基于文獻(xiàn)計(jì)量和社交網(wǎng)絡(luò)的清水江流域文化探究

楊秀璋，武帥，夏換，趙紫如，朱滌塵，張亞成，竇悅琪

（1.貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)信息學(xué)院，貴陽(yáng)550025；2.貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)，貴州省經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)仿真重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，貴陽(yáng)550025；3.貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)，貴州省電子商務(wù)大數(shù)據(jù)營(yíng)銷工程研究中心，貴陽(yáng)550025）

0 引言

清水江是貴州省第二大江，是長(zhǎng)江支流沅江上游的主要河段，流經(jīng)都勻市、麻江縣、凱里市、臺(tái)江縣、劍河縣、錦屏縣，最終從天柱縣流出貴州省。清水江流域受其千百年來(lái)滋養(yǎng)和沉淀，孕育出清水江流域文化。清水江流域既是以苗族為主、侗族為輔的少數(shù)民族地區(qū)，又是民族文化聚集地，還是考古挖掘與發(fā)現(xiàn)地區(qū)。加強(qiáng)清水江流域文化的研究，不僅具有重要的研究?jī)r(jià)值，還具備民族文化傳承與弘揚(yáng)的現(xiàn)實(shí)價(jià)值。

清水江流域文化作為中國(guó)少數(shù)民族文化的重要組成部分，其相關(guān)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)是清水江流域文化的交流與傳播的重要載體。大數(shù)據(jù)環(huán)境下，文學(xué)和民族學(xué)研究成果層出不窮，學(xué)者各抒己見，通過(guò)文獻(xiàn)分析識(shí)別核心作者、學(xué)科主題已成為研究熱點(diǎn)[1]，決定著學(xué)科方向以及學(xué)術(shù)成果的質(zhì)量。傳統(tǒng)的分析方法是通過(guò)發(fā)文量來(lái)認(rèn)定，而忽略了論文的質(zhì)量，缺乏利用社交網(wǎng)絡(luò)或知識(shí)圖譜技術(shù)構(gòu)建核心作者間的關(guān)系，識(shí)別結(jié)果往往存在片面性[2]。同時(shí)，傳統(tǒng)的文獻(xiàn)分析方法缺乏數(shù)字化、智能化分析，較難系統(tǒng)全面地挖掘研究領(lǐng)域知識(shí)以及精確識(shí)別文獻(xiàn)作者合作關(guān)系。針對(duì)這些不足，本文提出一種基于文獻(xiàn)計(jì)量和社交網(wǎng)絡(luò)的清水江流域文化的相關(guān)期刊文獻(xiàn)研究方法。

1 相關(guān)研究

1.1 文獻(xiàn)計(jì)量

文獻(xiàn)計(jì)量是指運(yùn)用數(shù)學(xué)以及統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，定量分析學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的一種方法。近年來(lái)，隨著數(shù)據(jù)挖掘和文獻(xiàn)分析的發(fā)展，越來(lái)越多的學(xué)者致力于學(xué)術(shù)文獻(xiàn)研究。楊秀璋[3]運(yùn)用文獻(xiàn)計(jì)量分析以及知識(shí)圖譜對(duì)水族文獻(xiàn)進(jìn)行了計(jì)量研究，為水族文化的研究和發(fā)展提供了相關(guān)啟示。鄒鼎杰[4]結(jié)合文獻(xiàn)計(jì)量對(duì)民國(guó)文獻(xiàn)進(jìn)行分析，提出民國(guó)文獻(xiàn)的整理研究應(yīng)從核心作者、期刊以及出版社開始，從而提升整理研究的整體效率。王耕等人[5]就Web of Science 數(shù)據(jù)庫(kù)中自然資本相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行文獻(xiàn)計(jì)量分析。楊建春等人[6]就民族地區(qū)扶貧期刊文獻(xiàn)進(jìn)行文獻(xiàn)計(jì)量分析研究，得出研究總體呈現(xiàn)波動(dòng)性增長(zhǎng)趨勢(shì)。任俊霖等人[7]將河長(zhǎng)制相關(guān)研究的期刊文獻(xiàn)進(jìn)行文獻(xiàn)計(jì)量分析，得出隨著河長(zhǎng)制在全國(guó)范圍推廣。

1.2 社交網(wǎng)絡(luò)

社交網(wǎng)絡(luò)算法（Social Network Algorithm）是一種可以識(shí)別強(qiáng)弱關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的聚類算法，它可以運(yùn)用知識(shí)圖譜的方式將彼此之間的關(guān)系進(jìn)行形象化表示。節(jié)點(diǎn)代表對(duì)應(yīng)的關(guān)系點(diǎn)，邊代表節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系，有向圖運(yùn)用箭頭表示節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系，無(wú)向圖運(yùn)用線段表示節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系[8]。社交網(wǎng)絡(luò)算法可將關(guān)系較為密切的節(jié)點(diǎn)聚集到類似區(qū)域，將關(guān)系稀疏的節(jié)點(diǎn)擴(kuò)散到外圍，直觀地發(fā)現(xiàn)核心關(guān)系點(diǎn)。

社交網(wǎng)絡(luò)算法作為發(fā)現(xiàn)核心關(guān)系的主要方法，被廣泛運(yùn)用于各類領(lǐng)域。楊秀璋等人[8]結(jié)合社交網(wǎng)絡(luò)分析得出中國(guó)電影市場(chǎng)的演員關(guān)系圖譜。Kanamori Mariano J.等人[9]結(jié)合社交網(wǎng)絡(luò)分析算法挖掘健康社會(huì)場(chǎng)所內(nèi)部之間的結(jié)構(gòu)特征和協(xié)助過(guò)程。黃煒等人[10]將廣度學(xué)習(xí)在異度社交網(wǎng)絡(luò)分析中進(jìn)行運(yùn)用，為其在情報(bào)領(lǐng)域應(yīng)用奠定了理論基礎(chǔ)和技術(shù)支持。

本文依托社交網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)清水江流域文化在中國(guó)知網(wǎng)（CNKI）公開收錄的期刊論文進(jìn)行核心作者群體分析。

1.3 清水江流域文化

清水江流域文化作為苗族以及侗族等少數(shù)民族聚居區(qū)，一直深受內(nèi)外眾多學(xué)者關(guān)注。目前，清水江流域文化研究主要集中于日常習(xí)俗、經(jīng)濟(jì)開發(fā)、環(huán)境保護(hù)以及清水江文書等領(lǐng)域。龍昭寶等人[11]對(duì)清水江流域的環(huán)境問(wèn)題進(jìn)行分析研究，并提出對(duì)應(yīng)的可持續(xù)發(fā)展建議。楊軍昌等人[12]建議在建設(shè)旅游的同時(shí)，要與多種教育天然課堂相結(jié)合，從而達(dá)到文化傳承保護(hù)與鄉(xiāng)村旅游共贏的局面。陸躍升[13]詳細(xì)分析清水江流域的婚姻習(xí)俗演變歷程。

本文將結(jié)合文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)和社交網(wǎng)絡(luò)分析方法，系統(tǒng)地對(duì)清水江流域文化相關(guān)期刊文獻(xiàn)進(jìn)行分析；同時(shí)依據(jù)普賴斯定律確認(rèn)出清水江流域文化相關(guān)期刊文獻(xiàn)的核心作者候選人，并結(jié)合發(fā)文量以及被引用量的綜合指數(shù)算法計(jì)算出清水江流域文化的核心作者；最后對(duì)期刊文獻(xiàn)的所有作者進(jìn)行社交網(wǎng)絡(luò)算法分析，從而明確清水江流域文化的核心研究團(tuán)隊(duì)。

2 清水江流域文化文獻(xiàn)分析研究

本文旨在對(duì)清水江流域文化相關(guān)的期刊文獻(xiàn)進(jìn)行文獻(xiàn)計(jì)量分析與研究，深度挖掘中國(guó)知網(wǎng)1958 年至2019 年所收錄的1013 篇清水江流域文化相關(guān)的文獻(xiàn)，并從高被引論文、年度發(fā)文量、核心期刊、主要研究機(jī)構(gòu)、核心作者以及核心研究團(tuán)隊(duì)等反向進(jìn)行研究。

2.1 研究總流程

本文對(duì)清水江流域文化相關(guān)的期刊文獻(xiàn)具體分析框架如圖1 所示。主要包括清水江流域文化相關(guān)期刊文獻(xiàn)爬取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、文獻(xiàn)計(jì)量分析研究、核心作者發(fā)現(xiàn)、社交網(wǎng)絡(luò)分析研究五個(gè)部分。

圖1 清水江流域文化研究框架圖

具體步驟如下：

（1）采用Python 環(huán)境下的Selenium 自定義網(wǎng)絡(luò)爬蟲，抓取中國(guó)知網(wǎng)清水江流域文化相關(guān)的文獻(xiàn)。過(guò)濾掉不相關(guān)及數(shù)據(jù)缺失的文獻(xiàn)之后，共抓取了1958 年至2019 年的期刊文獻(xiàn)1013 篇。

（2）對(duì)所爬取的期刊文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作，包括數(shù)據(jù)清洗、異常值處理、殘缺值填補(bǔ)以及中分分詞，將處理好的數(shù)據(jù)集存于本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)。

（3）對(duì)處理好的清水江流域文化相關(guān)的期刊文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行文獻(xiàn)計(jì)量分析，包括時(shí)間分布分析、核心論文發(fā)現(xiàn)、期刊機(jī)構(gòu)挖掘以及發(fā)文機(jī)構(gòu)分析。

（4）通過(guò)普賴斯定律篩選出清水江流域文化相關(guān)期刊文獻(xiàn)的核心作者候選人，結(jié)合綜合指數(shù)算法，從候選人中遴選出最終的清水江流域文化的核心作者，并進(jìn)行排序?qū)Ρ取?/p>

（5）對(duì)所有清水江流域文化相關(guān)的期刊文獻(xiàn)作者進(jìn)行社交網(wǎng)絡(luò)分析，運(yùn)用Gephi 構(gòu)建作者社交網(wǎng)絡(luò)，挖掘出清水江流域文化的核心研究團(tuán)隊(duì)。

2.2 數(shù)據(jù)采集

本文旨在挖掘中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)中有關(guān)清水江流域文化的期刊文獻(xiàn)作品的核心作者以及核心研究團(tuán)隊(duì)。首先，通過(guò)Chrome 驅(qū)動(dòng)器進(jìn)行Chrome Driver 環(huán)境配置；其次，設(shè)置清水江流域文化關(guān)鍵詞（Keyword）并檢索相關(guān)的期刊論文，調(diào)用Python 環(huán)境下的Selenium 自動(dòng)化測(cè)試工具進(jìn)行數(shù)據(jù)爬取；再次，借助Xpath 和正則表達(dá)式精準(zhǔn)提取論文信息，包括文章標(biāo)題、作者、來(lái)源、出版日期、文章摘要、關(guān)鍵詞、下載量以及被引用量等字段；最后，將所有爬取的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至本地CSV 文件及數(shù)據(jù)庫(kù)中。

2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

中國(guó)知網(wǎng)收錄的期刊論文不僅僅只包含論文，還包含部分期刊宣傳信息以及專欄回憶內(nèi)容，甚至部分所抓取的論文缺失作者、摘要等信息。本文對(duì)抓取的期刊文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作，從而獲取更好的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，便于后續(xù)對(duì)清水江流域文化相關(guān)期刊文獻(xiàn)的數(shù)據(jù)分析和研究。本文所采用的數(shù)據(jù)預(yù)處理辦法主要包括數(shù)據(jù)清洗、異常值處理、中文分詞以及相關(guān)數(shù)值的抽取。

3 清水江流域文化相關(guān)文獻(xiàn)計(jì)量分析

本文對(duì)清水江流域文化相關(guān)期刊文獻(xiàn)進(jìn)行文獻(xiàn)計(jì)量分析，其分析結(jié)果采用Echarts 技術(shù)可視化呈現(xiàn)。清水江流域文化的文獻(xiàn)計(jì)量分析主要包括文獻(xiàn)綜合分析、高被引文獻(xiàn)分析、期刊機(jī)構(gòu)分析以及核心發(fā)文單位分析。

3.1 文獻(xiàn)綜合分析

本文借助Python 環(huán)境中的PyEcharts 模塊對(duì)清水江文獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析，生成圖2 所示的時(shí)間對(duì)比分析圖。圖2 的橫坐標(biāo)表示1958 年至2019 年的時(shí)間流，縱坐標(biāo)表示不同時(shí)間段的發(fā)文總量、最高下載量以及最高被引用量。

圖2 清水江文獻(xiàn)近年發(fā)文趨勢(shì)對(duì)比圖

由圖2 可知，清水江流域文化相關(guān)的期刊論文發(fā)文量呈遞增趨勢(shì)增長(zhǎng)。其中，最高下載量為2008 至2009 年度胡小明等人[14]發(fā)表的《黔東南獨(dú)木龍舟的田野調(diào)查——體育人類學(xué)的實(shí)證研究（一）》論文，共計(jì)下載2534 次。最高被引用量為2004 至2005 年度韓貴琳等人[15]發(fā)表的《貴州喀斯特地區(qū)河流的研究——碳酸鹽巖溶解控制的水文地球化學(xué)特征》的論文，共計(jì)被引用117 次。最高發(fā)文量為2014 至2015 年度，共發(fā)表207 篇有關(guān)清水江流域文化有關(guān)的期刊文獻(xiàn)。如表1所示。

表1 清水江流域文化文獻(xiàn)發(fā)展情況表

3.2 高被引文獻(xiàn)分析

一篇文章的影響力通常由該篇論文被引用次數(shù)所決定，被引用次數(shù)越高，該篇文章的價(jià)值就越高。本文清水江流域文化相關(guān)的1013 篇期刊論文共被引用3565 次，平均單篇文獻(xiàn)被引用3.52 次。表2 為清水江流域文化排名前十的高被引文獻(xiàn)，該十篇期刊論文被引用次數(shù)均在33 次以上，共被引用495 次，占清水江流域文化所有文獻(xiàn)共被引的14%。該十篇期刊論文中，有六篇被中文社會(huì)科學(xué)引文索引（CSSCI）所收錄，其核心研究主題分別為區(qū)域公共事務(wù)、獨(dú)木龍舟、清水江流域木材貿(mào)易、清水江文書、林業(yè)開發(fā)以及錦屏文書；有三篇被中國(guó)科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫(kù)（CSCD）所收錄，其核心研究主題分別為水文地球化學(xué)特征、清水江流域豐水期水化學(xué)特征和離子來(lái)源以及稀有物種白甲魚；還有一篇被貴州大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）所收錄，其核心主題為清水江文書。其中被引用次數(shù)最多的為韓貴琳等人[15]于2005 年在《地球科學(xué)進(jìn)展》（CSCD）所發(fā)表的《貴州喀斯特地區(qū)河流的研究——碳酸鹽巖溶解控制的水文地球化學(xué)特征》，共被引用117 次；緊跟其后的是劉亞平等人[16]于2006 年在《中山大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）》（CSSCI）所發(fā)表的《區(qū)域公共事務(wù)的治理邏輯：以清水江治理為例》，共被引用61 次；接著是胡小明等人[14]2009 年在《體育學(xué)刊》（CSSCI）所發(fā)表的《黔東南獨(dú)木龍舟的田野調(diào)查——體育人類學(xué)的實(shí)證研究（一）》，共被引用54 次。

3.3 高影響力期刊分析

對(duì)清水江流域文化有關(guān)期刊進(jìn)行文獻(xiàn)計(jì)量分析，可作為研究清水江流域文化的重要參考文獻(xiàn)依據(jù)，高影響力期刊對(duì)清水江流域文化的傳承與弘揚(yáng)起到至關(guān)重要的作用，是清水江流域文化研究的重要支柱。表3列舉了刊載清水江流域文化相關(guān)的期刊論文前十的期刊。其中發(fā)表有關(guān)清水江流域文化相關(guān)文獻(xiàn)最多的期刊為《原生態(tài)民族文化學(xué)刊》，共計(jì)發(fā)文181 篇，共被引用756 次，篇均被引用4.18 次，總下載量為36569 次，篇均下載202.04 次，最具代表的為徐曉光[23]等于2009年發(fā)表的《貴州“錦屏文書”的整理與研究》。篇均被引用最高的為《貴州文史叢刊》，共計(jì)發(fā)文15 篇，共被引用89 次，篇均被引用5.93 次，總下載量為2198 次，篇均下載146.53 次，最具代表的為楊有賡[24]于1990 年發(fā)表的《清代清水江林區(qū)林業(yè)租佃關(guān)系概述》。篇均下載最高的為《貴州民族研究》，共發(fā)文36 篇，總引用量為210 次，篇均被引用5.83 次，總下載量為8518 次，篇均下載236.61 次，最具代表的為張新民[20]于2010 年發(fā)表的《清水江文書的整理利用與清水江學(xué)科的建立——從<清水江文書集成考釋>的編纂整理談起》。

3.4 引文機(jī)構(gòu)分析

國(guó)內(nèi)發(fā)文主要以機(jī)構(gòu)為主，主要以各大高校、研究院、圖書館、事業(yè)單位以及部分公司為主。本文對(duì)抓取的1013 篇清水江流域相關(guān)期刊論文對(duì)第一作者所屬單位進(jìn)行計(jì)量分析，表4 列舉出清水江流域文化核心發(fā)文機(jī)構(gòu)前十名，其中貴州省貴陽(yáng)市為主要研究城市，共計(jì)6 個(gè)研究機(jī)構(gòu)。發(fā)表清水江流域文化相關(guān)的期刊論文最多的機(jī)構(gòu)是貴州大學(xué)，共計(jì)發(fā)文180 篇，共被引用754 次，篇均被引4.19 次，總下載量達(dá)36092 次，篇均下載200.51 次，最具代表的為張新民[20]于2010 年發(fā)表于《貴州民族研究》的《清水江文書的整理利用與清水江學(xué)科的建立——從<清水江文書集成考釋>的編纂整理談起》。篇均被引用以及篇均下載最高的發(fā)文機(jī)構(gòu)均為中山大學(xué)，共計(jì)發(fā)文40 篇，共被引用266 次，篇均引用6.65 次，總下載量達(dá)14462 次，篇均下載361.55 次。

表2 清水江流域文化高被引期刊文獻(xiàn)前10 名

表3 清水江流域文化重點(diǎn)發(fā)文期刊前10 名

表4 清水江流域文化核心發(fā)文機(jī)構(gòu)前10 名

4 清水江流域文化期刊文獻(xiàn)核心作者發(fā)現(xiàn)

本文采用普賴斯定律[25]計(jì)算清水江流域文化相關(guān)期刊文獻(xiàn)的核心作者候選人，再根據(jù)綜合指數(shù)算法結(jié)合核心作者候選人的文獻(xiàn)發(fā)文量以及文獻(xiàn)被引用量來(lái)遴選出研究清水江流域文化的期刊論文核心作者。

4.1 普賴斯定律確認(rèn)核心作者候選人

普賴斯定律是研究科技情報(bào)學(xué)的主要方法之一，用來(lái)衡量各個(gè)學(xué)科領(lǐng)域文獻(xiàn)作者分布規(guī)律和，作為確認(rèn)核心作者的重要指標(biāo)之一。普賴斯定律確認(rèn)核心作者候選人主要分為如下步驟：

（1）最低發(fā)文量Mp

通過(guò)普賴斯定律統(tǒng)計(jì)核心作者最低發(fā)文量Mp 來(lái)初選清水江流域文化相關(guān)期刊文獻(xiàn)的核心作者候選人，其計(jì)算公式如（1）所示：

公式（1）中Npmax表示普賴斯定律統(tǒng)計(jì)的清水江流域文化相關(guān)的期刊論文作者的最高發(fā)文量，其作者是林芊，共計(jì)發(fā)文23 篇。結(jié)合普賴斯定律初步計(jì)算，清水江流域文化相關(guān)期刊論文的核心作者最低發(fā)文量為4 篇。

（2）最低被引用量Mc

通過(guò)普賴斯定律統(tǒng)計(jì)核心作者最低被引用量Mc來(lái)初選清水江流域文化相關(guān)期刊文獻(xiàn)的核心作者候選人，其計(jì)算公式如（2）所示：

公式（2）中Ncmax表示普賴斯定律統(tǒng)計(jì)的清水江流域文化相關(guān)的期刊論文的單篇最高被引用量，清水江流域文化相關(guān)的期刊論文單篇被引用次數(shù)最高的是韓貴琳等人[15]于2005 年在《地球科學(xué)進(jìn)展》所發(fā)表的《貴州喀斯特地區(qū)河流的研究——碳酸鹽巖溶解控制的水文地球化學(xué)特征》，被引用117 次。結(jié)合普賴斯定律計(jì)算，清水江流域文化相關(guān)期刊論文的核心作者最低被引用量需達(dá)到9 次以上。

（3）篩選核心作者候選人

結(jié)合步驟1 統(tǒng)計(jì)的最低發(fā)文量Mp 以及步驟2 統(tǒng)計(jì)的最低被引用量Mc，再次利用普賴斯定律進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，最終確認(rèn)清水江流域文化有關(guān)期刊論文核心作者候選人共計(jì)96 位，共發(fā)表459 篇期刊論文，占清水江流域文化相關(guān)論文總數(shù)的45.31%，發(fā)表的相關(guān)論文共被引用2859 次。

4.2 綜合指數(shù)遴選核心作者

本文結(jié)合綜合指數(shù)算法從普賴斯定律確認(rèn)的96位清水江流域文化的核心作者候選人中遴選出影響力較高的前15 位核心作者，具體步驟如下：

（1）平均發(fā)文量xˉ確認(rèn)

平均發(fā)文量xˉ的計(jì)算過(guò)程如公式（3）所示。其中，普賴斯定律預(yù)選確認(rèn)的96 位核心作者候選人的總發(fā)文量記為X總，核心作者候選人總?cè)藬?shù)記為n。最終計(jì)算出清水江流域文化的核心作者平均發(fā)文量為4.78 篇。

（2）平均被引用量yˉ確認(rèn)

平均被引用量yˉ的計(jì)算過(guò)程如公式（4）所示。其中，普賴斯定律預(yù)選確認(rèn)的96 位核心作者候選人所發(fā)論文的總被引用量記為Y總，核心作者候選人總?cè)藬?shù)記為n。最終計(jì)算出清水江流域文化的核心作者所發(fā)論文的平均被引用總次數(shù)達(dá)29.78 次。

（3）綜合指數(shù)socrei遴選核心作者

結(jié)合平均發(fā)文量xˉ以及平均被引用量yˉ，運(yùn)用綜合指數(shù)socrei公式（5）計(jì)算出第i 位核心作者候選人的綜合指數(shù)得分。其中，第i 位核心作者候選人的發(fā)文量記作xi，第i 位核心作者候選人所發(fā)期刊論文的被引用量記作yi。

通過(guò)對(duì)清水江流域文化的相關(guān)期刊論文的核心作者候選人進(jìn)行綜合指數(shù)計(jì)算，最終遴選出前15 位核心作者，如表5 所示。由表可知，綜合指數(shù)排第一的是貴州師范大學(xué)的徐曉光[23]，共計(jì)發(fā)文20 篇，其發(fā)表的期刊文獻(xiàn)共計(jì)被引用125 次，綜合指數(shù)為4.19，最具代表性的作品為2009 年發(fā)表于《原生態(tài)民族文化學(xué)刊》的《貴州“錦屏文書”的整理與研究》，該論文共被引用33 次；排名第二的是貴州大學(xué)的張新民[17]，共計(jì)發(fā)文15 篇，其發(fā)表的期刊文獻(xiàn)共計(jì)被引用150 次，綜合指數(shù)為4.09，最具代表性的作品為2012 年發(fā)表于《貴州大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）》的《走進(jìn)清水江文書與清水江文明的世界——再論建構(gòu)清水江學(xué)的題域旨趣與研究發(fā)展方向》，該論文共被引用52 次；排名第三的是中山大學(xué)的張應(yīng)強(qiáng)[19]，共計(jì)發(fā)文18 篇，其發(fā)表的期刊文獻(xiàn)共計(jì)被引用127 次，綜合指數(shù)為4.01，最具代表性的作品為2002 年發(fā)表于《中國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)史研究》的《從卦治<奕世永遵>石刻看清代中后期的清水江木材貿(mào)易》，該論文共被引用37 次。

5 社交網(wǎng)絡(luò)挖掘清水江流域文化研究團(tuán)隊(duì)

社交網(wǎng)絡(luò)算法是一種可以識(shí)別強(qiáng)弱關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的聚類算法，運(yùn)用知識(shí)圖譜的方式將原本彼此之間的關(guān)系進(jìn)行形象化表示。本文依托社交網(wǎng)絡(luò)算法挖掘清水江流域文化相關(guān)的期刊文獻(xiàn)的作者之間的合作關(guān)系及核心研究團(tuán)隊(duì)。

本文采用Gephi 軟件分析中國(guó)知網(wǎng)所抓取的1013篇關(guān)于清水江流域文化期刊論文的作者關(guān)系，并繪制研究團(tuán)隊(duì)的關(guān)系知識(shí)圖譜，過(guò)濾掉單一的關(guān)系之后生成如圖3 所示的社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖譜。其中節(jié)點(diǎn)表示每位作者，連線表示作者之間的合作研究關(guān)系。圖中可清晰看出清水江流域核心作者研究團(tuán)隊(duì)主要有七個(gè)團(tuán)隊(duì)，分別是以胡世然、李建光以及楊興為研究團(tuán)隊(duì)的清水江水生物研究；楊世如、王廣進(jìn)等人為研究團(tuán)隊(duì)的獨(dú)木龍舟研究；張明、楊軍昌等人為研究團(tuán)隊(duì)的清水江文書研究；龍澤江、李斌等人為研究團(tuán)隊(duì)的清水江文書研究；盧定彪、王安華等人為研究團(tuán)隊(duì)的新元古代下江群研究；徐曉光、羅康隆等人為研究團(tuán)隊(duì)的清水江流域生態(tài)研究；安艷玲、吳起鑫等人為研究團(tuán)隊(duì)的清水江流域生態(tài)研究等。

表5 清水江流域文化期刊文獻(xiàn)的核心作

圖3 清水江流域文化作者社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖譜

結(jié)合社交網(wǎng)絡(luò)分析，可看出清水江流域文化研究研究團(tuán)隊(duì)主要以研究清水江文書以及清水江流域生態(tài)為主。張明等人研究團(tuán)隊(duì)可與龍澤江等研究團(tuán)隊(duì)互相交流，有利于更好地研究清水江文書。徐曉光等人研究團(tuán)隊(duì)在研究清水江流域生態(tài)時(shí)，參考了清水江文書，已于龍澤江等人研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了一定程度上的學(xué)術(shù)交流，對(duì)清水江流域文化的發(fā)展與弘揚(yáng)都起著積極的作用。后期可加強(qiáng)與安艷玲等研究團(tuán)隊(duì)，將清水江流域生態(tài)研究做的更加透徹，有利于清水江流域生態(tài)文明建設(shè)。

6 結(jié)語(yǔ)

清水江流域受其千百年來(lái)滋養(yǎng)和沉淀，孕育出清水江流域文化。清水江流域文化作為中國(guó)少數(shù)民族文化的重要組成部分，是研究少數(shù)民族文化的重要依據(jù)，具有一定的研究意義與實(shí)用價(jià)值。隨著互聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)的發(fā)展，近年對(duì)清水江流域文化研究和清水江文書挖掘越來(lái)越多。相關(guān)學(xué)者從不同角度進(jìn)行了探索與研究，但仍然缺乏數(shù)字化、智能化分析，較難系統(tǒng)全面地挖掘清水江流域文化特點(diǎn)以及精確識(shí)別文獻(xiàn)作者的合作關(guān)系。

針對(duì)這些不足，本文提出了一種基于文獻(xiàn)計(jì)量和社交網(wǎng)絡(luò)的清水江流域文化研究的分析方法，系統(tǒng)全面地挖掘了清水江流域文化相關(guān)的期刊文獻(xiàn)。本文通過(guò)Python 技術(shù)抓取了中國(guó)知網(wǎng)與清水江流域文化相關(guān)的1013 篇期刊文獻(xiàn)，采用文獻(xiàn)計(jì)量方法挖掘高影響力期刊、機(jī)構(gòu)和單位，采用綜合指數(shù)法確定清水江流域文化的高引論文和核心作者，揭示清水江流域文化的演變歷程和研究主題，并通過(guò)社交網(wǎng)絡(luò)算法挖掘出相關(guān)作者的合作關(guān)系，識(shí)別核心科研團(tuán)隊(duì)及其研究方向。本文梳理了清水江流域文化的期刊文獻(xiàn)，明確了核心作者、核心研究團(tuán)隊(duì)及作者間的合作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。本文為清水江流域文化研究提供一定的理論依據(jù)和研究?jī)r(jià)值，有效促進(jìn)了清水江流域文化的弘揚(yáng)與發(fā)展，具有一定的研究意義以及實(shí)用價(jià)值。