利用共词聚类分析我国社区教育研究热点

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1、利用共词聚类分析我国社区教育研宄热点【摘要】文章以中国知网（CNKI）1980年至2013年间（含2014年4个月）收录核心期刊上的1，559篇我国社区教育领域研宄的学术论文为研宄对象，以共词聚类和文献计量分析为主要研宄方法，采用BIBCOMS书目信息共现挖掘系统和SPSS软件进行内容挖掘和数据处理，以可视化的知识图谱描述各个高频关键词之间的聚类关系，揭示三十余年里我国社区教育领域的研宄热点和发展趋势，为新时期社区教育研究提供参考。【关键词】社区教育；共词分析；聚类分析；知识图谱【中图分类号】G420【文献标识码】A【文章编号】1

2、009—458x（2015）03-0050-05自1986年上海真如中学成立“真如中学社区教育委员会”以来，我国社区教育经历了近三十年的发展，取得了不少成绩。在构建终身教育体系和创建学习型社会的大背景下，社区教育逐级普及，作用日趋显现，社会对社区教育的认识水平不断提高。我国在积极推进社区教育实践工作的同时，社区教育理论研宄也在不断丰富和深入。1980年，《外国教育动态》期刊发表了第一篇有关社区教育的文章《拉丁美洲的非正规教育》，从此开启了我国在社区教育领域的探索研究，随着1999年国务院批转《面向21世纪教育振兴行动计划》和十六大

3、提出建设学习型社会的目标，社区教育研宄得到了很大的发展和提升，越来越多的学者介入社区教育研宄领域，越来越多的期刊发表有关社区教育的论文，越来越多的基金资助社区教育领域的研究，因此，我们有必要对三十多年来我国社区教育相关文献进行科学的梳理，探寻社区教育研究热点，把握社区教育领域发展趋势。一、研宄方法与数据获取（一）研宄方法我们将国内社区教育领域1980年至2013年（含2014年4个月）的文献关键字段作为分析对象，利用BIBCOMS书目信息共现挖掘系统进行内容挖掘，得到关键词、作者、单位、题名、期刊、年份、基金等文献关键字段统计数据

4、，对关键字段进行文献计量分析，对高频关键词导出词篇矩阵和共现矩阵，利用SPSS软件进行共词聚类分析，得出国内社区教育文献关键词聚类树图，进而分析国内相关研究热点。共词聚类的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，对这些词进行聚类分析，从而反映出这些词间的亲疏关系，进而分析其所代表的学科和主题的结构变化。利用现代统计技术如因子分析、聚类分析和多维尺度分析等多元分析方法，可以进一步按这种“亲疏关系”将一个学科内的重要主题词或关键词加以分类，从而归纳出该学科的研究热点、结构与范式［1］。因共词分析方法灵活，结果直观，所寻

5、找的是当前论文所集中关注的主题，能够反映研究前沿；并且对当前发表的文献直接统计，不需要庞大的引文索引作为基础，具有较好的时间效应［2］。（二）数据来源与准备本文以中国知网CNKI中SCI来源期刊、核心期刊、CSSCI期刊作为数据源，以“社区教育”为主题词进行初步数据检索，发表时间起始点设定为1979年1月1日，终末点设为检索日期（2014年5月1日）。经过去重，并删除有关会议综述、会议通知、访谈、广告、文件讲话等非学术类文献，最终得到有效文献1，559篇，确定为有效数据。我们将获得的有效文献数据导入到BIBCOMS书目信息共现挖掘

6、系统，对“关键词”“作者”“单位”“题名”“期刊”“年份”“基金”等文献关键字段做数据统计。特别地，利用BIBCOMS书目信息共现挖掘系统对“关键词”进行分词处理，得到高频词统计，并形成词篇矩阵和共现矩阵。高频低频词阈值结合由Donohue提出的齐普夫定律推导出的高频低频词界分公式［3］，参考国内学者孙清兰提出的高频词与低频词的界分及词频估算法［4］，1980年至2013年（含2014年4个月）国内社区教育研究学术论文共有2,182个关键词，采用简单公式［T=D=2182=46.71］,估算“关键词”高频低频词阈值为47个。通过B

7、IBCOMS系统导出Excel文件，对关键词进行词频统计，其总的出现频次为4,053次。考虑到结果描述的代表性，提取出现次数在8次以上的高频关键词（共50个），删除7个本体词汇以及涵义过于宽泛的关键词（社区教育、教育、建设、启示、研究、思考、学校等），最终确定有效高频词数为43个，其总的出现频次为719次，占关键词总频次的17.73%，如果加上最高频关键词“社区教育”482次，这44个关键词占总频次的29.63%。因此，43个高频关键词基本代表了国内社区教育三十余年的研宄热点，如表1所示。二、文献计量与共词聚类结果图表共词聚类分析

8、法是将距离较近的主题词聚集起来，形成概念相对独立的类团，使类团内属性相似性最大，类团间属性相似性最小［5］。本文利用BIBCOMS书目信息共现挖掘系统导出词篇矩阵。根据词篇矩阵，我们发现，在774篇文献中出现了上述43个高频关键词，词篇矩阵表示每个