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3.2 国内外翻译研究高产作者及机构 借助Citespace，绘制了国内翻译研究的高产作者及研究机构的知识图谱。将“time slicing”设为1995—2015，1年为时间切片单位，选取每个切片单位内发文量最高的30位作者和机构，采用寻径算法（pathfinder），生成作者及研究机构的知识图谱。为了使图谱清晰可辨，我们设定阈值为11，即图2中出现的作者和研究机构发文频次均不小于11。图中节点代表作者及研究机构，发文量越多，节点越大。节点间的连线代表作者、机构之间的联系。我国翻译研究机构聚集在北京、上海、广州、天津、南京，不仅高产（表3显示CSSCI发文量几乎是SSCI的两倍）且彼此保持了密的合作，合作者关系多是博士生导师与其学生。  图2 国内翻译研究高产作者及机构（1995-2015） 研究国际高产作者同理设置参数，调试最小生成树算法（MST），生成作者及研究机构的知识图谱。为了使图谱清晰可辨，我们设定阈值为14，即图3中出现的作者和研究机构发文频次均不小于14。  国际译学研究高产机构之间联系以散点呈现，保持独立研究。其中，加拿大的蒙特利尔大学，不仅发文量最高而且与法国里昂二大、西班牙巴塞罗那大学、比利时天主鲁汶大学等机构保持了密切合作。表3是本研究归纳的国内高产科研机构。值得注意的是，本研究发现的国外高产作者与(李红满 2014) 结果大相径庭，因为本研究时间跨度和研究期刊更全面，更重要的是前者研究排除了书评这一体裁。许建忠、Clas、 Elliot等人均有大量SSCI书评文章。比较而言，CSSCI高产作者（图2）几乎全部是核心作者[ 核心作者根据基于普赖斯定律与综合指数法等文献计量手段得出对某一学科领域有焦大影响力的作者。但绝不等于学者学术水平排名。]。耐人寻味的是，我国期刊是否应该学习国际同行，扩大书评版面，视翻译书评是翻译批评的一部分呢(刘金龙 2014) ？  图3 国际翻译研究高产作者及机构（1995-2015） (责任编辑：admin) |