国内豆瓣网研究热点、趋势及研究方法——基于信息计量学的视角

（上海理工大学 上海 200093）

豆瓣网成立于2005年3月，创建人杨勃。创建者的初衷只是想看看有多少人和自己读同样的书，并以自己工作所在地“北京豆瓣胡同”命名。之后，这一网站发展成为一个集书籍评论、影视音乐评论等为一体的Web2.0的典型代表网站之一。

豆瓣网的快速发展引起了学者们的关注，随后国内出现了许多有价值的研究成果。其中，有一部分是对自己学术经验的总结研究，另一部分则是基于客观数据的收集与分析，得出的研究结论。两者对本学科及豆瓣网的发展研究都具有深刻的意义，都值得被重视。本文则是基于第二种方法的客观研究。

一、研究方法、数据来源及处理

（一）研究方法

共词分析法，通俗来说，就是广泛搜集某一类研究领域中的某些关键专业术语（一般为主题词或者关键词），然后判断其共同出现的频次，对这一现象进行判断分析，从而归结出这一学科领域中这些主题词的关系及研究结构。

（二）数据来源

本文以中国知网搜索的论文为数据来源。于2017年12月30日，通过在中国知网上检索“豆瓣网”，共得到7911条搜寻结果，其中包括会议论文及学位论文以及期刊杂志等文献。

（三）数据处理

本文选取了关键词字段作为研究对象，共得到40个关键词，累计词频为3095次。本文选取的关键词及频次统计均来自中国知网的官方统计数值。通过对这些数值的排查和计算统计，部分数据如表1所示：

二、结果与讨论

（一）聚类分析

表1 高频关键词表

（图1 SPSS做出的共词分析矩阵）

本文选取中国知网上的20篇文献进行共词统计后，利用SPSS，借助平方欧式距离，聚类分析，结果如图1所示。

根据上图的聚类结果，再结合关键词的语义关系，我们可以将目前国内关于豆瓣网的研究分为以下类团：（1）Web2.0下的社交媒体研究（以豆瓣网为例）；（2）豆瓣网与（高校）图书馆之间的互动研究；（3）豆瓣网的小众聚合功能研究；（4）个性化的信息推荐服务；（5）电子商务；（6）豆瓣网的小组功能与意见领袖；（7）虚拟社区；（8）电子网站的盈利模式研究；（9）豆瓣网的营销策略；（10）移动互联网。

本文分析时，将“研究方法和技术”与“研究热点”分开列出来，在聚类分析时，可以更好地对关键词进行剖析，从而达到本文聚类分析的目的。

热点研究领域：

由上边对关键词的分析可以得出前4个类团中的应用研究具有较好的集中性。而后边的电子商务、小组功能、虚拟社区、豆瓣网的营销策略、移动互联网在前述的几个类团中均有所涉及。因此，我们分析了前4个类团。

（1）Web2.0下的社交媒体研究（以豆瓣网为例）。在Web2.0时代的小众市场的发展过程中，豆瓣网得到了火速的发展。傅伟在其论文《Web2.0时代的网络传播特性分析——以豆瓣网发展为例》中，通过解析豆瓣网这一社交平台的小组功能，分析了网络传播方在Web2.0与Web1.0时代的区别。而在齐蔚霞的《Web2.0时代新媒体广告价值及在图书馆宣传领域的应用分析——以豆瓣网为例》中，通过分析Web2.0时代媒体的发展在传播理念、方式、特质等方面与传统的区别，以豆瓣网的图书宣传为例，并结合对图书产品特性等的研究，最后认为新媒体广告特别适合图书市场的宣传销售，给当代出版商提出了合理的发展意见。

（2）豆瓣网与（高校）图书馆之间的互动研究。豆瓣网对图书馆工作的影响也是学术界探讨的重点话题之一。黄静《从豆瓣网看Web2.0环境下高校图书馆信息服务的变革》中，通过对豆瓣网吸引力的分析，着重讲述其品位系统、表达系统、交流系统等方面，结合对高校图书馆现状及大学生信息服务需要的分析，认为Web2.0下高校图书馆的信息服务可能发展至两个方面：一是资源，即图书馆与Web2.0用户资源的共享；二是交流与沟通，即图书管理员与用户及用户与用户之间的交流与互动。

（3）豆瓣网的小众聚合功能研究。随着Web2.0的发展，豆瓣网开始聚合受众的多方面兴趣，用户可以对音乐、电影、图书等进行收藏、评论，还可以通过加入“同城”、“小组”这些方式，来找到与自己兴趣相投的人。这种模式将原本散乱的人群粘合起来，形成了以兴趣为主旨的集合人群。在李彦的《Web2.0网站的聚合功能分析——以豆瓣网为例》中，通过对这几种模式的分析，认定豆瓣网的小众聚合功能给其发展带来了先天的优势，其互动模式也肯定会在未来的互联网发展中得到进一步显现。

（4）个性化的信息推荐服务。近年来，随着科技的发展和人们生活的“快节奏”，数字内容的消费日益的“碎片化”。在对豆瓣网的研究中，汤胤等的《兴趣社交网络中的供需匹配研究：以豆瓣网为例》中，将兴趣社交网络进行了分析与研究，以豆瓣网的“同城”和“小组”为例，提出在兴趣社交网络中友邻信息相关度与供需信息传播匹配效率正相关的假设，并采用计算机仿真方法来验证了假设。得出在兴趣社交网络中，商品供需信息传播匹配效率与友邻信息相关度正相关的结论。

（二）方法与技术

近年来，国内对豆瓣网的研究层出不穷。文本分析、问卷调查、数据挖掘、文本挖掘、社会网络分析、主题建模等是目前研究所涉及的主要研究技术和方法。如，邓卫华等的《虚拟社区中基于Tag的知识协同机制——基于豆瓣网社区的案例研究》中，基于Tag的虚拟社区知识协同过程由Tag标注、Tag聚类、基于Tag的知识吸收以及基于Tag的知识吸收以及基于Tag的知识创新4个环节组成。在欧治花、汤胤的《SNS社交网络结构实证研究——以豆瓣网为例》中，为了揭示豆瓣网的社交网络结构特性，使用网络爬虫，获取了豆瓣网的社交网络数据，利用复杂网络分析库NetworkX研究了豆瓣网的社交网络结构特性，与现实网络相比，它不仅表现出无标度和小世界特性等共性，而且还表现出度异配性的特性。

结语

本文通过聚类分析的方法，对中国知网收录的围绕豆瓣网展开的学术论文及期刊文献等进行了分析，总结了中国知网上关于豆瓣网研究的热点及发展趋势，并介绍了主要的研究方法和技术。目前，中国知网上关于豆瓣网的论文研究主要集中在Web2.0下的社交媒体研究（以豆瓣网为例）、豆瓣网与（高校）图书馆之间的互动研究、豆瓣网的小众聚合功能研究、个性化的信息推荐服务、电子商务、豆瓣网的小组功能与意见领袖、虚拟社区、电子网站的盈利模式研究、豆瓣网的营销策略、移动互联网等10个方面；其中，Web2.0下的社交媒体研究（以豆瓣网为例）为核心研究热点，豆瓣网的自出版模式有可能成为未来的研究热点，豆瓣网与（高校）图书馆之间的互动研究、豆瓣网的小众聚合功能分析等研究主题具有发展为核心研究热点的潜力；文本分析、问卷调查、数据挖掘、文本挖掘、社会网络分析、主题建模等是这些论文对豆瓣网研究时所采用的主要方法和技术。