《表2 中介中心度前20位的关键词》

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《葛浩文翻译策略的图谱分析(2008-2018)》

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关键词来自文献的标题或者主题，它能准确传达一篇文献的内核和精髓，用数据计量工具提取文献关键词来绘制反映其频次高低分布的图谱，可研究某领域的发展动向和热点（李杰、陈超美194）。首先，将本文需要分析的数据导入CiteSpace（版本为5.1.R8 SE），分析时段设定为2008-2018，时间切片为1年，Node Type选择Keyword；其次，每个时间切片选择Top 50，即选取每个时间分区内出现次数在前50名的关键词；再次，为了精简网络以及显示主要结构，本研究利用了最小生成树（Minimum Spanning Tree）算法，对单个以及复合时间切片进行剪裁；最后，运行程序后得到葛浩文翻译策略研究文献的关键词共现分析网络图谱（如下图4所示）。与此同时，“中介中心度（Betweenness Centrality）是测度节点在网络中重要性的一个指标”（张继光、张政101）。它反映了图谱中的节点与其它节点的连接状况，同时，也代表着其在整个知识网络中联通作用的大小。“在一定程度上，关键词的中心性愈高，表明连接关键词之间的信息愈多，在网络结构中占据的位置愈重要”（袁周敏、刘环环458）。通过CiteSpace计算出的各节点的中介中心度，能够查出其关键节点。这些节点是处于整个网络体系的战略位置的。因此，中介中心性“可识别和跟踪研究文献核心主题的发展变化趋势”（李海霞、何高大13）。为了更加直观的看出相关关键词的具体信息，本文绘制了中心性前20的关键词表（如表2所示）。接下来，本文将结合图4和表2进行具体分析。