《表1 社交媒体研究的突发性文献结果列表》

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《社交媒体研究的知识结构与前沿的可视化分析》

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通过使用克莱因伯格（Kleinber.J）在2002年提出的突现检测算法（burst detection algorithm），对特定时间段内引发学术界共同关注、被引频次激增的文献展开检测，即突发性文献，在CiteSpace中予以识别呈现。如果每个聚类包含的节点数越多，那么就表示该领域就越活跃（active area）或言之为研究的新兴趋势（emerging trend）[18]110。突发性越高的文献则表示在相应的时间区间内受到更多的关注，从某种程度上而言，代表了一个学科领域的研究前沿和热点[26]。本文通过对社交媒体领域的文献共被引聚类图谱进行突发性检测，共计得到26篇突发性文献（如表1所示）。突发性文献检测是表征领域研究前沿的一个指标，受于篇幅限制，下文会将此部分与关键词共现和研究主题共同探讨，为避免重复，故不赘述。