近三年书法研究知识图谱构建及特征分析

顾琛

书法在当代学科融合、学科交叉的跨学科的语境中，已经不是一个传统的概念。书法在当代社会有了很多研究领域，开创了不少学科融合。那么书法这几年的研究领域、研究热点在哪里呢？书法研究中，各领域之间的相互关联，这些都对书法学科的发展有着很重要的意义。

文献计量分析来构建知识图谱也许可以提供一种分析书法研究的热点和相应的关系的方法。利用现有的文献数据库，运用可视化软件，可以初步梳理相关的信息。

书法类期刊关键词知识图谱绘制

知识图谱是信息可视化的产物。它适用于大规模非数字型信息资源的可视化表达。使得用户能够目睹、探索以至立即理解大量的信息。1

VOSviewer 软件是由莱顿大学CWTS 研究中心的研究人员开发，用于科学知识图谱绘制的可视化工具。2VOS 表示的是visualization of similarity。该软件的一个重要特征就是基于构架单元之间的相似性进行构图，通过构建单元之间距离的远近来表示其间的相似性。3

《中国书法》《书法》《书法赏评》《书法研究》、《书法教育》《书画艺术》《书画世界》是当代中国书法研究领域的几本主要的期刊，均被中国知网（CNKI）收录。本文以“书法”为主题词梳理了2016 年至2018 年间这七本杂志的文章、报道、纪要、对话、专题等，共查得2718 篇文献，4891 个关键词。运用VOSviewer 软件，以“关键词共现”，并且设定了关键词至少有20 次共词，获得了63 个符合要求的关键词。从而获得三年内书法类文献关键词知识图谱（图1，图2）。

图1 2016-2018 年关键词构建书法知识图谱密度图

图2 2016-2018 年关键词共词书法知识图谱网络图

以关键词共词书法知识图谱的分析

1、书法学科研究热点分析

如何识别出科学文献中的关键词汇是学科主题研究的重点。4关键词出现的频率体现着学科研究的热点。词频分析是文献计量学中重要的分析方法。通过词频的研究可以识别特定研究领域的研究热点以及发展的动向。5-7

利用VOSviewer 对共现关键词进行统计，获得的63 个符合要求的关键词构成的书法知识图谱密度图（图1）可以初步得出书法学科在近三年内研究的重点（附表）。其中“书法艺术”“书法”“书体”“书法创作”等关键词密度最大，居于书法研究的中心。“书法史”“书法教育”“草书”“书法篆刻”等关键词密度居于其次。通过这张“密度图”可以清晰地看到近三年书学研究的热点关键词。

2、书法知识图谱关键词共词分析

共词分析是在词频分析的基础上，进一步考虑词语之间关联的一种分析技术。其方法基于心理学的邻近练习法则，知识结构及映射原则。在科学文献计量中，通常是指在词频分析基础上得到的某个词汇与其他词汇同时出现在标题、关键词或摘要的频次。两个词汇次数出现得越多，则说明两个词汇的关系越强。8

通过运用VOSviewer 软件，用关键词共词分析。得到了2016-2018 年书法知识图谱网络图（图2）。图中节点字号越大则反映该关键词在网络中的度中心越大，度中心性在共词网络中反映了该主题词与其他主题词的联系情况。以关键词“审美”为例（图3），“帖学”“碑学”“笔法”“书法批评”“中国书法”“行书”“书法”“书法艺术”八个关键词连接着“审美”。“审美”这个关键词在关键词共词网络图中处在边缘位置，说明“审美”在近三年书法研究中，不是趋于核心研究地位。其研究的领域在近三年间分别和相联系的八个关键词有关。

图3 “审美”连接的关键词

3、书法知识图谱关键词共词聚类分析

聚类分析是数据挖掘的有效手段，这种分析可以使人们发现数据全局的分布模式及数据属性间的相互关系。聚类分析是将多个同类对象进行合并，将不同的对象分为不同的类别。9关键词可以从不同的分类方法进行分析，有助于对研究主题的准确把握以及对获得的词汇群进行扩展分析。10

VOSviewer 软件将这63 个关键词进行了聚类，分成了以红、绿、蓝、黄、紫五个聚类簇。红色聚类主要的关键词在“书法艺术”“书法史”“书法风格”等。其中包含着“书论”“书风”和古代部分书法家。这一部分是对于书法艺术和风格的聚类。绿色聚类主要关键词在“书法创作”“书法家”“书法家协会”等。这部分主要关注的是书法创作和书法家协会之间的关系。蓝色聚类主要关键词在“当代书法”“碑学”“书法批评”。这部分还存在部分明朝以后的书法家，这部分的聚类关注的是现当代书法及书法批评。黄色聚类集中在“书法”“书体”“碑帖”以及各类书体。这部分聚类关注的是书法书体。紫色聚类只有三个，它的聚类主要在书法教育方面。其中书法专业和中小学书法教育是书法教育研究的两大主要方向。通过关键词聚类分析，可以很容易地模拟出近三年书法研究的大方向和大领域。

4、聚类内部奇异特征分析举例

从直观上说，聚成一类的关键词大体性质相似。有些关键词，却被聚到似乎完全不相干的聚类簇中，形成了奇异特征。我们以“高等书法教育”这个关键词做奇异特征的分析。

“高等书法教育”没有聚类到书法教育的紫色簇中，却被聚类到书法艺术的红色簇中。通过观察，“高等书法教育”连接了26 个关键词，连接的大部分是红色区域。这也说明了近三年“高等书法教育”关注的是书法艺术和风格，书法史方面研究。“中小学”和“书法专业”虽然也和“高等书法教育”有连接，但是这三者之间的联系强度没有红色的多。所以，“高等书法教育”被聚类到了红色簇中。

图4 ”高等书法教育”联系的关键词

小结

利用VOSviewer 软件梳理中国知网收录的七本书法类杂志近三年的书法类文献的关键词，通过设定共词频率可以构建出近年来书法学科的知识图谱。通过对书法知识图谱密度分析和聚类，初步得出近三年“书法艺术”“书法”“书体”“书法创作”“书法史”“书法教育”“草书”“书法篆刻”是书法界研究的热点。根据聚类分析，书法艺术与风格，书法创作与书协关系，现当代书法与批评，书法书体和书法教育是近三年来研究的五大最主要的方向。关键词内部的联系也可以观察到书法研究中的相互联系以及知识的融合。利用关键词构建书法知识图谱可以让我们对书法学科发展现状有了更直观的认识。

附表 通过VOSviewer 聚得的5 大类书法文献及关键词连接数目（表格参照21 页）

注释

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.安全科学知识图谱[M].北京：化学工业出版社,2015：118,41,119.

5马费成,张勤.国内外知识管理研究热点——基于词频的统计分析[J].情报学报,2006,25(2)：163-171.

6梁立明,谢彩霞.词频分析法用于我国纳米科技演技动向分析[J].科学学研究,2003,21(2)：138-142.

7邱均平,赵蓉英,侯经川.2002 年国内外情报学发展动向分析[J].情报学报,2003,22(5)：515-519.

9李川,姚行艳,蔡乐才：智能聚类分析方法及其应用[M].北京：科学出版社，2016,29,31.