2.4
移动购物行为主题动态演化过程及路径研究
2.4.1 研究区间划分
我们选取2008—2019年共计12年的文献数据，分成四组，刚好每组包含三年的文献。根据CiteSpace制成的共被引关键词聚类后形成的时间分布图，不难发现，在关键词“#1社会商务social commerce”时间线上，2008—2010年该词热度逐渐增加，2011—2013年热度达到最大，2014—2016年热度有所降低，2017—2019年热度逐渐消退。我们的分组与共被引时间线相吻合。所以，我们将2008—2019年共计12年的数据分成四组，每组三年，分别是：2008—2010年（254），2011—2013年（252），2014—2016年（342），2017—2019年（423）。论文数量呈上升趋势。
2.4.2 参数设置
文献数据量过大会导致知识图谱计算过于庞杂，不利于提炼重要信息，阈值设置能够突出关键信息，使得图谱更加清晰，这也是提高效率的必要策略（Balaid et al.，2016）。为了了解4个阶段中的关键词演化情况，综合考虑后选取出现3次以上的关键词进行分析，设置共现阈值为3，网络精简阈值为2，网络大小3～10来建立模型。演化图的相似度指标选择Jaccard系数，根据相邻时期主题之间概念关系的语义关联强度构建主题演化路径。
2.4.3 移动购物行为研究的战略图分析
1）整体时间段的战略图分析
如表2-6所示，我们利用SciMAT的文献统计分析功能，计算了整体时间段内移动购物相关研究主题的中心度、密度、H指数及发文量等。如图2-11所示，第一象限的研究主题主要包括推荐系统（recommender systems）、认知（perceptions）、创新（innovation）和战略（strategy）。根据战略图的表示方法，这些主题被认为是对该领域的研究具有重大影响且自我发展较好的主题，此结论可以从H指数、集中度、密度的大小比较看出来。
表2-6 移动购物相关研究主题中心性及指数统计
如表2-6和图2-11所示，感知风险（perceived risk）、模型（model）、行为（behavior）处于第二象限，自我发展较好，在未来可能成为第一领域的热点主题。相较而言，在第三象限的产品（products）、系统（systems）、影响（impact）有逐渐被淘汰的趋势。处于第四象限的信息科技（information technology）、服务（services）、科技（technology）属于基础理论范畴，影响力较大但是发展程度（density）较低。
图2-11 整体时间段的移动购物主题战略分布图
2）2008—2010年分析
在整体时间段分析基础上，本研究对移动购物相关研究按照之前划分的时间区间进行分析。如表2-7、图2-12所示，这一时期形成聚类的关键词较少，主要形成了三个主题：模型（相关主题15个）、行为（相关主题13个）和信息科技（相关主题13个）。根据表2-7、图2-12也可以得到如下几点信息：三者H-Index代表的被引量相差不大，理论影响力相近；主题“模型”处于第一象限，且发展程度极高，对该时期这一领域起着重要的作用；主题“信息科技”发展程度最低，但向心性最高，说明该主题与研究发展紧密联系；主题“行为”相关文献数量最多。
表2-7 移动购物相关研究第一阶段主题网络中心性及被引统计（2008—2010年）
其中，如图2-12所示，“模型”主题处于第一象限，代表这一时期移动购物研究的主流方向；“行为”主题处于第二象限，为移动购物潜在的研究方向；“信息科技”主题处于第四象限，为支柱型主题。
图2-12 移动购物第一阶段研究主题战略图（2008—2010）
SciMAT软件可以进一步分析这三大主题的网络演化情况。如图2-13所示，①由视角（perspective）、风险（risk）、服务、设计（constructs）、消费者（consumers）、意向（intention）、动机（motivation）、感知风险、感知九个子主题不断演化形成了“行为”研究主题；②由科技、网页（web-site）、态度（attitude）、文化（culture）、影响、组织（organizations）、战略、系统八个子主题不断演化形成了“信息科技”研究主题；③由谈判（negotiation）、产品、行为意向（behavioral intention）、国家（country）、文化差异（cultural differences）、期望（expections）、智能代理（intelligent agents）、市场（marketplaces）、民族文化（national culture）9个子主题不断演化形成了“模型”研究主题。
图2-13 移动购物第一阶段研究主题战略图（2008—2010年）
3）2011—2013年分析
相较于上一阶段，如表2-8所示，这一阶段主要形成了媒介、行为、信息科技、服务、影响五大研究主题。从图表可知如下信息：行为和信息科技被引量最大，理论影响力较大；与上一阶段相比，主题“行为”从第二象限移到第一象限，且“发展程度”极高，说明该词对该时期这一领域起着重要的作用；与上一阶段相比，主题“信息科技”仍然处于第四象限，发展程度较低，但中心性最高，说明该主题与研究发展紧密联系，其地位与影响力有所提升；第一阶段“信息科技”的衍生主题——“媒介”和“影响”的被引量和文献数都较低，“媒介”有一定的发展趋势，而“影响”在逐渐衰退。
表2-8 移动购物相关研究第二阶段主题网络中心性及被引统计（2011—2013年）
如图2-14所示，处于第一象限的行为和服务中心度和密度都较高，产生了大量移动购物相关研究成果，尤其行为对这一阶段的主题演化有着重要的推动意义；处于第二象限的媒介密度值最高，成为潜在的热点主题；处于第三象限的影响主题中心度和密度都很低，发表相关文献数量也较少；位于第四象限的信息科技是移动购物发展的基础。
图2-14 移动购物第二阶段研究主题战略图（2011—2013）
SciMAT软件可以进一步分析这三大主题的网络演化情况。如图2-15所示，①风险、科技、态度、商业（business）、消费者、消费者行为（consumer behavior）、体验（experience）、模型和感知风险九个子主题不断演化形成了“行为”研究主题；②由中小企业（small and medium sized enterprises，简称SMES）、结构方程模型（structural equation model）、接受模型（acceptance model）、公司（firm）、创新、意向、神经网络（neural networks）、视角和微商（small business）九个子主题不断演化形成了“信息科技”研究主题；③由安全（security）、系统（system）、算法（algorithm）、顾客（customer）、内在动机（intrinsic motivation）和市场6个子主题不断演化形成了“服务”研究主题。
图2-15 移动购物第二阶段两个关键主题演化网络
4）2014—2016年分析
如表2-9所示，在这一阶段，“行为”研究主题依然是学者们关注的热点，相关研究文献总量占据了这一阶段的榜首，且H指数也得到大幅提高。
表2-9 移动购物相关研究第三阶段主题网络中心性及被引统计（2014—2016年）
这一阶段行为主题依旧为研究者们最关注的主题。如图2-16所示，在这一阶段“视角”也进入第一象限，且发表相关文献数量及被引量均较高，成为这一阶段的热门主题；这一阶段学者们对信息科技和环境（environments）主题引起浓厚兴趣，被称为潜在研究主题；处于第三象限的“消费者”主题在这一阶段的中心度和密度均较低，其影响力越来越弱。“系统”和“模型”被称为这一阶段的支柱型研究主题。
图2-16 移动购物第三阶段研究主题战略图（2014—2016年）
使用SciMAT软件进一步分析这三大主题的网络演化情况。如图2-17所示，①由社会化商务建构（social commerce constructs）、社交网站（social networking sites）、虚拟社区（virtual communities）、消费者评论（consumer reviews）、顾客、电子商务（electronic markets）、激励、在线市场（online marketplaces）和价格（price）九个子主题不断演化形成了“行为”研究主题；②由创新、市场、科技、商业、性能、交流（communication）、消费者行为、影响和工业（industry）九个子主题不断演化形成了“视角”研究主题；③由微商、中小企业、社会影响、接受模型、行为意向、竞争优势（competitive advantage）、发展中国家（developing countries）、公司和风险9个子主题不断演化形成了“信息科技”研究主题。
图2-17 移动购物第三阶段三个关键主题演化网络
5）2017—2019年分析
“模型”作为上一阶段的新兴主题，如表2-10所示，在这一阶段发展迅猛，其优势地位得到进一步巩固；其他相关文献主题在中心度、密度及H指数等方面均比上阶段有了较大幅度的提升，在当前学科领域中处于引领地位。
表2-10 移动购物相关研究第四阶段主题网络中心性及被引统计（2017—2019年）
如图2-18所示，这一阶段移动购物相关主题依旧很丰富；“模型”主题研究保持了较高的中心度，继续占优势地位；战略、科技相关文献伴随数据挖掘技术的发展保持了较高的密度，成为潜在研究主题；“市场”的研究从政治等领域进入管理学视野，引起一定的关注度；“影响”和“信息科技”成为支柱性主题。
图2-18 移动购物第四阶段研究主题战略图（2017—2019）
如图2-19所示，我们在战略图分析基础上选取了这一阶段具有代表性的三个关键主题进行演化分析：①由价格溢价（price premiums）、支持向量机（support vector machines）、虚拟社区、算法、行为、行为意向、消费者、满意（gratifications）、价格九个子主题聚类形成“模型”研究主题，该主题伴随计算机新技术的发展保持了强大的发展势头；②由使用意向、网页、网站、品牌（brand）、在线市场、感知风险、再购买意向（repurchase intention）、风险、社会影响九个子主题聚类形成购买意向主题，其保持了较高的中心度和密度；③由安全、中小企业、社会网络、消费者感知、持续意向（continuance intention）、发展中国家、经历（experience）、机制（mechanisms）、研究趋势（research trends）九个子主题聚类形成了“科技”研究主题，该主题得益于计算机技术的快速发展，成为潜在主题。
图2-19 移动购物第四阶段三个关键主题演化网络
2.4.4 移动购物行为研究的主题动态演化路径分析
利用SciMAT软件分析在2008—2019年之间移动购物文献的关键词动态演化情况，一方面能够刻画其相关研究伴随时间变化的演化趋势，另一方面能够在连续时间段内分析并追踪移动购物研究领域主题的动态演化规律（Montero-Diaz et al.，2018）。如图2-20所示，圆圈代表子周期，圈内的数字表示该时期的关键词数量，连续子周期之间用箭头连接，其上方的数字代表两个子周期之间共享的关键词数量，其括弧内的数值表示相似度索引（重叠分数），该子周期上方的输入箭头表示产生的新兴关键词，输出箭头表示该时期中断的关键词。例如，在2014—2016年，有126个关键词（重叠分数为0.74）来自2011—2013年的共享关键词，其间产生了93个新兴关键词，另有54个关键词被淘汰，同时在这一时期有165个关键词（重叠分数为0.75）保留至2017—2019年的子周期中。
图2-20 重叠部分（连续子周期之间的输入和输出关键字）
由图2-20可知：每个阶段的关键词数量一直在增加；2014—2016年增加的关键词数量最多，从稳定性来看，每年的关键词的递延率均在60%及以上，且总体上一直处于增高状态，到最后一个阶段，尽管2019年为不完全统计，但仍达到了75%，说明该领域在横向扩展加速的同时，纵向深入研究也越来越稳定。
在关键词演化分析基础上，通过对不同时期的移动购物行为研究主题的演化路径分析，可以了解不同时期研究主题的演化规律。如图2-21所示，整个图显示了移动购物研究主题演化路径，实线表示连接主题的共享名称，虚线表示该主题共享不是主题名称的元素，球体的体积与每个主题所包含的文献数量成正比。基于所建立的模型可知，对该领域有重要意义而且发展较好的课题均与前一阶段有很大的相关性（实线相对明显），而且发展程度较高（圆形面积较大）。
如前所述，人类行为的相关研究是移动购物的基础，早期的研究主题比较单一，进入2011年以后移动购物相关主题开始细化和分化，产生了多个重要主题。例如人类“行为”的预测研究促进了“模型”和“消费”主题的形成与演化。
如图2-21所示，可获得移动购物的几条主要演化路径：①行为→消费者→模型；②行为→服务→系统→影响；③信息科技→影响→视角→市场/影响。
图2-21 研究主题动态演化图（2008—2019）
总之，伴随信息技术的崛起和购物变革的驱动，移动购物越来越重视市场研究和科技发展，而且移动购物领域也越来越重视战略理论，购买意向的研究价值成为一种新颖的方法论，它可以帮助研究人员更加了解消费者行为。