近三年書法研究知識圖譜構建及特征分析

顧琛

書法在當代學科融合、學科交叉的跨學科的語境中，已經不是一個傳統的概念。書法在當代社會有了很多研究領域，開創了不少學科融合。那么書法這幾年的研究領域、研究熱點在哪里呢？書法研究中，各領域之間的相互關聯，這些都對書法學科的發展有著很重要的意義。

文獻計量分析來構建知識圖譜也許可以提供一種分析書法研究的熱點和相應的關系的方法。利用現有的文獻數據庫，運用可視化軟件，可以初步梳理相關的信息。

書法類期刊關鍵詞知識圖譜繪制

知識圖譜是信息可視化的產物。它適用于大規模非數字型信息資源的可視化表達。使得用戶能夠目睹、探索以至立即理解大量的信息。1

VOSviewer 軟件是由萊頓大學CWTS 研究中心的研究人員開發，用于科學知識圖譜繪制的可視化工具。2VOS 表示的是visualization of similarity。該軟件的一個重要特征就是基于構架單元之間的相似性進行構圖，通過構建單元之間距離的遠近來表示其間的相似性。3

《中國書法》《書法》《書法賞評》《書法研究》、《書法教育》《書畫藝術》《書畫世界》是當代中國書法研究領域的幾本主要的期刊，均被中國知網（CNKI）收錄。本文以“書法”為主題詞梳理了2016 年至2018 年間這七本雜志的文章、報道、紀要、對話、專題等，共查得2718 篇文獻，4891 個關鍵詞。運用VOSviewer 軟件，以“關鍵詞共現”，并且設定了關鍵詞至少有20 次共詞，獲得了63 個符合要求的關鍵詞。從而獲得三年內書法類文獻關鍵詞知識圖譜（圖1，圖2）。

圖1 2016-2018 年關鍵詞構建書法知識圖譜密度圖

圖2 2016-2018 年關鍵詞共詞書法知識圖譜網絡圖

以關鍵詞共詞書法知識圖譜的分析

1、書法學科研究熱點分析

如何識別出科學文獻中的關鍵詞匯是學科主題研究的重點。4關鍵詞出現的頻率體現著學科研究的熱點。詞頻分析是文獻計量學中重要的分析方法。通過詞頻的研究可以識別特定研究領域的研究熱點以及發展的動向。5-7

利用VOSviewer 對共現關鍵詞進行統計，獲得的63 個符合要求的關鍵詞構成的書法知識圖譜密度圖（圖1）可以初步得出書法學科在近三年內研究的重點（附表）。其中“書法藝術”“書法”“書體”“書法創作”等關鍵詞密度最大，居于書法研究的中心?！皶ㄊ贰薄皶ń逃薄安輹薄皶ㄗ獭钡汝P鍵詞密度居于其次。通過這張“密度圖”可以清晰地看到近三年書學研究的熱點關鍵詞。

2、書法知識圖譜關鍵詞共詞分析

共詞分析是在詞頻分析的基礎上，進一步考慮詞語之間關聯的一種分析技術。其方法基于心理學的鄰近練習法則，知識結構及映射原則。在科學文獻計量中，通常是指在詞頻分析基礎上得到的某個詞匯與其他詞匯同時出現在標題、關鍵詞或摘要的頻次。兩個詞匯次數出現得越多，則說明兩個詞匯的關系越強。8

通過運用VOSviewer 軟件，用關鍵詞共詞分析。得到了2016-2018 年書法知識圖譜網絡圖（圖2）。圖中節點字號越大則反映該關鍵詞在網絡中的度中心越大，度中心性在共詞網絡中反映了該主題詞與其他主題詞的聯系情況。以關鍵詞“審美”為例（圖3），“帖學”“碑學”“筆法”“書法批評”“中國書法”“行書”“書法”“書法藝術”八個關鍵詞連接著“審美”?！皩徝馈边@個關鍵詞在關鍵詞共詞網絡圖中處在邊緣位置，說明“審美”在近三年書法研究中，不是趨于核心研究地位。其研究的領域在近三年間分別和相聯系的八個關鍵詞有關。

圖3 “審美”連接的關鍵詞

3、書法知識圖譜關鍵詞共詞聚類分析

聚類分析是數據挖掘的有效手段，這種分析可以使人們發現數據全局的分布模式及數據屬性間的相互關系。聚類分析是將多個同類對象進行合并，將不同的對象分為不同的類別。9關鍵詞可以從不同的分類方法進行分析，有助于對研究主題的準確把握以及對獲得的詞匯群進行擴展分析。10

VOSviewer 軟件將這63 個關鍵詞進行了聚類，分成了以紅、綠、藍、黃、紫五個聚類簇。紅色聚類主要的關鍵詞在“書法藝術”“書法史”“書法風格”等。其中包含著“書論”“書風”和古代部分書法家。這一部分是對于書法藝術和風格的聚類。綠色聚類主要關鍵詞在“書法創作”“書法家”“書法家協會”等。這部分主要關注的是書法創作和書法家協會之間的關系。藍色聚類主要關鍵詞在“當代書法”“碑學”“書法批評”。這部分還存在部分明朝以后的書法家，這部分的聚類關注的是現當代書法及書法批評。黃色聚類集中在“書法”“書體”“碑帖”以及各類書體。這部分聚類關注的是書法書體。紫色聚類只有三個，它的聚類主要在書法教育方面。其中書法專業和中小學書法教育是書法教育研究的兩大主要方向。通過關鍵詞聚類分析，可以很容易地模擬出近三年書法研究的大方向和大領域。

4、聚類內部奇異特征分析舉例

從直觀上說，聚成一類的關鍵詞大體性質相似。有些關鍵詞，卻被聚到似乎完全不相干的聚類簇中，形成了奇異特征。我們以“高等書法教育”這個關鍵詞做奇異特征的分析。

“高等書法教育”沒有聚類到書法教育的紫色簇中，卻被聚類到書法藝術的紅色簇中。通過觀察，“高等書法教育”連接了26 個關鍵詞，連接的大部分是紅色區域。這也說明了近三年“高等書法教育”關注的是書法藝術和風格，書法史方面研究?！爸行W”和“書法專業”雖然也和“高等書法教育”有連接，但是這三者之間的聯系強度沒有紅色的多。所以，“高等書法教育”被聚類到了紅色簇中。

圖4 ”高等書法教育”聯系的關鍵詞

小結

利用VOSviewer 軟件梳理中國知網收錄的七本書法類雜志近三年的書法類文獻的關鍵詞，通過設定共詞頻率可以構建出近年來書法學科的知識圖譜。通過對書法知識圖譜密度分析和聚類，初步得出近三年“書法藝術”“書法”“書體”“書法創作”“書法史”“書法教育”“草書”“書法篆刻”是書法界研究的熱點。根據聚類分析，書法藝術與風格，書法創作與書協關系，現當代書法與批評，書法書體和書法教育是近三年來研究的五大最主要的方向。關鍵詞內部的聯系也可以觀察到書法研究中的相互聯系以及知識的融合。利用關鍵詞構建書法知識圖譜可以讓我們對書法學科發展現狀有了更直觀的認識。

附表 通過VOSviewer 聚得的5 大類書法文獻及關鍵詞連接數目（表格參照21 頁）

注釋

1http：//dataunion.org/3554.html

2VOSviewer[EB/OL].［2011 -01 -01］.http：//www.vosviewer.com.

3Van Eck N J,Waltman L.Software survey：VOSviewer,a computer program for bibliometric mapping[J].Scientometrics,2010,(84).

4810李杰.安全科學知識圖譜[M].北京：化學工業出版社,2015：118,41,119.

5馬費成,張勤.國內外知識管理研究熱點——基于詞頻的統計分析[J].情報學報,2006,25(2)：163-171.

6梁立明,謝彩霞.詞頻分析法用于我國納米科技演技動向分析[J].科學學研究,2003,21(2)：138-142.

7邱均平,趙蓉英,侯經川.2002 年國內外情報學發展動向分析[J].情報學報,2003,22(5)：515-519.

9李川,姚行艷,蔡樂才：智能聚類分析方法及其應用[M].北京：科學出版社，2016,29,31.