【摘要】本文以中国知网(CNKI)核心期刊和CSSCI文献为数据来源,运用文献计量工具CiteSpace,从发文量、作者、研究热点和研究演进等维度,对2000—2021年间中国民间故事研究的文献进行可视化分析。通过分析可知,民间故事的发文量已在近些年趋向平稳,并且形成了核心的作者,各学者以独立的方式进行研究,研究热点主要集中在故事类型、民间文学、母题、类型和传承等方面。
【关键词】民间故事;热点;研究趋势;CiteSpace;可视化分析
【中图分类号】I207.7 【文献标识码】A 【文章编号】2097-2261(2023)15-0029-05
在人民群众创作的民间口头文学中,故事是数量最大、流行最普遍、最受民众喜爱的文学样式,民间故事有广义与狭义之分,广义上把民众所有口头讲述的散文故事都叫作民间故事,狭义上则指神话、传说以外的那部分口头叙事散文故事[1]。民间故事因其独特的价值受到了众多学者的关注与研究,近七十年的中国民间故事研究大多围绕民间故事的多重价值而展开,形成了民间故事的采录与改写、思想内容研究、文学价值研究、比较研究、类型研究、文化人类学研究、故事形态学研究、讲述研究等多重理路[2]。为了能够更好地把握新世纪以来民间故事研究的演进以及学术动向,本文以中国知网CNKI数据库作为数据来源,利用CiteSpace可视化工具,综合分析二十年来我国民间故事研究的统计概貌、热点领域及演进特征,以此探究其未来发展动态。
一、分析工具
CiteSpace是Citation Space的简称,可译为“引文空间”,它是由美国德雷萨尔大学计算机与情报学教授陈超美开发的可视化软件,本文所使用软件版本为CiteSpace V6.1.R3。该软件主要基于共引分析理论和寻径网络算法等,对特定领域文献(集合)进行计量,以探寻出学科领域演化的关键路径及其知识拐点,并通过一系列可视化图谱的绘制来形成对学科演化潜在动力机制的分析和学科发展前沿的探测,已成为科学计量普遍使用的新工具[3]。科学知识图谱是以知识领域为对象,显示科学知识的发展进程与结构关系的一种图像。它具有“图”和“谱”的双重性质与特征:既是可视化的知识图形,又是序列化的知识谱系,显示了知识单元或知识群之间网络、结构、互动、交叉、演化或衍生等诸多隐含的复杂关系,而这些复杂的知识关系正孕育着新的知识的产生[3]。
本文以中国知网数据库为检索数据库,时间跨度设置为2000—2021年,以“民间故事”“故事类型”等为主题,选择来源为核心期刊和CSSCI的期刊文献。初步检索出文章后,为保证数据的准确,还需要核查,进一步删除重复的文章,及新闻、书评和不属于民间故事研究的文章。经过上述过程后得到最终的606篇文献,构成了本研究的文献样本。将数据导入CiteSpace V6.1.R3,“节点类型”依据分析需要依次设置为作者和关键词。通过绘制年发文量统计图、作者共现图、关键词共现图、关键词聚类图、时间线图、关键词突现图,分析民间故事研究领域的年度发文趋势、作者分布、研究热点及演进趋势等。
二、民间故事研究的发文信息
(一)历年发文量趋势
论文发表量在一定程度上能够反映出研究的热度变化和趋势,2000—2021年民间故事研究的发文量趋势如图1所示,总体看来民间故事研究的发文量先升后降再趋于稳定。2000—2006年,民间故事的研究呈现快速上升的态势,在2006年达到峰值43篇,说明此时民间故事相关研究得到了广泛的关注,此时是民间故事研究兴起的关键时间节点。2006年以后论文发表量逐渐降低,到2011年降至20篇。2011—2021年,发文量呈波动态势,但已趋于稳定,年均发文量在32篇左右。
(二)作者分布
CiteSpace提供了三个方面的科学合作网络分析:微观层面的作者合作网络、中观层面的机构合作网络、宏观层面的国家或地区合作。科学合作指的是在一篇论文中同时出现不同的作者、机构或者国家/地区,那么我们就认为他们存在合作关系[4]。借助合作图谱所呈现的信息,对某些领域的学者、地域和研究机构之间的合作情况可有一定了解,为了解熟悉相关主题合作研究的规模、广度、区域分布等提供了便利。
将数据导入CiteSpace进行预处理,然后将时间切片设置为1年,选取的标准为g-index(k=25),阈值设定为Top 50 per slice,即每个时间切片提取前50个节点。选择节点类型为作者的可视化图谱分析,在控制面板将阈值设置为3,可得到发文量≥3的作者共现图(图2)。图片左上角信息栏有相关参数展示,其中“N=218,E=23”,N为网络节点数量,通过作者名字的字号及节点大小的不同,反映出作者出现频率的高低,两者呈正相关;E即连线数量,不同节点间有连线,表示作者间存在关联。Density表示网络密度,作者共现图网络密度为0.001。
作者共現图出现了218个节点,连线仅为23条,整体呈现分散的点状分布,结构较为松散,网络密度低。从图中也可以直观地看出各作者之间连线少且可见的连线很细,表明仅在少数作者间存在合作,如万建中、漆凌云、李琼等。这说明在民间故事研究中,学者以较独立的方式进行研究,尚未形成合作网络,学术合作欠缺。这可能和民间故事本身的特点有关,也可能和人文学科相对重视个人思考的研究传统有关[5]。
图2能够看出有几位作者的节点较大,如刘守华、万建中、林继富等,代表在数据中出现的频率较高,在民间故事研究领域发文数量较多。借助CiteSpace展现的作者相关分析数据,根据发文量从高到低选择前9位作者的数据,制成表1。发表文章数前9名的作者分别是刘守华、万建中、林继富、施爱东、康丽、李丽丹、董晓萍、顾希佳、漆凌云。除这几位作者外,其他学者的发文量在1到5篇之间,结合图2可以看出民间故事研究中,少数核心成员占据重要地位,发挥着举足轻重的作用。如发文数量最多、节点最大的核心作者刘守华。只要谈到故事学,无论用何种方式来叙述近30年的研究进程,刘守华都是一个绕不过去的领袖人物。30年来,刘守华发表了一百多篇故事学论文,出版了十数本故事研究专著,培养了一大批故事研究人才,这在全世界的故事研究者中都是不多见的。刘守华故事研究的成就是多方面的,而其中最突出的成就是故事类型研究,除此之外,故事史研究、宗教文化对民间故事的影响研究、故事村和故事家的研究这几方面也有着不断开拓和与时俱进[6]。
三、民间故事研究热点与演进趋势
(一)关键词共现图谱分析
关键词能够体现文章的核心内容,CiteSpace以关键词作为节点类型进行可视化时,主要是以关键词为基础的词频和共词分析。软件以在文献信息中提取出能够表达文献核心内容的关键词,或主题词频次的高低分布,去进一步研究领域内发展演变动态及未来研究的热点。在控制面板中选择展示发文量≥4的关键词,可以得到图3关键词共现图。网络节点577个,连线696条,节点越大表明关键词出现的频次越高,越能体现研究的热度。
同时,表2总结了2000—2021年间民间故事研究中出现频次在10次及以上的高频关键词,排名依次为民间故事(154)、故事类型(36)、民间文学(30)、母题(26)、类型(15)、传承(10)、刘守华(10)。其中关键节点中心性越高,越能体现其核心地位。综上可知,民间故事研究从故事研究理论、故事史、故事类型、比较研究、文化传承等角度多方面展开。
(二)关键词聚类分析
图3的关键词较多,CiteSpace关键词聚类功能的使用可提高总结研究领域的精确度,将关键词聚类总结,可以得到图4的关键词聚类图谱。聚类将关联密切的节点聚在一起,侧重体现聚类间的结构特征,突出关键节点及重要连接,可以揭示研究的大致分类。CiteSpace提供了Q值和S值,Q值即Modularity Q,是网络模块化的评估指标,S值即Mean Silhouette,是网络同质评估指标。如果Modularity Q>0.3,Mean Silhouette>0.7,说明网络聚类分析所得到网络社团结构是显著的,聚类内部的同质性合理。图4信息栏中显示关键词聚类图谱的Modularity Q值为0.7608,Mean Silhouette值为0.9615,表明聚类结构显著是成立的。
按照各聚类从大到小所含数值逐次减小,选取CiteSpace中展示的前8个聚类,用相关数据制成表3。表3“聚类内代表性关键词”本文选择了每一聚类中的前三个关键词,其代表性最强,通过所选取的关键词便于了解核心研究圈对民间故事的研究领域。表中“故事类型”“类型”“中国故事类型”“情节类型”都提示了“类型”这一研究重点,与图5所显示的关键词热度相吻合,对故事类型的探讨是民间故事研究的重点。
(三)关键词时间线图谱分析
聚类间的关系、某个聚类中文献的历史跨度可以借助关键词的时间线视图展现,因此可以从时间维度上体现该领域的演进历程,反映出不同关键词间的相互关系,帮助我们掌握其历史和现状。将图3的关键词共现图转换成关键词时间线图,如图5所示。
图5展示了关键词聚类的时间线图谱,横轴显示热点涌现的时间轨迹,首次出现的圆点代表该聚类首次出现的年份定位,圆点的密度越大表明在某些年份,该聚类的成果增多。如果两个圆点相隔较远,密度低,则表明该聚类的关注度下降,研究趋冷。“民间故事”与“故事类型”两个聚类在2000—2021年间保持了全程的热点,关键词展示密集并有很好的延续性,表明这两个研究方向一直为学者所重视,研究热度不减。而“类型”这一聚类在2005—2012年间没有出现相关的研究热点,在2012年以后出现了相关的研究,表明研究热度的回升。同样的情况也出现在“主题学”中,2010年后也出现长时间的研究空白,此时趋于热度衰减,在2015年后又出现了热点的暂时回升,相关研究增多。“巧女的故事”在2009年之后也呈现长时间的空白,这也展现出其趋冷的研究态势,并一直延续此种状态,没有出现热度的回升。
(四)关键词突现分析
关键词突现是指关键词在某一时期突然出现,或者使用的频率突然增加,能够用它来反映某一时间段内该领域研究热点的演化动态,预测其发展趋势。2000—2021年民间故事研究文献关键词突现处理的结果如图6所示,Keywords即数据中的关键词,所检索数据的年份为Year,Strength代表突现强度,它以数值大小反映研究的前沿性,数值越大则前沿性越强。Begin代表关键词研究热点的起始年份,即表示该研究领域在较短时间内成为追踪热点,End为终止年份。从图中可以看到“巧女故事”和“叙事”分别从2003年和2007年作为研究热点持续了较长时间,在所列举的关键词中持续性较为明显。“民间文学”与“口头文本”都是在特定年份有较强突现,但并没有将此热度延续。突现词图谱是按照突现时间由远及近的顺序排列,因此图6越靠下的突现词前沿性越强,可在一定程度上预示着未来研究发展的趋势。“故事类型”从2018年开始成为突现词并且热点一直持续到2021年,是目前民间故事中前沿性最强的主题。
四、结语
研究工具的使用,能够为研究者提供便利。本文基于CiteSpace软件,通过年发文量趋势、作者分布、关键词聚类、突现词等信息对2000年到2021年民间故事研究进行了简单梳理。
综上所述,2000年至2021年中国民间故事的研究经历了快速上升到2006年达到高峰,接着发文量下降,再到平稳波动的发展过程。民间故事研究形成了核心研究隊伍,学者以较为独立的方式进行研究,学者间合作较少。民间故事研究从故事研究理论、故事史、故事类型、比较研究、文化传承等多角度开展。通过关键词突现可知,故事类型是目前民间故事研究中前沿性最强的主题,也是未来的研究趋势。除了对于“故事类型”“叙事”等结构化的分析外,以关键词“巧女故事”为代表的对于特定故事类型的研究、以“云南”为代表的对于特定地域的民间故事研究及以“满族”代表的对于特定民族的民间故事的研究也有期待成为日后的研究热点。
参考文献:
[1]刘守华.故事学纲要[M].武汉:华中师范大学出版社,2006:1.
[2]漆凌云.中国民间故事研究史论1949—2018[M].北京:中国社会科学出版社,2019:19.
[3]陈悦,陈超美,刘则渊,等.CiteSpace知识图谱的方法论功能[J].科学学研究,2015,33(02):242-253.
[4]李杰,陈超美.CiteSpace:科技文本挖掘及可视化[M].北京:首都经济贸易大学出版社,2016:180.
[5]李鹤.《民间文化论坛》40年故事研究成果数据分析[J].民间文化论坛,2002(05):77-89.
[6]施爱东.故事学30年点将录[J].民俗研究,2008(03):20-48.
作者简介:
罗华鑫(1994.5-),女,汉族,河南焦作人,硕士,中国文化遗产研究院,研究方向:汉语言文字学。