文档介绍：实体书店研究热点与趋势
 
 
宋利 谢巍
摘 要：本文基于CNKI中已有的实体书店相关文献，借助CiteSpace软件对样本数据进行可视化分析，以期揭示国内实体书店的研究热点、趋势以及知识结构关系。结果2019年，Years Per Slice设置为20年，Term Source选择Title、Abstract、Author Keywords（DE）、Keywords Plus（ID），NodeTypes选择Keyword，Top N设置为50，运行软件生成关键词词频列表，如表4所示。从表中可以看出，实体书店研究聚焦于与网络书店的优劣势对比、在推广全民阅读中的角色扮演、国营书店与民营书店的对比研究以及实体书店创新商业模式等方面。
共现图谱中的Q值和S值分别代表聚类模块值和聚类的平均轮廓值，通常用来反映图谱的聚类效果。普遍认为Q>;S>，。参考已有文献的参数设置方法，将Years per Slice 设置为5，Top N 设置为50，其余参数使用默认值，运行软件共得到12大聚类，，，说明此聚类结果是高度可信的。表5为聚类关键词列表，图2为样本聚类结果网络图。
2000～2019 年实体书店研究主题大致归纳为 12 个方面，分别为“出版集团”“网络书店”“校园书店”“当当网”“贝塔斯曼”“商业模式”“网络销售”“新闻出版”“出版界”“出版商”“建筑物”和“生存”。
（三）实体书店研究热点的演变分析——突现词探测
突现词的涌现代表了某一领域研究热点的转变。运用 CiteSpace软件中的突现词检索功能，能够识别出实体书店研究领域各时期的突现词，对这些突现词进行解读，能够揭示该领域的未来研究趋势[5]。具体操作为将样本数据导入CiteSpace中，时区设置为2000年至2019年，“Years Per Slice=1”，Term Source选择Title、Abstract、Author Keywords（DE）、Keywords Plus（ID），NodeTypes选择Keyword，Top N设置为50，然后选择Control Panel界面的“Burstness”选项，运行软件，可以看到Burst items found显示为36，说明在此参数设置下探测出36个突现词[6]。探测结果如图3所示。可以看出，突现词较多的年份为2011年（7个）、2016年（5个）和2017年（4个），说明这三年是实体书店研究领域的热点突变期。距今较近的且持续期较长的突现词有线上线下、转型、媒介融合、体验营销等，可以看出实体书店的转型升级一直备受关注，而且今后一段时间，以提供阅读空间为目的的书店营销策略也将继续得到学者们的认可和推崇。
四、结论与展望
本文利用CiteSpace软件对中国知网中的实体书店领域相关文献进行可视化分析，得到如下结论，并提出针对性建议：，实体书店研究的增长期都是在国家颁布相关政策性文件之后，说明国家政策支持是书店复苏回暖的关键因素，2016年《关于支持实体书店发展的指导意见》的出台已经给实体书店行业打了一剂强心针，之