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user: 3. 结果与分析 3.1. 作者分析 通过对作者进行共现分析，我们可以清楚的知道网络舆情领域各个作者的重要性。因此，在CiteSpace V中，本文将节点(Node Type)设置为Author并设置Top N = 30，N% = 15，C/CC/CCV三个阈值分别为(2，2，20) (4，3，20) (4，3，20) (其中C为最低被引次数，CC为共引频次，CCV则是共引系统)，由此可以绘制网络舆情作者合作网络分析图如图1所示。其中上方的颜色代表作者的发文时间，年轮的大小代表作者被引次数，年轮的颜色代表相应的引文时间，而一个年轮的厚度与某个时间分区内引文数量成比例。由此可知，年轮越大该作者越重要。 图1. 2013~2017年我国网络舆情研究的作者合作网络分析图谱 同时根据Preiss定律(即高产作者群中最低产作者的数量为最高作者发文数量平方根的0.749倍)，我们可以统计某个领域的核心作者，从而可以确定该领域是否形成核心作者群体。由数据可知2013~2017年国内网络舆情领域的作者人数为1683人，其中作者发文数量最多为43篇，因此高产作者群中最低产作者的发文数量为4.91篇，在此我们取最大整数，因此本文将发表5篇及以上论文的作者纳入网络舆情领域的核心作者群。具体情况见表1。 Table 1 The author of more than 5 papers published in various fields of online public opinion in Chin 排名 作者姓名 发文量 初始发文(年) 排名 作者姓名 发文量 初始发文(年) 1 陈福集 43 2013 14 李昊青 8 2015 2 东鸟 33 2014 15 刘冰月 7 2016 3 李国祥 30 2014 16 杜洪涛 7 2015 4 兰月新 24 2013 17 黄江玲 6 2013 5 黄微 15 2015 18 付业勤 6 2013 6 曾润喜 15 2013 19 孙宁 5 2014 7 夏一雪 9 2017 20 齐佳音 5 2014 8 高俊峰 9 2016 21 陈雅 5 2014 9 张玉亮 8 2013 22 赵丹 5 2015 10 张鹏 8 2016 23 张亮 5 2014 11 郑小雪 8 2013 24 陆和建 5 2014 12 郭韧 8 2015 25 王君泽 5 2015 13 王晰巍 8 2015 26 洪巍 5 2013 表1. 国内网络舆情各领域发文量大于5篇的高产作者 另外，根据图1可以看出年轮数量多但分散且连接并不紧密，故可知目前国内网络舆情的研究力量多且较为分散，虽然高产作者之间并没有形成有较强凝聚力的科研群体，但也在一定程度上说明了我国网络舆情研究正处于发展阶段，各领域的学者越来越关注网络舆情方面的研究。 3.2. 研究机构分析 为了考察我国网络舆情研究机构的主要来源，需要对研究机构进行分析，将节点参数设置(Node Type)中选择机构(Institution)，并设置Top N = 30，N% = 15，然后运行CiteSpace V可得研究机构的分布图谱，如图2所示。 图2. 2013~2017年我国网络舆情研究的研究机构分布图谱 由图2可知，吉林大学管理学院、福州大学经济与管理学院、中国人民武装警察部队学院、华中科技大学公共管理学院、山西省社会科学院、福州大学公共管理学院、华侨大学工商管理学院、南京大学信息管理学院等机构发文量较多，但机构大多数呈点状分布。同时从图中节点之间的连线可以看出，各个机构之间连线较少，说明机构之间缺少合作也侧面反映出我国网络舆情领域没有形成成熟的研究团队，不利于未来对网络舆情深度研究的发展 [ 3 ] 。 除此之外，从图2可以明显的看出，网络舆情方面的主要研究力量主要集中在985、211等高校及其研究团队，例如吉林大学、福州大学等，而政府和企业等机构在网络舆情方面研究相对较少。此外这些研究机构普遍分布在东部以及北部等地区，说明我国在网络舆情研究领域存在分布的不均衡性，不仅仅集中在知名高校，而且还存在主要集中在经济发展迅速的地区，反映了目前我国网络舆情研究现状的短板。 3.3. 我国网络舆情领域研究热点 了解一个领域的当前研究热点，通常可以通过对该领域相关文献的关键词进行分析。因此，本文通过CiteSpace V对2013~2017年1017篇文献的关键词进行共现分析，以一年为一个时间片，将节点参数(Node Types)设置设为关键词(Keywords)，并设置Top N = 30，N% = 15，得到如图3所示图谱。图3中圆环的大小代表了关键词出现的次数，即节点越大该关键词出现频率越高。节点的颜色代表该节点出现的初始年份，而节点之间的连线表示关键词之间的关系，说明该关键词之间曾出现在同一篇文献中 [ 4 ] 。 图3. 2013~2017年我国网络舆情研究的关键词共现图谱 在图3的基础上，整理国内网络舆情研究领域中出现频次最高的前10个关键词并绘制图表如图4所示。通过图4可以看出网络舆情领域关键词中心度比较高的分别是网络舆情、突发事件、网民、高校、大数据、高校网络舆情、舆情分析、舆情传播、网络舆论、新浪微博等。整理并分析图表中的数据可以发现，出现频次最多是的“网络舆情”关键词，由于本文研究的是网络舆情领域，故网络舆情的频次必然高于其他关键词，因此不多加赘述，同时对图4中除网络舆情外节点较大的研究热点进行分析。 图4. 关键词词频排序 1) 研究热点：突发事件。突发事件通常指突然发生的，难以预测的且采用常规的方法难以解决的事情。而突发事件网络舆情则是指在出现突发事件后，多数网民会通过BBS、微博、论坛等网络工具了解事件并在该平台上发表自己对事件的看法。但部分网民容易受到虚假信息的引导从而可能造成了民众恐慌、形成群体压力等多种危及社会稳定的不良后果 [ 5 ] 。可以看出，突发事件网络舆情涉及政府、媒体、网民等多种主体，具有爆发性、特殊性、环境复杂性、群体极化等特点 [ 6 ] 。因此，上述特点决定了突发事件网络舆情的危机等级和评价指标等方面的研究是突发事件网络舆情的一个研究重点。 2) 研究热点：网民。网络舆情的影响因素可以分为主体因素和客体因素，其中主体因素包括：政府、媒体、网民和意见领袖；客体因素包括：事件和环境 [ 7 ] 。由数据可知，目前我国网民规模达8.02亿，互联网普及率为57.7%，如此庞大的网民数量在推动网络舆情事件发展进程中起着重要的作用，而同时部分网民的心理状态在一定程度上影响着其他网民的言语和行为，例如人们的从众心理等。因此，通过加强网上正面宣传，培育健康的网络文化，可以很好的引导网民，减轻网络舆情的危机程度，所以预防和恰当的解决网络舆情的首要任务是对网民的心理做出深入的分析 [ 8 ] 。 3) 研究热点：高校。从以往的研究数据可知，高校大学生大约占网民数量的1/3，同时高校大学生易情绪化、个性鲜明、思想活跃等特点导致他们容易受到虚假信息引导从而发表错误的言论 [ 9 ] 。同时高校大学生正处于三观逐步健全、人生发展最为关键的阶段，高校应帮助大学生他们在接收到信息时做到“去伪存真”，提高他们对社会的认知，树立正确的三观。目前针对高校网络舆情的研究主要从网络舆情监测、提出高校网络舆情传播的引导机制、系统动力学建模、高校网络舆情预警以及应急处置体系等方面 [ 10 ] 。 3.4. 网络舆情研究前沿图谱分析 为了更清晰地了解2013年到2017年网络舆情研究热点的变化情况，利用CiteSpace V按照时间顺序生成时序图谱，如图5所示。在图5中上方的横轴代表年份，图中节点代表对应年份出现的关键词，节点之间的连线表示关键词之间存在相关性。 图5. 2013~2017年我国网络舆情研究前沿图谱 通过分析图5的时序图谱可以看出，2013~2014年国内网络舆情领域学者们主要关注“舆情传播”、“舆情引导”、“舆情监测”等基本研究 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] ，但在2015~2017年，大数据、云计算的兴起为网络舆情领域的研究提供了许多的新理论和新技术，如基于灰色系统理论的网络舆情预测 [ 15 ] 、基于相关向量机的网络舆情情感趋势预测 [ 16 ] 、基于循环神经网络的网络舆情趋势预测研究 [ 17 ] 、基于动态演化博弈论的舆论传播羊群效应 [ 18 ] 等。除此之外，大数据的4V特性与网络舆情的复杂性之间有着密切的关系，因而我们可以预见未来一段时间大数据将会是网络舆情领域的研究热点。