基于文献计量的网约车行业知识图谱分析

李娇

摘要：本研究主要根据CNKI知识库的存量数据，使用文献计量的方式，以CITESPACE、UCINET、NETMINER、VOSVIEWER等可视化软件，对国内网约车行业发展现状的研究进行分析，结论认为该研究领域目前主要关注了网约车的运营模式及其评价机制等，未来研究应从定量化、实证研究等方面着手。

关键词：网约车;知识网络;可视化分析;

中图分类号：C931.2 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2019）015-0366-02

一、引言

网约车这一领域所触及的分支方向有很多，所含内容和形式都极为繁杂，使得该领域的研究表现出散乱无章的特征。就当下情况来看，诸多研究将关注点放在某一个具体的方向，使得原本就庞大的理论体系呈现出更加繁杂的特征，未充分利用定量分析的优点和技术手段来进行深入探讨。

鉴于此，本研究对目前国内网约车领域的研究概况进行社会网络分析，通过可视化手段展示目前该领域的研究结构，希望为后继研究者提供借鉴。

二、研究方法与数据来源

本文使用Citespace、Ucinet、Bibexcel对网约车领域的重要作者、机构、及研究热点趋势变化等进行分析。数据来源于CNKI数据库，检索时间跨度均为2000-2019，以“网约车”、“共享经济”、“出租车”为检索词，剔除明显不符合主题的文献后，共获得有效文献篇数为716篇。

三、我国网约车领域知识网络研究

（一）研究热点分析

首先我们需要将所得的数据进行预处理和净化，即运用citespace文本挖掘及可视化软件将所得的数据进行转化，得到后的数据可以进一步为该类软件所识别。其实对数据进行关键词共现网络处理、包括研究机构和研究作者分析、关键词聚类分析以及时区图和趋势图的分析报告，已初步得到了需要的分析图谱，有利于我们对图谱进行尽可能详细的解读。其次是保存为refworks格式，最后，根据图谱得出该研究领域的前沿性文献，找出这些文献并从知网上全文下载，详细阅读之后，进一步总结得出网约车研究领域的当前状况和未来发展前景。

通过使用Bibexcel产生共现矩阵，其中关键词筛选是第一步，初步从文献中导出关键词，将有效的关键词和无关词汇区分开，并对无效的主动剔除，对表达含义相近地进行合并，并根据实际需要选择整体频次大于等于3的关键词作为指定研究对象，研究结果如图1所示，灰色深浅程度一致的关键词表明他们之间存在一致的相关性，目前网约车研究领域主要集中在图中所示的小团体分析上，基本可以概括出该领域当前的研究现状。利用CITESPACE软件一键生成如表1所示的关键词突显信息分析图，默认的突发探测时间至少为两个时间单位，为了获得更多的突发结果，可以将其调整为1，得出近十年该领域的研究前沿和热点的四类关键词分别是：社会保障、服务质量、规制、共享经济。这些关键词基本可以代表该领域的研究方向和研究热点，同时对该领域未来的研究趋势有一定的指导意义。

（二）高频作者分析

在citespace5.2界面中，时间区间选择2000-2019年，Nodetype选择“Author”，阈值设置为Top 50 per slice，得到包括23个节点，密度0.0593，15条链接线在内的作者共线图谱。从整体上看，研究人数并不是很多，且最为关键的是，这些作者之间的联系非常少，节点呈现圆圈式样，圆圈大小和作者字体与该作者总体被引频次成正比。灰色深浅程度的不同分别表示不同的合作作者群。作者之间的连线代表该作者与其他两个作者或两个以上作者之间存在某种共现网络关系，连线的粗细和共现频次成正相关，连线越粗，共现频次越高。

由图2可知，各作者之间缺乏有效联系，该领域最具影响力的作者是刘俊辰，刘俊辰对我国网约车领域的研究主要是根据网约车现处的市场环境，在实证研究的基础上提出具有创新意义的运营模式。其次是陈建霖、王紫晗、胡玲、刘依轩。以这五人为中心的合作网络最为庞大，表明这些学者之间的学术交流与合作频繁，意味着较为稳定的研究团队的形成，但从数据结果来看，无论是数量还是规模都呈现出一定程度的极化现象。整体上分析，其他节点大小基本一致，并无在该领域研究的突出作者，说明在学术研究领域，并无网约车领域研究的主要研究者或者说领域带头人，这点值得后续研究者继续加强关注。节点连线方面，有若干研究者之间没有连线，说明没有形成网络，即指这些作者之间缺乏直接或间接的合作，相互联系程度不高，原因在于这些作者分属不同机构，他们之间合作程度还不够，关于该领域所关注的领域也不同，这个是目前研究需要加强的地方，需要促进合作，形成体系，这样才能有助于该领域的整体性研究。

（三）网约车领域研究热点变化的时间线圈绘制

由于关键词数量过多等原因，为了清晰显示，仅显示部分（见图3）。国内网约车研究始于2015年，同时在2016年该领域的研究高速发展，年发文量逐年递增，2018年达到了800篇，本研究截止统计数据为2019年三月，因此2019年份的数据仅有很小的一部分。从时间维度来看，网约车及相关研究主题关键词集中出现于2017年、2018年和2019年;图3中三个区域块分别为2016、2017、2018三年的该领域发展趋势。2017年及以后，网约车研究热点关键词带有明显的时代特色，与时代发展的特征联系紧密，并在2018年左右开始转向“出行责任、行政许可”等关系到法律层面，该研究在2017年以前并没有太多的学者去过分关注，2017年是一个很明显的转折点，突现出很多不同层次的同时兼具新时代特色的研究方向，逐渐成为当下网约车行业研究领域的主流。

四、结论与启示

首先，网约车领域研究方向总体来看呈现相对集中的趋势，但同质化明显的现状亟需改变。其主要集中于当下网约车的运营模式、发展困境以及评价机制等细分方向，这些方向均是我国在不同发展阶段所凸显出来的社会热点问题，呈现出明显的研究热点聚焦特征。然而，对某一方向的扎堆研究有一个比较显著的弊端就是，容易导致该理论的创新程度难以提升。

其次，该领域研究方法亟待突破。当前，针对我国该领域出现的诸多复杂现象，国内学者主要做了定性分析，比如网约车行业的特征与规模，以及包括其引发的一系列经济与社会问题等，但是，伴随着大数据时代的到来和非结构化研究的增长，如何适应时代，开展大数据以及非结构化数据的研究，将成为今后该领域突破的重要方向。

最后，理论创新有待提升。就目前该领域的研究现状而言，国内研究尚处于理论分散阶段，故结合实际来看，进行该领域的理论统合和提煉是极具意义的。