论文基于共词聚类分析国外知识密集服务热点分析是关于热点分析方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关社会热点分析论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
〔摘 要〕以Web of Science中所有数据库2005-2014年的数据作为统计来源,对其进行计量分析,找出高频关键词,运用关键词共词分析,利用文献计量软件Bibexcel生成高频关键词共词矩阵,结合Netdraw绘制关键词网络可视图,借助SPSS进行聚类分析、多维尺度分析,探究高频关键词存在的内在联系,分析近十年来知识密集服务领域中的研究现状和发展趋势,以期为后续研究提供参考.
〔关键词〕知识密集服务；知识密集服务业；共词分析；社会网络分析；聚类分析
DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2015.08.005
〔中图分类号〕G250252〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2015）08-0022-06
1数据来源及研究方法
11数据来源
在Web of Science所有数据库中,以（主题等于“Knowledge Intensive Business Services”OR 主题等于“Knowledge Intensive Services”）为检索式,检索起始年限为2005年,终止年限为2014年,实施检索时间为2015年4月,进行精准匹配,总共检索出1 270篇相关文献,去除无关键词和重复文献,得到有效文献1 015篇.本文以这1 015篇文献为研究对象,抽取年代、关键词等字段,进行统计、可视化分析.
12数据研究方法
121关键词共词分析
关键词共词分析方法主要来源于较成熟的文献计量方法,从共被引和引文耦合概念中衍生出来,也就是说,当能够被用来表达某个专业领域研究趋势或者研究主题的两个关键词同时出现在同一篇文献中时,这两个关键词之间肯定存在着一定的内在关系,并且,两个关键词同时出现的次数越多,这种关系也就越密切,两者之间的距离也就越近.利用多元统计方法中的因子分析、聚类分析及多维尺度分析等,可以根据关键词中的距离,对知识密集服务领域研究中的重要关键词或主题词进行相应分类,从而归纳出研究热点、结构和和范式.
122社会网络分析
社会网络分析方法是在社会计量学中首次提出的,它是一种交叉学科,受多种学科的共同影响.社会网络分析主要思想是把社会结构看成一个网络,网络中的连线表示网络中各个成员之间的联系.社会网络分析主要关注各个节点之间的联系,很少聚焦于个体的特征,并把共同体视为个人的共同体,就是视为人们在日常生活中所建立、维护并应用的个人关系的网络.
本文对文献中的关键词进行抽取处理,找出知识密集服务领域文献中的高频关键词,然后利用高频关键词构建高频关键词共现矩阵,最后,利用聚类分析方法和多元统计分析方法对共现矩阵进行聚类和区域划分,相互之间相似度较大、距离较近的关键词将被分在一个区域,它们代表的研究方向是一致的.然后处在不同区域内的关键词则代表着不同的研究主题.
2015年8月第35卷第8期现?代?情?报Journal of Modern InformationAug,2015Vol35No82015年8月第35卷第8期基于共词聚类分析的国外知识密集服务研究热点分析Aug,2015Vol35No82实证分析
21文献发表年代分布
本文选取2005-2014年间公开发表在Web of Science所有数据库上,有关知识密集服务的1 015篇文献为研究对象,对这些文献进行了年代分析,绘制了相应的时间分布图,如图1所示.2005年及2006年以知识密集服务为题的文献几乎持平,数量相对较少,可见此时知识密集服务还没引起国外学者的足够关注.随后文献数量呈现明显的攀升趋势,尤其2007-2008年文献数量激增,从54篇增长到了96篇,并在2013年达到一个顶峰,说明知识密集服务已经激起了学者的研究热情,日益成为学术界关注的热点之一.2013-2014年文献数量小幅下降,这表明知识密集服务领域的研究在逐渐成熟,并向深层次的细化方向拓展.
22高频关键词统计分析
不同的文献表述同义关键词可能不太一样,因此,本文对部分近义词、同义词进行了相应的合并处理,如将Knowledge Intensive Business Service、KIBS合并为KIBS；Knowledge Intensive Service、Knowledge-Intensive Service和KIS合并为Knowledge Intensive Service；将Ontologies、Ontology合并为Ontology等等.使用Bibexcel软件统计文献关键词出现的次数超过7的有47个,然后对这47个关键词进行相应的统计分析,去除高频关键词“KIBS”和“Knowledge Intensive Service”,剩下的45个关键词确定为知识密集服务领域研究的高频关键词,其在一定程度上能很好地反映该学科领域的研究主题和热点（如表1）.
由表1可知,（1）近十年来,知识密集服务研究的文献中较多关注的是知识.知识管理出现频次为78次,仅次于知识密集服务业,且知识管理、知识、知识转移、知识共享和知识经济的总频次达129次,一直是知识密集服务的研究热点；（2）有关服务方面的研究也很多,如服务、服务创新、服务业、Web服务等,这表明,在知识密集服务的研究中,服务也是学者关注的重点；（3）创新的研究也相对较多,如创新、服务创新、创新政策等,体现了创新在知识密集服务领域研究中的重要性；（4）企业、教育类的研究也受到了重视,说明国外对知识密集服务分研究已经涉及了社会、教育两个层次,拓展了研究范围；（5）网格计算、云计算等技术方面的研究也得到了比较广泛的关注；（6）可持续发展、竞争力、生产力等方面的关注,体现了知识密集服务研究的重要作用.
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参考文献：
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