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关键词共词分析法：高等教育研究的新方法
关键词共词分析法：高等研究的新方法
一、引言
随着研究成果的激增，数字化期刊的盛行及互联网使用的便捷化，可以通过网上搜索引擎快捷的查询并获得这些成果。在应对海量数字信息的今天，传统文献计量和综述方式，不仅耗费时间、效率低下、查询资料的时间跨度短，而且难以全面搜集海量文献信息，造成文献研究偏于定性归纳、过于主观。[1]激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段，导致了“数据爆炸但知识贫乏”。[2]如何在浩如烟海的数字文献中，将这些零散的信息全面、快速综合起来，挖掘出有深度的信息为我所用，已经成为众多研究者关注的。随着技术的不断提升，以及数理方法的完善，研究者使用计算机进行数据挖掘（Data Mining，DM）的能力得以大大提升。在此背景下，科学知识图谱开始成为当前国际科学计量学领域热门的方法之一。它是通过将科本文由联盟收集整计量学的引文分析方法与可视化技术相结合达到对信息的有效和利用，生成新的知识。[3]该方法首先，通过计算机和互联网搜索引擎强大的自动查询功能，在极短的时间里面完成对海量信息的准确查询。其次，通过计算机对已查询到的海量分散信息进行文献计量统计分析，不仅可以通过量化模型将其以科学的、可视化的形式直观的呈现出来，而且还可以发现它们之间的深层次关系和趋势，对将要进行的同领域的研究提供科学的指导。该方法被国内外的许多科学计量学研究者于学科前沿的研究。但是，国内教育研究方法方面还比较落后。许多现代科学研究方法在教育科研中应用得很少，现代数学迟迟未被引进到教育科学中来。[4]对于科学计量方法在教育研究中应用的介绍性文献并不多见。我们在撰写本文前，使用关键词共词分析方法分别对国内特殊教育和自闭症（孤独症）[5]相关研究成果进行了梳理和，积累了一定的，同时，该方法对大量文献综合处理的高效性、准确性、客观性和直观性给我们留下了深刻的印象。为了帮助国内的高等教育研究者能够对这种方法有所了解，并且能够在今后的研究中更多的使用这种方法，提升自己教育科研的准确性和科学性，下面，我们以代表国内教育最高研究水准的教育类的核心期刊《教育研究》在2000-2012年的所有文献作为研究资料，向大家展示该方法的具体使用过程和注意事项。
二、关键词共词分析方法
（一）关键词共词分析方法简介
共词分析（Co-word Analysis）是一种较新的文献计量学方法，其属于内容分析方法的一种。其主要原理是对一组词两两统计它们在同一篇文献中出现的次数，以此为基础对这些词进行聚类分析，从而反映出这些词之间的亲疏关系，进而分析这些词所代表的学科或主题的结构与变化。[6]共词分析法可分别以文献的主题词和关键词进行共词分析，但我们倾向于主张采用关键词进行共词分析来得出结论，主要原因有：第一，关键词是论文中起关键作用的、最能说明问题的、代表论文内容特征的、或最有意义的词[7];第二，关键词不仅准确地反映论文的主题，而且其本身应具有独立的检索功能;第三，由于一篇文献的关键词或主题词是文章核心内容的浓缩和提炼，因此，如果某一关键词或主题词在其所在的领域的文献中反复出现，则可反映出该关键词或主题词所表征的研究主题是该领域的研究热点[8];第四，通过对高频关键词共现关系分析，可以进一步明晰若干热点研究领域。[9]关键词共词分析主要是通过共词分析软件，对符合条件的查询到的海量信息的关键词对在同一篇文章中出现的频次进行统计分析（共词分析），生成共被引矩阵。在此基础上，利用统计软件，进行聚类分析、多维尺度分析、因子分析、主成分分析、分析等高级统计处理，绘制出二维或者三维的可视化图形，客观系统的展示出所关注资料的直观量化信息。
（二）关键词共词分析方法的具体操作过程
1.准备研究工具
下载并安装Bicomb共词分析软件和SPSS20作为主要研究工具。Bicomb共词分析软件由中国医科大学信息学系崔雷教授和沈阳市弘盛计算机技术有限公司开发。下载获取地址为崔雷教授科学网的博客网址：https：//skydrive.live.com/？cid=3adcb3b569c0a509&id=3ADCB3B569C0A509%211195。
2.准备研究资料
首先，进入网络搜索引擎，根据自己研究目的限定文献来源，进行文献检索。根据自己研究需要和目的对文献进行取舍和保留。再次，对选取的文献按照统一格式进行保存。第三，对保存的文献进行标准化。最后，将保留文献的格式转化为Bicomb共词分析软件能够识别的ANSI编码，供后续量化统计分析使用。这里值得注意的是，如果不将文本格式编码转为ANSI编码，Bicomb共词分析软件将无法识别有效信息。
3.进行量化统计分析
首先，使用Bicomb软件进行关键词统计并确定提取、导出高频关键词词篇矩阵。有关Bicomb软件进行关键词统计的详细操作过程请阅读相关操作手册。[10]其次，采用SPSS20对高频关键词进行聚类分析并生成Ochiai系数相同矩阵。再次，采用SPSS将高频关键词的相同矩阵转化为相异矩阵并进行多维尺度分析。最后，对上述量化结果进行定量和定性结合的分析，得出相应的结论和建议。