1. 引言
Lucian Pye早在20世纪60年代就使用了“政治认同”(political identity)一词 [1] 。政治认同是在一定的社会形态影响下，社会成员对所属国家产生的情感和意识的归属感，是对国家、政治理念、政治体制等等的认同 [2] 。政治认同是社会成员对国家整个政治体系的认可和支持态度，是政治体系顺利运行的重要基础。近二十年来，政治认同受到国内外不同学者广泛关注，形成了一系列研究成果。本文运用科学计量和分析法，对国内外核心期刊关于政治认同文献进行图谱可视化研究，分析国内外政治认同研究的特点和发展趋势。
2. 研究数据与方法
本文从中文社会科学引文索引(CSSCI)和科学引文检索Web of Science核心合集中，对近20年关于政治认同的相关研究进行统计与分析，并借助CiteSpace软件对检索结果进行可视化分析。外文期刊检索数据来自Web of Science核心合集，以主题“politcal identification”进行检索，时间限定为2000年至2021年，语种限定为“英语”，文献类别不限定，类型限定为“Article”，显示共有5756篇文献符合条件，按照“全记录与引用参考文献”提取信息。在中国知网期刊数据库中，将检索条件设置主题为“政治认同”，时间为2000年至2021年，文献来源类别选择“CSSCI”。为了保证研究结果的精确度，本文从文献样本中清理数据，并删除会议综述、评论、报告、观点摘编等文章，以达到目的，最终获得1361篇符合检索条件文献，以“Reworks”格式导出。
本文运用文献可视化分析工具为CiteSpace.5.8.R3，这是一款基于Java运行环境的应用软件，源于美国德雷克塞尔大学陈超美博士团队的开发研制，通过科学知识图谱多样化、可视化地呈现某特定研究领域内的聚类状况、共被引网络等情况 [3] 。本文借助CiteSpace对收集到文献的共被引、发表时间、主题、作者、关键词、研究机构等情况进行了描述性统计分析，通过聚类图、时区图、机构合作共现图等多种视图，绘制并呈现近二十年来国内外政治认同研究的知识图谱，详细呈现政治认同研究的动态演化历史；同时，结合经典文献和高被引文献阅读和深入检索，对该研究领域的研究进展与趋势进行总结分析，为我国政治认同研究领域发展提供参考与借鉴。
3. 国内外政治认同研究总体概述
近20年来，国内外学者对政治认同关注程度不断加深，国内外政治认同研究的发文量增长明显。其中，国内发文量总体趋势递增，在多个年份有不用程度的回落现象；国外发文量增长起步略迟于国内发文量，增长趋势更为明显(图1)。Web of Science核心合集中国别发文量差异明显，其中美国发文量2143，占比37%；国际核心期刊中，我国发文量极少，由此可见，我国在国际政治认同领域研究成果相对较少(图2)。
Figure 1. Annual publication volume of political identity at home and abroad (2000~2021)
图1. 国内外政治认同的年发文量(2000~2021)
Figure 2. Number of publications in foreign journals by country (2000~2021)
图2. 国外期刊国别发文量(2000~2021)
随着国内外学者对政治认同研究的不断拓展，研究所涵盖的学科或领域也随之扩大(表1)，国内外关于政治认同的研究都呈现多学科、多领域交叉融合研究的趋势。其中，国外研究所涵盖的学科类型更多元，学科差异更显著；国内研究未体现明显的多学科交叉或跨领域融合趋势。
Table 1. Main subject areas of research at home and abroad (2000~2021)
表1. 国内外研究主要学科领域(2000~2021)
科研合作是科研发展的重要推动力。在政治认同研究领域中，国内外科研机构合作状况差异明显。国外研究机构中以高校为主，高校之间合作紧密(图3)。在国外研究机构中，发文频率最高前三所大学分别为哈佛大学、纽约大学、牛津大学，中介中心度均大于0.1，在合作机构网络中占据重要位置。
Figure 3. Network graph of cooperation among foreign political identity research institutions (WOS)
图3. 国外政治认同研究机构合作网络图谱(WOS)
国内该领域研究的主体同样以高校为主，发文量5篇以上的六所高校分别是：南方医科大学、中山大学、中央民族大学、中央民族大学、中国人民大学和华南师范大学，但是结合作者合作网络分析(图4)，国内高校之间合作较少，学者直接合作也不密切，相对分散，部分高校呈现独立研究现象；国内也未形成该领域研究的领军人物或研究机构。
Figure 4. Network Graph of authors’ cooperation in domestic political identity research (CSSCI)
图4. 国内政治认同研究作者合作网络图谱(CSSCI)
4. 国内外政治认同研究热点与趋势
关键词是文章的主题提炼，体现文章的核心内容，通过对关键词的分析，可以探索研究热点。本文借助CiteSpace对政治认同的国内外有关文献开展关键词聚类分析以及共现网络分析、突变型关键词分析等，呈现政治认同的研究热点。
(一) 国内研究热点分析
设置CiteSpace时间切片长度为1，节点类型为关键词，获得关键词共现网络图谱，网络节点638个，边数1044条。将词频高于15的关键词显示在图上(省略关键词“政治认同”)，得到关键词共现网络图谱(图5)。同时按照对数似然算法(LLR)进行提取，运算后政治认同不计在内获得14个关键词聚类，Modularity Q = 0.6031 > 0.3，说明网络社团结果合理；Mean Silhouette = 0.9096 > 0.5，可以认定该聚类是合理的。
依据关键词共现网络图谱(图5)和高频关键词表(表2)，国内政治认同研究去除关键词“政治认同”(频率513次)，频率位列五位的关键词分别是：“国家认同”123次，“文化认同”76次，“认同”67次，“大学生”60次，“民族认同”48次，另有“身份认同”“农民”“政治文化”等20个关键词频率在10次以上。由此可见，国内政治认同研究的内容不断拓展，研究视角不断丰富，研究对象也在动态发展；我们也可以发现该领域研究体现明显的时代性和民族性，例如关键词“文化认同”(频率76次)“中华民族”(频率17次)“中国梦”(频率10次)；同时，“大学生”(频率60次)“农民”(频率23次)“青年”(频率10次)成为研究的重要对象，体现了“政治认同”成为这些群体关注的重点之一。
Figure 5. Political identity keywords co-occurrence network graph (CSSCI)
图5. 政治认同关键词共现网络图谱(CSSCI)
Table 2. High frequency keywords in literature (CSSCI)
表2. 文献高频关键词(CSSCI)
此外，通过关键词在共现网络图谱中的位置，可知“国家认同”“文化认同”“认同”“大学生”等与政治认同关系紧密，是近20年来该领域研究的重点内容。结合关键词中介中心性计算，“政治认同”中心性数值高达0.81，其次依次为“国家认同”(中心性0.15)、“认同”(中心性0.1)、“文化认同”(中心性0.06)、“政治文化”(中心性0.06)，其余关键词如“民族认同”“民族主义”“族群认同”“大学生”等中心性相同，均为0.03。其中，“民族主义”“族群认同”虽然频次不高，但是中心性比较突出。
Figure 6. Political identity keyword co-occurrence network clustering graph (CSSCI)
图6. 政治认同关键词共现网络聚类图谱(CSSCI)
将相似关键词进行归类形成了关键词聚类图谱(图6)，该领域共有15个聚类，每个聚类编号越小，相似关键词越多，国内政治认同的研究热点可以归纳为以下几个方面：政治认同本质与内涵的研究，主要关键词包括：国家认同、文化认同、民族认同、身份认同等；政治认同的内容研究，关键词包括价值认同、意识形态、政治文化、政治生态、政治仪式等；政治认同的主体研究，大学生、农民、青年、信教群众、少数民族、中国共产党等关键词成为研究主体，其中，大学生、青年分别在2017年、2018年研究数量迅速提升，成为当今热门研究主体。
Figure 7. Mutant keywords in domestic literature related to political identity
图7. 国内政治认同相关文献突变性关键词
依据政治认同相关文献突变性分析(图7)，政治认同文献中出现了9个突现词，其中突现程度最高的是“新时代”，数值为7.85，2018年到2021年发文量19篇；近年来突变词主要包括“认同政治”“新时代”“青年”“政治仪式”，这些词汇都突出了该领域研究的政策导向性和现实性。
(二) 国外研究热点分析
设置CiteSpace时间切片长度为1，节点类型为关键词，获得关键词共现网络图谱，网络节点573个，边数5887条。关键词的词频排序在前25位的呈现在图中，形成关键词共现网络图谱(图8)。同时按照对数似然算法(LLR)进行提取，运算后获得8个关键词聚类，Modularity Q = 0.290，接近0.3，说明网络社团结果基本合理；Mean Silhouette = 0.6058 > 0.5，可以认定该聚类是合理的。
Table 3. High frequency keywords and high centrality keywords in literature (WOS)
表3. 文献高频关键词、高中心性关键词(WOS)
依据关键词共现网络图谱(图8)和高频关键词、高中心性关键词表(表3)，国外频率位列前五位的关键词分别是：“认同identification”767词、“态度attitude”386次、“身份identity”301次、“模式model”281次、“政党认同party identification”259次。频率100以上的关键词共计24条，总关键词573条，连线5887条，可见国外关于政治认同研究的内容广泛，研究者联系密切。高中心性关键词排序，中心性在0.01以上的关键词有152条，显示这些关键词在该领域研究网络中发挥重要的中介作用；其中，“身份identity”“美国united States”“歧视discrimination”中心性数值均为0.05，前两个关键词同样也是高频关键词，虽然“歧视discrimination”频率不高，但是在该领域研究中成为热点内容。前25位高频率关键词与高中心性关键词的重复率约50%，说明部分高频率引用的关键词与其他关键词主题相关性不大，也再次说明国外在政治认同的研究的广度在不断拓宽。
Figure 8. Political identity keywords co-occurrence network graph (wos)
图8. 政治认同关键词共现网络图谱(wos)
Figure 9. Political identity keyword co-occurrence network clustering graph (WOS)
图9. 政治认同关键词共现网络聚类图谱(WOS)
Figure 10. Mutant keywords in literature related to foreign political identity
图10. 国外政治认同相关文献突变性关键词
依据关键词聚类图谱(图9)，该领域共有8个聚类，每个聚类编号越小，相似关键词越多，国外政治认同研究热点的主要聚类包括：气候变化、社会认同、政治参与、社会媒介、认同、神经网络、严重急性呼吸综合征等，可以发现该领域研究与气候、疾病、神经网络等跨学科热点紧密结合，学科或领域融合显著。依据文献突变性关键词分析(图10)，国外研究中出现了25个突现词，其中突现程度最高的是“信任”，数值为8.76，集中出现在2019到2021年。近年来突现词主要包括“信任”“拉美”“素质”，这些词汇都突出了该领域研究与现实结合紧密的特点。
5. 结论与展望
二十一世纪以来，国外政治认同研究获得较快发展，在研究内容、研究领域、研究方法、研究视角等方面具有明显的多元化特点；研究机构与研究者的合作紧密，形成较强的科研团队实力；研究层次多样，既有宏观层面的社会政治、社会文化、社会治理，也聚焦微观个体的认知、人格、偏见等；同时也出现了诸多关于模式、机制、策略等提高政治认同方法研究。相较而言，我国政治认同研究虽起步较早，但研究的广度和深度两方面都有待加强。
因此，为推进政治认同研究在我国的发展，笔者认为我们的研究广度还需进一步拓宽，要不断丰富研究内涵和外延，特别是要加强政治学、社会学、法理学等多学科、多领域研究机构的合作，加强交叉学科领域学者的联系；我们的研究深度还需进一步挖掘，既要加大实证研究力度，追踪新时代政治认同的新现实与新变化，也要深入研究政治认同的理论基础、历史背景与发展脉络。以期获得更多高水平政治认同研究方面的学术成果，为我国意识形态和社会治理工作提供更好的理论支持和实践指导。
基金项目
2023年温州市哲学社会科学规划部门合作专项课题“数字化红色资源提升大学生政治认同的价值意蕴和实现路径研究”(23BM019YB)。