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图3 发文机构合作网络 (四)关键词共现分析 在图4中，节点(十字架)的大小代表了该关键词出现的频率高低，节点越大表示出现频次越高。图中的连线代表该节点与其他节点之间的联系。图中围绕中华民族一共出现了23个标签，38个节点。为了更清晰地认识中华民族研究中的高频关键词，筛选出频率在15以上的关键词，整理得到关键词频次表(表1)。  图4 中华民族研究关键词共现图  表1 中华民族研究关键词频次表 通过关键词频次表发现以下特征：第一，从纵向来看，学者们对中华民族的研究跨越了不同的历史时期，从辛亥革命到抗日战争、中华人民共和国成立、改革开放，对中华民族的研究离不开关键的历史时期和历史转折点。第二，从横向来看，中华民族的研究与马克思主义、马克思主义中国化的思想成果紧密相关。同时也与中华文化、中华民族精神之间存在着密不可分的联系。第三，促进民族团结，增强民族凝聚力，加强中华民族认同、中华文化认同和国家认同是国家长期的任务。 为了更加简洁清楚地分析中华民族的知识结构，对关键词共现网络进行聚类分析(图5)。在聚类分析图中，区块的聚类颜色代表了该聚类第一次共现年份，颜色越接近冷色调说明共现时间越早。  图5 中华民族关键词聚类分析 图中白点代表关键词共现分析中出现的关键词，小字代表了这一聚类中出现频率较高的关键词，带#号的则是该聚类的名称，图中总共形成了七个聚类，“中华民族”“中华民族精神”“中华民族伟大复兴”“中华民族共同体”“民族优良道德传统”“抗日民族统一战线”“传统文化”。通过上述的关键词共现分析和聚类分析，将表1中的38个关键词划分为5个主题(见表2)，分别是中华民族、中华民族伟大复兴、中华民族精神、中华民族共同体、传统文化。这五个主题涵盖了当前中华民族研究的大部分内容，但以往研究都是对这五个主题进行独立论述，彼此之间缺乏联系。因此本文在可视化分析的基础上将对这五个方面做一个阐述，对中华民族研究做一个整合梳理。  表2 聚类主题表 (五)文献共被引分析 通过论文共被引分析，对某一研究领域中的文献分布状况进行分析，确定这一研究领域中有影响力的作者，并且通过对论文的共被引网络及其聚类分析，可以了解这一研究领域知识基础。通过在中国社会科学引文索引(CSSCI)中进行检索，然后利用Citespace软件对数据进行处理，得到从1992年以来关于中华民族研究的共被引文献图谱(图6)。对这些数据进行文献共被引分析，得到中华民族研究领域的知识基础。 图6中，带#号的表示一个聚类主题的名称，图中的年轮则代表了共被引文献，年轮越大，代表该文献被引的次数越多，年轮之间的连线代表了不同文献之间共被引的关系，年轮和连线的颜色反映了共被引的时间。文献共被引分析的时间跨度是从1992年到2019年，时间切片以1年为单位提取每一年排名前50位的数据生成网络，在图6中共形成了4个聚类社团。这4个聚类社团以及部分没有形成聚类模块，但具有较强关联的节点构成了中华民族研究的知识基础。通过对聚类社团的识别，可以看出在图6中形成了#0中华民族、#1中华民族共同体、#2抗日战争、#5中华民族文化共同体四个聚类社团以及两个以闫安和张西立为代表的没有形成聚类模块，但是具有强关系的群组。在Citesapce软件分析中，中介中心度大于0.1则认为具有较高的代表性，其中#0中有两篇中介中心度大于0.1的文献，分别是周平2015年发表在《政治学研究》上的《中华民族：中华现代国家的基石》(中介中心度为0.37)、周平2015年发表在《学术界》上的《中华民族的性质和特点》(中介中心度为0.19),#2中郑大华2014年在《民族研究》上发表的《论晚年孙中山“中华民族观”的演变及其影响》(中介中心度为0.15)，郑大华2013年在《民族研究》上发表的《中国近代民族主义与中华民族自我意识的觉醒》(中介中心度为0.13),#5李慧凤2010年在《学术月刊》上发表的《“共同体”概念的演变、应用与公民社会》(中介中心度为0.13)。在对文献做共被引分析的基础上，绘制了文献共被引分析的时间线图(图7)。  图6 中华民族研究文献共被引分析 (责任编辑：admin) |