邱婧玲

（西藏民族大學(xué)教育學(xué)院 陜西咸陽 712082）

2008年以來，社交媒體（social media）不僅改變了信息傳播的方式，也凸顯出其廣闊的市場價值，已成為網(wǎng)絡(luò)時代一個相當熱門的話題，受到了學(xué)術(shù)界與用戶的高度關(guān)注?！吧缃幻襟w”也稱為“社會化媒體”。社交媒體是“基于Web2.0及以上思想和技術(shù)的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，支持用戶自主創(chuàng)造和交互內(nèi)容”[1](P59-68)。用戶生成內(nèi)容與自主控制社交關(guān)系是社交媒體的兩大特點。社交媒體允許人們生產(chǎn)信息、分享信息，并通過評價、討論等方式篩選與傳播信息。[2]“雷洋案”，“辱母案”在網(wǎng)絡(luò)的飛速傳播，“微信”，“京東”，“淘寶”等的廣泛使用都是社交媒體的典型應(yīng)用。為了深入探析社交媒體的發(fā)展態(tài)勢，以CNKI數(shù)據(jù)庫為文獻數(shù)據(jù)檢索源，運用CiteSpace為分析工具，追溯社交媒體的發(fā)展淵源，客觀全面地分析了社交媒體的現(xiàn)狀、研究熱點、研究前沿，以揭示社交媒體的歷史演變與發(fā)展態(tài)勢。

一、數(shù)據(jù)來源與研究方法

（一）數(shù)據(jù)來源

科學(xué)引文索引（SCI）的創(chuàng)始人Garfield E和Sher I H,Torpie R J（1964）[3][4](P5-10)認為引證網(wǎng)絡(luò)能夠反映知識傳承與發(fā)展的關(guān)系?；谶@樣的理念，本文選用CNKI作為文獻來源檢索庫。CNKI是全球信息量最大、最具價值的中文網(wǎng)站，涵蓋了10個專輯，168個專題的文獻，已經(jīng)成為國內(nèi)重要的學(xué)術(shù)分析與評價工具。

（二）數(shù)據(jù)檢索條件及方法

“社交媒體”又稱“社會化媒體”“社會性媒體”，檢索時將它們?nèi)考{入檢索范圍進行檢索，即篇名=“社交媒體”、“社會化媒體”、“社會性媒體”，檢索時間為1998年1月1日至2017年10月30日（因最早的第一篇社交媒體的文獻來源于2008年，故檢索時間段為2008年1月1日-2017年10月30日），共檢索到相關(guān)文獻3745條，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，去除啟事、廣告、新聞等非學(xué)術(shù)文獻，共采集到有效文獻3717條，經(jīng)下載，轉(zhuǎn)換為UTF-8格式后進行保存。

（三）數(shù)據(jù)分析工具及方法

本文采用美國德雷賽爾(Drexel)大學(xué)的美籍華人陳超美博士開發(fā)的動態(tài)可視化分析工具Cite Space[5](P359-377)對我國智庫研究的發(fā)展態(tài)勢進行可視化分析。Cite Space是一款可用于可視化展示和分析科學(xué)文獻的趨勢及動態(tài)的Java應(yīng)用程序，Cite Space提供作者合著網(wǎng)絡(luò)（COA）、共被引作者（ACA）、共被引文獻（DCA）以及共被引期刊（JCA）等四類共被引分析技術(shù)，并可以進行作者及其所屬機構(gòu)、關(guān)鍵詞和學(xué)科領(lǐng)域等不同節(jié)點類型的共現(xiàn)分析，提供各種聚類圖、時間線圖和時區(qū)圖等多樣化顯示模式，并生成各類知識圖譜。[6]但由于CNKI沒有引文數(shù)據(jù)，故不對這次采集的數(shù)據(jù)進行共被引分析。

二、社交媒體的關(guān)注度

從社交媒體的學(xué)術(shù)關(guān)注度和用戶關(guān)注度（圖1）（圖2）可以看出，2008年以來，其學(xué)術(shù)關(guān)注度不斷飆升，2010至2016年近乎呈直線式上升。以CNKI為數(shù)據(jù)源，在標題名中以“社交媒體”“社會化媒體”“社會性媒體”為檢索詞進行檢索發(fā)現(xiàn)，所發(fā)表的文章從2008年的7篇，2009年的21篇，2010年的56篇，直線上升到2015年達793篇，（圖3）2016年發(fā)文為709篇，2017年10月為414篇，2017年的數(shù)據(jù)不夠全面，主要是由于雜志上傳網(wǎng)絡(luò)的滯后性導(dǎo)致2017年的數(shù)據(jù)不夠全面。因此，對我國社交媒體研究的發(fā)展態(tài)勢進行研究并做可視化分析能夠歷清我國社交媒體研究的研究熱點、研究前沿及發(fā)展脈絡(luò)，對促進社交媒體發(fā)展具有重要的理論價值和現(xiàn)實意義。

圖1：社交媒體學(xué)術(shù)關(guān)注度

圖2:社交媒體用戶關(guān)注度

圖3:社交媒體發(fā)文量年度分布（2008-2017）

三、社交媒體研究的可視化分析

將轉(zhuǎn)換后的題錄數(shù)據(jù)，導(dǎo)入CiteSpace III進行格式轉(zhuǎn)換，并檢查文獻規(guī)范性，添加了個別發(fā)表年代缺失的文獻信息，對作者的規(guī)范性進行了檢查與修正等。

（一）作者共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)知識圖譜

將規(guī)范化處理后的題錄數(shù)據(jù)導(dǎo)入CiteSpace III軟件中，時間跨度為“2008-2017”年，節(jié)點類型選擇“Author”，閡值的參數(shù)設(shè)定為top20，其他為默認值的情況下，得到Network=595，E=95的社交媒體研究作者共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)知識圖譜。

從作者共現(xiàn)圖譜發(fā)現(xiàn)，對社交媒體研究作者較多，主要有中國人民大學(xué)信息資源管理學(xué)院的黃霄羽教授[7]，南京師范大學(xué)的丁家永[8]，現(xiàn)清華大學(xué)新聞與傳播學(xué)院的彭蘭教授[9][10]，武漢大學(xué)信息資源研究中心的唐曉波，著名品牌戰(zhàn)略專家、中央電視臺品牌顧問、華盛智業(yè)·李光斗品牌營銷機構(gòu)創(chuàng)始人李光斗，鹽城工學(xué)院經(jīng)濟與管理學(xué)院的焦微玲等，但是整體來看，發(fā)文多且比較有影響力的學(xué)者欠缺，研究者之間的合作關(guān)系不足，尚未產(chǎn)生具有重要影響力的學(xué)者。

（二）機構(gòu)共現(xiàn)知識圖譜

機構(gòu)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系體現(xiàn)了機構(gòu)間存在著相似和相關(guān)的研究領(lǐng)域，而共現(xiàn)的程度大小表明了機構(gòu)間存在的學(xué)術(shù)合作的多少。[11]將規(guī)范化處理后的題錄數(shù)據(jù)導(dǎo)入CiteSpace III軟件中，時間跨度為“2008-2017”年，節(jié)點類型選擇“institution”，閾值的參數(shù)設(shè)定為top,20，其他為默認值的情況下，得到Network=165，E=29的社交媒體主要研究機構(gòu)共現(xiàn)知識圖譜（見圖4），其中，彩色節(jié)點的大小與其中心性高低成正比，節(jié)點的字體大小與其頻次成正比，下同。

圖4：社交媒體主要發(fā)文機構(gòu)共現(xiàn)知識圖譜（2008-2017）

從圖4可以看出，對社交媒體的研究受到了普遍重視，研究的核心機構(gòu)主要有中國人民大學(xué)（146篇），占發(fā)文總量的10.32%，而其中高居榜首的是中國人民大學(xué)的新聞學(xué)院，達到125篇；其次是中國傳媒大學(xué)（144篇），占發(fā)文總數(shù)量的10.18%，第三是清華大學(xué)新聞與傳播學(xué)院（74篇），占發(fā)文總量的5.23%。這前三位的發(fā)文機構(gòu)總共占發(fā)文總量的25.73%。這說明中國人民大學(xué)、中國傳媒大學(xué)和清華大學(xué)具有很高的研究能力，是研究社交媒體的核心機構(gòu)，引領(lǐng)著社交媒體的發(fā)展。同時，從只有29條連線可以反映出對社交媒體的研究僅限于機構(gòu)內(nèi)部之間的小團隊合作，跨機構(gòu)跨領(lǐng)域的合作尚未形成有效規(guī)模，結(jié)合作者共現(xiàn)知識圖譜分析和發(fā)文量可以看出，對社交媒體的研究從2008年才剛剛開始，2008-2010年發(fā)文相對較少，這說明社交媒體已經(jīng)受到重視，但并沒有形成研究熱點，2011年后進入直線上升趨勢，已經(jīng)成為一個熱點，可以稱之為爆發(fā)階段，但真正的領(lǐng)軍人物相對比較缺乏，跨領(lǐng)域跨機構(gòu)的合作并沒有形成，正是這種校際間的小團隊合作機制，促進了社交媒體的快速發(fā)展，推動了社交媒體的成長、發(fā)展和研究突破。

（三）主要研究學(xué)科領(lǐng)域

圖5：社交媒體發(fā)文量學(xué)科專業(yè)分布圖

對某一主題的研究的學(xué)科領(lǐng)域反映了該主題受關(guān)注的范圍。對社交媒體這一主題來講，受關(guān)注的范圍比較廣泛，涉及了新聞與傳媒、經(jīng)濟、高等教育、政治、計算機等眾多的領(lǐng)域（圖5），從社交媒體發(fā)文量學(xué)科專業(yè)分布圖可以看出，主要的研究領(lǐng)域為新聞與傳媒領(lǐng)域，發(fā)文量達1892篇，占總發(fā)文數(shù)量的57.14%，這是研究的核心領(lǐng)域，也是絕對優(yōu)勢領(lǐng)域，也說明自2011年后，社交媒體成為新聞傳媒領(lǐng)域研究的核心和熱點問題，如王旭的《社交媒體發(fā)展背景下的微信依賴研究》[12]，楊玲的《中國社交媒體內(nèi)容與功能分析——以QQ空間為例》[13]彭蘭的《社會化媒體與媒介融合：雙重旋律下的關(guān)鍵變革》[14]等。其次是在企業(yè)經(jīng)濟領(lǐng)域，說明企業(yè)也非常關(guān)注利用社交媒體進行營銷，成為繼新聞與傳媒領(lǐng)域后的第二大關(guān)注社交媒體的領(lǐng)域，但從發(fā)文量來看，企業(yè)經(jīng)濟方面的發(fā)文量只有448篇，只是新聞傳媒領(lǐng)域發(fā)文量的23.68%，只占發(fā)文總量的13.5%，如唐李洋的博士學(xué)位論文《基于社交媒體大數(shù)據(jù)的Twitter營銷策略研究》[15]，趙付春，馮臻共同撰寫的《社交媒體對企業(yè)知識競爭力的影響——基于小米公司的案例研究》[16]等。

（四）研究熱點

圖6：社交媒體研究熱點關(guān)鍵詞聚類圖

圖7：社交媒體研究熱點關(guān)鍵詞知識圖譜

在軟件中選擇節(jié)點類型為“keywords”，閾值的參數(shù)設(shè)定為top20，其他設(shè)置同前，運行后得到117個節(jié)點和357條連線構(gòu)成的如圖6所示的社交媒體研究熱點關(guān)鍵詞聚類圖。圖中為優(yōu)化視圖效果，隱去了出現(xiàn)次數(shù)最多的1775次，中心度為0.72的關(guān)鍵詞“社交媒體”，出現(xiàn)頻次為1078次，中心度為0.43的關(guān)鍵詞“社會化媒體”。以及關(guān)鍵詞知識圖譜（圖7）及表1所示的出現(xiàn)次數(shù)大于等于20次的關(guān)鍵詞頻次表（n≥ 20）。

從圖中可以看出，“社交媒體”、“社會化媒體”、“社交網(wǎng)絡(luò)”、“微博”、“社交網(wǎng)站”、“媒體營銷”、“微信”、“社會化媒體營銷”、“騰訊”、“大學(xué)生”、“傳播”以及“意見領(lǐng)袖”等是研究的主題。從社交媒體研究熱點關(guān)鍵詞知識圖譜結(jié)合其他學(xué)者對社交媒體的相關(guān)研究，可以看出社交媒體研究的熱點領(lǐng)域主要集中在“社會交往”和“媒體營銷”兩大方面。

（1）社會交往。對于社會交往主要由“社交媒體”、“社會化媒體”“社交網(wǎng)絡(luò)”、“微博”、“社交網(wǎng)站”、“微信”、“騰訊”、“大學(xué)生”、“傳播”以及“意見領(lǐng)袖”等關(guān)鍵詞構(gòu)成，隨著網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，微博、微信、騰訊QQ等成了人們交往的重要方式，尤其是隨著移動智能手機的發(fā)展與Web2.0、Web3.0以及更高版本的出現(xiàn)，人們的交流與學(xué)習方式發(fā)生了根本性的范式轉(zhuǎn)變，尤其是大學(xué)生的學(xué)習更加呈現(xiàn)出隨時、隨地、無處不在碎片化學(xué)習特征。從傳播學(xué)角度來看，對社交媒體的研究發(fā)端于對博客等“自媒體”的觀察與思考[17]，社交媒體具有社會交往和媒體的雙重功能[18]。社交媒體是允許用戶自主生成內(nèi)容（UGC）的創(chuàng)造和交流[1]，用戶可以傳播視頻、音樂、圖片等多媒體信息，尤其是大家熟知并廣泛應(yīng)用的微信與QQ等，更是集多種交互功能于一體，成為人們必不可少的社交工具，另外，還關(guān)注了網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖的特征等。

（2）媒體營銷。媒體營銷主要由“媒體營銷”、“口碑營銷”、“大數(shù)據(jù)”、“社會化媒體營銷”、“營銷”、“品牌營銷”、“網(wǎng)絡(luò)營銷”、“營銷策略”、“營銷效果”、“市場營銷”、“數(shù)字營銷”等關(guān)鍵詞構(gòu)成。如“基于社交媒體大數(shù)據(jù)的Twitter營銷策略研究”[15]，淘寶網(wǎng)、京東商城、唯品會、當當網(wǎng)、亞馬遜等團購網(wǎng)站等。另外，2016年11月至12月份出現(xiàn)的羅爾為其愛女笑笑的籌款等，都是一種營銷方式或營銷手段。

表1：社交媒體研究熱點關(guān)鍵詞頻次表（n≥20，2008-2017）

（五）前沿主題

在CiteSpace軟件中，利用突現(xiàn)詞探測技術(shù)，可以測算出某研究領(lǐng)域前沿主題演化態(tài)勢。選擇術(shù)語類型為“Burst Terms”選擇節(jié)點類型為“key?words”，其他設(shè)置同前，運行后得到233個節(jié)點和604條連線構(gòu)成的如圖8所示的社交媒體研究前沿關(guān)鍵詞聚類圖。

圖8：社交媒體研究前沿關(guān)鍵詞聚類圖

圖9：社交媒體研究前沿關(guān)鍵詞時區(qū)圖

從前沿關(guān)鍵詞知識圖譜、聚類圖以及時區(qū)圖可以看出，社交媒體的研究經(jīng)歷了三個階段：從社交媒體、社交網(wǎng)絡(luò)、社交網(wǎng)站等傳播模式、傳播渠道的研究到自媒體時代微信、騰訊QQ、媒體營銷等社會交往和營銷策略的研究到大數(shù)據(jù)時代的新新媒體（New new media）檔案服務(wù)等的研究。

第一個階段從2008年社交媒體研究的發(fā)文開始到2009年以及2010年，主要關(guān)注社交媒體的基本概念、博客、播客等社交媒體的探討，騰訊等網(wǎng)站社交媒體的傳播模式的研究。

第二個階段，主要關(guān)注利用社交媒體進行營銷，“媒體營銷”，“企業(yè)傳播”，“網(wǎng)絡(luò)廣告市場”成為其關(guān)鍵詞，將社交媒體分析引入企業(yè)[19]，社交媒體成為廣告商新寵[20]，這個階段主要關(guān)注媒體營銷，社交媒體引發(fā)商業(yè)裂變[21]，憑借巨大且互動性強的用戶規(guī)模優(yōu)勢，社交平臺被眾多營銷者相中，用以向不同商家導(dǎo)入用戶，成為營銷的新陣地。

第三個階段，這個階段主要關(guān)注移動社交媒體和新型社交媒體的應(yīng)用，大數(shù)據(jù)時代的新新媒體（New new media）檔案服務(wù)等的應(yīng)用研究。如基于社交媒體數(shù)據(jù)的城市人群分類與活動特征分析[22]，操控、賦權(quán)、話語空間：理解社交媒體廣告的三個維度——以微信信息流廣告為例[22]等，涵蓋了更多的行業(yè)和領(lǐng)域，如社交媒體地理大數(shù)據(jù)的旅游景點熱度分析[23]，跨社交媒體網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)下的用戶建模[24]，社交媒體盈利模式中的大數(shù)據(jù)運用[25]，基于社交媒體大數(shù)據(jù)的Twitter營銷策略研究[15]等等。

四、結(jié) 語

綜上，通過對3717條有關(guān)社交媒體文獻題錄數(shù)據(jù)的可視化分析發(fā)現(xiàn)，社交媒體方面的研究已經(jīng)取得了階段性的豐富成果，吸引了眾多具有較高影響力的機構(gòu)群體，出現(xiàn)了內(nèi)容分明的熱點領(lǐng)域和前沿主題。從發(fā)文機構(gòu)來看，中國人民大學(xué)、中國傳媒大學(xué)、清華大學(xué)等是研究社交媒體的核心機構(gòu)，引領(lǐng)著社交媒體研究的發(fā)展。同時，從只有29條連線可以反映出對社交媒體的研究僅限于機構(gòu)內(nèi)部之間的小團隊合作，跨機構(gòu)跨領(lǐng)域的合作尚未形成有效規(guī)模，結(jié)合作者共現(xiàn)知識圖譜分析和發(fā)文量可以看出，對社交媒體的研究從2008年才剛剛開始，2008-2010年發(fā)文相對較少，這說明社交媒體已經(jīng)受到重視，但并沒有形成研究熱點，2011年后進入直線上升趨勢，已經(jīng)成為一個熱點，但真正的領(lǐng)軍人物相對比較缺乏，跨領(lǐng)域跨機構(gòu)的合作并沒有形成，正是這種校際間的小團隊合作機制，促進了社交媒體的快速發(fā)展，推動了社交媒體的成長、發(fā)展和研究突破。從研究熱點和前沿來看，主要表現(xiàn)為利用社交媒體進行社交和營銷兩大主題。從社交媒體的發(fā)展來看，社交媒體的發(fā)展經(jīng)歷了三大階段，從最初的基本概念、基本應(yīng)用的探討，騰訊等社交網(wǎng)絡(luò)傳播模式的基礎(chǔ)研究，到關(guān)注利用社交媒體進行營銷，將社交媒體分析引入企業(yè)，社交媒體引發(fā)商業(yè)裂變，社交媒體成為廣告商新寵，憑借巨大且互動性強的用戶規(guī)模優(yōu)勢，社交平臺被眾多營銷者相中，用以向不同商家導(dǎo)入用戶，成為營銷的新陣地。到第三階段，主要關(guān)注移動社交媒體和新型社交媒體的應(yīng)用，大數(shù)據(jù)時代的新新媒體（New new media）檔案服務(wù)等的應(yīng)用研究，涵蓋了更多的行業(yè)和領(lǐng)域，如社交媒體地理大數(shù)據(jù)的旅游景點熱度分析，跨社交媒體網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)下的用戶建模，社交媒體盈利模式中的大數(shù)據(jù)運用，基于社交媒體大數(shù)據(jù)的Twitter營銷策略研究等等。今后一段時期內(nèi)，社交媒體研究將是學(xué)者們繼續(xù)關(guān)注的熱點問題。

[1]kalplan,Andreas M.,and Haenlein,Michael.Users of the word,unite!The challenges an opportunities of Social Media[J].Business Horizons,2010,53(1).

[2]肖琳，徐升華，王琪.社交媒體發(fā)展與研究述評[J].圖書館學(xué)研究，2016（14）.

[3]Garfield E，Sher I H,Torpie R J.The Use of Citation Data in Writing the History of Science[M].Philadelphia:Institute for Sci?entific Information,1964.

[4]Garfield,E.Scientography:Mapping the Tracks of Science[J].Current Contents:Social&Behavioral Sciences,1994(45).

[5]Chen,Chaomei.CiteSpaceⅡ:Detecting and Visualizing Emerging Trends and Transient Patterns in Scientific Literature[J].Journal of the American Society for Information Science and Technology.2006(3)．

[6]Chaomei Chen．Cite Space II:Detecting and Visualizing Emerging Trends and Transient Patterns in Scientific Literature[J].Journal of the American Society for Information Science and Technology，2006（3）．

[7]黃霄羽.國外典型檔案館應(yīng)用社交媒體創(chuàng)新檔案服務(wù)的實踐特點[J].檔案學(xué)通訊，2016(3).

[8]丁家永.看國外社交媒體如何“玩”品牌營銷？[J].金融博覽，2017(2).

[9]彭蘭.社會化媒體:媒介融合的深層影響力量[J].江淮論壇，2015(1).

[10]彭蘭.從依賴“傳媒”到依賴“人媒”——社會化媒體時代的營銷變革[J].杭州師范大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版）,2015（5）.

[11]王雅晶，李勝利，王雅春.《飼料研究》35年刊載論文的知識圖譜分析[J].飼料研究，2013（10）.

[12]王旭.社交媒體發(fā)展背景下的微信依賴研究[D].山西大學(xué)碩士學(xué)位論文，2015.

[13]楊玲.中國社交媒體內(nèi)容與功能分析——以QQ空間為例[D].武漢理工大學(xué)碩士學(xué)位論文，2015.

[14]彭蘭.社會化媒體與媒介融合：雙重旋律下的關(guān)鍵變革[J].新聞戰(zhàn)線，2012（2）.

[15]唐李洋.基于社交媒體大數(shù)據(jù)的Twitter營銷策略研究[D].合肥工業(yè)大學(xué)博士學(xué)位論文，2015.

[16]趙付春，馮臻.社交媒體對企業(yè)知識競爭力的影響——基于小米公司的案例研究[J].科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2016（6）.

[17]王曉光，郭淑娟.社會性媒體初論[EB/OL].http://news.163.com/08/1217/14/4TCEO1DH000131UN.html.

[18]曹博林.社交媒體：概念、發(fā)展歷程、特征與未來——兼論當下對社交媒體認識的模糊之處[J].湖南廣播電視大學(xué)學(xué)報，2011（3）.

[19]Jennifer Kavur，張林.將社交媒體分析引入企業(yè)[J].IT經(jīng)理世界，2010（9）.

[20]埃里卡·諾恩.社交媒體成為廣告商新寵[J].科技創(chuàng)業(yè)，2010（7）.

[21]肖明超.社交媒體引發(fā)商業(yè)裂變[N].中國圖書商報，2011-11-23.

[22]周艷，李妍羲，黃悅瑩，耿二輝.基于社交媒體數(shù)據(jù)的城市人群分類與活動特征分析[J].地理信息科學(xué)學(xué)報，2017（9）.

[23]陳寧，彭霞，黃舟.社交媒體地理大數(shù)據(jù)的旅游景點熱度分析[J].測繪科學(xué)，2016（12）.

[24]項連城，?；w，徐常勝.跨社交媒體網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)下的用戶建模[J].大數(shù)據(jù)，2016（5）.

[25]葉典.社交媒體盈利模式中的大數(shù)據(jù)運用[D].廣西師范大學(xué)碩士學(xué)位論文，2016.