社交电商研究现状及趋势——基于CiteSpace的文献计量分析
Status and Trends of Social E-Commerce Re-search—A CiteSpace-Based Bibliometric Analysis
DOI: 10.12677/FIN.2024.141011, PDF, HTML, XML, 下载: 106  浏览: 271 
作者: 王 楠:云南财经大学商学院,云南 昆明
关键词: 社交电商CiteSpaceWeb of Science研究趋势Social E-Commerce CiteSpace Web of Science Research Trends
摘要: 社交媒体和新兴技术的发展,推动了商业模式从以市场为中心向以用户为中心的转变,助力了传统电子商务向社交电子商务的演进。为了解社交电商的研究现状,本文采用文献计量法,利用CiteSpace文献分析工具和中国工程科技知识中心开发的战略咨询智能支持系统,采集Web of Science数据库中2019~2023年有关社交电商的核心文献进行可视化分析与研究。研究结果表明,近五年社交电商领域的文献数量呈现逐渐上升的趋势;研究热点主题分别为社交电商用户行为研究、社交电商的商业模式研究、数据驱动的社交网络分析研究。最后提出了社交电商的未来研究趋势,为从事社交电子商务研究的学者提供相关的参考和借鉴。
Abstract: The development of social media and emerging technologies has promoted the transformation of business models from market-centered to user-centered, fueling the evolution of traditional e-commerce to social e-commerce. In order to understand the current research status of social e-commerce, this paper adopts the bibliometric method to collect the core literature about social e-commerce in the Web of Science database from 2019~2023 for visual analysis and research, using the CiteSpace literature analysis tool and the Strategic Consulting Intelligent Support System de-veloped by the China Knowledge Center for Engineering Science and Technology. The results show that the number of literature in the field of social e-commerce has shown a gradual increase in the past five years; the hot topics of research are social e-commerce user behavior research, social e-commerce business model research, and data-driven social network analysis research. Finally, the future research trends of social e-commerce are proposed to provide relevant references and lessons for scholars engaged in social e-commerce research.
文章引用:王楠. 社交电商研究现状及趋势——基于CiteSpace的文献计量分析[J]. 金融, 2024, 14(1): 77-83. https://doi.org/10.12677/FIN.2024.141011

1. 引言

随着Web 3.0技术、机器学习和人工智能等新技术的引入,线上购物体验得到了大幅提升,商务活动的流程也发生了重大变革。特别是社交媒体元素与电子商务平台的有机结合,推动了社交电商的迅速发展。同时,直播电商、弹幕互动、团购和社区电商等新兴形式也相继涌现,丰富了消费者的购物选择。社交电商是一种利用社交媒体或社交网络平台的模式,让用户参与产品销售、分享信息和在线购物 [1] 。它注重用户体验,赋予用户更多的参与和影响力。与传统电商相比,社交电商有独特的优势,包括发现式购买、去中心化和场景丰富等 [2] 。具体体现在以下三个方面:1) 依托社交裂变实现降低引流成本,提升用户粘性;2) 多维交互式产业链,可实现零库存分销、精准营销、C2B定制从而提升供应链效率;3)去中心化传播网络,为中小供应商发展提供广阔空间 [3] 。

因此,在社交电商成为主流商业模式的背景下,梳理当前对社交电商的研究进展和现状对于未来的研究具有重要的指导意义。本文将基于CiteSpace和中国工程科技知识中心开发的战略咨询智能支持系统,利用Web of Science数据库文献数据,将有关社交电商的文献进行研究和可视化分析,深入分析近五年社交电商的研究进展和热点,最后展望社交电商的未来研究动向,为社交电商研究提供参考。

2. 研究方法与数据来源

2.1. 研究方法

研究采用文献计量分析方法,利用CiteSpace和中国工程科技知识中心开发的战略咨询智能支持系统作为文献数据分析软件。其中CiteSpace用于文献信息可视化分析,以直观展示国内外社交电商的研究现状、研究热点和研究趋势 [4] 。中国工程科技知识中心开发的战略咨询智能支持系统 [5] 是结合云计算、大数据、人工智能2.0等现代信息技术,构建以专家为核心、数据为支撑、交互为手段、嵌入咨询研究流程的平台,其功能之一是作为基于知识中心自由的文献数据库或第三方文献数据库的文献分析工具,可以从全球、国家、研究者、研究方向、技术演变等多个维度,厘清研究领域过去、当前的宏观态势,完成领域态势的扫描。

2.2. 数据及处理

本研究数据来自Web of Science数据库。检索词为TI = (Social Electronic Commerce OR Social Commerce OR Social e-Commerce),时间跨度为“2019~2023”,检索日期为2023年10月15日。为保证研究的全面性和准确性,剔除了非研究文档,如会议评论、书评、征文和新闻报道等,筛选Web of Science核心集合,选择文献类型为Article,共得到2652篇文献,然后将检索的数据以“纯文本文件”的形式导出,并导入CiteSpace软件和战略咨询智能支持系统进行分析。

3. 文献研究结果分析

3.1. 全球研究态势分析

Figure 1. Research literature on social e-commerce in the last five years

图1. 社交电商近五年研究文献

Figure 2. Literature landscape by country

图2. 各国文献态势图

根据近五年的发文量来看,从图1可以看出,“2022”、“2023”、“2021”、这三个年份发布的文献数量最多,数量分别为:737件、623件、593件。文献整体呈上升趋势,其中2019~2022年发文数逐步增长,2022年发文数达到顶峰,2023年文献数有所下降。观其原因,首先,近年来,全球电商规模在持续增长。2019~2022年受疫情影响,在社交媒体与web 2.0技术的助长下,消费者进行网上购物的频率加速上升,全球电商行业得到了快速发展,受之影响研究文献增多。而2023年疫情后期,实体经济有所缓和,对社交电商的研究也有所下降。其次,本文采集的数据截止至2023年10月,故数据不完整也可能导致。

根据各国态势分析趋势分析的图2中可以看出,“中国”、“美国”、“英国”、这三个国家/地区发布的文献数量最多,数量分别为:1684件、409件、162件。其原因有以下三个:1) 人口规模和市场潜力。中国和印度拥有庞大的人口基数,社交电商可以迅速触达数亿用户。而美国、英国和澳大利亚的高度发达经济和消费者购买力,使得这些国家也成为重要的社交电商市场。2) 社交媒体的普及和影响力。中国的社交电商市场主要由微信、微博等平台主导,而美国则以Facebook、Instagram等为主 [6] 。这些平台凭借其庞大的用户数量和社交互动功能,对社交电商的发展起到了关键作用。3) 基础设施建设。这些国家的移动互联网发达,数字支付和物流基础设施完善。高智能手机渗透率和广泛使用的移动互联网,使得用户可以通过移动应用随时随地访问社交电商平台进行购物交易 [7] 。同时,这些国家还建设了发达的数字支付和物流系统,为消费者提供了便捷的支付和配送体验。

3.2. 研究热点分析

文献信息分析包含了一个重要内容便是文献主题,它主要是通过对具有重要研究价值的关键词来揭示的。经常出现的关键词是某一特定领域当前研究领域的标志。本文利用CiteSpace软件对2019~2023年社交电商研究的关键词进行了分析,将相互关联的研究中关键词共现的内容可视化,得到社交电商研究的关键词聚类图谱,如图3

Figure 3. Visualization of keyword cluster analysis

图3. 关键词聚类分析可视化

图3可知网络节点为246,连线为1699,密度为0.0564,Modularity Q的值为0.2569,大于临界值0.3,表明共词网络的社团结构显著,且聚类效果较好;Mean Silhouette的值为0.7197,大于临界值0.5,表明聚类结果是合理的。图中显示内容可知,经过自动聚类后,全球关于社交电商的研究关键词大致被分为7类,分别是:#0 Trust、#1 Purchase intention、#2 E-Commerce platform、#3 Rural e-Commerce、#4 Sentiment analysis、#5 Collaborative filtering、#6 Privacy calculus。编号的大小体现了研究的集中程度,越小则表示研究越集中。

在知识图谱可视化分析中,中心度反映了该点在网络中的重要性,中心度越高,说明关键词在该领域越重要。如表1所示,电子商务、社交电商、信任、创新、购买意愿、感知风险、用户接受度、社交媒体、大数据、社交网络十个内容是全球社交电商研究关注较多的。

Table 1. Keyword centrality table of research literature (top 10)

表1. 研究文献关键词中心度表(前10)

综上,目前的研究涵盖了社交电商务的众多研究主题,归纳为:社交电商用户行为研究、社交电商的商业模式研究、数据驱动的社交网络分析研究三个热点。

第一,社交电商用户行为研究。关注用户在社交电商平台上的行为和决策过程 [8] 。研究内容可以包括用户参与度、用户体验、购买意愿、决策因素、品牌认知等方面,以帮助社交电商平台更好地理解用户需求并提供更具吸引力和个性化的产品和服务。第二,社交电商的商业模式研究。目前社交电商平台主要有四种商业模式:拼购类、社区团购、会员制和内容类 [9] 。拼购类社交电商模式以拼多多为代表,依靠熟人关系链来获取流量,让价格敏感的用户成为传播点,通过大额订单给消费者带来实惠。社区团购模式在新冠疫情后得到了快速发展,通过社区为单位解决配送问题,以团长为核心,降低运营成本并提高复购率,主要以生鲜类和家庭生活商品为入口,吸引用户下单。如Sun等 [10] 以Nanostore为例研究社区团购三种运营策略:竞争策略、合作策略和共同竞争策略。会员制社交电商 [11] 采用S2B2C模式,利用熟人关系链和分销机制,让会员自购省钱,通过分享赚钱。内容类社交电商模式 [12] 通过建立虚拟社区,发布内容、进行运营和数据分析等方式,激发用户的购买欲望,以引流的方式实现盈利。第三,数据驱动的社交网络分析研究。随着社交电商的快速发展和大数据技术的成熟应用,研究者们开始利用大数据分析和社交网络分析的方法来揭示社交电商平台上的用户行为、社交关系、商品推荐等方面的规律和模式。例如通过数据驱动的社交网络分析 [7] ,可以挖掘社交电商平台用户的兴趣、偏好和社交关系等信息,为个性化商品推荐和营销策略提供依据。也有学者将社交网络分析运用在社交电商平台上的信息传播,以华为Mate 9手机为例,研究Twitter网络中人们发布、转发、评论等用户关系网络,分析营销信息通过社交媒体平台扩散的过程 [13] 。

3.3. 研究趋势分析

Figure 4. Analysis of key words research timeline

图4. 关键词研究时间线分析

研究发展趋势的主要目的是探讨社交电商相关研究的演进趋势,利用CiteSpace的时间线共现分析可以达到这一目的。如图4所示,该图可视化了2019~2023年期间学者关于社交电商研究每一年的关键词,节点越大,说明写该关键词内容的越多。值得关注的是2023年新出现的节点,其对应关键词是健康指数、贸易信贷电子商务平台、行业电子商务、文本挖掘、可持续发展等。

综上所述,社交电商领域的未来研究趋势将更加多样化和专业化,主要围绕健康指数、贸易信贷电子商务平台、行业电子商务、社交网络、文本挖掘技术、可持续发展几个方面展开。首先,未来社交电商领域可能会关注用户健康相关的产品和服务,如健康产品的销售、健康指标的监测、健康传播的影响等。研究者将探索用户在社交电商平台上健康产品的需求、用户对健康指标的关注程度以及健康行为的影响因素。其次,贸易信贷电子商务平台在社交电商平台上的应用模式、机制设计以及用户行为将受到关注。未来研究可能会探讨贸易信贷机制在社交电商平台中对于用户信任、交易安全等方面的影响。第三,社交电商在不同行业的应用将引起关注,研究者可以探索不同行业中社交电商的发展模式、效果评估以及用户购买决策等相关问题。此外,社交网络将继续成为研究的重点,与其相关的文本挖掘技术在社交电商领域也会得到广泛应用。研究者可借助文本挖掘技术来分析用户对产品和服务的意见、偏好以及情感等方面的信息,为用户提供更准确的推荐和决策支持。最后,可持续发展将成为社交电商研究的重要议题。研究者将关注社交电商对环境、社会和经济可持续性的影响,并探索相关的策略和措施。这将涉及到社交电商平台的绿色发展、社会责任建设以及可持续商业模式的研究等。

4. 结论

文章以2019~2023年Web of Science核心数据库中2652篇与社交电商相关的文献为基础,利用CiteSpace和中国工程科技知识中心开发的战略咨询智能支持系统作为文献分析工具,梳理了近年来全球学者对社交电商的研究热点和趋势。分析表明,近五年社交电商研究的发文量呈增长趋势,研究热度不断上升,研究热点主要为“社交电商用户行为研究、社交电商的商业模式研究、数据驱动的社交网络分析研究”;最新研究前沿是“健康指数、贸易信贷电子商务平台、行业电子商务、文本挖掘、可持续发展等”话题,针对该研究趋势,文章提出了社交电商领域未来研究需要关注的重点,为未来的社交电商研究提供参考。最后,笔者自知本研究还存在一定的不足,例如所选择的数据库年限是2019~2023年,时间跨度相对较短,不利于分析社交电商从始至终的研究状况,在之后的研究中将做出改进。

参考文献

[1] Zhao, W., Hu, F., Wang, J., et al. (2023) A Systematic Literature Review on Social Commerce: Assessing the Past and Guiding the Future. Electronic Commerce Research and Applications, 57, 101219.
https://doi.org/10.1016/j.elerap.2022.101219
[2] Berkman, R. (2022) Why Intelligent Commerce Is the Future of Business. IBM Blog. https://www.ibm.com/blog/why-intelligent-commerce-is-the-future-of-business/,
[3] Shoplazza. 2022全球社交电商趋势策略报告[R]. 2022.
[4] 刘亚东, 杨雪雁. 基于CiteSpace的社交电商研究可视化分析[J]. 商业经济研究, 2021(16): 86-89.
[5] 中国工程科技知识中心. 战略咨询智能支持系统[EB/OL]. https://www.ckcest.cn/home/app/details-88, 2023-10-21.
[6] Attar, R.W., Almusharraf, A., Alfawaz, A., et al. (2022) New Trends in E-Commerce Research: Linking Social Commerce and Sharing Commerce: A Systematic Literature Re-view. Sustainability, 14, 16024.
https://doi.org/10.3390/su142316024
[7] 马海丽. 社交网络与电商发展的融合前景探析[J]. 商业经济研究, 2018(8): 66-68.
[8] Han, H., Xu, H. and Chen, H. (2018) Social Commerce: A Systematic Review and Data Synthesis. Electronic Commerce Research and Applications, 30, 38-50.
https://doi.org/10.1016/j.elerap.2018.05.005
[9] 王炳成, 赵静怡, 杨珍花. 社交新零售商业模式情境下消费者认同路径研究[J]. 管理评论, 2023, 35(8): 198-208.
https://doi.org/10.14120/j.cnki.cn11-5057/f.2023.08.010
[10] Sun, S. and Zhang, B. (2022) Operation Strategies for Nanostore in Community Group Buying. Omega, 110, 102636.
https://doi.org/10.1016/j.omega.2022.102636
[11] Liu, F., Liu, S. and Jiang, G.Y. (2022) Consumers’ Deci-sion-Making Process in Redeeming and Sharing Behaviors toward App-Based Mobile Coupons in Social Commerce. International Journal of Information Management, 67, 102550.
https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2022.102550
[12] Wang, F., Xu, H., Hou, R., et al. (2023) Designing Marketing Content for Social Commerce to Drive Consumer Purchase Behaviors: A Perspective from Speech Act Theory. Journal of Retailing and Consumer Services, 70, 103156.
https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2022.103156
[13] 张凌, 罗曼曼, 朱礼军. 基于社交网络的信息扩散分析研究[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(2): 46-57.