《表2 近20年国内研究主要聚类》

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《国内外生态文学研究状况的数据分析与探究》

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为科学检测近20年来国内生态文学的研究热点，笔者将从CNKI检索得到的638篇中文文献导入CiteSpace，设置timeslicing（时间切片）为1年，即以一年为一个时间分区进行统计分析。Node type（节点类型）设置为term和keyword（短语和关键词），term sources（短语来源）选择为title、abstract、keywords（即短语来源包括文献题目、摘要、关键词等）；term type（短语类型）选择为noun phases（名词短语）和burst terms（突现词），selection criteria（选择标准）为10%，即选取在每一个时间分区里出现频次前10%的关键词。最后运用CiteSpace测算得出图3的可视化图谱。图中的圆圈（即节点）代表一个关键词，节点越大，反映该关键词的出现频次越高。而我们知道，文章的关键词是文章核心内容的精炼。一个关键词在所在领域的研究文献中多次出现，则说明该关键词所表征的研究课题是该领域备受关注的热点。节点由不同颜色的年轮构成，节点的每一个年轮（时间分区）对应该关键词的出现时间，由内到外，年轮对应的时间由远及近。年轮的厚度代表在该时间分区里关键词出现的次数，次数越多，年轮越厚[7]。节点间的连线代表其共现关系。连线越粗，共现关系越密切。受技术原因影响，一些非常小的节点文字难于清楚显现。另外CiteSpace还通过计算一个重要的指标来发现和衡量关键词的重要性:中介中心度（betweenness centrality），又称中介中心性。中介中心度是测试节点在网络中重要性的一个重要指标。好比这个节点是一座桥梁，它连接两个或更多个个体或团体，如果没有这个桥，其他人就无法沟通，那么这个桥就具有一定的中介中心性。同理，CiteSpace的中介中心度也就好比这个关键词是一座连接更多研究的桥梁，没有它，其他的研究则难以沟通。因此中介中心度反映一个关键词在整个图谱网络中作为媒介的能力，它起到的连接作用越大，这个节点的中介性也就越高。那些中介中心度较高的关键词在整个网络中起着战略性的作用，因为一个关键词的中介中心度越强，意味着它控制的关键词之间的信息流越多[8]。在彩色图谱中，这些中介中心度较高的节点以紫圈标志出来。换句话说，这些紫色标志的年轮代表着研究热点。在图3中，最大的节点是生态文学，在这个大的节点内部或周围分布了一些小的节点，这说明这些节点之间的关系非常密切，构成了一个cluster（聚类）。聚类意即有着相同主题的共引关系密切的文献被划分在一起。运用CiteSpace进行聚类计算，得出图4的聚类分析知识图谱。国内生态文学的研究被检测出71个聚类。从中我们可以看到生态文学研究的核心研究领域。根据图3，我们制作了频次前20位的关键词词表（见表1）。根据图4，我们得出的主要聚类见表2所示。