摘要：[目的/意義]旨在全景式認(rèn)知國外網(wǎng)絡(luò)輿論研究的狀況，為國內(nèi)網(wǎng)絡(luò)輿論研究和網(wǎng)絡(luò)輿論治理實(shí)踐奠定重要基礎(chǔ)。[方法/過程]以Web of Science數(shù)據(jù)庫中近17年來國外網(wǎng)絡(luò)輿論研究的期刊論文為研究對(duì)象，運(yùn)用Cite Space V可視化知識(shí)網(wǎng)絡(luò)分析工具和文獻(xiàn)計(jì)量法，定量分析國外網(wǎng)絡(luò)輿論的研究現(xiàn)狀、研究基礎(chǔ)和研究熱點(diǎn)等。[結(jié)果/結(jié)論]研究發(fā)現(xiàn)：近17年來，國外網(wǎng)絡(luò)輿論研究呈現(xiàn)穩(wěn)步上升趨勢，呈現(xiàn)多學(xué)科交叉趨勢，地域合作廣泛;研究基礎(chǔ)聚焦在輿論的“前因”（議程設(shè)置、框架分析）、大眾輿論的形成“過程”（沉默的螺旋、RAS模型）、網(wǎng)絡(luò)輿論的“后果”（政治參與、政府信任）等方面;研究熱點(diǎn)為網(wǎng)絡(luò)輿論的影響因素、網(wǎng)絡(luò)輿論的監(jiān)測分析、網(wǎng)絡(luò)輿論對(duì)公眾網(wǎng)絡(luò)政治參與的影響。最后，基于國外網(wǎng)絡(luò)輿論的研究給出國內(nèi)網(wǎng)絡(luò)輿論研究的建議。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)輿論;研究基礎(chǔ);文獻(xiàn)計(jì)量分析;可視化分析

分類號(hào)：G203

引用格式：劉煥. 基于知識(shí)圖譜的國外網(wǎng)絡(luò)輿論研究的可視化分析[J/OL]. 知識(shí)管理論壇， 2019， 4（5）： 296-309[引用日期]. http：//www.kmf.ac.cn/p/187/.

互聯(lián)網(wǎng)和新媒體等多元化傳播平臺(tái)的發(fā)展，在拓展公眾意見表達(dá)空間和政治參與渠道的同時(shí)，亦帶來諸多負(fù)面效應(yīng)，如網(wǎng)絡(luò)政治謠言、網(wǎng)絡(luò)暴力等，威脅著社會(huì)穩(wěn)定和國家安全，使得網(wǎng)絡(luò)輿論治理成為世界各國共同面臨的難題。當(dāng)前中國社會(huì)輿情生態(tài)演變是政治、技術(shù)、社會(huì)三方力量博弈的動(dòng)態(tài)過程[1]，這使得中國各級(jí)政府引導(dǎo)和治理網(wǎng)絡(luò)輿情面臨巨大挑戰(zhàn)。政府回應(yīng)時(shí)限、發(fā)布信息真實(shí)性、現(xiàn)實(shí)問題解決情況、官員問責(zé)的情況等會(huì)直接影響政府治理網(wǎng)絡(luò)輿情的效果[2];媒體責(zé)任的缺失和媒介問責(zé)機(jī)制的不健全致使部分媒體出現(xiàn)失實(shí)報(bào)道的行為，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)生重大偏差[3];部分網(wǎng)民在網(wǎng)絡(luò)空間發(fā)表非理性言論的同時(shí)，卻較少關(guān)注政府的官方回應(yīng)，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)輿情偏差時(shí)有發(fā)生，威脅了社會(huì)穩(wěn)定，誤導(dǎo)了公共決策方向，削減了公眾的文化認(rèn)同。在政府實(shí)踐中，美國、英國、德國等發(fā)達(dá)資本主義國家普遍通過立法、行政和行業(yè)自律等途徑進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)輿論治理并加強(qiáng)相互間的合作，以使網(wǎng)絡(luò)輿論在可控范圍內(nèi)發(fā)展;國內(nèi)網(wǎng)絡(luò)輿情治理舉措的焦點(diǎn)集中在如何應(yīng)對(duì)網(wǎng)民對(duì)民生問題的訴求、維護(hù)網(wǎng)民合法權(quán)益、引導(dǎo)網(wǎng)民理性思考、凝聚不同階層共識(shí)等方面[4]，但網(wǎng)絡(luò)輿情治理舉措和治理效果亟待改進(jìn)和提升。在學(xué)界中，國內(nèi)學(xué)者對(duì)于國外網(wǎng)絡(luò)輿論的研究多是結(jié)合國內(nèi)網(wǎng)絡(luò)輿論的研究進(jìn)行定性分析，鮮有針對(duì)國外網(wǎng)絡(luò)輿論的研究基礎(chǔ)和研究熱點(diǎn)等進(jìn)行深入研究。

對(duì)某一主題的研究現(xiàn)狀、研究基礎(chǔ)與熱點(diǎn)主題的分析可以采用可視化知識(shí)圖譜（knowledge mapping）的分析方法，即通過該主題領(lǐng)域內(nèi)的文獻(xiàn)信息進(jìn)行可視化分析，使得讀者能夠直觀快速地了解該主題的研究現(xiàn)狀、熱點(diǎn)主題及經(jīng)典文獻(xiàn)。筆者采用基于知識(shí)圖譜的文獻(xiàn)計(jì)量法，通過對(duì)已有研究文獻(xiàn)資料的深入分析，揭示出自2000-2017年國外網(wǎng)絡(luò)輿論的研究現(xiàn)狀、研究基礎(chǔ)和熱點(diǎn)主題，以使學(xué)者能夠及時(shí)知曉當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)輿論國際研究狀況，并為未來的網(wǎng)絡(luò)輿論研究和提升國內(nèi)網(wǎng)絡(luò)輿情治理的效果奠定重要基礎(chǔ)。

1? 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1? 數(shù)據(jù)來源

本文所用的文獻(xiàn)來源于美國科學(xué)情報(bào)研究所的科學(xué)引文索引擴(kuò)展的Web of Science數(shù)據(jù)庫的核心合集。檢索時(shí)間為2018年5月23日，以“online public opinion”或“network public opinion”為主題詞進(jìn)行檢索，文獻(xiàn)類型設(shè)定為期刊論文（Article），時(shí)間跨度為2000-2017年，經(jīng)對(duì)檢索到的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和清除，最終得到940條有效文獻(xiàn)。

1.2? 研究方法

筆者針對(duì)國外網(wǎng)絡(luò)輿論研究的時(shí)空分布與高被引文獻(xiàn)的分析采用了文獻(xiàn)計(jì)量分析方法，對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿論研究的分布結(jié)構(gòu)、數(shù)量關(guān)系和變化規(guī)律進(jìn)行整體分析。針對(duì)國外網(wǎng)絡(luò)輿論的研究基礎(chǔ)采用樣本所引用文獻(xiàn)（Cited Reference）的共被引網(wǎng)絡(luò)分析法。針對(duì)國外網(wǎng)絡(luò)輿論研究的熱點(diǎn)主題分布采用共詞分析法（Co-word Analysis）。本文分析數(shù)據(jù)運(yùn)用的軟件是Cite Space V，C. Chen認(rèn)為該軟件能夠繪制基于被引文獻(xiàn)、關(guān)鍵詞共詞分析的聚類圖譜和時(shí)區(qū)視圖，進(jìn)而通過對(duì)前沿專業(yè)術(shù)語的算法運(yùn)算，動(dòng)態(tài)識(shí)別某一研究領(lǐng)域的研究基礎(chǔ)和熱點(diǎn)主題等[5]。

2? 國外網(wǎng)絡(luò)輿論研究現(xiàn)狀

2.1? 文獻(xiàn)年代分布

研究文獻(xiàn)的年代分布在一定程度上可以反映該研究領(lǐng)域的研究熱度、研究現(xiàn)狀和變化趨勢。2000-2017年國外網(wǎng)絡(luò)輿論研究的文獻(xiàn)量統(tǒng)計(jì)和發(fā)文量增長趨勢如圖1所示：

圖1? 研究文獻(xiàn)的年代分布與數(shù)量

由圖1可知，國外關(guān)于網(wǎng)絡(luò)輿論研究的載文數(shù)量在近17年呈現(xiàn)出穩(wěn)步上升態(tài)勢。2005-2008年，國外網(wǎng)絡(luò)輿論的研究文獻(xiàn)數(shù)量出現(xiàn)了第一個(gè)小高峰，可能因?yàn)槊绹醒肭閳?bào)局在2005年成立了開放源中心，該中心能夠監(jiān)控全球網(wǎng)站、聊天室、社交網(wǎng)絡(luò)中的英語、漢語等語種的網(wǎng)絡(luò)輿論，吸引了國外學(xué)者對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿論的關(guān)注。2009-2011年，研究文獻(xiàn)的數(shù)量又出現(xiàn)了一個(gè)小高峰，可能因?yàn)?009年美國政府?dāng)?shù)據(jù)門戶網(wǎng)站data.gov的上線與《開放政府指導(dǎo)意見》的出臺(tái)標(biāo)志著數(shù)據(jù)公開政策框架的大體形成，提高了網(wǎng)絡(luò)輿論數(shù)據(jù)獲取的合法性和可能性。2012-2017年，國外網(wǎng)絡(luò)輿論研究達(dá)到了爆發(fā)階段，研究文獻(xiàn)數(shù)量從2011年的37篇陡然增加到72篇，可能因?yàn)椤按髷?shù)據(jù)”自2012年開始成為熱門話題——上過《紐約時(shí)報(bào)》《華爾街日?qǐng)?bào)》的專欄封面，出現(xiàn)在美國白宮官方網(wǎng)站的新聞中，出現(xiàn)在國際上互聯(lián)網(wǎng)主題的講座沙龍中，大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)輿論數(shù)據(jù)的獲取奠定了重要基礎(chǔ)。

2.2? 共被引期刊分布

網(wǎng)絡(luò)輿論研究的國際期刊共被引網(wǎng)絡(luò)見圖2，表1列舉出在網(wǎng)絡(luò)輿論領(lǐng)域共被引頻次前10的國際期刊，其中多數(shù)期刊都是傳播學(xué)領(lǐng)域的國際頂尖期刊，這說明傳播學(xué)領(lǐng)域的相關(guān)理論與研究方法是支撐網(wǎng)絡(luò)輿論研究的重要基礎(chǔ)。

具體看來，表1中共被引頻次排名第1、4、5的分別是《傳播學(xué)報(bào)》《傳播研究》《新媒體與社會(huì)》，它們均是來自傳播學(xué)領(lǐng)域一區(qū)的頂尖期刊，排名第二的《公共輿論季刊》既是傳播學(xué)領(lǐng)域一區(qū)又是政治學(xué)領(lǐng)域二區(qū)和社會(huì)學(xué)與交叉學(xué)科領(lǐng)域一區(qū)的頂尖期刊，排名第三的《政治傳播》既是傳播學(xué)領(lǐng)域一區(qū)又是政治學(xué)領(lǐng)域一區(qū)的頂尖期刊，排名第6、7的《美國政治學(xué)評(píng)論》和《美國政治學(xué)學(xué)報(bào)》均是政治學(xué)領(lǐng)域一區(qū)的頂尖期刊，排名第8的《計(jì)算機(jī)媒介傳播學(xué)報(bào)》是傳播學(xué)領(lǐng)域一區(qū)且排名第一的國際頂尖期刊，排名第9的《人格與社會(huì)心理學(xué)報(bào)》是心理學(xué)與社會(huì)學(xué)領(lǐng)域一區(qū)的頂尖期刊，排名第10的《新聞和大眾傳播季刊》是來自傳播學(xué)領(lǐng)域二區(qū)的頂尖期刊。從整體上看，目前國外網(wǎng)絡(luò)輿論的研究主要集中在傳播學(xué)和政治學(xué)兩大學(xué)科，社會(huì)學(xué)、心理學(xué)和交叉學(xué)科也對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿論開展了深入探索。

2.3? 科研機(jī)構(gòu)與區(qū)域的合作網(wǎng)絡(luò)

從科研機(jī)構(gòu)的合作網(wǎng)絡(luò)（見圖3）來看，美國的哈佛大學(xué)（Harvard University）、德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校（University of Texas Austin）、密歇根大學(xué)（Michigan University）、斯坦福大學(xué)（Sanford University）、加州大學(xué)舊金山分校（University of California San Francisco），英國的哥倫比亞大學(xué)（British Columbia University），奧地利的維也納大學(xué)（Vienna University），中國的清華大學(xué)（Tsinghua University）、香港城市大學(xué)（City University of Hong Kong）、香港大學(xué)（The University of Hong Kong）是主要的科研合作機(jī)構(gòu)。從區(qū)域的合作網(wǎng)絡(luò)（見圖4）來看，美國、英國、中國、澳大利亞、韓國等是主要的合作國家。

圖3? 科研機(jī)構(gòu)的合作網(wǎng)絡(luò)

圖4? 國家或地區(qū)的合作網(wǎng)絡(luò)

3? 研究基礎(chǔ)

知識(shí)基礎(chǔ)是由共被引文獻(xiàn)集合組成的，而研究前沿是由引用這些知識(shí)基礎(chǔ)的施引文獻(xiàn)組成的，知識(shí)基礎(chǔ)具有相對(duì)穩(wěn)定性，有助于發(fā)現(xiàn)研究動(dòng)態(tài)趨勢和預(yù)測研究前沿。運(yùn)用CiteSpace V軟件對(duì)有效文獻(xiàn)進(jìn)行分析，其中Node type選擇Cited Reference，最后繪制成共被引文獻(xiàn)的知識(shí)圖譜（見圖5）。同時(shí)，整理出共被引頻次排在前10位的高被引文獻(xiàn)（見表2）。

圖5? 共被引文獻(xiàn)知識(shí)圖譜

表2顯示了2000-2017年間，網(wǎng)絡(luò)輿論研究領(lǐng)域共被引頻次排名前10的文獻(xiàn)、作者及文獻(xiàn)發(fā)表的時(shí)間。共被引頻次最多的文章是M. E. Mccomb、D. L. Shaw教授于1972年在Public Opinion Quarterly上發(fā)表的The agenda-setting function of mass media（《大眾傳媒議程設(shè)置功能》）一文，該研究認(rèn)為在公眾認(rèn)知社會(huì)公共事務(wù)中重要問題與傳播媒介的報(bào)道活動(dòng)之間存在著一種顯著的影響關(guān)系，即傳播媒介以賦予各種議題不同程度“顯著性”的方式影響著公眾關(guān)注的焦點(diǎn)及公眾對(duì)社會(huì)環(huán)境的認(rèn)知[6]。

共被引次數(shù)排名第2的是E. Noelle-Neumann教授于1974年在Journal of communication上發(fā)表的The spiral of silence： a theory of public opinion（《沉默的螺旋：輿論》）一文。該研究認(rèn)為對(duì)于一個(gè)有爭議的議題，人們會(huì)形成對(duì)該議題“意見氣候”的認(rèn)知并判斷自身的意見是否屬于“多數(shù)”，當(dāng)人們感覺自己的意見屬于“多數(shù)”時(shí)會(huì)傾向于發(fā)表自己的意見，反之則為了防止“孤立”而保持“沉默”，該研究試圖揭示大眾傳播媒介在輿論形成或引導(dǎo)方面所起的作用以及輿論的形成機(jī)制[7]。但網(wǎng)絡(luò)傳播給大眾傳播媒介帶來了巨大沖擊，使得沉默的螺旋發(fā)生了重要變化。

共被引頻次排名第3的是R. M. Entman教授于1993年發(fā)表在Journal of communication上的Framing： towards clarification of fractured paradigma一文。該研究認(rèn)為框架分析是闡釋信息傳播對(duì)人類意識(shí)影響的精確方式，并指出框架是在信息傳播中選擇客觀現(xiàn)實(shí)的某些方面并使其更加突出，從而促進(jìn)對(duì)現(xiàn)實(shí)問題的界定、因果解釋、道德評(píng)價(jià)和處理意見的一種方式，同時(shí)提出嘗試?yán)眯录夹g(shù)和新的管理體系去解決公共危機(jī)[8]。

共被引頻次排名第4的是D. C. Mutz教授于2006年出版的 Hearing the Other Side： Deliberative versus Participatory Democracy（《傾聽另一方：協(xié)商與參與式民主》）一書。該書主要研究了公眾對(duì)政治分歧的日常討論如何影響輿論的形成和公眾的政治參與，協(xié)商式民主要求具備較高忍耐度和參與度的理想政治環(huán)境，進(jìn)而促進(jìn)公民有效參與網(wǎng)絡(luò)政治討論，促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)輿論的良性發(fā)展[9]。

共被引頻次排名第5的是加州大學(xué)學(xué)者J. R. Zaller教授于1992年出版的 The Nature and Origins of Mass Opinion（《大眾輿論的性質(zhì)與起源》）一書。該書提出了公共輿論形成過程的Receive-Accept-Sample（RAS）模型，即對(duì)信息的接收—接受—抽樣的模型，研究認(rèn)為主流媒體具有“煽情”性的政治言論報(bào)道提高了公眾的政治意識(shí)，即精英驅(qū)動(dòng)（elite-driven）的傳播會(huì)影響公眾輿論，政治意識(shí)在此過程中起到中介作用;同時(shí)，J. R. Zaller運(yùn)用RAS模型針對(duì)國內(nèi)和外交政策、政府信任、民族平等、總統(tǒng)選舉等領(lǐng)域的公眾輿論動(dòng)態(tài)變化開展了諸多實(shí)證研究[10]。

高共被引頻次排名第6的文獻(xiàn)主要研究情感分析和意見挖掘，排名第7到第10的文獻(xiàn)均涉及到網(wǎng)絡(luò)輿論對(duì)政治傳播的影響。高共被引頻次排名第8的文獻(xiàn)來自S. Iyengar 與K. S. Hahn教授，他們發(fā)現(xiàn)新聞媒體能夠感知受眾的政治偏好差異帶來的新聞需求的變化，而新媒體的擴(kuò)散和媒體的增強(qiáng)型選擇有助于進(jìn)一步細(xì)化新聞受眾[11]。高共被引頻次排名第10的文獻(xiàn)是M. E. Wojcieszak與D. C. Mutz教授對(duì)網(wǎng)民在網(wǎng)絡(luò)空間的政治言論及網(wǎng)絡(luò)輿論對(duì)跨領(lǐng)域政治交流影響[12]的研究。

總之，上述高共被引文獻(xiàn)分別從輿論的“前因”（議程設(shè)置、框架分析）、大眾輿論的形成“過程”（沉默的螺旋、RAS模型）、網(wǎng)絡(luò)輿論的“后果”（政治參與、政府信任）等視角開展了深入研究，為后續(xù)研究奠定了堅(jiān)實(shí)的研究基礎(chǔ)。

4? 研究熱點(diǎn)

4.1? 研究熱點(diǎn)的可視化呈現(xiàn)

4.1.1? 網(wǎng)絡(luò)輿論研究的主要議題（Major Topics）分析

運(yùn)用CiteSpace+Carrot2將2000-2017年國外網(wǎng)絡(luò)輿論的文獻(xiàn)進(jìn)行聚類和可視化分析可知（見圖6），網(wǎng)絡(luò)輿論研究的Foam Tree Visualization可視化具有以下特點(diǎn)：

圖6? 網(wǎng)絡(luò)輿論研究的Foam Tree Visualization可視化

首先，處于核心位置的議題是公眾的發(fā)展（development of public），圍繞其周圍的相關(guān)議題有公眾回應(yīng)（public response）、用戶的輿論（opinion of users）、傳播與公眾輿論（communication and public opinion）、新聞輿論（news opinions）、公眾健康（public health）、態(tài)度和輿論（attitudes and opinions）。

其次，較多研究議題涉及網(wǎng)絡(luò)輿論的監(jiān)測、評(píng)估和分析，圍繞該議題的子議題有實(shí)施調(diào)查（survey conducted）、焦點(diǎn)小組討論法（focus groups）、數(shù)據(jù)展示（data show）、分析結(jié)果展示（analysis shows）、調(diào)查網(wǎng)絡(luò)輿論的效果和影響（investigated the effects）。

再次，議題中多次提到網(wǎng)絡(luò)輿論與公眾政治參與，主要研究聚類有政治對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿論的影響效果（effects of political）、網(wǎng)絡(luò)輿論如何影響政治（influence political）、媒體和政治（media and political）、網(wǎng)絡(luò)輿論中的政治討論（political discussion）、網(wǎng)絡(luò)輿論對(duì)政府政策的影響（government policy）、促進(jìn)公眾網(wǎng)絡(luò)參與（increase participation）。

最后，議題中有較多研究涉及網(wǎng)絡(luò)輿論的影響與啟示，主要研究聚類有討論與啟示（discuss the implications）、討論研究發(fā)現(xiàn)（findings are discussed）、討論分析結(jié)果（results are discussed）、結(jié)果表明對(duì)社會(huì)的影響（suggest that social）、社會(huì)影響（social influence）、報(bào)告研究發(fā)現(xiàn)（reported findings）。

另外，筆者還發(fā)現(xiàn)國外網(wǎng)絡(luò)輿論研究的主要載體是推特（Twitter）和微博（Tweets），主要研究聚類有推特討論區(qū)（Twitter discussions）、公共微博（public Tweets）、微博收集（Tweets collected）;學(xué)生群體也是國外網(wǎng)絡(luò)輿論的重要研究對(duì)象，主要研究聚類有學(xué)生的態(tài)度（students attitudes）、學(xué)生的意見（students opinions），尤其關(guān)注大學(xué)生（university students）的觀點(diǎn)、意見與網(wǎng)絡(luò)輿論之間的相互影響。

4.1.2? 網(wǎng)絡(luò)輿論研究的關(guān)鍵詞知識(shí)圖譜分析

表3是根據(jù)詞頻分析軟件分析結(jié)果整理的排名前40的高頻關(guān)鍵詞列表，在一定程度上反映了網(wǎng)絡(luò)輿論研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)主題。其中“網(wǎng)絡(luò)輿論”（public opinion）的詞頻達(dá)到205次，“互聯(lián)網(wǎng)”（internet）、“在線”（online）的詞頻達(dá)到100次以上，“社交媒體”（social media） “媒體”（media）、“傳播”（communication）的詞頻也達(dá)到90次以上。

基于關(guān)鍵詞共詞分析，運(yùn)用Cite Space軟件分析形成網(wǎng)絡(luò)輿論研究領(lǐng)域的關(guān)鍵詞共詞知識(shí)圖譜（見圖7），從圖譜的整體結(jié)構(gòu)看，影響力較大的節(jié)點(diǎn)與表6中詞頻較高的關(guān)鍵詞一一對(duì)應(yīng)。同時(shí)，結(jié)合高共被引作者的研究成果可以發(fā)現(xiàn)國外網(wǎng)絡(luò)輿論研究的熱點(diǎn)主題。

對(duì)圖7的關(guān)鍵詞知識(shí)圖譜進(jìn)行聚類后，文獻(xiàn)會(huì)被劃分到不同的聚類中，通過從施引文獻(xiàn)的標(biāo)題中提取名詞性術(shù)語對(duì)聚類進(jìn)行命名（見圖7），其中網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)有397個(gè)，連線數(shù)量為1 078條，網(wǎng)絡(luò)模塊化的值Modularity=0.6757>0.3，說明網(wǎng)絡(luò)聚類得到的網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)是顯著的。Silhouette=0.4204，說明聚類內(nèi)部的同質(zhì)性合理，聚類結(jié)果是合理的。為對(duì)聚類進(jìn)行合理解釋，筆者又從施引文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞中提取名詞性術(shù)語對(duì)聚類進(jìn)行命名（見圖8），聚類的相關(guān)參數(shù)值與圖3一致，說明該命名方式得到的網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)亦是顯著的。

圖7? 關(guān)鍵詞知識(shí)圖譜（2000-2017年）

圖8? 網(wǎng)絡(luò)輿論研究關(guān)鍵詞知識(shí)圖譜聚類（TF*IDF）

基于此，筆者結(jié)合網(wǎng)絡(luò)輿論研究的主要議題分析和關(guān)鍵詞知識(shí)圖譜的分析結(jié)果，以圖8為基準(zhǔn)，同時(shí)結(jié)合圖9的聚類命名，筆者確定了網(wǎng)絡(luò)輿論偏差研究的聚類，進(jìn)而歸納總結(jié)出國外網(wǎng)絡(luò)輿論研究的3大熱點(diǎn)研究主題。

圖9? 網(wǎng)絡(luò)輿論研究關(guān)鍵詞知識(shí)圖譜聚類（LLR）

4.2? 研究熱點(diǎn)可視化結(jié)果分析

4.2.1? 網(wǎng)絡(luò)輿論的影響因素（“前因”）

該研究主題的高頻關(guān)鍵詞（頻次）有互聯(lián)網(wǎng)（internet）（126）、社交媒體（social media）（99）、推特（Twitter）（53）、臉書（Facebook）（34）、大眾媒體（mass media）（30）、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)（social network）（29）、框架（framing）（14）。涉及的網(wǎng)絡(luò)聚類有：聚類2議程設(shè)置（agenda setting）、聚類3網(wǎng)絡(luò)社區(qū)（online community）、聚類8開放空間（open space|attitude）、聚類12新技術(shù)發(fā)展（new technology）。由此可見，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展推動(dòng)了社交媒體（如推特、臉書）、大眾媒體等的轉(zhuǎn)型和發(fā)展，促進(jìn)了個(gè)人意見的網(wǎng)絡(luò)表達(dá)，社交網(wǎng)絡(luò)的形成加速了網(wǎng)絡(luò)表達(dá)的傳播和網(wǎng)絡(luò)輿論的形成。從中選取重要的節(jié)點(diǎn)文獻(xiàn)分析如下：

（1）議程設(shè)置會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)輿論，J. K. Han、S. Lee與M. Mccombs研究發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)社區(qū)會(huì)顯著影響新聞門戶網(wǎng)站的議程設(shè)置，雖然兩者在危機(jī)爆發(fā)之初會(huì)關(guān)注不同的利益相關(guān)者和事件的不同屬性，但隨著時(shí)間的推移，兩者的議程會(huì)變得越來越相似[13];Y. J. Son認(rèn)為，不同來源的新聞議程設(shè)置的效應(yīng)是累積的，會(huì)對(duì)總統(tǒng)候選人的投票排名產(chǎn)生不同程度和方向的政治影響[14]，即不同媒介的議程設(shè)置會(huì)影響公眾輿論的趨向。

（2）新聞框架會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)輿論，D. Chong與J. N. Druckman研究發(fā)現(xiàn)新聞框架會(huì)影響受眾的思想、態(tài)度和行為，片面化的新聞報(bào)道框架會(huì)產(chǎn)生刻板印象，容易使受眾忽略“新聞框架外”的世界，進(jìn)而影響公眾輿論[15]。

（3）信息化媒體的使用會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)輿論，D. V. Shah等研究發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展豐富了政治信息來源，拓展了公共表達(dá)的空間，無論是傳統(tǒng)的新聞來源還是網(wǎng)絡(luò)公共事務(wù)，信息化媒體的使用都將促進(jìn)人際間的政治討論和網(wǎng)絡(luò)信息傳播，進(jìn)而促進(jìn)公民參與;網(wǎng)絡(luò)媒體的新聞框架效應(yīng)在很大程度上影響著網(wǎng)絡(luò)輿論的傳播[16]。

4.2.2? 網(wǎng)絡(luò)輿論對(duì)政治參與的影響（“后果”）

該研究主題的高頻關(guān)鍵詞有態(tài)度（attitude）（67）、影響（impact）（48）、感知（perception）（45）、民主（democracy）（25）、政治參與（political participation）（17）、選擇性披露（selective exposure）（15）; 該研究主題的網(wǎng)絡(luò)聚類有：網(wǎng)絡(luò)聚類1利益相關(guān)者對(duì)政府信任（stakeholder|trust in government）、聚類10輿論信息與影響分析（information|impact analysis）。從中選取重要的節(jié)點(diǎn)文獻(xiàn)分析如下：

組織和利益相關(guān)者的交互影響同時(shí)發(fā)生在實(shí)際的物理空間和虛擬的網(wǎng)絡(luò)空間。R. Cropf研究發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)技術(shù)的發(fā)展為公民網(wǎng)絡(luò)政治參與產(chǎn)生了重要影響，一方面為政治導(dǎo)向的對(duì)話創(chuàng)造了新的公共空間，促進(jìn)了網(wǎng)絡(luò)輿論的形成;另一方面信息獲取的不平等和新的媒介素養(yǎng)損害了虛擬領(lǐng)域的代表性，基于互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)使得人們能夠在世界的各個(gè)角落進(jìn)行討論，但也加速了受眾的分化，常常使得政治話語變得支離破碎[17]。D. Mutz與P. Martin研究發(fā)現(xiàn)，個(gè)人選擇性呈現(xiàn)（selective exposure）的能力和意愿是決定網(wǎng)絡(luò)輿論的關(guān)鍵因素，與通過人際政治討論相比，通過新媒體形成的政治觀點(diǎn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不同，網(wǎng)絡(luò)輿論影響了個(gè)人的政治觀點(diǎn)和政治參與的程度[18]。

網(wǎng)絡(luò)信息是影響公眾輿論和公民行為的關(guān)鍵因素，T. Im等研究發(fā)現(xiàn)，個(gè)人在互聯(lián)網(wǎng)上花費(fèi)的時(shí)間越多，他們對(duì)政府的信任程度越低，他們的依從性程度也越低，但互聯(lián)網(wǎng)的這種負(fù)面影響可以通過公民更多地使用電子政務(wù)得以緩和[19]。在公共政策制定階段，網(wǎng)民在社交媒體上發(fā)布的評(píng)論（網(wǎng)絡(luò)輿論“大數(shù)據(jù)”）可以被用來獲取有意義的信息，A. Ceron與F. Negri研究發(fā)現(xiàn)，社交媒體上網(wǎng)絡(luò)輿論的數(shù)據(jù)可以幫助政策制定者根據(jù)市民的偏好對(duì)可用的政策選擇進(jìn)行等級(jí)劃分，幫助政策制定者在實(shí)施政策過程中實(shí)時(shí)監(jiān)測市民反饋的意見，并捕捉到利益相關(guān)者的動(dòng)員行為和動(dòng)員過程，即網(wǎng)絡(luò)輿論能夠有效推動(dòng)公共政策的制定和實(shí)施[20]。

4.2.3? 網(wǎng)絡(luò)輿論的監(jiān)測分析（“過程”）

該研究主題的高頻關(guān)鍵詞（頻數(shù)）有風(fēng)險(xiǎn)（risk）（32）、敏感性分析（sentiment analysis）（25）、調(diào)查（survey）（16），該研究主題尚未形成研究聚類，可能與輿論監(jiān)測的難度和數(shù)據(jù)獲取的不易導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)輿論監(jiān)測的研究尚未形成規(guī)模。從中選取重要的節(jié)點(diǎn)文獻(xiàn)分析如下：

對(duì)用戶個(gè)人信息的監(jiān)測和記錄引發(fā)網(wǎng)民對(duì)網(wǎng)絡(luò)隱私的擔(dān)憂，M. J. Metzger與S. Docter運(yùn)用艾德爾曼的政治象征理論來評(píng)估公眾對(duì)網(wǎng)絡(luò)隱私的關(guān)注、網(wǎng)絡(luò)隱私安全立法與互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)努力之間的關(guān)系;研究發(fā)現(xiàn)，盡管人們對(duì)網(wǎng)絡(luò)隱私的擔(dān)憂程度很高，但幾乎沒有人提出全面的保護(hù)網(wǎng)絡(luò)隱私安全的政策選擇，立法甚至更少;即使擬議中的方案對(duì)消費(fèi)者的隱私保護(hù)程度仍較低，艾德爾曼的政治象征理論進(jìn)一步揭示了忽視對(duì)公眾網(wǎng)絡(luò)隱私關(guān)注將可能會(huì)導(dǎo)致兩種潛在后果：公眾行動(dòng)或政治沉默[21]。國外網(wǎng)絡(luò)輿論監(jiān)測分析的方式主要有：

（1）基于調(diào)查（survey）數(shù)據(jù)的監(jiān)測分析，V. Luoma-Aho與M.Vos通過問卷調(diào)查、電話訪談、面對(duì)面訪談等形式進(jìn)行，如通過內(nèi)容分析、調(diào)查和訪談研究發(fā)現(xiàn)，芬蘭的政客、電力公司和監(jiān)管機(jī)構(gòu)是討論核能問題的主要參與者，但幾乎沒有聽到非政府組織和公民團(tuán)體的聲音，而公關(guān)人員的角色應(yīng)該是維護(hù)公民的話語權(quán)[22]。M. A. Tarusin與V. V. Fedorov闡述了俄羅斯每6年會(huì)對(duì)1 500名18歲以上的居民進(jìn)行居住地問卷調(diào)查以監(jiān)督居民對(duì)俄羅斯社會(huì)現(xiàn)狀的輿論狀況，以及時(shí)掌握公共輿論和更好地進(jìn)行社會(huì)治理[23]。

（2）基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法的輿論監(jiān)測分析，通過分析利益相關(guān)主體間的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和聯(lián)系，獲取網(wǎng)絡(luò)輿論演變的動(dòng)態(tài)。A. W. Baur研究發(fā)現(xiàn)，透明、參與和協(xié)作是開放政府的核心支柱，要讓公民和其他利益相關(guān)者系統(tǒng)地參與公共政策制定、公共價(jià)值創(chuàng)造的過程，必須要考慮他們的期望、抱怨和輿論狀況[24]。S. Stieglitz與 D. Li借助文本挖掘和情緒分析的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)社區(qū)中政治言論以發(fā)現(xiàn)“意見領(lǐng)袖”或有影響力的用戶，通過情緒分析獲取兩極化爭議性的政治溝通狀況和各利益相關(guān)者之間的影響關(guān)系，進(jìn)而分析他們對(duì)特定政治議題的政治偏好[25]。

（3）基于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的輿論監(jiān)測分析，F(xiàn). Neresini與 A. Lorenzet借助網(wǎng)絡(luò)新聞、社交媒體等媒介獲取相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行輿論監(jiān)測，如通過對(duì)1992-2012年意大利媒體對(duì)核電問題報(bào)道的內(nèi)容分析并與縱向民意調(diào)查相比較，同時(shí)結(jié)合基于大量文本數(shù)據(jù)的處理和用“風(fēng)險(xiǎn)詞匯”出現(xiàn)的概率來替代測量輿論風(fēng)險(xiǎn)的創(chuàng)新方法，發(fā)現(xiàn)通過觀察媒體如何討論有爭議性的公共問題能夠推斷出公眾輿論的狀況，經(jīng)由媒體和公眾對(duì)核電問題的話語分析，進(jìn)而采取控制輿論風(fēng)險(xiǎn)的措施[26]。

5? 結(jié)語

筆者利用Cite Space V軟件對(duì)Web of Science數(shù)據(jù)庫中2000-2017年網(wǎng)絡(luò)輿論研究領(lǐng)域的940篇文獻(xiàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和可視化分析，分析了國外網(wǎng)絡(luò)輿論研究的現(xiàn)狀，挖掘了國外網(wǎng)絡(luò)輿論的研究基礎(chǔ)，凝練了國外網(wǎng)絡(luò)輿論研究的熱點(diǎn)主題，具體分析結(jié)果：①國外網(wǎng)絡(luò)輿論研究現(xiàn)狀表明，該領(lǐng)域的文獻(xiàn)數(shù)量呈現(xiàn)出穩(wěn)步增加的趨勢，研究熱度持續(xù)上升;②國外網(wǎng)絡(luò)輿論的研究基礎(chǔ)主要有輿論的“前因”（議程設(shè)置、框架分析）、大眾輿論的形成“過程”（沉默的螺旋、RAS模型）、網(wǎng)絡(luò)輿論的“后果”（政治參與、政府信任）等;③國外網(wǎng)絡(luò)輿論研究的主要熱點(diǎn)有網(wǎng)絡(luò)輿論的影響因素（議程設(shè)置、新聞框架、信息化媒體的使用）、網(wǎng)絡(luò)輿論對(duì)公眾政治參與的影響（政治觀點(diǎn)、政府信任、推動(dòng)公共政策的制定和實(shí)施）、網(wǎng)絡(luò)輿論的監(jiān)測分析（調(diào)查研究、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)）等。本研究對(duì)我國未來網(wǎng)絡(luò)輿論研究和治理實(shí)踐具有重要啟示作用，主要體現(xiàn)在如下幾個(gè)方面：

首先，國外網(wǎng)絡(luò)輿論研究的熱點(diǎn)之一是“網(wǎng)絡(luò)輿論的影響因素”，其研究了議程設(shè)置、新聞框架、信息化媒體的使用對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿論形成的影響，重點(diǎn)聚焦媒體因素對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿論的影響;針對(duì)我國特殊的國情，開展網(wǎng)絡(luò)輿論研究時(shí)需要關(guān)注公眾的心理和行為特征（認(rèn)知水平、意見領(lǐng)袖等）、地方政府的行為特征（回應(yīng)、監(jiān)管、問責(zé)等）、互聯(lián)網(wǎng)立法的狀況等因素對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿論的影響。在治理實(shí)踐中，針對(duì)議程設(shè)置、新聞框架對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿論形成的重要影響，政府部門應(yīng)不斷建立健全媒介問責(zé)機(jī)制，提高媒體的社會(huì)責(zé)任感和政策認(rèn)同感;使得媒體通過合理的議程設(shè)置和新聞框架參與網(wǎng)絡(luò)輿情治理，扮演好政府與公眾之間的橋梁角色，降低網(wǎng)絡(luò)輿情偏差。

其次，國外網(wǎng)絡(luò)輿論研究的熱點(diǎn)之二是“網(wǎng)絡(luò)輿論對(duì)公眾政治參與的影響”，其研究發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿論會(huì)影響公眾的政治觀念、政府信任及公共政策的制定與實(shí)施;重點(diǎn)剖析國外網(wǎng)絡(luò)輿論對(duì)公眾政治參與的影響機(jī)理和治理舉措，對(duì)我國開展網(wǎng)絡(luò)輿論的公共治理具有重要的借鑒意義。在治理實(shí)踐中，針對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿論對(duì)公眾政治參與的影響，政府部門應(yīng)做好網(wǎng)絡(luò)輿情治理的頂層設(shè)計(jì)，建立健全公眾網(wǎng)絡(luò)政治參與的機(jī)制，實(shí)現(xiàn)政府與公眾間的有效溝通，提高公眾對(duì)政府的信任程度。

最后，國外網(wǎng)絡(luò)輿論研究的熱點(diǎn)之三是“網(wǎng)絡(luò)輿論的監(jiān)測分析”，主要是通過調(diào)查研究、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析和網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)分析的方法來獲取網(wǎng)絡(luò)輿論的相關(guān)數(shù)據(jù)，進(jìn)而進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)輿論的分析和研究。上述獲取網(wǎng)絡(luò)輿論數(shù)據(jù)的方法在國內(nèi)網(wǎng)絡(luò)輿論研究領(lǐng)域已有使用，未來研究應(yīng)借助上述方法深入挖掘獲取網(wǎng)絡(luò)輿論的面板數(shù)據(jù)，針對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿論的“影響因素（前因）—監(jiān)測分析（過程）—政治參與（后果）”開展相應(yīng)的實(shí)證研究，從而為全面理解網(wǎng)絡(luò)輿論的形成機(jī)理和提高政府網(wǎng)絡(luò)輿論治理能力提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。在治理實(shí)踐中，針對(duì)紛繁復(fù)雜和演變迅速的網(wǎng)絡(luò)輿論，政府部門應(yīng)在原有的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測平臺(tái)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建不同類型事件網(wǎng)絡(luò)輿情治理的案例庫，同時(shí)借助大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等先進(jìn)的數(shù)據(jù)監(jiān)測和處理技術(shù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測、評(píng)估和引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)輿情的發(fā)展，促進(jìn)網(wǎng)民理性的網(wǎng)絡(luò)政治參與和提高網(wǎng)絡(luò)輿情的治理績效。

參考文獻(xiàn)：

[1] 喻國明. 當(dāng)前社會(huì)輿情的結(jié)構(gòu)性特點(diǎn)與分析性發(fā)現(xiàn)基于2014年中國社會(huì)網(wǎng)絡(luò)輿情的大數(shù)據(jù)分析[J]. 江淮論壇， 2015（5）： 136-143.

[2] 劉銳. 地方重大輿情危機(jī)特征及干預(yù)效果影響因素——基于2003年以來110起地方政府重大輿情危機(jī)的實(shí)證分析[J]. 情報(bào)雜志， 2015（6）： 93-99.

[3] 劉煥. 公共事件網(wǎng)絡(luò)輿情偏差及影響因素研究述評(píng)[J]. 情報(bào)雜志， 2018， 37（11）： 96-102.

[4] 陳潭. 草根問政崛起后的輿情生態(tài)[J]. 人民論壇， 2012（24）： 60-61.

[5] CHEN C. Searching for intellectual turning points： progressive knowledge domain visualization[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences， 2004， 101 （S1）： 5303-5310.

[6] MCCOMB M E， SHAW D L. The agenda-setting function of mass media[J]. The public opinion quarterly， 1972， 36（2）： 176-187.

[7] NOELLE-NEUMANN E. The spiral of silence： a theory of public opinion[J]. Journal of communication， 1974， 24（2）： 43-51.

[8] ENTMAN R M. Framing： toward clarification of a fractured paradigm[J]. Journal of communication， 1993， 43（4）： 51-58.

[9] MUTZ D C. Hearing the other side： deliberative versus participatory democracy[M]. New York： Cambrige University， 2006.

[10] ZALLER J R. The nature and origins of mass opinion [M]. New York： Cambridge University Press， 1992.

[11] IYENGAR S， HAHN K S. Red media， blue media： evidence of ideological selectivity in media use[J]. Journal of communication， 2009， 59（1）： 19-39.

[12] WOICIESZAK M E， MUTZ D C. Online groups and political discourse： do online discussion spaces facilitate exposure to political disagreement？[J]. Journal of communication， 2009， 59（1）： 40-56.

[13] HAN J K， LEE S， MCCOMBS M. The attribute agenda-setting influence of online community on online newscast： investigating the South Korean Sewol ferry tragedy[J]. Asian journal of communication， 2017， 27（6）： 601-614.

[14] SON Y J. Another look at what moves public opinion： media agenda setting and polls in the 2000 U.S. election[J]. International journal of public opinion research， 2006， 18（2）： 174-197.

[15] CHONG D， DRUCKMAN J N. Framing theory[J]. Annual review of political science， 2007， 10（1）： 103-126.

[16] SHAH D V， CHO J， EVELAND W P， et al. Information and expression in a digital age[J]. Communication research， 2016， 32（5）： 531-565.

[17] CROPF R. The virtual public sphere[J]. New media & society， 2009， 4（1）： 9-27.

[18] MUTZ D， MARTIN P. Facilitating communication across lines of political difference： the role of mass media[J]. American political science review， 2001， 95（1）： 97-114.

[19] IM T， CHO W， PORUMBESCU G， et al. Internet， trust in government， and citizen compliance[J]. Journal of public administration research and theory， 2014， 24（3）： 741-763.

[20] CERON A， NEGRI F. The “Social Side” of public policy： monitoring online public opinion and its mobilization during the policy cycle[J]. Policy and Internet， 2016， 8（2）： 131-147.

[21] METZGER M J， DOCTER S. Public opinion and policy initiatives for online privacy protection[J]. Journal of broadcasting & electronic media， 2003， 43（3）： 350-374.

[22] LUOMA-AHO V， VOS M. Monitoring the complexities： nuclear power and public opinion[J]. Public relations review， 2009， 35（2）： 120-122.

[23] TARUSIN M A， FEDOROV V V. Public opinion monitoring of the State of the Russian society[J]. Economic and social changes trends forecast， 2016， 3（45）： 37-43.

[24] BAUR A W. Harnessing the social web to enhance insights into peoples opinions in business， government and public administration[J]. Information systems frontiers， 2017， 19（2）： 231-251.

[25] STIEGLITZ S， LI D. Social media and political communication： a social media analytics framework[J]. Social network analysis and mining， 2013， 3（4）： 1277-1291.

[26] NERESINI F， LORENZET A. Can media monitoring be a proxy for public opinion about technoscientific controversies？ The case of the Italian public debate on nuclear power[J]. Public understanding of science， 2016， 25（2）： 171-185.

Visualization Analysis of Research on Foreign Network Public Opinion Based on Mapping Knowledge Domains

Liu Huan

School of Journalism and New Media， Xian Jiaotong University， Xian 710049

Abstract： [Purpose/significance] To realize a panoramic view of the status of foreign network public opinion research， and to lay an important foundation for the domestic network public opinion research and network public opinion governance practice. [Method/process] Based on Web of Science database， taking the foreign research literature related the network public opinion in recent 17 years as the sample， this paper applies the bibliometrics method and Cite Space V， a visualized knowledge network analysis tool， to make an in-depth exploration of the current situation， research base， hot topics， etc. of foreign studies on network public opinion. [Result/conclusion] The results show： during the past seventeen years， the number of academic papers on network public opinion is mainly characterized by a sharp upward trend; the research foundation focuses on the “antecedents” of public opinion （agenda setting， framework analysis）， the formation of public opinion “process” （silent spiral， RAS model）， and the “consequences” of network public opinion （political participation， government trust）; hot topics include the determinants of online public opinion， monitoring and analysis of online public opinion， and the influence of online public opinion on public political participation. Finally， based on the foreign research of public opinion， this paper gives some suggestions to study online public opinion.

Keywords： network public opinion? ? research base? ? bibliometric analysis? ? visualization analysis

基金項(xiàng)目：本文系中國博士后科學(xué)基金“網(wǎng)絡(luò)輿論偏差的影響因素：基于公共事件的實(shí)證研究”（項(xiàng)目編號(hào)：2017M613098）和國家社會(huì)科學(xué)基金青年項(xiàng)目“政務(wù)新媒體運(yùn)行績效的影響機(jī)制與改進(jìn)策略研究”（項(xiàng)目編號(hào)：18CXW003）研究成果之一。

作者簡介：劉煥（ORCID： 0000-0003-1548-4864），講師，博士，E-mail： liuhuan2017@xjtu.edu.cn。

收稿日期：2019-07-02? ? ? ? 發(fā)表日期：2019-10-23? ? ? ? 本文責(zé)任編輯：劉遠(yuǎn)穎