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基于CSSCI的我国管理学研究热点可视化分析


□ 姜春林 李江波 杜维滨

  [摘要]运用基于词频统计的内容分析法以及科学知识图谱的可视化技术来揭示我国管理学近期研究热点和发展趋势:对2004—2006年间中文社会科学引文索引(CSSCI)收录的所有27种管理学核心期刊中的17981篇论文进行分析,绘制出我国管理学研究热点知识图谱,动态揭示近三年来我国管理学研究的热点领域及其发展态势。
  [关键词]CSSCI 管理学 共词分析 研究热点 知识图谱
  [分类号]G301
  
  1 引 言
  
  管理学是研究管理活动基本问题的学科。英文“Man-agement”一词,既可以指管理活动,又可以指管理学科。法约尔认为管理等同于计划、组织、指挥、协调和控制。美国著名管理学家西蒙认为,管理就是决策。而《什么是管理》的作者琼·玛格丽塔和南·斯通则认为,管理是无处不在的。管理并不是领导者的专利,而是人人每天生活中都要面对的主题之一。因此,管理学研究有着广泛的论题。
  随着我国经济体制改革的逐步深入,国内对管理学的研究在深度和广度上都有了很大进展,与国外学术界的交流也逐渐增多。及时把握我国管理学研究的最新动态、学术前沿及其发展趋势,将对我国管理学的研究有一定的指导与启发。近年来,国内学者对管理学的前沿和热点问题做了大量探索,王亮亮、彭晓东利用内容分析法分析了国内外管理科学学科发展趋势。缪园等利用非线性方法识别出国内管理科学与工程研究热点、郭菊娥、席酉民分析了21世纪我国管理科学研究发展的态势与目标、张玲玲、房勇等对我国管理科学与工程热点领域进行了文献计量学研究。
  
  上述研究各具特色,且基本以定性研究为主但直观性不强,我们采用词频统计法、共词分析法,并利用可视化技术,对2004—2006年间中文社会科学引文索引(CSSCI)收录的所有27种管理学核心期刊的17981篇论文进行了文献计量学调查分析,并绘制了我国管理学共词知识图谱,总结出当前我国管理学研究的热点,并加以简要评价。通过对热点问题的识别,可以使学者快捷有效地把握管理学研究的切入点。同时,可以有效指导教育管理和科技管理部门制定管理学学科发展规划。此外,透过我国管理学的热点与前沿,使管理学研究能紧密结合国家和地方经济社会发展实际,有力推进高校、政府与企业三者之间的结合,更好地为国家和地方创新体系建设提出可资借鉴的对策。
  
  2 数据来源与方法
  
  本研究采用的数据来源于中文社会科学引文索引(CSS-CI)检索系统,该索引填补了我国社会科学引文索引的空白,达到了国内领先水平,为我们下载数据、转换数据格式和进行数据分析带来了极大的便利,来源期刊具有权威性和代表性。我们选取CSSCI中2004—2006年间收录的管理学领域27种期刊作为样本(见表1),下载了三年内27种期刊的所有题录和引文数据。
  共词分析是当今较为先进的文献计量和内容分析方法,所谓共词分析技术就是通过对相关文献的代表性术语之间的连接强度的分析,得到某一学科领域研究发展的方式和趋势。共词分析的一个主要途径是确定这些代表性术语之间的概念图谱或知识网络结构,通过一系列类似图谱就可以相当详细地描述某一学科领域的主题。
  本研究主要采用样本中管理学领域的27种期刊的关键词作为研究对象。关键词是学术论文的一个重要组成部分,虽然往往只是2-5个词,在论文中所占篇幅最少,但却是论文的精髓。人们不仅可以利用关键词检索到文献,还可以通过关键词了解到文献涉及的领域和内容。
  
  利用自编的以Visual Basic 6.0为开发工具的文献共现挖掘系统处理所下载的文献,统计这17981篇文献的所有关键词出现的次数,并按照出现频次大小排序。2004—2006年这三年间我国管理学核心期刊论文关键词数量较多,反映的研究范围十分广泛,限于篇幅,仅列出排在前50位的核心关键词,并对其中的研究热点进行了分析(见表2)。由于这些关键词是我国管理学研究论文中出现频次最高的词,可以认为它们大致代表了当前我国管理学研究的热点。
  为深入反映这些关键词之间的关系,我们对这些高频关键词做了进一步处理:利用文献共现挖掘系统,两两统计前30位高频关键词在同一篇文献中出现的次数,得到高频关键词的(30×30)共词矩阵,然后采用科学知识图谱与信息可视化技术形象地描绘我国管理学研究热点。科学知识图谱是基于科学计量学引文分析理论和信息科学与技术发展起来的、国际上新兴的可视化研究方法,目的是应用图示的方法揭示出学科领域的发展及演进趋势、科学知识的扩散与传播、作者或机构间的内在关联等,是共词分析(Co-word Anal-ysis)、相关分析(Correlse Analysis),聚类分析(Cluster Analy-sis),多维尺度分析(Multidimensional Scaling)等技术的综合运用。本研究采用软件SPSSl5.0进行聚类分析,采取Pearson相关系数的统计方法将30个高频关键词聚合到不同的类中(见图1)。类的大小直接反映这个主题的集中程度和学者对它们的关注程度。一般来说,理论性强、研究方向指导性强以及较受重视的研究领域会形成较大的类。使用非度量多维标度技术得到这30个高频关键词的二维散点图,最后绘制出30个关键词的共词知识图谱,如图l所示:
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