010—2022 年，檢索時(shí)間為2023 年1 月10日，文獻(xiàn)類型為期刊，包括SCI 來(lái)源期刊、北大核心、CSSCI 和CSCD，經(jīng)過(guò)人工篩選，得到有效文獻(xiàn)399篇。外文研究數(shù)據(jù)來(lái)源于Web of Science（以下簡(jiǎn)稱WOS）核心數(shù)據(jù)庫(kù)，其由美國(guó)科技信息所（Institution for scientific information，ISI）基于web 開發(fā)的大型綜合、多學(xué)科交叉的核心期刊引文索引數(shù)據(jù)庫(kù)。文獻(xiàn)檢索方式為TS=（digital rural OR digital village），檢索時(shí)間段為2010—2022 年，檢索時(shí)間為2023 年1 月10 日，語(yǔ)言為英語(yǔ)，文獻(xiàn)類型為article 和review，文獻(xiàn)信息包括作者、標(biāo)題、來(lái)源出版物、摘要和引用的參考文獻(xiàn)。通過(guò)人工篩選和文獻(xiàn)去重，得到有效文獻(xiàn)675 篇。

CiteSpace 是由Java 編程語(yǔ)言開發(fā)的一款文獻(xiàn)計(jì)量可視化軟件，結(jié)合了共引分析理論、尋徑網(wǎng)絡(luò)算法、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析等方法，通過(guò)知識(shí)圖譜能較好地揭示特定知識(shí)領(lǐng)域的發(fā)展動(dòng)態(tài)和演變趨勢(shì)等。本研究借助CiteSpace 軟件進(jìn)行可視化分析，繪制作者、機(jī)構(gòu)和關(guān)鍵詞的知識(shí)圖譜，以期反映數(shù)字鄉(xiāng)村主題的發(fā)展脈絡(luò)、研究熱點(diǎn)和研究前沿，為相關(guān)研究提供參考和借鑒。

2 結(jié)果與分析

2.1 國(guó)內(nèi)外發(fā)文量時(shí)序分析

根據(jù)WOS 數(shù)據(jù)庫(kù)和CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)于數(shù)字鄉(xiāng)村的年發(fā)文數(shù)量統(tǒng)計(jì)，繪制出年發(fā)文量趨勢(shì)，如圖1 所示，總體來(lái)看，國(guó)內(nèi)外有關(guān)數(shù)字鄉(xiāng)村的研究呈增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，國(guó)外在前期發(fā)文量高于國(guó)內(nèi)，但在后期的發(fā)文量和發(fā)展后勁不如國(guó)內(nèi)。中文文獻(xiàn)發(fā)文趨勢(shì)可分為2個(gè)階段，2010—2017 年為基礎(chǔ)階段，有關(guān)數(shù)字鄉(xiāng)村的研究很少，關(guān)注度不高。2018—2022 年為快速增長(zhǎng)階段，隨著國(guó)家對(duì)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的重視和相關(guān)政策的推出，國(guó)內(nèi)有關(guān)數(shù)字鄉(xiāng)村主題的發(fā)文量迅速增加，數(shù)字鄉(xiāng)村研究成為一大熱點(diǎn)。外文文獻(xiàn)發(fā)文趨勢(shì)也大致劃分為2 個(gè)階段，2010—2017 年為基礎(chǔ)階段，有一定量關(guān)于數(shù)字鄉(xiāng)村的研究，但總體較少，以探索和積累為主。2018—2022 年為增長(zhǎng)階段，國(guó)外對(duì)數(shù)字鄉(xiāng)村的研究重視度提高，發(fā)文量迅速增加。

圖1 2010—2022 年數(shù)字鄉(xiāng)村研究的國(guó)內(nèi)外發(fā)文量

2.2 核心作者與機(jī)構(gòu)分析

本研究將發(fā)文量在3 篇以上的作者認(rèn)為是核心作者，核心作者在研究領(lǐng)域中有著舉足輕重的影響。中文文獻(xiàn)的發(fā)文作者總計(jì)有145 位，核心作者有10位，發(fā)文數(shù)量靠前的學(xué)者依次為沈費(fèi)偉（11 篇）、蘇嵐嵐（6 篇）、崔凱（5 篇）、彭艷玲（（5 篇）等。根據(jù)CiteSpace 生成的作者網(wǎng)絡(luò)共現(xiàn)圖譜（圖2），有58 條連線，網(wǎng)絡(luò)密度為0.005 6，其中連線代表作者之間的合作關(guān)系，表明作者之間的合作并不顯著，多偏向于獨(dú)立研究。外文文獻(xiàn)的發(fā)文作者總計(jì)有363 位，核心作者有6 位，比國(guó)內(nèi)少，依次為Khorshed 和John均累計(jì)發(fā)表4 篇，Wilfried、Teresa、Mark 和Claire 均累計(jì)發(fā)表3 篇，連線有280 條，但網(wǎng)絡(luò)密度僅為0.004 3，說(shuō)明國(guó)外作者之間存在一定的合作關(guān)系，但總體的合作較分散。

圖2 作者網(wǎng)絡(luò)共現(xiàn)圖譜

根據(jù)文獻(xiàn)機(jī)構(gòu)合作圖譜（圖3）的結(jié)果，共有132個(gè)中文文獻(xiàn)機(jī)構(gòu)參與了數(shù)字鄉(xiāng)村主題的研究，發(fā)文量較多的機(jī)構(gòu)依據(jù)發(fā)文量從多到少依次為杭州師范大學(xué)公共管理學(xué)院（12 篇）、中國(guó)社會(huì)科學(xué)院農(nóng)村發(fā)展研究所（9 篇）、安徽大學(xué)社會(huì)與政治學(xué)院（7 篇）、湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)公共管理與法學(xué)學(xué)院（7 篇）、中國(guó)人民大學(xué)社會(huì)學(xué)理論與方法研究中心（6 篇）。發(fā)文機(jī)構(gòu)主要集中在高校和研究所，以社會(huì)學(xué)、管理學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)為方向的高校更是發(fā)文的主力軍，各機(jī)構(gòu)之間的連線僅有42 條，網(wǎng)絡(luò)密度為0.004 9，說(shuō)明機(jī)構(gòu)之間的合作較少。參與數(shù)字鄉(xiāng)村研究的外文文獻(xiàn)機(jī)構(gòu)有355 個(gè)，發(fā)文量較多的機(jī)構(gòu)依據(jù)發(fā)文量從多到少依次為為阿伯丁大學(xué)（16 篇）、北京大學(xué)（11 篇）和中國(guó)科學(xué)院（7 篇），主要研究力量也為各高校和研究所，從研究機(jī)構(gòu)的合作網(wǎng)絡(luò)來(lái)看，有263 條連線，網(wǎng)絡(luò)密度為0.004 7，可見各機(jī)構(gòu)之間雖然存在一定的合作關(guān)系，但合作并不緊密，并未形成真正意義上的合作關(guān)系。

圖3 文獻(xiàn)機(jī)構(gòu)合作共現(xiàn)圖譜

2.3 高被引文獻(xiàn)分析

中文被引頻次較高的文獻(xiàn)如表1 所示，主要來(lái)源于農(nóng)業(yè)、政策、社會(huì)學(xué)等領(lǐng)域，研究方向大多聚焦于鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)的路徑探索，可見數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)是中國(guó)的研究熱點(diǎn)。引用頻次最高的文獻(xiàn)是夏顯力等［1］發(fā)表的《農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展：數(shù)字賦能與實(shí)現(xiàn)路徑》，研究發(fā)現(xiàn)，在數(shù)字技術(shù)依托下的數(shù)字鄉(xiāng)村能為農(nóng)業(yè)發(fā)展提供新動(dòng)力，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。外文高被引的文獻(xiàn)主要來(lái)源于信息科學(xué)、電信通信、農(nóng)業(yè)政策、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境科學(xué)等類型期刊，研究領(lǐng)域廣闊，研究方向主要為數(shù)字鴻溝、信息和電信技術(shù)在農(nóng)村地區(qū)的應(yīng)用等方面，外文高被引文獻(xiàn)排名前5 的結(jié)果如表2 所示，引用頻次最高的文獻(xiàn)是關(guān)于數(shù)字鴻溝的影響因素探究。

表1 國(guó)內(nèi)數(shù)字鄉(xiāng)村研究高被引文獻(xiàn)

2.4 國(guó)內(nèi)外數(shù)字鄉(xiāng)村研究熱點(diǎn)分析

2.4.1 國(guó)內(nèi)數(shù)字鄉(xiāng)村研究熱點(diǎn)分析 關(guān)鍵詞是對(duì)論文研究主題的重點(diǎn)提煉，可以很好地反映論文的主要研究方向。對(duì)關(guān)鍵詞的分析有助于進(jìn)一步了解該領(lǐng)域的研究前沿、研究熱點(diǎn)和研究技術(shù)等。在CiteSpace 運(yùn)用尋徑網(wǎng)絡(luò)算法和修剪關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)，得到中文文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜，結(jié)果顯示，共有243 個(gè)節(jié)點(diǎn)、375 條節(jié)點(diǎn)連線，其中網(wǎng)絡(luò)密度為0.012 8，聚類平均輪廓值達(dá)0.751 8，聚類模塊值達(dá)0.926 6，即Q值與S值均能滿足聚類要求，表明聚類效果良好、可信度較高。

從關(guān)鍵詞頻次來(lái)看，共有14 個(gè)關(guān)鍵詞的頻次高于10，其中數(shù)字鄉(xiāng)村頻數(shù)最高，達(dá)181 次，為最核心的關(guān)鍵詞，其他高頻關(guān)鍵詞降序排序，位于前10 的依次為數(shù)字鄉(xiāng)村（181 次）、鄉(xiāng)村振興（156 次）、鄉(xiāng)村治理（39 次）、數(shù)字經(jīng)濟(jì)（35 次）、數(shù)字普惠金融（24次）、數(shù)字技術(shù)（24 次）、數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)（22 次）、數(shù)字賦能（18 次）、數(shù)字治理（17 次）、數(shù)字農(nóng)業(yè)（10 次）?？梢?，隨著相關(guān)政策的推出，學(xué)者對(duì)數(shù)字鄉(xiāng)村的關(guān)注度越來(lái)越高，數(shù)字鄉(xiāng)村研究成為一大重點(diǎn)，隨著研究的加深，數(shù)字主題類的研究也相繼涌現(xiàn)，對(duì)數(shù)字鄉(xiāng)村的建設(shè)內(nèi)容不斷細(xì)化拓展［2］，數(shù)字技術(shù)在鄉(xiāng)村的各領(lǐng)域得到應(yīng)用實(shí)踐。

在關(guān)鍵詞共線的基礎(chǔ)上，采用對(duì)數(shù)似然算法（LLR）繪制數(shù)字鄉(xiāng)村研究的關(guān)鍵詞聚類（圖4），從關(guān)鍵詞聚類結(jié)果來(lái)看，共有12 個(gè)聚類，從大到小依次為數(shù)字鄉(xiāng)村、鄉(xiāng)村治理、鄉(xiāng)村振興、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字技術(shù)、數(shù)字農(nóng)業(yè)、數(shù)字普惠金融、鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略、數(shù)字傳播、信息規(guī)避行為、鄉(xiāng)村權(quán)力關(guān)系、鄉(xiāng)村旅游。最大的聚類標(biāo)簽為“數(shù)字鄉(xiāng)村”（聚類0），該聚類下主要關(guān)注數(shù)字技術(shù)在鄉(xiāng)村各方面的應(yīng)用推廣，如農(nóng)村電商、數(shù)字治理、數(shù)字金融、數(shù)字農(nóng)業(yè)等?！班l(xiāng)村治理”（聚類1）囊括內(nèi)容也較多，主要涉及“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代下鄉(xiāng)村的治理模式、鄉(xiāng)村智治、公共服務(wù)等問(wèn)題。“鄉(xiāng)村振興”（聚類2）涵蓋貧困地區(qū)、脫貧攻堅(jiān)、“三農(nóng)”等議題。總體而言，國(guó)內(nèi)對(duì)數(shù)字鄉(xiāng)村的研究豐富多樣，研究重點(diǎn)隨著政策導(dǎo)向而轉(zhuǎn)變，相關(guān)衍生范圍逐步擴(kuò)大，研究?jī)?nèi)容不斷深入。

圖4 中文文獻(xiàn)關(guān)鍵詞聚類

關(guān)鍵詞突現(xiàn)是指關(guān)鍵詞在某段時(shí)間其頻次變化劇烈，對(duì)其分析有助于了解該領(lǐng)域各時(shí)間段內(nèi)備受關(guān)注的研究熱點(diǎn)和研究前沿［3］。運(yùn)用CiteSpace 軟件的“Burstness”功能進(jìn)行突現(xiàn)詞計(jì)算，結(jié)果如表3所示，“服務(wù)模式”和“農(nóng)村信息化”的突現(xiàn)時(shí)間段為2014—2020 年，隨著鄉(xiāng)村逐漸受到數(shù)字化浪潮影響，鄉(xiāng)村服務(wù)問(wèn)題受到關(guān)注，農(nóng)村信息化使鄉(xiāng)村傳統(tǒng)服務(wù)模式發(fā)生改變，出現(xiàn)新型鄉(xiāng)村服務(wù)?！班l(xiāng)村振興戰(zhàn)略”的突現(xiàn)時(shí)間段為2018—2020 年，主要受到政策的影響，數(shù)字鄉(xiāng)村研究熱點(diǎn)因而發(fā)生轉(zhuǎn)變?！皵?shù)字傳播”“新媒介賦權(quán)”和“農(nóng)業(yè)”的突現(xiàn)時(shí)間集中于2019 年，數(shù)字鄉(xiāng)村的研究范圍逐漸拓展。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)傳播結(jié)構(gòu)的影響深入，在新媒介賦能下，鄉(xiāng)村地區(qū)的傳播方式逐漸向多層次、多面向轉(zhuǎn)變。農(nóng)業(yè)也是當(dāng)時(shí)的研究前沿，數(shù)字農(nóng)業(yè)是推動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要途徑，農(nóng)村地區(qū)數(shù)字農(nóng)業(yè)的應(yīng)用推廣和高質(zhì)量發(fā)展是研究焦點(diǎn)?！肮卜?wù)”和“互聯(lián)網(wǎng)+”的突現(xiàn)時(shí)間段為2019—2020 年，“互聯(lián)網(wǎng)+”模式在鄉(xiāng)村的推廣，有助于樹立“以人為本”的理念，促進(jìn)公共服務(wù)的現(xiàn)代高效?！班l(xiāng)村文化”“農(nóng)家書屋”和“數(shù)字媒體藝術(shù)”的突現(xiàn)時(shí)間段為2020—2022 年，可見數(shù)字鄉(xiāng)村不僅是鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)、治理體系的數(shù)字化，更是包含鄉(xiāng)村社會(huì)結(jié)構(gòu)和社會(huì)關(guān)系的重構(gòu)［4］，這涉及鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)、文化的各方面，在社會(huì)信息化、智能化不斷加快的背景下，以數(shù)字媒體和數(shù)字技術(shù)推動(dòng)鄉(xiāng)村文化建設(shè)，是推動(dòng)鄉(xiāng)村文化繁榮的重要抓手。

表3 國(guó)內(nèi)數(shù)字鄉(xiāng)村研究突現(xiàn)詞

2.4.2 國(guó)外數(shù)字鄉(xiāng)村研究熱點(diǎn)分析 外文文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞聚類顯示，總計(jì)有394 個(gè)節(jié)點(diǎn)、1 182 條節(jié)點(diǎn)連線，其中網(wǎng)絡(luò)密度為0.015 3，聚類平均輪廓值達(dá)0.514 7，聚類模塊值達(dá)0.787 0，表明聚類效果良好，解釋度高。

從國(guó)外數(shù)字鄉(xiāng)村高頻關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)（表4）來(lái)看，總計(jì)有19 個(gè)關(guān)鍵詞的頻次高于20，較高的關(guān)鍵詞依次為數(shù)字鴻溝（digital divide）、科技（technology）、互聯(lián)網(wǎng)（internet）、影響（impact）、接入（access）、信息（information）等。大致可以判斷國(guó)外對(duì)數(shù)字鄉(xiāng)村的研究主要集中于數(shù)字鴻溝、農(nóng)村科技、互聯(lián)網(wǎng)的接入以及帶給農(nóng)村的一系列影響等，有關(guān)數(shù)字鄉(xiāng)村的研究領(lǐng)域較廣，研究題材豐富多樣。

表4 國(guó)外數(shù)字鄉(xiāng)村高頻關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)

從外文文獻(xiàn)關(guān)鍵詞的聚類結(jié)果（圖5）來(lái)看，共有10 個(gè)聚類，依次包括digital divide、rural area、digital financial inclusion、rural China、digital technologies、urban-rural income gap、digital exclusion、new landscape、rural India、mobile phone use。最大的聚類為數(shù)字鴻溝（digital divide），主要囊括智慧鄉(xiāng)村、智慧城市、不平等、數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)、可持續(xù)發(fā)展、實(shí)施和政策等主題。其次為鄉(xiāng)村地區(qū)（rural area），包含信息與通信技術(shù)（Information and communication technology，ICT）、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字地理、電子商務(wù)、系統(tǒng)、管理等內(nèi)容。數(shù)字鄉(xiāng)村主要圍繞鄉(xiāng)村建設(shè)展開，隨著研究的深入，數(shù)字鄉(xiāng)村的實(shí)踐內(nèi)容在鄉(xiāng)村得到具體應(yīng)用研究，包括鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)、管理、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等領(lǐng)域。第三大聚類為數(shù)字普惠金融（digital financial inclusion），包含數(shù)字金融、發(fā)展不平等、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、脫貧等議題，針對(duì)數(shù)字普惠金融給鄉(xiāng)村建設(shè)發(fā)展帶來(lái)的影響展開分析。其他聚類的研究?jī)?nèi)容也較豐富，包括數(shù)字技術(shù)應(yīng)用下社會(huì)資本和文化資本的轉(zhuǎn)變，數(shù)字普惠金融帶給不同群體的影響［5］等。

圖5 外文文獻(xiàn)關(guān)鍵詞聚類

從國(guó)外數(shù)字鄉(xiāng)村研究突現(xiàn)詞結(jié)果（表5）來(lái)看，“數(shù)字鴻溝”（digital divide）的突現(xiàn)時(shí)間段為2010—2015 年，學(xué)術(shù)界對(duì)數(shù)字鴻溝的關(guān)注時(shí)間較早，研究時(shí)間也較長(zhǎng)，并取得一定的研究成果，包括對(duì)不同地區(qū)、不同視角展開下的數(shù)字鴻溝研究以及相關(guān)人員、技術(shù)［6］等的投入對(duì)減輕數(shù)字鴻溝現(xiàn)象的探索等?！靶詣e”（gender）的突現(xiàn)時(shí)間段為2012—2014 年，主要研究群體為女性，研究?jī)?nèi)容涉及數(shù)字技術(shù)在農(nóng)村的應(yīng)用推廣后對(duì)農(nóng)村女性帶來(lái)的相關(guān)影響，如提到隨著技術(shù)在農(nóng)村地區(qū)的傳播，幫助婦女參與農(nóng)業(yè)家庭生產(chǎn)，數(shù)字賦予她們?cè)诠ぷ魃系臋?quán)力和價(jià)值［7］?！捌毡榉?wù)”（universal service）的突 現(xiàn)時(shí)間段為2012—2013 年，主要偏向信息通信技術(shù)在農(nóng)村地區(qū)的應(yīng)用給當(dāng)?shù)貛?lái)的便利服務(wù)?！鞍l(fā)展中國(guó)家”（developing country）的突現(xiàn)時(shí)間段為2014—2019 年，學(xué)術(shù)界對(duì)此的關(guān)注度較高，關(guān)注時(shí)間也較長(zhǎng)，研究重點(diǎn)偏向數(shù)字鴻溝、數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)給發(fā)展中國(guó)家?guī)?lái)的影響探究?！吧缃幻襟w”（social media）、“網(wǎng)絡(luò)”（network）、“傳播”（diffusion）和“移動(dòng)電話”（mobile phone）的突現(xiàn)時(shí)間自2016 年開始，主要偏向社交媒體等一系列數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用對(duì)農(nóng)村群體日常生活行為的分析。2018 年的突現(xiàn)關(guān)鍵詞轉(zhuǎn)向“智慧城市”（smart city）和“介入”（intervention），通過(guò)對(duì)智慧城市建設(shè)模式的探究，分析鄉(xiāng)村地區(qū)智能化、數(shù)字化的可行性和實(shí)施策略。“信息與通信技術(shù)”（information and communication technology）的突現(xiàn)時(shí)間段為2019—2020 年，主要是關(guān)于ICT 在農(nóng)村地區(qū)應(yīng)用推廣的阻礙因素以及ICT 帶給農(nóng)村地區(qū)的影響［8］。2020 年的突現(xiàn)關(guān)鍵詞主要為“寬帶”（broad band）和“年輕群體”（young people），隨著信息技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，數(shù)字資源給農(nóng)村年輕群體帶來(lái)較大好處，具體體現(xiàn)在身心健康［9］、數(shù)字素質(zhì)培養(yǎng)和就業(yè)方面?！熬W(wǎng)絡(luò)”（online）的突現(xiàn)時(shí)間段為2021—2022 年，針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)普及給農(nóng)村居民生活上帶來(lái)的改變，主要包括社交、醫(yī)療和教育。

表5 國(guó)外數(shù)字鄉(xiāng)村研究突現(xiàn)詞

3 國(guó)內(nèi)外數(shù)字鄉(xiāng)村研究主題對(duì)比分析

根據(jù)前文的分析，可知國(guó)內(nèi)有關(guān)數(shù)字鄉(xiāng)村的研究主要集中于政治、經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域，研究視角豐富，研究層次深入。其中主要關(guān)注數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)，探討了數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的理論機(jī)制、現(xiàn)實(shí)困境、實(shí)施路徑、與其他領(lǐng)域的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展以及數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的影響因素。有大到國(guó)與國(guó)之間的對(duì)比分析［10］，也有小到聚焦地方個(gè)案［11］的分析。與其他領(lǐng)域的協(xié)調(diào)發(fā)展主要聚焦于經(jīng)濟(jì)、農(nóng)業(yè)、金融、流通業(yè)、旅游業(yè)［12］和農(nóng)村電商等鄉(xiāng)村各產(chǎn)業(yè)。關(guān)于數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)帶來(lái)的影響，學(xué)術(shù)界從不同角度進(jìn)行了探究，有定性分析也有定量分析，包括對(duì)農(nóng)村家庭消費(fèi)［13］、新型職業(yè)選擇［14］、農(nóng)村居民網(wǎng)購(gòu)［15］、產(chǎn)業(yè)發(fā)展［16］、農(nóng)業(yè)資源配置［17］、農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格［18］和糧食體系韌性［19］等，也有針對(duì)不同人群的研究，包括中老年人［20］和青年等。

數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)是實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興的必由之路，學(xué)者從數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的具體領(lǐng)域分析其與鄉(xiāng)村振興的關(guān)系，主要研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字農(nóng)業(yè)、數(shù)字普惠金融和數(shù)字文旅與鄉(xiāng)村振興的融合發(fā)展以及所帶來(lái)的影響評(píng)估。楊玉敬［21］運(yùn)用耦合協(xié)調(diào)度模型研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平及時(shí)空演化規(guī)律。何雷華等［22］基于中國(guó)30 個(gè)省市的面板數(shù)據(jù)，測(cè)算數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)和鄉(xiāng)村振興指數(shù)，就數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)鄉(xiāng)村振興的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)、作用機(jī)制和異質(zhì)性特征進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。

關(guān)于數(shù)字鄉(xiāng)村，學(xué)者主要研究治理、文化、服務(wù)具體的鄉(xiāng)村場(chǎng)景。關(guān)于鄉(xiāng)村治理，學(xué)者對(duì)其內(nèi)在機(jī)制、現(xiàn)實(shí)困境、優(yōu)化路徑展開研究，并從村民和政府等治理角色入手，提到要改革傳統(tǒng)鄉(xiāng)村管理模式，進(jìn)行數(shù)字賦能，將具體的數(shù)字技術(shù)與鄉(xiāng)村治理情境結(jié)合，充分發(fā)揮治理主體的能動(dòng)性。對(duì)鄉(xiāng)村文化的研究，主要結(jié)合數(shù)字傳播視角，充分挖掘鄉(xiāng)村文化資源，提高鄉(xiāng)村文化傳播廣度，促進(jìn)鄉(xiāng)村文化繁榮。關(guān)于服務(wù)則主要集中于模式的探索，以數(shù)字賦能為手段，以人為中心，真正推進(jìn)鄉(xiāng)村公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展。

國(guó)外對(duì)數(shù)字鄉(xiāng)村的研究比國(guó)內(nèi)所涉及的領(lǐng)域更豐富，不僅涉及政治、經(jīng)濟(jì)，還包含醫(yī)療、教育、通信等，在國(guó)內(nèi)對(duì)數(shù)字鄉(xiāng)村研究的基礎(chǔ)上更多關(guān)于數(shù)字鴻溝、數(shù)字醫(yī)療、農(nóng)村居民身心健康等主題的探討。關(guān)于數(shù)字鴻溝，國(guó)外學(xué)術(shù)界重點(diǎn)關(guān)注數(shù)字鴻溝現(xiàn)象在城鄉(xiāng)數(shù)字不平等背景下的具體表現(xiàn)形式，造成數(shù)字鴻溝的相關(guān)因素，如何消除或減輕數(shù)字鴻溝現(xiàn)象以及數(shù)字鴻溝所帶來(lái)的影響。部分學(xué)者研究中國(guó)省市數(shù)字發(fā)展指數(shù)，發(fā)現(xiàn)影響數(shù)字鴻溝的主要因素為居民收入、教育毛入學(xué)率等［23］。也有學(xué)者提倡通過(guò)實(shí)施家庭代際教育的項(xiàng)目以減輕數(shù)字鴻溝對(duì)農(nóng)村老年人的影響［24］。Prieger［25］探討了移動(dòng)寬帶所造成的數(shù)字鴻溝，發(fā)現(xiàn)雖然農(nóng)村地區(qū)移動(dòng)寬帶的普及率不如城市，但其帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益大大惠及農(nóng)村。Morris 等［26］研究了在新型冠狀病毒感染疫情背景下的數(shù)字鴻溝對(duì)中小企業(yè)運(yùn)營(yíng)能力的影響。信息通信技術(shù)則主要聚焦于其在農(nóng)村地區(qū)的推廣應(yīng)用研究。關(guān)于醫(yī)療領(lǐng)域，主要關(guān)注遠(yuǎn)程醫(yī)療、數(shù)字護(hù)理等由數(shù)字技術(shù)介入帶給農(nóng)村傳統(tǒng)醫(yī)療行業(yè)的轉(zhuǎn)變以及對(duì)農(nóng)村居民身心健康的影響。

4 小結(jié)

本研究選取中國(guó)知網(wǎng)和WOS 數(shù)據(jù)庫(kù)中有關(guān)數(shù)字鄉(xiāng)村主題的文獻(xiàn)，并運(yùn)用CiteSpace 軟件進(jìn)行可視化分析，得到以下結(jié)果。

1）從年發(fā)文量來(lái)看，國(guó)內(nèi)外對(duì)數(shù)字鄉(xiāng)村的研究自2018 年以來(lái)快速增長(zhǎng)，學(xué)術(shù)界對(duì)此的關(guān)注度逐漸提升。

2）通過(guò)對(duì)作者和機(jī)構(gòu)的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析，發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)外的作者合作較少，偏向于獨(dú)立研究。國(guó)內(nèi)外的研究機(jī)構(gòu)主要集中于高校和研究所，但它們之間的合作并不緊密。

3）通過(guò)對(duì)高被引文獻(xiàn)的分析，可知國(guó)內(nèi)研究方向主要為農(nóng)業(yè)、政策、社會(huì)學(xué)，國(guó)外研究偏向信息科學(xué)、電信通信、農(nóng)業(yè)政策、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境科學(xué)領(lǐng)域。

4）通過(guò)關(guān)鍵詞聚類分析，可知國(guó)內(nèi)研究重點(diǎn)為數(shù)字鄉(xiāng)村、鄉(xiāng)村振興和鄉(xiāng)村治理，國(guó)外的研究熱點(diǎn)主要為數(shù)字鴻溝、信息與通信技術(shù)和鄉(xiāng)村地區(qū)等領(lǐng)域。

5）根據(jù)國(guó)內(nèi)外數(shù)字鄉(xiāng)村研究主題對(duì)比分析，國(guó)內(nèi)的研究主題聚焦于政治、經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，而國(guó)外的研究主題較國(guó)內(nèi)更豐富，包括醫(yī)療、通信和教育等方向。

本研究還存在一定的不足之處，文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的獲取存在偏差，研究成果并不能完全反映國(guó)內(nèi)外的全部研究特征。因此在后續(xù)研究中應(yīng)注意數(shù)據(jù)的獲取方式，以期更科學(xué)、準(zhǔn)確地揭示國(guó)內(nèi)外數(shù)字鄉(xiāng)村的整體特征，為數(shù)字鄉(xiāng)村研究提供一定的參考和借鑒。