《表2 舆情文献研究共被引分析表》

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《中国舆情文献主题聚类及演化趋势研究(1998 年—2019 年）》

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通过Citespace软件中关键词聚类[13]对中国舆情文献研究进行分析，如图4、表2所示，体现了中国舆情研究多学科、多主题和多方法的特征[14]。虽然在发展脉络与研究基础等方面形成了较为完整的研究网络，但尚存在理论基础与研究体系框架不足，前沿分支较少的情况[15]。现对舆情研究关键词聚类情况进行如下分析：#0、#13聚类分别是“舆情传播”和“传播模式”，它们关键年份都出现在2014年，其中包括舆情表达，社群认同，微信，机制，仿真模型，复杂网络，风险管理，网络谣言，舆论生态等关键词，舆情传播及其传播模式主要通过复杂网络、仿真模型来构建，其中舆论生态是各种舆论形成的人际环境和促进舆论有序发展多种因素相互作用的状态，它是舆情传播的重要方式。#1聚类是“舆论引导”具体关键词包括网络媒体，公共安全，舆情热度，信息监测，贴现系数等。#2、#3聚类是“舆情危机”与“治理路径”，关键词包括治理机制，制度建设，政府回应，治理路径，政府决策支持，危机管理等关键词，这两类存在着较多关键词重复，由此可以看出舆情危机中政府回应和治理路径是比较关注的话题。#4、#8聚类结果分别是“舆情”与“舆论”聚类中，其中黄岩岛事件、抢盐事件比较突出。#5聚类结果是“舆情监测”，关键词有日志挖掘、web日志、信息行为等，通过行为分析与日志分析是常见的舆情监测手段。#6聚类结果是“新浪微博”，其中包括微博、内容分析法、马尔可夫链、社会网络、监测指标、相关分析、食品安全、负面舆情、食品安全网络舆情，对微博舆情事件分析中内容分析、马尔科夫链是常用方法，而食品安全是较为关注的话题之一。#7是“突发事件”，其中包括信息生态链、涉华舆情、信号分析、国际自媒体，该聚类中说明了舆情事件和信息生态链、信号分析等关键问题息息相关。#9聚类是“前沿主题”，其中包括知识基础、研究热点、网络舆情、全景监狱、网络表达、第三代搜索技术等关键词，#10聚类是“群体极化”，其中包括民族因素、民族舆情、群体性事件、bp神经网络、地方论坛等关键词，#11聚类是“舆情风险”，其中包括政府公信力、文本挖掘、知识供应、朴素贝叶斯模型、负面网络舆情、情感距离、kea算法等关键词，#12、#14结果分别是“高校”与“高校网络舆情”，高校大学生群体是新兴媒体平台的积极接纳者，也是移动网络中最为活跃的信息传播者和接收者，在高校网络舆情中主要有仿真、系统动力学、鲶鱼效应、模糊综合评价等关键词。#13聚类是“舆情风险”，其中包括政府公信力、文本挖掘、知识供应、朴素贝叶斯模型、负面网络舆情、情感距离、kea算法等关键词。