知识图谱和主题分析视阈下近20年(2003—2023)社交媒体网络情感话语特征的研究趋势分析.pdfVIP

2024年第4期外语研究2024,No4

总第206期ForeignLanguagesResearchSerialNo206

知识图谱和主题分析视阈下近20年（2003一2023）

社交媒体网络情感话语特征的研究趋势分析

彭志康蒋晓鸣1.2史家兴3

（1.上海外国语大学语言研究院，上海201620；2.上海外国语大学语言科学与多语智能应用重点实验室，

上海201620;3.北京大学外国语学院，北京100083）

摘要：本研究旨在探讨近二十年来与社交媒体网络情绪相关话语特征的主要内容和研究趋势在学术论文中的体现。本文

采用知识图谱和主题分析两种方法，对WebofScience数据库中的507篇文献进行系统梳理。知识图谱分析主要涵盖历年

发文趋势、共同被引用的作者、期刊来源、文献等方面，并运用关键词共现分析对文献主题进行聚类，LDA主题模型则针对

文献的摘要文本进行了主题特征提取。文献揭示了社交媒体网络情绪话语特征研究的三个阶段，梳理了研究主题所涉及的

跨学科领域，并将社交媒体网络情绪话语特征概括为七大研究问题。

关键词：社交媒体；网络情感；话语特征；主题分析；知识图谱

中图分类号：H030文献标识码：A文章编号：1005-7242(2024)04-0036-09

0.引言法，对以往有关社交媒体、情绪、话语特征的文献进

信息时代，随着互联网技术和新媒体的高速发展，行梳理，在此基础上，归纳出社交媒体网络情感话

人们的社会交往方式发生了巨大的改变（隋岩2018；语特征领域的重要问题和研究趋势。

巫和雄，姚海涛2023）。与生活中的语言交流不同，社本文的研究目的及对应方法为：（1)通过文献综

交媒体场景下的语言交流往往更富娱乐性、游戏性、述梳理有关社交媒体、情绪、话语特征的前人研究；

(2)利用知识图谱方法对社交媒体网络情感话语特征

生动形象，谈谐幽默（隋岩,李燕2020）。然而，由于网

络语言的匿名性和随意性（魏斌2009），人们在社交相关文献的关键词、作者、期刊、共被引文献进行聚

媒体中也会使用恶意和非理性的语言表达，从而诱类；（3)利用主题分析方法对社交媒体网络情感话语

发负面情绪，导致社会问题（田刘琪2020）。2021年特征相关文献的摘要进行主题特征提取。此外,本研

11月，《国务院办公厅关于全面加强新时代语言文字究还进一步对比分析了中英文文献研究中的异同之

处，以总结当前主题的研究方向，并揭示未来可能的

工作的意见》（国务院办公厅2021)指出：“要加强语

言文明教育，强化社交媒体语言文字使用的规范和管研究趋势，为后续研究的开展提供一定参考和启发。

理，遏制庸俗暴房网络语言传播，建设健康文明的1.数据获取与研究方法

网络语言环境。”对社交媒体网络情感话语特征的研本文结合知识图谱和LDA主题建模两种方法对

究有助于及时识别不文明的网络情感语言，引导健社交媒体网络情感的话语特征进行研究。知识图谱

康的语言环境，从而维护人际交往中良好的社会关系，的优势在于可以通过引文分析、共现分析帮助理解

化解矛盾与冲突，提高生活质量。领域内的知识结构、发现知识之间的内在关联和未

然而，迄今为止，有关社交媒体网络情感话语特来趋势；而LDA可以帮助发现文本中随时间变化的

征的研究主题相对分散，且少有综述性文章对研究潜在主题，进一步理解文本含义和文本结构，对相

主题进行归纳，研究者因此较难把握当前研究主题关主题进行有效解读。

的总体状