本章综合采用词频分析法、共词分析法和社会网络分析法中的相关分析方法，使用Bibexcel和Ucinet软件进行数据处理和数据分析。既可以对单个关键词进行个体属性研究，又可对整个关键词网络进行定性和定量分析，从而了解整个网络全貌，进而采用可视化的表达方式，以更加直观的形式呈现学科研究领域研究热点。
（1）词频分析法。
词频分析法是利用能够解释或表达文献核心内容的关键词或主题词在某一研究领域文献中出现的频次高低来确定该领域研究热点和发展动向的研究方法[7]。高频关键词被选作研究的热点主题，并用来进行深一步研究。这一方法主要用来发现学科领域研究热点并得到了广泛运用。
（2）共词分析法。
共词分析法是内容分析法的一种，是文献计量学中的一种重要方法。其思想来源于文献计量学的引文耦合与共被引概念，即当两个能够表达某一学科领域研究主题或研究方向的专业术语（一般为主题词或关键词）在同一篇文献中出现时，表明这两个词之间具有一定的内在关系，并且出现的次数越多，表明它们的关系越密切，距离越近[8]。共词分析法结合其他分析方法也对学科领域研究热点进行分析。
（3）社会网络分析法。
社会网络分析法（Social Network Analysis，SNA）是社会学中用于研究社会成员之间关系的定量研究方法，是对社会关系结构及其属性加以分析的一套规范和方法。它主要分析的是不同社会单位（个体、群体或社会）所构成的关系的结构及其属性[9]。作为一种非常有用的方法，社会网络分析法早已突破了社会学领域的范围为其他领域的学者所采用。社会网络分析法包括一系列的分析参数。
①中心性分析。
中心性是社会网络分析的重点之一。个人或组织在其社会网络中具有怎样的权力，或者说居于怎样的中心地位，这一思想是社会网络分析者最早探讨的内容之一。在关键词共现网络中，以关键词作为网络节点，观察关键词的中心度用来测量关键词处于网络中心的程度，反映了该关键词在网络中的重要性程度。因此，一个网络中有多少个行动者/节点，就有多少个个体的中心度[10]。
②凝聚子群分析。(www.xing528.com)
当网络中某些行动者之间的关系特别紧密，以至于结合成一个次级团体时，这样的团体在社会网络分析中被称为凝聚子群。分析网络中存在多少个这样的子群，子群内部成员之间关系的特点，子群之间关系特点，一个子群的成员与另一个子群成员之间的关系特点等就是凝聚子群分析。由于凝聚子群成员之间的关系十分紧密，因此有的学者也将凝聚子群分析形象地称为小团体分析[11]。
K-核：是建立的点度基础上的凝聚子群概念。K-核指的是满足下面条件的一个子图，即子图中的点都至少与该子图中的K个其他点邻接[12]，研究K-核可以大致判断出关键词网络中的小团体情况，一个关键词网络中根据K值的不同可以有若干个子群，从而可以大致判断出相对孤立的关键词节点。
③网络位置和网络角色。
社会网络分析中网络意义上的“位置”或者“角色”是很重要的，在考察行动者的时候，不能把他们看成各个独立的人，而应该看成属于某些类型的人，需要对类似的行动者进行归类。通过对网络中成员的位置分析，即对网络中成员结构对等关系模式的考察和计算，可以分析出各个行动者之间的相似性。
块模型分析：在社会网络分析中，可根据“结构对等性”对行动者进行分类，对此进行研究的方法就是块模型分析方法[13][14]。由于它关注的是网络的总体结构，不同于个体分析，因而可以在总体上研究网络的结构。一个块模型是由如下两项组成的：
●把一个网络中的各个行动者按照一定标准分成几个离散的子集，称这些子集为“位置”，也可称之为“聚类”“块”；
●考察每个位置之间是否存在关系[15]。
CONCER方法：可以使用CONCER方法计算网络中成员的位置关系。CONCER是一种迭代相关收敛法，可以直接分析赋值关系矩阵和多元关系矩阵，采用皮尔森积距系数测量各个行动者之间的相似性，从而找出矩阵中有多少个“位置”，然后根据计算出来的密度矩阵，参照整体网络的平均密度确定各个“位置”是0-块还是1-块。0-块代表无关系，1-块代表有关系[16]。
本章以经济学为例，结合前人的研究方法，将词频分析法、共词分析法结合社会网络分析方法中的中心性分析、凝聚子群分析，并加以可视化展示，尝试探索经济学科领域研究热点和研究趋势。
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