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)

Research output: Contribution to journalArticle

Abstract

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。
Original languageChinese
Pages (from-to)29-62
Number of pages34
Journal問題與研究
Volume57
Issue number1
DOIs
Publication statusPublished - 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 journalArticle

@article{71080e6fe6224ac1baa4c81fd75b6f85,
title = "文字探勘技術輔助主題分析—以「中國大陸研究」期刊為例",
abstract = "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。",
keywords = "中國大陸, 主題分析, 自動歸類, 知識探勘, 學術系譜, Academic Genealogy, Mainland China Studies, Topic Analysis, Automatic Clustering, Knowledge Mining",
author = "邵, {軒磊(Hsuanlei Shao)} and 曾, {元顯(Yuen-Hsien Tseng)}",
year = "2018",
doi = "10.30390/ISC.201803_57",
language = "Chinese",
volume = "57",
pages = "29--62",
journal = "問題與研究",
issn = "0591-2539",
publisher = "政治大學國際關係研究中心",
number = "1",

}

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 -