网络关系图分析价值与关系网络可视化生成方法！
其实，在学术研究中，如何直观地展示关键词之间的联系及其贡献关系，一直是做文本分析时要面临的重要挑战。
然而，在关键词贡献关系矩阵的提出中，为构建网络关系图提供了有效的数据支撑。
本次我想和大家一起探讨网络关系图的生成方法及其分析价值，帮助真正的学术研究者和数据分析人员更好地理解并利用这一工具。
文章主要章节分为一下三部分展开：
1、网络关系图的价值——为何网络关系图对学术研究至关重要；
2、如何解读关系网络图——提供解读图表的方法与技巧；
3、如何生成直观且美观的网络关系图——实操方法与设计原则。
一、网络关系图的价值
关键词贡献关系矩阵生成的网络关系图，是一种将复杂文本数据结构化、可视化的重要工具。
它通过节点和边的关系呈现关键词之间的贡献与联系，可快速洞察文本主题的内在结构与关键词的重要性，我总结了几下几个重要价值：
1.1 揭示文本内部的结构与主题
在文本分析中，关键词往往代表了内容的核心主题。网络关系图通过将关键词作为节点、贡献关系作为边，直观地呈现关键词之间的连接与交互。
可以有效的帮助研究者明确关键词之间的联系程度，识别主题之间的逻辑结构和层次。
并且在学术研究时，尤其是文献综述或文本挖掘和主题分析的时候，网络关系图可以清晰展示研究主题的分布与关联。
因为，你可以通过关系网络图，快速识别出文本中哪些关键词占据核心地位，哪些是次级主题，从而判断各个主题之间的贡献关系。
1.2 可视化复杂的多维数据关系
然而传统的关键词统计结果大多是列表形式，如词频统计表，反而难以直观地理解关键词之间的关系。
但网络关系图则通过图形化展示复杂的数据，从而使信息更易于理解。
在文献研究时，如果某两个关键词之间的边较粗，说明它们在同一语境中频繁出现，具有较强的共现关系。这有助于研究者判断关键词在主题中的交叉点。
二、如何解读关系网络图
那么如何快速读懂网络关系图呢？我总结了几点核心点，可以帮助你很好的理解文本中生成的的关系图
2.1 识别图中关键词节点的核心性
网络关系图中的节点代表关键词，而节点的大小通常表示关键词的词频或权重等。
核心节点：位于图中中心位置且较大的节点，通常是文本的核心关键词，反映主题的重要性。
次要节点：分布在网络边缘且较小的节点，通常表示次级主题或辅助关键词。
2.2 分析关键词之间的边与权重
边代表关键词之间的关系，贡献次数（边的粗细或数值）表示关系的强度。
边粗细：边越粗，代表两个关键词在文本中共现的频率越高，联系越紧密。
边分布：通过观察哪些节点之间有连接、哪些节点孤立，可以判断主题结构的完整性和关键词的关联度。
2.3 观察网络的整体结构与分布
网络关系图的整体结构有助于分析主题的聚类分布和层次关系：
聚类现象：关键词可能形成多个聚类，代表不同的主题分组或概念。
网络密度：网络密集表示关键词之间联系紧密，主题统一性强；稀疏的网络则表明文本主题较为分散。
如果图中形成了两个明显的关键词聚类，可能代表文本中存在两个主要的研究主题。研究者可以进一步分析两个主题的异同点。
2.4 关注孤立节点与边缘关键词
孤立节点（没有边连接的关键词）和位于网络边缘的节点，往往代表独立或次要的主题。
可以帮助研究者发现新的、未深入探讨的主题，或判断文本主题分布是否均衡。
2.5 结合实际语境进行分析
解读网络关系图时，不能仅依赖图表本身，而应结合文本内容和实际语境。
语义分析：通过文本上下文理解关键词之间的实际关系，避免误判。
主题判断：结合关键词与语境，判断关键词的实际贡献与意义。
例如：在分析“人工智能”相关文献时，即使“伦理问题”节点较小且较少连接，结合当前社会热点，仍然可以将其视为一个值得关注的主题。
三、如何生成直观且美观的网络关系图
说了这么多，如何生成网络关系图呢？关系图的可视化离不开数据统计表，为了便利和高效性，我选择使用在线文本分析工具来实现
3.1 生成关系数据
打开微词云中文通用分析，把需要分析的文本直接上传即可，上面的配置根据个人需要进行修改，如自定义词典，指定词性等，点击右侧顶部下一步，进行生成报告。
3.2 选词
找到网络关系图那里，我们可以重新选词
3.2.1_词频与权重优先原则
高词频词汇：选择出现频率较高的关键词如Top100的关键词，体现文本中的主要内容与主题。注意过滤掉相似词和无意义的词
权重较高的词汇：选择特征词表中TF-IDF值较高的关键词，因为它们更能反映文本的独特性与重要性。
3.2.2_语义分类与主题词汇优先
基于主题聚类：将词汇按照语义或主题进行聚类或人工分类，选择各主题中的核心词，确保代表性。
多样化选择：避免只选择单一类别的词汇，保证关键词在主题分布上的均衡。
3.2.3_结合研究目的与领域特征
但实际上更要考虑到自己的研究方向而选择关键词，确保网络关系图能有效支撑研究目标。
在学术论文中，注重提取领域内的专业词汇和趋势性词汇。
最后选完词后，可点击蓝色按钮【计算关系】，这里最多一次可生成100个关键词关系网络，但可以分几批进行关系网络计算。
3.3_关系网络图美化
很多情况下，精心选好的词后，发现网络关系图无法直视，主要由几个参数影响导致的
别担心，跟着我的方法进行配置就能轻松解决。
尤其注意的是，节点大小“重叠”在一起或节点“太小”的问题，受“平均加权次数”值影响
节点重叠严重，就把值调高，节点“太小”就把值调低，直到找到一个比较满意的效果即可
3.3.1_网络关系图1
你需要把布局方式改为默认，按照下面这张图的配置参数进行调整即可
3.3.2_网络关系图2
你需要把布局方式改为环形，按照下面这张图的配置参数进行调整即可其他的配置不清楚的，参考“网络关系图1”
3.3.3_网络关系图3
你需要把布局方式改为圆形，按照下面这张图的配置参数进行调整即可
其他的配置不清楚的，参考“网络关系图1”
3.4_下载矩阵表
有时候因微词云的网络关系图可视化并不能满足用户的个性化需求，您可以下载矩阵表，在用giphy或者Vosviewer工具来生成其他效果网络关系图
文章推荐
1.如何借助微词云做关键词共词矩阵表？生成网络关系图？
2.英语文本语义网络关系图，教你2种生成效果！包学包会！
3.文本挖掘分析了“3年养老政策“文本，报告比对分析结果出于意料！