国内网络社区研究回顾及展望——基于Citespace软件的可视化分析

王齐齐

一、研究概述

网络社区又称虚拟社区，该词最早于1993年由H.Rheingold 提出，Rheingold 认为虚拟社区是一个在网络空间中形成人际关系网的社会集合体，其产生的原因在于多人在网络上长期讨论并产生足够的情感（Rheingold H，1994:65）。国内最早提出网络社区概念的文献是1998年《软件世界》杂志刊登的《虚拟社区:“门户”之后的下一个目标?》，该文献认为网络社区又称虚拟社区、网上社区，就是指网络团体聚集的地方。网络社区出现在研究者视野中已有20年，但是由于信息科技在不断进步以及各界对网络社区研究视角不同，到目前为止网络社区还没有一个明确、公认的概念。从社会学角度，有学者认为网络社区指在网上某个活动区域中，由网上相邻或相互关联的若干网络社会群体和网络社会组织构成的网络共同体（郭锦玉、王欢，2017:114）。从信息管理学角度，有学者认为网络社区的信息资源由其成员产生并满足成员对信息的需求，因此网络社区的本质是一种生产型信息源（易明、张鹤、邓卫华，2016:72-76）。

虽然关于网络社区尚未有明确、公认的概念，但不可否认的是信息科技的发展推动了网络社区的形成、发展，目前各种类型的网络社区在网络社会中随处可见，如微博、微信、知乎等。并且网络社区是Web2.0 时代人类在网络社会中进行社会交互的主要空间，是社会生活不可或缺的一部分，因此研究网络社区的研究历程、发展状况以及热点方向在理论和实践双重层面上均具有重大意义。

目前，已有学者对国内外有关网络社区的文献作了一些评估。赵捧未等以网络社区的特点、类型、功能及应用对网络社区进行了梳理（赵捧未、马琳、秦春秀，2013:119-123）；孟韬、王维基于社会网络视角对网络社区本身、用户行为以及社区绩效进行了综述（孟韬、王维，2019:171-176）；宋梦婷、田鹏、唐小霁对2004-2013年国内外虚拟社区文献进行了知识图谱分析（宋梦婷、田鹏、唐小霁，2015:164-171）。上述文献分别从不同的视角对网络社区的研究进行了梳理、分析及综述，但由于综述时间较早，未能涵盖近几年网络社区研究发展的新情况，或由于综述时间涵盖年数不足等，缺乏对国内网络社区研究从起源至今的整体把握。因此，有必要从国内网络社区研究的起源梳理至最新动态，以全面探究网络社区的研究趋势脉络、实时主题、热点前沿及未来研究方向。基于此，本文以CNKI 中收录的CSSCI论文为研究对象，建立Refworks 数据库，运用Citespace 软件进行知识图谱分析，力图对国内网络社区研究进行有效梳理。

二、研究设计

（一）数据来源

本文以CNKI 为文献数据来源并选择高级检索的方式在CNKI 进行主题搜索。由于网络社区在不同时段的研究名称差异，以及对网络社区研究的视角和性质认定的不同，在对CNKI关键词进行初步检索后，得出CNKI 数据库“网络社区”一词的相似词包括“虚拟社区”“电子社区”“在线社区”。因此将主题词设定为“网络社区”“虚拟社区”“电子社区”“在线社区”四种，并将期刊来源类别选为CSSCI 进行检索，共获得1823 篇文献（2020年3月24日检索），结果显示最新文献发表时间为2020年3月1日，最早文献发表时间为1998年。在此基础上，通过阅读文献的摘要及部分文献内容，剔除与网络社区研究无关的误差文献及非学术文献，得出可用于Citespace 软件分析的文献1799 篇。

（二）研究方法

对于在CNKI 数据源搜索出的1799 篇期刊文献，将其全部选择后导出为Refworks 数据格式并导入Citespace 软件。Citespace 软件能够对导入文献中包含的作者、研究机构、关键词等信息进行分析,并产生可视化图谱。具体包括网络社区研究的作者共现关系、研究机构共现关系、关键词共现、关键词聚类以及关键词突变等图谱，通过对图谱进行分析并辅以Excel等统计或图表软件，展现出国内网络社区研究的机构作者、实时热点、关键词演变及研究前沿。

三、研究整体情况分析

（一）研究趋势分析

国内网络社区的研究始于1998年，这也符合信息科技为网络社区提供技术支持的时间点。1994年曙光BBS（网络论坛）上线成为国内第一个网络社区，但直到1996年BBS 在国内才发展起来，并逐渐涌现大量商业和业余的BBS站点。根据网络社区文献量变化的年趋势（见图1），对网络社区的研究可以大致分为三个阶段。

图1：1998-2019年网络社区研究CSSCI期刊发文数图

第一阶段为1998年至2005年，即网络社区研究的初始阶段。这8年的文献发表数分别为3、4、5、13、15、17、21、9。互联网在这一阶段处于Web1.0 的初步发展期，网络主要是获取信息的方式和手段，网络社区对于国内研究者来说属于全新的未知领域范畴，学术界对网络社区的研究比较有限。

第二阶段为2006年至2013年，即网络社区研究的爆发阶段。这8年的文献发表数分别为42、49、72、98、123、159、145、166。这一阶段的文献发表数逐年上升，虽然在2012年时文献数有微量下降，但随后在2013年达到至今为止网络社区研究CSSCI 文献数量顶点。这8年的时间段同时也是国内互联网由Web1.0 向Web2.0 演进的时期，网络社区逐渐兴起并成为人类进行社会交互的网络空间。在这一时间段，网络社区这一研究领域逐渐引发国内研究者的关注，关于网络社区的CSSCI 文献数逐年递增，呈快速增长趋势。

第三阶段为2014年至今，即网络社区研究的平稳阶段。其中2014年至2019年的文献发表数分别为131、131、133、161、134、133。截至文献检索日（2020年3月24日），2020年网络社区研究CSSCI 文献发表数为28，根据CNKI 预测2020年网络社区研究CSSCI 文献数或为140 篇。关于网络社区研究的CSSCI 文献在2013年达到数量顶点后，其后每年关于网络社区研究的文献量趋于平稳，未有较大的波动。这是因为Web2.0 发展逐渐成熟，研究者们对于可能形成或已经形成的网络社区的研究虽然不断深入，但是由于信息科技发展的限制，网络社区本身尚未实现向Web3.0 发展的超越，因此有关网络社区研究的文献未能再有显著突破。这一阶段文献发表数虽较多但增长趋势不明显，整体上未出现新的可研究点。

（二）学科分布分析

图2：网络社区研究基金支持图

首先，网络社区的出现是依靠信息科技的发展，因此对网络社区的研究首先是隶属于自然科学领域的，包括研究网络社区的规划设计（孙良、黄一如，2009:18-21）、网络社区内模型构建（鲁耀斌、周涛，2005:131-134）、网络社区中数据挖掘（何黎、何跃、霍叶青，2011:121-124）等。但同时网络社区这一由信息科技创造的空间，其从诞生起就带有为人类提供社会交互场所的天然属性。尤其是随着Web2.0 时代的到来，人类在网络社区中进行多层次、宽领域的社会交互，因此社会科学必然对其进行深入研究，包括研究网络社区的特点（徐敬宏、王欢，2009:44-47）、网络社区中用户社会关系（张兴刚、袁毅，2011:61-63、30）、网络社区内信息传播（杨静娴，2019:20-25）等。这一点在基金项目资助中也可以得到一定的体现。如图2所示，1799 篇CSSCI 文献约有50%得到基金支持，其中有340 篇得到国家自然科学基金项目资助，另有284 篇得到国家社会科学基金项目资助。

另外，对于网络社区的研究并非局限于计算机学或者社会学等某几个特定的学科领域。从学科分布来看（见图3），自然科学和社会科学等各学科对网络社区都有所研究且没有任一学科在网络社区研究中的占比特别突出。在1799 篇文献中占比最多的15 个学科分别为：新闻传播学325 篇、社会学296 篇、教育学296 篇、图书情报档案学285 篇、工商管理学189 篇、通信经济学118 篇、商业经济学85 篇、计算机学82 篇、数量经济学57 篇、地理学48篇、科学学与科技管理43 篇、旅游经济学33 篇、政治学29 篇、公共管理学24 篇、法学16 篇。各学科对网络社区的研究可以说是百花齐放、百家争鸣。

（三）核心研究机构及作者分析

图3：网络社区研究学科分布图

利用Citespace 软件对研究机构进行共现分析，图中显示的节点为研究机构，TopN 阈值设为50，在可视化界面将节点标签的Threshold设置为10（即共现分析结果图中显示文献数大于及等于10 的研究机构），绘制出网络社区研究机构分布的可视化图谱，如图4所示。从研究机构的特征上看，它们多分布在高校信息管理、经济管理及相关院系，这在一定程度上反映了国内网络社区研究的学科分布特点。从各个研究机构之间的合作情况来看，其关联性比较松散，缺乏明显成形的合作网络，仅武汉大学信息管理学院、信息资源研究中心与南京大学信息管理学院、暨南大学管理学院及华中师范大学信息管理学院等几个高校学院存在着较为明显的合作关系。

将同一高校的不同学院或研究机构的文献进行合并计算并进行整理后可以得出各高校文献数量，统计出占文献数量前10 的高校，如图5所示。这些数据反映了各高校对网络社区研究关注的程度及其在网络社区研究领域影响力的大小。其中关注度和影响力最大的是武汉大学，文献数量为117 篇，其他9 个高校分别为吉林大学58 篇、华中师范大学56 篇、南京大学50 篇、中国人民大学46 篇、曲阜师范大学40 篇、中山大学36 篇、华中科技大学31 篇、复旦大学29 篇、华南理工大学26 篇。

图4：网络社区核心研究机构关系图

图5：网络社区研究高校发文数图

图6：网络社区研究核心作者关系图

运用Citespace 软件将节点类型设置为作者，TopN 阈值设为50，在可视化界面将节点标签的Threshold 设置为4（即显示文献数大于及等于4 的作者），得到图6的核心作者群。从图6中可以看出，关于网络社区研究的主要合作作者团体有4 个，其中最大的合作团队是以胡凡刚为合作中心的合作团体，另外3 个合作作者团体是姚伟和吴淑贤等人形成的团队，张海涛、孙鸿飞、李泽中、张鑫蕊的四人合作团队以及卢恒、张莉曼、张向先的三人合作团队。同时图6中名字的大小代表了被分析文献中包含作者文章的多少，连线粗细代表了不同作者之间的关联强度，连线越粗代表合作次数越多。发文量最多的几位作者包括胡凡刚（24篇）、张向先（15 篇）、张海涛（14 篇）、姚伟（13 篇）、吴淑贤（13 篇）等。胡凡刚在教育学视域下研究网络社区，研究重点在教育虚拟社区理论与实践、网络教育应用等。其高被引文章包括《大数据驱动教育变革的理论路径与应用思考——首届中国教育大数据发展论坛探析》（孟志远、卢潇、胡凡刚，2017:9-18）（被引量37）、《教育虚拟社区：教育大数据的必然回归》（张洪孟、胡凡刚，2015:44-52）（被引量32）等。张向先在图书情报档案学视域下研究网络社区，研究重点在信息生态系统、微信公众号等。其高被引文章包括《高校图书馆微信公众平台传播影响力评价体系研究》（郭顺利、张向先、李中梅，2016:29-36、43）（被引量109）、《电子商务信息生态系统的构建研究》（张向先、张旭、郑絮，2010:20-24）（被引量64）等。姚伟在科学研究管理学视域下研究网络社区，研究重点在情报信息、信息管理等。其高被引文章包括《现代信息服务业的创新模式研究》（徐荣贞、黎照南、姚伟，2016:175-181、162）（被引量16）、《社会网络在开放式知识创新中的应用价值研究》（姚伟，2014:5-12）（被引量13）等。张海涛在企业经济学视域下研究网络社区，研究重点在信息生态理论与应用、商务网络等，其高被引文章包括《人工湿地环境经济价值评价及实例研究》（沈万斌、赵涛、刘鹏、钟宇红、张海涛，2005:70-73、83）（被引量66）、《县域经济主导产业的选择及产业发展模式》（靖继鹏、张海涛、赵筱媛，2004:36-39）（被引量33）等。从目前的分析结果来看，关于网络社区研究的核心作者团队分散于不同的学科领域，这说明网络社区属于基础性研究范畴，适用于各个学科领域进行学术研究。

（四）高被引文献分析

对CNKI 数据库中的高被引CSSCI 文献进行梳理排列，得出网络社区研究被引量位于前10 的文献，如表1所示。这10 篇高被引文章分别属于公共管理学（1 篇）、侦查学（1 篇）、社会学（1 篇）、工商管理学（4 篇）、教育学（1 篇）、新闻学（2 篇）6 个学科。

表1：网络社区研究领域10 篇高被引文献表

基于公共管理学研究视角，聂磊、傅翠晓、程丹的《微信朋友圈：社会网络视角下的虚拟社区》（聂磊、傅翠晓、程丹，2013:71-75）以虚拟社区为出发点，认为社区的概念已经在网络社会中发生变化，即不再是空间上被界定的地点,而是具有社会关系意义的网络。同时互联网的广泛应用催生出大量的网络社区，微信朋友圈便是网络社区的典型代表。微信朋友圈呈现出强连带与弱连带有机结合的特征,这种特征有助于社会资本的培育。

基于侦查学研究视角，揭萍、熊美保在《网络群体性事件及其防范》（揭萍、熊美保，2007:238-242）一文中指出网络中活跃着大量与现实社会息息相关的“网中人”，这些“网中人”在网络这个虚拟世界时常制造网络群体性事件，对网络社会和传统现实社会会同时造成极大危害，必须注重网络群体性事件的处置与防范。

基于社会学研究视角，姜振华、胡鸿保在《社区概念发展的历程》中认为虚拟社区可以界定为跨地域的人们形成的精神共同体,其是一种人际关系模式或一种观念形态,虚拟社区使网络空间内的人类交互超越了地理界限的限制，在社会学研究中必须重新把握社区的概念。

基于工商管理学研究视角，徐小龙、王方华的《虚拟社区研究前沿探析》（徐小龙、王方华，2007:10-16）讨论了虚拟社区的基本内涵，对虚拟社区与真实社区进行了比较，在《虚拟社区的知识共享机制研究》（徐小龙、王方华，2007:83-86）中，两人注重研究虚拟社区的知识共享机制，并结合社会交换理论分析了虚拟社区的知识共享过程及影响因素,构建了知识共享机制模型。范晓屏的《非交易类虚拟社区成员参与动机:实证研究与管理启示》（范晓屏，2009:1-6）通过对网络社区的参与动机与参与行为进行实证分析,得出个体参与非交易类虚拟社区的九种动机，通过聚类分析构成个体和群体层面两大类动机。何黎、何跃、霍叶青在《微博用户特征分析和核心用户挖掘》（何黎、何跃、霍叶青，2011:121-125）中通过对微博用户的信息和关系数据进行决策树分析、相关性分析和关联规则分析来挖掘用户特征，对微博网络进行核心用户发掘，认为对微博网络进行核心用户挖掘并进行个性化营销是可行的。

基于教育学研究视角，王陆在《虚拟学习社区的社会网络分析》（王陆，2009:5-11）中指出关系是虚拟学习社区研究的核心研究对象之一，研究关系型数据必须使用社会网络分析方法。其以首都师范大学虚拟学习社区网络教学支撑平台中的关系数据集合为研究样本，对社会网络分析方法宏观层次的整体社会网络、中观层次的内部子结构以及微观层次的行动者中心性与声望进行了介绍。

基于新闻学研究视角，王秀丽在《网络社区意见领袖影响机制研究——以社会化问答社区“知乎”为例》（王秀丽，2014:47-57）中认为意见领袖在网络社区中具有特殊功能，其是网络社区的积极信息传播者、网络社区思想和观点的提供者，并在此基础上影响网络社区成员的舆论导向和态度行为。同时她认为意见领袖通常拥有某个或多个领域的专业知识和技能，并处于社交网络的中心，能够最大限度连接网络社区的关系网络。彭兰在《从社区到社会网络——一种互联网研究视野与方法的拓展》（彭兰，2009:87-92）中提出人们从传统网络社区向以自我为中心的社会网络的迁移，体现了网络使用者从社会归属需求向社会资本需求的升级，而印象管理、自我表达、情绪调节、社会交往、社会分享、社会参与等其他层面需求则与社会资本需求相辅相成。

四、研究主题分析

由于检索的文献信息较多，且包含多个学科领域，因此在进行关键词共现分析时将Citespace 软件时间切片设为1，节点类型选为关键词，TopN 阈值设为50，并利用寻径技术简化图谱，从而呈现出整个研究框架中重要的结构特征。在对检索文献进行共现分析、聚类分析以及突变分析后，分别得到关键词共现图、关键词聚类图、关键词时区图、关键词时线图以及关键词突变图。从这些分析结果可以看出国内网络社区研究的发展脉络、研究主题及热点前沿。

（一）关键词共现图谱分析

关键词共现图谱可以揭示该学科领域的研究热点。将TopN 阈值设置为50，TopN%设为10%，在可视化界面将Threshold 设置为20（即显示出现次数大于及等于20 的关键词），得到网络节点630 个、连线1300 条、网络密度为0.0066 的关键词共现图谱（见图7）。图7中网络节点大小代表关键词出现的频次，连线代表关键词共现关系，连线粗细代表关联紧密程度。同时为了更准确地表现关键词的地位和关系，可以对关键词频次及其中心性进行统计并以表格的形式展现。关键词中心性代表着该关键词在整个共现网络关系中媒介者的能力强度，一般情况下关键词中心性大于0.1 的节点在网络结构中位置就比较重要，在关键词结构演变中扮演着特定的角色。

图7：网络社区研究关键词共现图

表2：网络社区研究关键词频次和中心性统计分布表

综合多种因素选择频次最高的前10 个关键词（见表2）可以发现，一般来说频次居于较高位的关键词，其中心性都不低，这是因为该关键词出现的次数越多，与其他关键词共现的可能性就越大，这也使得这些关键词成为当年的热点词汇。结合关键词词频，网络社区研究热点围绕“虚拟社区”“网络社区”为基础，围绕“知识共享”“社会网络”等展开。

图8：网络社区研究关键词聚类图

（二）关键词聚类图谱分析

进一步运用Citespace 软件对网络社区研究领域的关键词进行聚类分析，将聚类标签设为关键词，聚类的计算方法选为LLR，得出共包含12 个聚类的图谱（见图8）。该图谱的Modularity Q 值为0.6696，大于临界值0.3，表明聚类的网络模块度较好。同时该图谱的Mean Silhouette 值为0.3643，该值偏小，代表了多个聚类群体之间的同质性较低，这是由于本文检索的网络社区文献未指定研究领域，得到的文献涉及的学科领域较广，因此S 值偏低。但是这12 个聚类的Silhouette 值均大于0.75（见表2），甚至有4 个聚类Silhouette 值大于0.95，说明各个聚类内部具有较高的同质性。经整理归纳，这12 个聚类又可以分为3 个大类（见表3）即网络社区整体性研究、网络社区具体功能研究、网络社区组织架构研究。

1.网络社区整体性研究

第一大类是网络社区整体性研究，包括聚类#0 虚拟社区、聚类#1 虚拟品牌社区、聚类#2 网络社区、聚类#4 虚拟学术社区、聚类#6虚拟学习社区、聚类#9 网络问答社区、聚类#10 虚拟知识社区，这一大类聚类词在网络社区聚类词中占比最多。

聚类#0 虚拟社区中的关键词包括虚拟社区、“欧洲人”项目、“欧洲图书馆”项目、资源管理系统、网络社交平台、行为规范、个体参与、媒介环境运动效率、信息运动、对策研究、资源管理系统、网络社交平台、行为规范、个体参与、媒介环境。该聚类中最高被引文献是《微信朋友圈：社会网络视角下的虚拟社区》（聂磊、傅翠晓、程丹，2013:71-75）（被引量357）。如前文所述，该文认为社区的概念在社会网络分析视角下发生了变化，即社区不再是空间上被界定的地点，而是具有社会关系意义的网络。

表3：网络社区研究关键词聚类分类表

聚类#1 虚拟品牌社区中的关键词包括虚拟社区、社会认同、社会资本、社区参与、虚拟品牌社区、情绪刺激、心理相容性、虚拟社会资本、网络口碑、购买行为、社区治理、政策网络、治理机制、品牌资产、互动价值、电子治理、扩散机制。该聚类中最高被引文献是《虚拟品牌社区顾客间互动对顾客参与价值共创的影响研究——以体验价值为中介变量》（申光龙、彭晓东、秦鹏飞，2016:1808-1816）（被引量91）。该文认为将虚拟品牌社区中顾客的体验价值可以划分为功能体验价值、情感体验价值和社会体验价值，三者的体验价值都有正向影响，同时三者的关系是人际互动对情感体验价值和社会体验价值有正向影响，情感体验价值和社会体验价值对顾客参与价值共创有积极影响，体验价值在顾客间互动对参与价值共创的影响中发挥中介作用。

聚类#2 网络社区中的关键词包括网络社区、个体营销、ptp 旅游营销模式、理论基础、社会化媒体、网络潜水者、激励研究、动因研究、突然事件、电子政务、社会管理、信息社会、网络舆情、意见领袖、舆论领袖、电子社区、身份认同、差序格局、远程教学。该聚类中最高被引文献是《网络社区意见领袖影响机制研究——以社会化问答社区“知乎”为例》（王秀丽，2014:47-57）（被引用量183）。如前所述该文论述了意见领袖在网络社区中的特殊功能。

聚类#4 虚拟学术社区中的关键词包括虚拟学术社区、知识交流、moa 理论、sor 模型、知识共享、用户行为、虚拟学习社区、信誉评价、知识贡献者、因子分析法、虚拟社区、研究方法、信息行为、三维框架、社会网络分析、网络论坛、合作动机、有效学习、实证研究。该聚类中最高被引文献是《虚拟学术社区的知识共享过程及其参与主体间关系研究》（王东、刘国亮，2012:113-117）（被引量28）。该文根据社区知识共享过程将社区成员划分为知识提供者、知识接受者和知识评价者,并分析三种社区主体进行知识共享过程的特点,指出对于知识共享系统来说,社区主体间关系是一个非线性的复杂系统。

聚类#6 虚拟学习社区中的关键词包括虚拟学习社区、职业教育、职业情境、sns 网络社区、facebook、集体行动、技术接受与利用整合理论、实证研究、网络结构、交流模式、网络社区、信息交流、虚拟社区、网络位置、技术接受与利用整合理论。该聚类中最高被引文献是《虚拟学习社区的社会网络分析》（王陆，2009:5-11）（被引量221）。如前文所述该文指出关系在虚拟学习社区研究中的核心地位，研究关系型数据必须使用社会网络分析方法。

聚类#9 网络问答社区中的关键词包括工作嵌入、新生代农民工、回乡工作意愿、社会支持、工作满意、组织嵌入、社区嵌入、研究现状、知识发现、加权知识网络、企业社区、用户专家、用户创新、网络健康社区、工作满意、老年科技、研究现状。该聚类中最高被引文献是《网络问答社区用户信息行为研究进展及展望》（陈晓宇、邓胜利、孙雅梦，2015:71-81）（被引量32）。该文认为网络问答社区是基于用户知识贡献形成的，并已成为人们寻求问题解答、满足自身信息需求的一种重要途径，并划分了网络问答社区用户信息行为的三种模式，即知识搜寻行为、知识贡献行为和知识采纳行为。

聚类#10 虚拟知识社区中的关键词包括虚拟知识社区、信息粘性、研究框架、知识贡献行为、结构方程模型、影响因素、virtual living library、living library。该聚类中最高被引文献是虚拟知识社区用户关系及其对知识共享行为的影响（胡昌平、万莉，2015:71-76）（被引量41）。该文从个人、情境、知识、成员行为四个维度构建虚拟知识社区知识共享影响因素模型。并运用结构方程模型，对虚拟知识社区中促进用户知识共享行为的关键因素以及知识共享行为对虚拟社区成员的社区忠诚度产生的影响进行实证研究。

2.网络社区具体功能研究

第二大类是网络社区具体功能研究，包括聚类#3 知识共享、聚类#7 社会网络、聚类#8网络、聚类#11 思想政治教育。

聚类#3 知识共享中的关键词包括知识共享、演化博弈、网络知识、交互平台、知识质量、社会化问答社区、主办企业行为、个体动机、服务个人价值、用户参与、虚拟社区、网络社会、质性研究、虚拟民族志、社会互动、业余马拉松跑者、知识创新、共享意愿、QQ 学术群、Human library。该聚类中最高被引文献是《知识共享研究综述》（樊治平、孙永洪，2006:371-378）（被引量346）。该文从知识共享的经济性、知识共享的对象、知识共享的主体以及知识共享的手段四个方面综述了知识共享研究并对其进行了研究展望。

聚类#7 社会网络中的关键词包括社会网络、虚拟学习社区、社会资本理论、构建策略、Living library、图书馆2.0、网络社区、信息传播、网络舆论、核心-边缘分析、信息传播、网络舆论、社区交流、构建策略、教育虚拟社区、社会化媒介、专业学习网站。该聚类中最高被引文献是《互联网推荐系统比较研究》（许海玲、吴潇、李晓东、阎保平，2009:350-362）（被引量1558）。该文介绍了网络推荐的算法思想，提出现有的推荐算法仍然存在特征提取、冷启动、过拟合、稀疏问题，同时,多维度推荐、相关反馈、评价准则、安全性以及推荐社会学等仍然是进行深入研究和扩展的热点方向。

聚类#8 网络中的关键词包括体育教育模式、体育教育、中小学生、体育教育一体化、社会资本、社区建设、社会发展、社区营销、广告策略、网络社会学、网际信任、社区公共服务。该聚类中最高被引文献是《网络环境下中小企业财务管理模式的创新思考》（梁彤缨、陈广兵，2003:50-54）（被引量4042）。该文在梳理中小企业传统财务管理模式典型特征及网络协同、互补、实时、杠杆效应对它产生影响的基础上，提出构建与网络环境相适应的财务管理新模式并讨论了该模式扩散的可能性。

聚类#11 思想政治教育中的关键词包括思想政治教育、网络虚拟社区、对策研究、Swot分析、北邮人社区、社区成员、虚拟社区文化、网络社区、Logistic 回归模型。该聚类中最高被引文献是《新媒体：大学生思想政治教育的机遇与挑战》（徐振祥、新媒体，2007:64-66）（被引量442）。该文提出新媒体为大学生思想政治教育带来机遇的同时也带来了挑战，在新媒体背景下创新大学生思想政治教育必须尊重大学生的学习主体地位和个性发展、完善其思想政治教育体系、提高其媒介素养、构筑拓展其思想政治教育的新阵地并健全高校思想政治教育的信息监管机制。

3.网络社区组织架构研究

第三大类是网络社区组织架构研究，包括聚类#5 可视化、聚类#12 开放式创新。

聚类#5 可视化中的关键词包括共词网络、网络演化、新兴趋势探测、Neviewer、社区识别、社区发现算法、语义角色标注、核密度估计、虚拟学术社区、知识交流效率、社会网络分析、知识互动、知识共享、在线医疗社区、用户角色识别、海绵效应。该聚类中最高被引文献是《基于NEViewer 的学科主题演化可视化分析》（王晓光、程齐凯，2013:900-911）（被引量44）。该文献提出了一种新的基于共词网络社区演化分析的研究框架以及网络社区演化分析软件NEViewer，NEViewer 的创新性在于设计时序网络社区演化分析框架、实现多个网络社区演化分析算法以及以冲积图和赋色网络图，两种创新方式揭示了网络社区演化的宏观过程和微观细节。

聚类#12 开放式创新中的关键词包括社区网络、开放式创新、运行机制、系统动力学、创新网络、社区意识、创新绩效、影响因素、结构嵌入性、关系嵌入性。该聚类中最高被引文献是《企业开放式创新众包模式下的社会大众参与动机》（夏思君，王文涛，2016:22-29）（被引量37）。该文献认为期望企业形象与感知有用性之间的关系、感知有用性与满意度之间的关系以及期望娱乐与沉浸之间的关系共同影响公众参与社区众包的积极性，并提出企业应制定合理的激励机制吸引公众有效参与，众包平台应增强社区安全和系统绩效以及企业与众包平台应加强合作。

图9：网络社区研究关键词时区图

（三）关键词时区图谱分析

将Threshold 设置为20（即显示出现次数大于等于20 的关键词）进行关键词时区图谱分析，可以展示网络社区研究领域前沿关键词的历年变化过程（见图9）。在关键词时区图中，不同研究时间初现的关键词会分布在图中不同的时间段内，因此可以观察出网络社区研究领域前沿不同关键词初现时间及其相互关系。通过对图9加以分析可以发现，国内网络社区研究的关键词发展阶段与其整体研究文献数量划分阶段具有内在的一致性。

在第一阶段（1998-2005年）网络社区研究处于初始期，由于这一阶段文献数量较少，仅有97 篇，且研究主题较窄，所以在时区图中显示出相关研究主题仅有“网络社区”“虚拟社区”“网络”等关键词较高频率。从文献上来看，该阶段主要是对网络社区进行整体性研究。

在第二阶段（2006-2013年）网络社区研究处于爆发期，大量新兴关键词出现，这代表学者对网络社区研究的深度、广度的增加。如“社会资本”“知识共享”“网络”等关键词较高频率出现，并对网络社区形成、发展、衰败的影响因素进行研究。

在第三阶段（2014年至今）网络社区研究处于平缓期，研究者对网络社区的研究趋于平稳，仅有“知识贡献”这一关键词较高频率出现在网络社区研究的范畴内，这也符合从2014年至今网络社区研究日趋平稳，网络社区研究领域未能有新的增长点，也未能有新的较高频率关键词出现的网络社区研究整体趋势。

（四）关键词聚类时线图谱分析

将Threshold 设置为14（即显示出现次数大于等于14 的关键词）得出关键词聚类时线图（见图10）。该图表现了聚类中的关键词随时间的变化情况，同一坐标上为同一聚类中的关键词，连线代表了关键词之间存在共现情况。以聚类#5 为例，较早出现的关键词为“网络社区”，后发展为“知识共享”，进而演进为“虚拟学习社区”。因此，从图10 的分析中可以大体把握部分影响因素较高的关键词的发展过程。结合该关键词的时线图和时区图进行分析，可以加深对相关关键词在时间上变化的理解。

图10：关键词聚类时线图

（五）突变词趋势图谱分析

运用Citespace 软件对网络社区研究领域的关键词进行突变探测（Burst Detection），提取出频次增长率较高的关键词并显示出其增长的起止时间，能够看出网络社区在不同时间段的研究热点并得出其在不同时间段的突变词。经分析共得出18 个突变词起止时间（见图11），可以看出这18 个突变词爆发起点和截止点各有不同，需要对其进行分析才能得出有价值的突显词。因为并不是所有的突变词都是突显词，只有出现时间接近当前时间并持续时间较长、权重较大的突变词才是突显词。突显词研究的目的在于找出当前时期下，网络社区研究领域的热点和前沿。

根据爆发起止时间的不同可以将这18 个突变词分为三类。第一类突变词是在网络社区研究的第一阶段截止前（2005年）出现的关键词，包括“网络社区，1998-2005”“社区，2001-2010”“网络，2001-2008”“电子商务，2004-2010”“虚拟学习社区，2004-2010”。这一时期由于研究的重点仍是对网络社区本身的基础性研究，同时网络社区的功能如电子商务、虚拟学习等开始进入研究者的研究范畴。

图11：网络社区研究突变词图

第二类突变词是在网络社区研究高峰期出现，即2006年开始出现的关键词，包括“信息传播，2007-2008”“Web2.0，2009-2012”“图书馆2009-2013”“知识社区2011-2014”“高校图书馆2012-2015”“意见领袖2013-2015”“社区网络2013-2014”“知识贡献2016-2018”。这一时期对网络社区的研究逐渐迈入网络社区的内部，如信息传播、Web2.0、意见领袖等。

第三类突变词是至今仍然处于爆发期的关键词，包括“虚拟品牌社区，2016-2020”“价值共创，2016-2020”“扎根理论，2017-2020”“学术虚拟社区，2017-2020”“用户行为，2018-2020”。

从上述分析可以看出，“虚拟品牌社区”“价值共创”“扎根理论”“学术虚拟社区”“用户行为”这五个关键词是当前网络社区研究的突显词。以这五个突显词为主题的研究构成了网络社区研究的前沿。根据聚类关键词的分类标准，这五个突显词可以分别归属为聚类词的三种大类。“虚拟品牌社区”和“学术虚拟社区”属于网络社区整体性研究，“用户行为”属于网络社区具体功能研究，“价值共创”和“扎根理论”属于网络社区组织架构研究。由此可以看出未来网络社区的整体研究方向是研究虚拟品牌社区或虚拟学术社区，并在注重分析网络社区中的用户行为模式的基础上，构建价值共创的组织架构。

五、结论与展望

网络社区进入国内研究者的视野已经20年，这20年来对网络社区的研究从鲜有问津到爆发关注以及至今的趋于平稳，网络社区这一个基础性研究得到了各学科不同角度的关注。不同学科结合各自学科的特点对网络社区的研究硕果累累，并且从研究初期的网络社区整体性研究深入到网络社区的具体功能和组织架构研究。但目前网络社区的研究已经进入一个平缓期，未来网络社区研究需从以下几个方面努力。

首先不同学科关于网络社区基础性范畴的研究少有结合，研究成果较为孤立。在未来的网络社区研究中，需进行学科交叉研究，各学科要相互借鉴有关网络社区的研究成果、模型架构及基础理论，融合互联网、社会学、管理学、新闻传播学等学科知识对网络社区这一基础性范畴进行全方向、多系统的研究。

其次，“虚拟品牌社区”“学术虚拟社区”“用户行为”“价值共创”“扎根理论”等突显词以及“知识贡献”等关键词是目前以及未来网络社区研究的热点。网络社区研究的整体发展方向是“虚拟品牌社区”和“学术虚拟社区”，同时要更注重网络社区内的“用户行为”“知识贡献”“价值共创”和“扎根理论”的结构特征。

最后，目前网络社区研究趋于平稳，未有爆发式的文献增长，也未有较高频率关键词出现在网络社区研究的范畴中。这是因为信息科技在为Web2.0 提供技术支撑后未能有质的突破，而网络社区研究的推进必须伴随着基础理论的不断完善和信息技术的进一步发展。目前网络社区研究多是立足于Web2.0 时代的网络特征，但是由Web2.0 向Web3.0 演进以实现人类在网络社会中的全面交互是网络社区的未来发展趋势，因此必须时刻关注信息科技给网络社区带来的变化，在网络社区向Web3.0 演进的过程中研究这一主题。