多维尺度分析及其结果

较之于聚类分析图谱，多维尺度分析展示的图形更为直观，在低维空间呈现出主题词之间的联系，并以平面距离的远近显示出主题词之间的关联与相似程度。与聚类分析处理方式一致，将相异矩阵导入SPSS26.0中，在“分析”功能项中选择“度量”，调出“多维标度（ALSCAL）”，标度模型选择“欧氏距离”，得到图2所示的知识图谱。

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图2　高频关键词多维尺度分析图

如图所示，圆点代表着被分析的高频关键词，具有高度关联性与相似性的高频关键词聚集成团。结合研究主题，本文将其划分为五个区域，并以A1-A5标识。对比多维尺度分析方法得出的知识图谱与聚类分析的谱系图，二者得出的热点域划分结果基本上是相吻合的，但又呈现出新的特点，可为热点域的整合归纳提供参照：A1主要对应类团四的第二个子类团、类团六与类团七；A2对应类团二；A3对应类团三；A4主要对应类团一；A5则对应类团四的第一个子类团与类团五。