浅析电子商务领域研究主题和趋势
随着信息时代的来临，电子商务领域受到了越来越多的关注，探讨研究其研究主题和趋势变得非常重要。然而，利用传统方法很难发现存在的科学范式和规律，也很难掌握和分析核心科学研究主题。下面是小编搜集整理的一篇电子商务毕业论文范文，主要论述了电子商务领域研究主题和趋势探讨，欢迎阅读。
【摘 要】 本文通过分析电子商务领域主要的6本期刊从2000年到2014年的1171篇论文，探讨电子商务领域的研究主题和趋势。使用文献共引分析和战略坐标图技术来展示电子商务领域研究趋势演化的动态视图，揭示了对电子商务领域相关研究的纵向演变。
【关键词】 电子商务,研究主题,可视化,趋势
1.引言
早期的研究主要侧重于主观分类，而不是对这些领域的研究主题和趋势进行客观综合的分析。因此，鉴定电子商务内容的广泛性、多样性研究它的进展和演化显得至关重要。
关键词是科技文献一个重要的组成元素，它往往能够准确直观地表达科技文献的主题概念、关键内容等主题特征，对学科主题之间关系和演化规律的准确分析和把握更有赖于关键词的分析。对某个学科领域内较长时间内的大量科技文献中关键词集合的研究，可以揭示该学科领域各研究主题的总体特征、内在联系、发展脉络以及未来发展方向[1]。本文通过关键词的分析得到电子商务领域的研究主题，并通过战略坐标图可视化当前的研究趋势，以便于更好的理解和预测它们对该领域发展的影响。
2. 研究方法
本文的研究思路如图1所示，首先准备数据，通过因子分析从数据中提取出研究主题，最后通过战略坐标图展示主题的发展趋势。因子分析法是利用尽可能少的因子来描绘许多指标或者因素之间联系，用少数几个因子来反映数据中大部分的信息、指标的一种降维的技术。因子分析技术作为数据简化和结构检测方法，可以将关键词进行分类形成主题，为主题结构研究提供理论与方法。通过因子分析可以找出电子商务主题分类。战略坐标是Law等学者最早提出来的用来展示研究领域内部之间的联系情况以及领域外部之间的相互依赖相互影响情况的坐标图。战略坐标图可以用来揭示电子商务领域的动态演化。
2.1 数据获取
开展主题演化研究必须建立在科学可靠的数据基础上，本文获取了包括《information and e-business management》、《electronic commerce research application》、《journal of organizational computing and electronic commerce 》、《electronic commerce research》、《journal of electronic commerce research》、《international journal of electronic commerce》这6本期刊，因为这6本期刊在电子商务领域是权威的、具有代表性的 。同时，电子商务真正兴起大致从2000年开始，所以我们选取2000年到2014年的1171篇论文进行电子商务领域研究主题和趋势的探讨。数据准备与处理具体的操作内容如下：
1.从web of science 中获取6本期刊论文的关键词;
2.对获取论文中关键词计算两两出现的次数，并以一定共现次数来确定高频关键词。
2.2 研究主题识别
电子商务主题识别是本文首先要研究问题。电子商务从2000年开始高速发展后，出现许多不同领域和方向发展与演化，为此需要从主题类别入手来判别电子商务趋势。本文主题识别基本的思路是：根据相关性大小把研究的变量进行分组，使得同一组中的变量之间具有较高的相关性，而不同组的变量相关性则是比较低的。每组变量代表一种基本的结构，这种基本结构就是公共因子[2]。关键词之间的共引关系由共现矩阵来表示，并用于输入因子分析。共现矩阵计算一个皮尔逊相关系数矩阵，它可以用来衡量对关键词之间相似性。
因子分析是以共现矩阵作为输入，矩阵单元中的值代表两篇论文一起被另外一篇文章引用的数量。在共现矩阵中，一个相对高的值会导致皮尔逊相关矩阵中的值更大，即这两篇文章经常被一起使用。在因子分析中得到的每个公共因子都是对原变量中的每一个变量作出的一定解释，而且因子载荷大小反映了解释程度的大小[3]。事实上，一篇论文其所有组成部分具有不同的荷载值，但是只有最高荷载值的部分才会分配给因子。
2.3 主题发展趋势
主题发展趋势是本文研究核心内容。本文通过Law学者提出战略坐标图来分析与说明电子商务主题发展趋势。图2展示了一个二维的战略图来表示研究主题的概念。横轴代表向心度，反应的是因子的核心程度，纵轴表示密度，反应因子内部关键词的密切程度，越靠近上方越成熟。为了便于可视化和提高对电子商务研究主题和相关趋势的理解，我们提供了系统的、客观的方法获取和总结这些出版物的.内容。因子分析技术作为数据简化和结构检测方法;战略坐标图代表电子商务的主题演化，显示主流研究领域、孤立的学科领域、边缘的学科领域、未来研究的潜在领域[4]。
第一象限是主流研究主题，包括电子商务中核心、成熟的主题;第二象限是孤立的研究主题，包括电子商务中边缘、成熟的主题;第三象限是边缘的研究主题，包括电子商务中边缘、不成熟的主题;第四象限是待研究主题，包括电子商务中核心、不成熟的主题。从演化趋势看，第一、四象限是核心主题，第四象限主题作为不成熟主题存在一定概率演化为第一象限核心和成熟主题，为此需要重点关注第四象限的主题和演化趋势。
3.结果分析
本文通过因子分析从获取的电子商务关键词选出6个因子作为电子商务具有代表性的领域，并给这些因子适当的描述性的名称来代表主题。表1列出了6个因子以及对应因子的关键词，每个因子都有一个描述性的主题名称，这个名称表达了各个因素共同代表的领域。
本文通过对2000-2014时期电子商务主题的分析与研究，提出了电子商务研究主题和趋势的研究方法与可视化研究结果。研究结果表明，电子商务领域跨越了很多学科，电子商务的演化和发展很大程度上取决于拓展和丰富这些研究分支的概念。研究的结论强调对未来电子商务领域研究的重要性，在某种程度上，电子商务研究主题仍在演化，并且还没有达到成熟。本文提出的结论有许多重要的影响，电子商务领域的研究在未来仍会显著增长。
4.结束语
本文通过可视化方法探讨电子商务领域研究主题和趋势，运用因子分析和战略坐标图可视化地展示了电子商务领域的主题及其发展趋势，为今后电子商务主题研究的方向提供一套理论和方法。同时研究结果也说明电子商务正朝着各个新主题方向发展和演化，本文研究结果也有助于电子商务领域的研究人员在关注自己主题领域同时能够及时跟踪最新发展趋势。
【参考文献】
[1] 李文兰，杨祖国.中国情报学期刊论文关键词词频分析[J].情报科学，2005(1)：68-70，143.
[2] 许梅华.基于共词分析的近年国内发展心理学研究热点分析[J].现代情报，2010(8)：171-175.
[3] 郭春侠，叶继元.基于共词分析的国外图书情报学研究热点[J].情报研究，2011，55(20)：19-22.
[4] 杨颖，崔雷.基于共词分析的学科结构可视化表达方法的探讨[J].现代情报，2011，31(1)：91-96.
[5] M. Subramani， S.P. Nerur， R. Mahapatra， Examining The Intellectual Structure of Knowledge
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