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摘要：民族复兴这一观念提出后不断发展衍化，学界对民族复兴方面的研究也取得了一系列重要成果。以中国知网数据库对核心期刊中的民族复兴主题下的学术期刊论文为样本，利用Citespace软件对民族复兴方面的研究进行可视化计量分析，以探究该领域的研究现状及热点。
关键词：民族复兴;CiteSpace;可视化分析
实现中华民族复兴，是近代以来中华民族最伟大的梦想。早在1894年，面对日益加深的民族危机，孙中山在组建兴中会时就提出“振兴中华”的口号，这是中华民族复兴观念的源头[1]。“九·一八”事变后，民族复兴观念最终形成[2]。在随后的历史发展中，民族复兴这一观念也不断衍化中华民族复兴、中华民族复兴伟大复兴等概念。不同研究者也从不同领域、不同角度对民族复兴进行了相关研究。本文利用中国知网数据库平台，基于CiteSpace软件对目前民族复兴的相关研究进行可视化计量分析，以探究目前民族复兴方面的研究现状。
一、数据的获取与筛选
本文以中国知网为数据搜索和采集平台，选择在中国知网上发表的核心学术期刊（北大核心期刊和CSSCI期刊）中的论文作为研究数据。通过中国知网中的高级搜索功能，以“民族复兴”为主题词进行搜索以获取研究数据，搜索策略为：检索类别，学术期刊;检索主题，“民族复兴”;时间范围。2000—2020年;来源类别，北大核心、CSSCI。通过检索共获得2032条数据，以此作为初始数据。
知识图谱的相关研究过程中极为重要的一点是要保证数据的准确性。为获得较为科学、准确的数据，需要对采集到的初始数据进行筛选、去重，剔除数据中存在的会议类、通讯报道、刊物征稿等非研究文献数据，最终得到有效样本数据1554条。
二、统计结果与分析
1、发文量统计分析
对采集到1554条民族复兴研究文献的发文年份与发文数量进行统计得到图1。由图1可以看出，民族复兴相关领域的论文发文数量总体上呈现一个明显的上升趋势，2008年之前相关研究的发文数量较少，2008～2013年发文数量由小幅增长，2013年以后发文数量明显答复增加，2019年发文量214篇，达到20年来的峰值。总体上看，我国民族复兴领域的研究处于上升发展阶段。
2、发文作者统计
（1）、核心作者分析
1554篇学术期刊文献共涉及1633位作者，对发文前30的作者进行统计分析，见图2。由图可知，2000～2020年间，在民族复兴研究领域，在核心期刊上发文最多的为郑大华，发文量为29篇，其次为俞祖华和石仲泉，发文量分别为17篇、14篇。核心作者是在某一时期内，在某一領域做出重要贡献的研究人员，是推动学术创新发展的骨干力量。根据普赖斯定律的计算公式，M≈0.749 ，M表示某一领域核心作者的最低发文数量，Nmax代表该领域最大发文量[3]。由上述统计可知，在民族复兴研究中，Nmax为29，则M≈0.749× ≈4.033>4，可知民族复兴研究领域中核心作者的最低发文量为5篇，即为图2中序号1～12的作者。
（2）、作者合作网络分析
利用CiteSpace软件对民族复兴研究的作者之间的相互合作情况进行可视化的分析，得到如下图所示的可视化作者合作网络图谱。图中各元素的含义：①节点，即图中大小不等的灰色圆点，代表不同的作者，节点越大说明相应作者在民族复兴研究方面的发文量越大;②节点之间的连线代表不同作者之间存在合作关系。分析图3可知，虽然在民族复兴领域，有许多学者进行了研究并发表了相应的文章，但作者之间基本上没有联系，郑大华、俞祖华、石仲泉等高产出的作者也未能与其他研究者产生相关合作，说明在民族复兴的研究中，研究者的合作很少。
3、关键词共现分析
利用CiteSpace共现分析中的Keyword功能对1554篇样本文献的关键词进行共现分析，得到448个节点、873条连线，构成如图4所示的关键词共现图谱。图中圆形节点代表关键词，节点的个数代表关键词的个数，节点大小代表关键词出现的频次;不同关键词节点之间的连线代表关键词之间的共现关系，只要某对关键词在同一篇文献中同时出现，那么它们之间就会有一条连线。图4中，最大的节点是民族复兴、中国梦、中华民族伟大复兴、中华民族、中国共产党、中国特色社会主义，这六个关键词所代表的主题为目前我国民族复兴研究方面的最受关注的热点。
进一步对样本文献进行关键词聚类分析。聚类分析，即按照分析对象的相似性将分析对象分割成不同的簇，使得同一簇内的分析对象的相似性尽可能大，而不在同一簇中的分析对象的差异性尽可能大4。经过聚类，同一类主题会尽可能聚在一起，不同类主题则会分开。可以通过模块性（即Q值）和平均轮廓值（即S值）来衡量一个聚类，当Q>0.3时意味着聚类效果显著，当S>0.5意味着聚类是合理的，S>0.7意味着聚类是令人信服的[5]。笔者利用CiteSpace进行聚类后，Q值为0.7898，S值为0.914说明该聚类效果显著且令人信服。经过调整优化后，得到如图6所示的关键词聚类图谱。按照聚类所含关键词的多少即聚类的大小，排名前五的聚类统计表如图7。结合相关文献，对聚类的知识结构进行大概梳理后发现，目前国内学界对民族复兴的相关研究主要集中在民族复兴源流及其发展变迁、中国发展道路以及在中华民族伟大复兴战略的具体实现等问题。
鸦片战争以后，中国逐渐沦为半殖民地半封建社会。从此，实现中华民族伟大复兴，成为我们民族和我国人民最伟大的梦想。中国共产党自诞生之日起，就把为人民谋幸福，为民族谋复兴作为自己的初心和使命，在中国共产党领导下，中国人民已经实现了第一个100年奋斗的目标，正向着第二个百年的奋斗目标昂首迈进。对民族复兴的全面深入研究将为我国社会发展提供有益的思想理论的支持。
参考文献
[1]俞祖华，赵慧峰.近代中华民族复兴观念的生成及其衍化[J].天津社会科学，2014（03）：132-139.
[2]郑大华，张弛.近代“中华民族复兴”之观念形成的历史考察[J].教学与研究，2014（04）：35-44.
[3]邱均平.文献计量学第2版[M].北京：科学出版社，2019.06：44.
[4]李杰，陈超美.CiteSpace科技文本挖掘及可视化[M].北京：首都经济贸易大学出版社，2016：150.
[5]陈悦，陈超美，胡志刚等.引文空间分析原理与应用：CiteSpace实用指南[M].北京：科学出版社，2014.09：42.
作者简介
李靖（1991年1月），女，山东日照，研究生，中国史思想文化史，鲁东大学，烟台，264000。
关键词：民族复兴;CiteSpace;可视化分析
实现中华民族复兴，是近代以来中华民族最伟大的梦想。早在1894年，面对日益加深的民族危机，孙中山在组建兴中会时就提出“振兴中华”的口号，这是中华民族复兴观念的源头[1]。“九·一八”事变后，民族复兴观念最终形成[2]。在随后的历史发展中，民族复兴这一观念也不断衍化中华民族复兴、中华民族复兴伟大复兴等概念。不同研究者也从不同领域、不同角度对民族复兴进行了相关研究。本文利用中国知网数据库平台，基于CiteSpace软件对目前民族复兴的相关研究进行可视化计量分析，以探究目前民族复兴方面的研究现状。
一、数据的获取与筛选
本文以中国知网为数据搜索和采集平台，选择在中国知网上发表的核心学术期刊（北大核心期刊和CSSCI期刊）中的论文作为研究数据。通过中国知网中的高级搜索功能，以“民族复兴”为主题词进行搜索以获取研究数据，搜索策略为：检索类别，学术期刊;检索主题，“民族复兴”;时间范围。2000—2020年;来源类别，北大核心、CSSCI。通过检索共获得2032条数据，以此作为初始数据。
知识图谱的相关研究过程中极为重要的一点是要保证数据的准确性。为获得较为科学、准确的数据，需要对采集到的初始数据进行筛选、去重，剔除数据中存在的会议类、通讯报道、刊物征稿等非研究文献数据，最终得到有效样本数据1554条。
二、统计结果与分析
1、发文量统计分析
对采集到1554条民族复兴研究文献的发文年份与发文数量进行统计得到图1。由图1可以看出，民族复兴相关领域的论文发文数量总体上呈现一个明显的上升趋势，2008年之前相关研究的发文数量较少，2008～2013年发文数量由小幅增长，2013年以后发文数量明显答复增加，2019年发文量214篇，达到20年来的峰值。总体上看，我国民族复兴领域的研究处于上升发展阶段。
2、发文作者统计
（1）、核心作者分析
1554篇学术期刊文献共涉及1633位作者，对发文前30的作者进行统计分析，见图2。由图可知，2000～2020年间，在民族复兴研究领域，在核心期刊上发文最多的为郑大华，发文量为29篇，其次为俞祖华和石仲泉，发文量分别为17篇、14篇。核心作者是在某一时期内，在某一領域做出重要贡献的研究人员，是推动学术创新发展的骨干力量。根据普赖斯定律的计算公式，M≈0.749 ，M表示某一领域核心作者的最低发文数量，Nmax代表该领域最大发文量[3]。由上述统计可知，在民族复兴研究中，Nmax为29，则M≈0.749× ≈4.033>4，可知民族复兴研究领域中核心作者的最低发文量为5篇，即为图2中序号1～12的作者。
（2）、作者合作网络分析
利用CiteSpace软件对民族复兴研究的作者之间的相互合作情况进行可视化的分析，得到如下图所示的可视化作者合作网络图谱。图中各元素的含义：①节点，即图中大小不等的灰色圆点，代表不同的作者，节点越大说明相应作者在民族复兴研究方面的发文量越大;②节点之间的连线代表不同作者之间存在合作关系。分析图3可知，虽然在民族复兴领域，有许多学者进行了研究并发表了相应的文章，但作者之间基本上没有联系，郑大华、俞祖华、石仲泉等高产出的作者也未能与其他研究者产生相关合作，说明在民族复兴的研究中，研究者的合作很少。
3、关键词共现分析
利用CiteSpace共现分析中的Keyword功能对1554篇样本文献的关键词进行共现分析，得到448个节点、873条连线，构成如图4所示的关键词共现图谱。图中圆形节点代表关键词，节点的个数代表关键词的个数，节点大小代表关键词出现的频次;不同关键词节点之间的连线代表关键词之间的共现关系，只要某对关键词在同一篇文献中同时出现，那么它们之间就会有一条连线。图4中，最大的节点是民族复兴、中国梦、中华民族伟大复兴、中华民族、中国共产党、中国特色社会主义，这六个关键词所代表的主题为目前我国民族复兴研究方面的最受关注的热点。
进一步对样本文献进行关键词聚类分析。聚类分析，即按照分析对象的相似性将分析对象分割成不同的簇，使得同一簇内的分析对象的相似性尽可能大，而不在同一簇中的分析对象的差异性尽可能大4。经过聚类，同一类主题会尽可能聚在一起，不同类主题则会分开。可以通过模块性（即Q值）和平均轮廓值（即S值）来衡量一个聚类，当Q>0.3时意味着聚类效果显著，当S>0.5意味着聚类是合理的，S>0.7意味着聚类是令人信服的[5]。笔者利用CiteSpace进行聚类后，Q值为0.7898，S值为0.914说明该聚类效果显著且令人信服。经过调整优化后，得到如图6所示的关键词聚类图谱。按照聚类所含关键词的多少即聚类的大小，排名前五的聚类统计表如图7。结合相关文献，对聚类的知识结构进行大概梳理后发现，目前国内学界对民族复兴的相关研究主要集中在民族复兴源流及其发展变迁、中国发展道路以及在中华民族伟大复兴战略的具体实现等问题。
鸦片战争以后，中国逐渐沦为半殖民地半封建社会。从此，实现中华民族伟大复兴，成为我们民族和我国人民最伟大的梦想。中国共产党自诞生之日起，就把为人民谋幸福，为民族谋复兴作为自己的初心和使命，在中国共产党领导下，中国人民已经实现了第一个100年奋斗的目标，正向着第二个百年的奋斗目标昂首迈进。对民族复兴的全面深入研究将为我国社会发展提供有益的思想理论的支持。
参考文献
[1]俞祖华，赵慧峰.近代中华民族复兴观念的生成及其衍化[J].天津社会科学，2014（03）：132-139.
[2]郑大华，张弛.近代“中华民族复兴”之观念形成的历史考察[J].教学与研究，2014（04）：35-44.
[3]邱均平.文献计量学第2版[M].北京：科学出版社，2019.06：44.
[4]李杰，陈超美.CiteSpace科技文本挖掘及可视化[M].北京：首都经济贸易大学出版社，2016：150.
[5]陈悦，陈超美，胡志刚等.引文空间分析原理与应用：CiteSpace实用指南[M].北京：科学出版社，2014.09：42.
作者简介
李靖（1991年1月），女，山东日照，研究生，中国史思想文化史，鲁东大学，烟台，264000。