二、研究方法

文献计量学中常用的研究方法包括共词分析和共引分析两种。其中，共词分析是通过对文献中集中出现的词汇进行统计，分析某一学科领域研究主题或研究方向的专业术语共同出现在一篇文献中的现象，从而判断学科领域中各个研究主题间的关系，纵向和横向展示出学科领域的研究热点和发展进程，展现该领域的研究历史和现状；而共引分析与其类似，只是关注的对象是文献之间的共同引用某篇文献的现象，而非专业术语的共现。相比之下，共词分析相对来说更适合用于分析我国的舆论学这种新兴学科，因为新兴学科的文献内容往往比较零散，文献引用情况也相对不稳定，因此，共引分析方法有时难以发挥作用 。但由于共引分析能够更具体地反映学科内部的知识结构，因此，本研究依然对我国舆论学研究的期刊论文进行共引分析。

本研究主要以新闻传播学领域具有一定影响力的舆情研究论文为研究对象，基于中国知网学术期刊数据库，选择 1986—2015年间“新闻与传媒”学科中与舆情研究相关的期刊学术论文（不包括硕博论文）。由于本研究时间跨度较大，如果以单一的被引频次作为标准进行筛选则会导致较大误差，因此，选择每一年度所有符合标准的论文被引频次在前 5％的作为研究样本，筛选出2057 篇论文，又经过两位编码员在训练之后进行人工筛选，去除非新闻传播学领域以及不属于舆情研究的论文，编码员间信度为0. 92，最终筛选出的论文共 1365 篇，基于这些论文借助美国德雷克赛尔大学信息科学与技术学院的陈超美博士开发的信息可视化软件进行共词分析和可视化呈现，梳理这 30 年间在新闻传播学领域内舆论研究的学科热点。

由于国内论文引文的信息只有通过中文社会科学引文索引（CSSCI）数据库批量下载，因此选取CSSCI数据库中标题含有“舆论”“舆情”或“民意”的论文。通过参考CSSCI本身的学科划分方式，并以期刊所属学科和作者所属的学院为辅助标准，人工筛选出新闻传播学领域的舆论研究期刊论文，共计 1373 篇，基于这些论文同样借助信息可视化软件进行共引分析和可视化呈现，探测这一研究领域的知识基础和知识结构。 bQfx0aLaBt8ZAlQ+9nULPXJrB4R0V3+f7VmLS4wrXlnFFA8k0eRELxaU+IvEXna6