公共交通泛指所有向大众开放、并提供运输服务的交通方式，通常是作为一种商业服务付费使用。近年来，随着城市公共交通对城市政治经济、文化教育、科学技术等方面的发展影响越来越大，公共交通研究领域也越来越众声喧哗。目前，针对公共交通领域的社会网络分析尚未引起注意，是一片待开垦的学术阵地。本文通过研读有关其他研究领域的社会网络分析的文献，学习其研究和设计方法以便运用到公共交通领域。

作为研究社会关系的一种实证研究方法，社会网络分析方法（Social Network Analysis, 简称SNA）已有70多年的发展历史，近30年来已发展为社会科学研究的一种新范式。 社会网络分析就是包括测量与调查社会系统中各部分的特征与相互之间的关系，将其用网络的形式表现出来，然后分析其关系的模式与特征这一全过程的一套理论、方法和技术。

针对公共交通领域进行社会网络分析，不仅可以获得公共交通领域的研究现状和最新研究成果，更便于梳理公共交通领域的学术脉络，是了解并预测公共交通领域的发展状态的有效方法。但是，通过查阅资料发现该研究方向尚未有成果，需要引起学者的重视并进行研究，勾勒出公共交通领域的发展脉络。

2. 研究的基本内容与方案

社会网络分析是一门对社会关系进行量化分析的艺术和技术，它要求有较高的统计学、数学功底，以及计算机编程技术和能力等^【1】。作为西方社会学的一个重要分支，社会网络分析方法逐渐在国内开枝散叶。查阅相关文献后发现，虽然对不同学科或领域的社会网络分析的方法和技术各有千秋，但结果都愈来愈精准化和细化，也逐渐从描述现状发展到预测未来。

本论文分为两个部分，其中一个部分为通过研究公共交通运营研究领域的学者、机构等合作情况来梳理公共交通领域的学术阵地分布和学术脉络，是对公共交通运营研究领域的微观和中观剖析。另一个部分是展现公共交通运营研究领域的热点、演化及趋势分析并运用一些软件将其可视化，能够直观了解到公共交通运营研究领域的发展方向以及现状，并对公共交通运营研究领域做出一些可实现范围内的发展预测，是一种对公共交通研究领域的宏观描摹。本文希望通过对公共交通运营研究领域的微宏观分析展现出公共交通运营研究领域的学术阵地分布和学术圈以及其发展图谱，发现一些公共交通运营研究领域存在的问题。

对于公共交通研究领域的作者合作的社会网络分析是以Web of Science中2008~2018年收录的公共交通运营研究文献为研究对象，运用文献计量法，统计高产作者、高频关键词，探究近年来我国公共交通运营研究领域的作者合作和关键词共现情况。首先利用Excel软件进行基本统计分析并计算作者之间的合作度以及合作率，根据普莱斯定律，确定出高产作者；第二步利用BibExcel进行共现分析并产生作者共现、关键词共现矩阵，最后，由UCINET将作者共现矩阵、关键词共现矩阵可视化以展示公共交通运营研究领域的作者合作网络结构并探索公共交通运营研究领域的作者合作情况和研究主题分布。

对于公共交通运营研究领域的研究主题的热点、演化及其趋势分析是以Web of Science中SCI、SSCI和Aamp;HCI数据库收录的2008-2018年公共交通运营研究领域的某些文献为研究对象，借助Bibexcel、SPSS和Ucient工具采用共词分析、聚类分析和战略坐标图对这一时期我国公共交通研究走向国际的研究热点、主题演化和研究趋势进行可视化展示。其中，共词分析属于内容分析的一种，主要是通过对能够表达某一学科领域研究主题或研究方向的专业术语（如关键词）共同出现在一篇文献中的现象的分析，判断学科领域中主题间的关系，从而展现该学科的研究结构。聚类分析是在共词分析的基础上根据关键词之间的相似程度将一组词语划分为不同类团。战略坐标分析是在聚类分析的前提下计算出每一类团的密度和向心度，然后将所有类团分为4个象限，借此描述某一类团内部联系情况以及不同类团之间相互影响情况。

还有一种近年来受欢迎的可视化技术是美国德雷塞尔大学的陈超美博士基于JAVA平台开发的一种以定量分析为主的知识图谱的绘制方法，名为CiteSpace。CiteSpace是在科学文献中识别并显示科学发展新趋势和新动态的一种通用方法的最新研究进展，它属于多元、分时、动态的第二代信息可视化技术。利用CiteSpace信息可视化软件可得到公共交通研究领域文献共被引网络知识图谱，知识图谱中包括节点和连线。在文献共被引中，不同聚类之间通过关键节点相连接，根据陈超美博士的定义，共被引网络图谱中的关键节点是图谱中连接两个以上不同聚类，且相对中心度和被引频次较高的节点。这些节点可能成为网络中由一个时间段向另一个时间段过渡的关键点。确定研究领域关键节点文献有利于梳理研究领域的发展节点和方向，这些节点信息包括节点作者、发表年、作品刊载、半衰期、被引频次和中心度。同时可利用CiteSpace提供提供的词频探测技术，对之前检索到的数据进行分析，通过考察词频的时间分布，将其中频次变化率高的词（burst term）从大量的主题词中探测出来，依靠词频的变动趋势，而不仅仅是频次的高低来确定国际科学技术政策研究的前沿领域和发展趋势。

[1]汤汇道.社会网络分析法述评[J].学术界,2009(03):205-208.