1.高频关键词词频分析
关键词是指一篇文章中出现次数较多且能够代表文章主题的核心词，是文章主要研究内容的体现。本文通过Bicomb2.0软件提取网络意识形态研究文章的关键词，从821篇文章中共提取出1081个关键词。选择出排名前30的高频关键词，这30个关键词大体能够代表我国网络意识形态领域的研究热点，具体如表1所示。
表1 高频关键词列表（前30）
2.构建共词相关矩阵
运用Bicomb2.0软件生成网络意识形态领域高频词共现矩阵。共现矩阵可用来统计这30个高频词在821篇论文中同时出现的频率，发现关键词之间的关系，为后续分析提供更直观的数据，具体如表2所示。
在共现矩阵中，首行和首列均为高频关键词，对角线上的数值是该关键词在所有样本文献中出现的总次数，频数越高，代表联系越紧密。[8]例如表2中同时涵盖“意识形态”与“网络”的数字为112，说明在112篇论文中同时含有“意识形态”和“网络”这两个关键词。
表2 高频关键词共现矩阵（部分）(www.xing528.com)
3.构建相似矩阵和相异矩阵
为了满足聚类分析和多维尺度分析所需的数据要求，需将共词相关矩阵转化为相似矩阵和相异矩阵。具体做法是将Bicomb2.0软件生成的共词矩阵导入Excel表格，运用Ochiia相似系数，在Excel表格中导入Ochiia公式，最终得到基于Ochiia相似系数的共词矩阵。1代表两个关键词相似度最大、关系最紧密，以此类推，越远离于1，则表示这两个关键词之间相似度越小、关系越疏远。从表3可以看出，与网络意识形态相似的关键词根据其相似度由大到小排序依次为话语权（0.539）、意识形态（0.337）、网络（0.316）、对策（0.315）、网络意识形态安全（0.309）、高校（0.303）、主流意识形态（0.2）。由此可以看出，网络意识形态关注话语权建立，并且注重对网络意识形态安全维护及对策的研究。同时高校作为意识形态建设的重要阵地，与网络意识形态领域的研究也有着密不可分的关系。
表3 高频关键词相似矩阵（部分）
由于构建相似矩阵时常会出现0值过多的现象，为了避免更大的误差，方便进一步的数据处理，需要构建相异矩阵。具体做法就是将“1—相似矩阵”可得到相异矩阵，与相似矩阵相反，表格中的数据越接近于1，则表明两个关键词之间关系越疏远，反之，则表示关系越紧密，具体数据如表4所示。
表4 高频关键词相异矩阵（部分）
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