电子商务的未来趋势与发展重点

信息资源管理上机报告

院系：管理学院

班级：管信1101班

学号： 201100165

姓名：关群

电子商务的未来趋势与发展重点

——基于共词分析

1引言

随着“双十一”的火爆开战，电商又一次站在了风口浪尖，据阿里巴巴总部数据显示，截止至11月11日24时，2013年的网络购物节，天猫以350亿元的交易额成功收官，这个数字，大概是去年美国网络星期一交易额的两倍。如此巨大的利益蛋糕，各商家都纷纷挽起袖子，抢占市场。的确，在Web2.0时代，社交网络充分以人为中心，用户参与度与活跃度空前提高，有人的地方就有市场，况且，互联网经济又具有明显的眼球效应，于是电子商务适时而出，成为了各商家争夺新兴虚拟市场的新的形式。电子商务的交易离不开平台交易，平台经营者和站内经营者，但是这个相对新兴的话题包含的远不止如此，各大企业都希望自己能在电商领域占得先机，就连沃尔玛这样的大型零售商都已经开始涉足电商领域，天猫，亚马逊，当当，BlueNile等知名电商平台也挣得盆满钵满，中小企业更是把电子商务作为适合自身发展的利器，比特币已经被政府所重视，互联网金融势头也初现倪端，将来电商的发展趋势不仅是商家关注的重点，更是国家竞争的又一块领域，那么在中国，又有哪些知名的作者和机构在研究它呢？研究的重点是什么？中国的电商该何去何从？

为了研究中国学术界对电子商务的研究热点，研究方向以及学者研究合作关联性，笔者采用共词分析的方法对我国近年来电商的发展进行研究。本次研究的具体内容包括：任务背景介绍、文献资源检索、工具介绍、文献处理、文献挖掘。

2 文献获取与数据收集

本研究采用中国知网（CNKI）全文数据库（1997年——2013年11月23）作为文献统计来源，文献检索的方法是：在检索项中选择“主题=电子商务”，同时，为了排除不相干文献的干扰，保证电子商务研究论文的准率和查全率，对检索结果进行了两种方式的筛选：一是只选择学术研究性文献，剔除会议通知、会议报道、刊物征稿等消息类文献；二是挑选作者、机构、关键词、刊号、分类号、摘要齐全的文献，最后经过去重处理，得到相关文献1314篇。

将搜索到的原始文献经过初步整理，为了便于下一步处理，以endnote的格式放在纯文本中，如下图所示：

原始数据（endnote格式——局部）

3工具介绍

3.1 SATI

文献题录信息统计分析工具(Statistical Analysis Tool for Informetrics, SATI)，旨在通过对期刊全文数据库题录信息的字段抽取、频次统计和共现矩阵构建，利用一般计量分析、共现分析、聚类分析、多维尺度分析、社会网络分析等数据分析方法，挖掘和呈现出美妙的可视化数据结果。

目前SATI主要实现了如下四大功能：元数据抽取、频次统计、知识矩阵构建、据可视化。笔者的数据处理便是采用SATI进行初步分析，对关键词，作者，机构等进行了一系列初步统计处理。

SATI全貌（中英均可）

3.2SPSS19.0

由于SPSS是常用统计分析软件，在此不做赘述。4数据处理

4.1 文献数据预处理

将数据导入SATI，显示如图所示：

导入SATI数据图（局部）4.2文献增长规律分析

表1数据显示，我国电子商务从无到有，而且整体呈增长趋势，不到15年时间，电子商务已经成长为一块热门领域。因为在文献增长规律中一般以文献累积数据为依据，所以根据表1可以绘出1997——2012年（2013年尚未统计完毕）电子商务领域论文增长趋势图，如图1所示。根据图1可以看出，电子商务作为一门新兴领域，从1997年到2003年处于起步阶段，而2003年非典期间电子商务兴起，从此电子商务进入人们的视野，从图中也可以看出，2004年到2007年是电商快速发展阶段，随着Web2.0应用的全面崛起，2006年达到了顶峰，而2008年到2010年势头发展稍缓，但是近年来由于“双十一”购物节的兴起，从2011年到2013年电商又进入快速发展阶段。

4.3高产作者分布规律分析

本实验研究的1314篇论文是由1023位作者撰写的。本文将论文数不小于3篇的作者作为高选作者候选人，统计结果如下：

其中，我们还得出了各位作者在不同年份对电子商务的关注程度，这也从侧面反映出电子商务发展的趋势，如下图所示：

各位作者对电商的时间关注表（局部）

从表中数据总体来看，2006年与2007年是各个作者的关注高峰期，这也反映了这一期间电商经历了一个大的发展，成为社会的热点。其中琳与杨兴凯两位作者更是从2007年到2009年连续三年持续对电商有研究。

4.4关键词处理

4.4.1关键词抽取

用SATI的字段抽取功能和频次统计功能，抽取了2243个关键词，我们把频次大于15的关键词统计出来，共20个，其中“电子商务”出现的频率最高，为935次,但由于电子商务是研究主题，所以被剔除，其次为“中小企业”51次。如图所示：

关键字频次统计（局部）

5构造矩阵

5.1构造共词矩阵

对关键字频次统计表中的高频关键词两两配对，统计他们在1314篇文献中共同出现的频次，形成19×19的矩阵，如下表所示：

（局部）

5.2 构造相似矩阵

利用SATI软件，直接构造出相似矩阵。

（局部）

5.3构造相异矩阵

在SATI中，可以直接利用“矩阵构造”功能，方便的构造出相异矩阵。如图所示：

（局部）

6数据分析与挖掘

6.1因子分析

以之前得到的相关系数矩阵为基础，对19个关键词进行因子分析。在统计软件SPSS19.0中可以直观的判断出要使提出的因子达到70.076%的信息涵盖量，应从19个关键词中提11个因子；而前9个因子的信息涵盖量有60%左右，因此与因子抽取配套的因子个数碎石图则直观

9——11个类团。