根據(jù)CNKI數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù),從兩個方面挖掘微博研究領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀。第一個方面,從CNKI中搜索微博為主題的文章,按照被引頻次排序,抽取微博研究領(lǐng)域排名前40的文獻,抽取其第一作者,共39名高被引作者為研究對象,使用社會網(wǎng)絡(luò)分析法(SNA)和多元統(tǒng)計分析法,運用UCINET軟件和SPSS軟件來分析作者之間的引證關(guān)系和共被引關(guān)聯(lián),使用社會網(wǎng)絡(luò)圖譜觀察作者之間的關(guān)系,使用網(wǎng)絡(luò)圖譜的密度分析來剖析作者之間的互相引用的頻度,使用點度中心度分析來挖掘處于中心的高被引作者,使用點度中心度分析獲到微博研究中承先啟后的作者,通過因子分析和聚類分析得到作者的學術(shù)團體。第二個方面,從CNKI摘取被引頻次排序前200名的微博研究領(lǐng)域的中文文獻的關(guān)鍵詞和32篇英文文獻的關(guān)鍵詞為研究對象,對關(guān)鍵詞進行詞頻分析,得到關(guān)鍵詞按照詞頻從大到小的排序,進行共現(xiàn)分析得到聯(lián)系緊密的關(guān)鍵詞,使用關(guān)鍵詞的共現(xiàn)矩陣進行社會網(wǎng)絡(luò)分析法分析得出關(guān)鍵詞的社會網(wǎng)絡(luò)圖譜,從中分析出微博的熱門研究領(lǐng)域,分析得出了四個梯度的微博研究領(lǐng)域的熱點話題,比較得出了中外文獻在微博研究領(lǐng)域的不同之處。通過本文的研究得出,微博研究領(lǐng)域中最大的研究熱點集合為...

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
內(nèi)容摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 選題背景
    1.2 選題意義
    1.3 研究內(nèi)容和創(chuàng)新點
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 創(chuàng)新點
第2章 文獻綜述
    2.1 國外研究前沿
    2.2 國內(nèi)研究前沿
第3章 基于兩種方法的高被引作者情況分析
    3.1 高被引作者數(shù)據(jù)獲取
        3.1.1 高被引作者的選擇
        3.1.2 數(shù)據(jù)整理并形成鄰接矩陣
    3.2 基于多元統(tǒng)計方法的分析結(jié)果
        3.2.1 高被引作者的因子分析
        3.2.2 高被引作者的聚類分析
    3.3 基于社會網(wǎng)絡(luò)分析法的分析結(jié)果
        3.3.1 高被引作者的網(wǎng)絡(luò)社群圖
        3.3.2 高被引作者的網(wǎng)絡(luò)圖譜密度分析
        3.3.3 高被引作者的點度中心度分析
        3.3.4 高被引作者的網(wǎng)絡(luò)圖譜中間中心度分析
第4章 提取關(guān)鍵詞研究
    4.1 獲取關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)
        4.1.1 搜集關(guān)鍵詞的數(shù)據(jù)
        4.1.2 處理數(shù)據(jù)
        4.1.3 關(guān)鍵詞詞頻分析
        4.1.4 關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析
    4.2 對關(guān)鍵字進行社會網(wǎng)絡(luò)分析法分析
        4.2.1 第—組數(shù)據(jù)的關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)圖譜
        4.2.2 第二組數(shù)據(jù)的關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)圖譜
        4.2.3 第三組數(shù)據(jù)的關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)圖譜
        4.2.4 第四組數(shù)據(jù)的關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)圖譜
        4.2.5 第五組數(shù)據(jù)的關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)圖譜
        4.2.6 五組關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)圖譜總結(jié)
第5章 結(jié)束語
    5.1 總結(jié)
    5.2 需改進的地方
附錄
參考文獻
后記



本文編號：3839205