Abstract
| Original language | Chinese |
|---|---|
| Pages (from-to) | 29-62 |
| Number of pages | 34 |
| Journal | 問題與研究 |
| Volume | 57 |
| Issue number | 1 |
| DOIs | |
| Publication status | Published - 2018 |
Cite this
文字探勘技術輔助主題分析—以「中國大陸研究」期刊為例. / 邵軒磊(Hsuanlei Shao); 曾元顯(Yuen-Hsien Tseng).
In: 問題與研究, Vol. 57, No. 1, 2018, p. 29-62.Research output: Contribution to journal › Article
}
TY - JOUR
T1 - 文字探勘技術輔助主題分析—以「中國大陸研究」期刊為例
AU - 邵, 軒磊(Hsuanlei Shao)
AU - 曾, 元顯(Yuen-Hsien Tseng)
PY - 2018
Y1 - 2018
N2 - 中國大陸（Mainland China）做為社會科學學術研究對象，隨學科變遷 以及兩岸情勢發展，在各時期有不同主題。承此，本文使用主題分析工具（CATAR），對「中國大陸研究」期刊於1998~2015年刊載之論文，透過論文的篇名與摘要文字，從事主題群聚（clustering）分析，藉以辨識顯著的研究主題，及其關鍵字，並以此觀察各主題發展趨勢。結果呈現出「中國大陸 研究」之473篇文章，可歸類為七大主題，每一主題各有關鍵字。從每個主題的發表量（包括「發表數量」、「發表數量百分率」）之變化，可看出歷年期刊（或研究者）偏好主題之演進。從趨勢可以看出，存在兩個主流議題，其他主題的年度篇數則變化較大。本研究貢獻為：1.對「各篇獨立」的研究找到共通主題之可能性，從少量樣本的分群實驗，結果與常識相符，驗證了自動化主題分析的可行性。2.呈現了臺灣學術界在「中國大陸研究」方面的研究關鍵字發展趨勢。3.擷取出各個主題的關鍵字，提供未來研究者方便查閱過去的研究趨向。4.根據逐年的趨勢演變，呈現後續研究的主題方向。
AB - 中國大陸（Mainland China）做為社會科學學術研究對象，隨學科變遷 以及兩岸情勢發展，在各時期有不同主題。承此，本文使用主題分析工具（CATAR），對「中國大陸研究」期刊於1998~2015年刊載之論文，透過論文的篇名與摘要文字，從事主題群聚（clustering）分析，藉以辨識顯著的研究主題，及其關鍵字，並以此觀察各主題發展趨勢。結果呈現出「中國大陸 研究」之473篇文章，可歸類為七大主題，每一主題各有關鍵字。從每個主題的發表量（包括「發表數量」、「發表數量百分率」）之變化，可看出歷年期刊（或研究者）偏好主題之演進。從趨勢可以看出，存在兩個主流議題，其他主題的年度篇數則變化較大。本研究貢獻為：1.對「各篇獨立」的研究找到共通主題之可能性，從少量樣本的分群實驗，結果與常識相符，驗證了自動化主題分析的可行性。2.呈現了臺灣學術界在「中國大陸研究」方面的研究關鍵字發展趨勢。3.擷取出各個主題的關鍵字，提供未來研究者方便查閱過去的研究趨向。4.根據逐年的趨勢演變，呈現後續研究的主題方向。
KW - 中國大陸
KW - 主題分析
KW - 自動歸類
KW - 知識探勘
KW - 學術系譜
KW - Academic Genealogy
KW - Mainland China Studies
KW - Topic Analysis
KW - Automatic Clustering
KW - Knowledge Mining
U2 - 10.30390/ISC.201803_57
DO - 10.30390/ISC.201803_57
M3 - 文章
VL - 57
SP - 29
EP - 62
JO - 問題與研究
JF - 問題與研究
SN - 0591-2539
IS - 1
ER -