利用SciMAT软件分析在2008—2019年之间移动购物文献的关键词动态演化情况，一方面能够刻画其相关研究伴随时间变化的演化趋势，另一方面能够在连续时间段内分析并追踪移动购物研究领域主题的动态演化规律（Montero-Diaz et al.，2018）。如图2-20所示，圆圈代表子周期，圈内的数字表示该时期的关键词数量，连续子周期之间用箭头连接，其上方的数字代表两个子周期之间共享的关键词数量，其括弧内的数值表示相似度索引（重叠分数），该子周期上方的输入箭头表示产生的新兴关键词，输出箭头表示该时期中断的关键词。例如，在2014—2016年，有126个关键词（重叠分数为0.74）来自2011—2013年的共享关键词，其间产生了93个新兴关键词，另有54个关键词被淘汰，同时在这一时期有165个关键词（重叠分数为0.75）保留至2017—2019年的子周期中。

图2-20　重叠部分（连续子周期之间的输入和输出关键字）

由图2-20可知：每个阶段的关键词数量一直在增加；2014—2016年增加的关键词数量最多，从稳定性来看，每年的关键词的递延率均在60%及以上，且总体上一直处于增高状态，到最后一个阶段，尽管2019年为不完全统计，但仍达到了75%，说明该领域在横向扩展加速的同时，纵向深入研究也越来越稳定。

在关键词演化分析基础上，通过对不同时期的移动购物行为研究主题的演化路径分析，可以了解不同时期研究主题的演化规律。如图2-21所示，整个图显示了移动购物研究主题演化路径，实线表示连接主题的共享名称，虚线表示该主题共享不是主题名称的元素，球体的体积与每个主题所包含的文献数量成正比。基于所建立的模型可知，对该领域有重要意义而且发展较好的课题均与前一阶段有很大的相关性（实线相对明显），而且发展程度较高（圆形面积较大）。(www.daowen.com)

如前所述，人类行为的相关研究是移动购物的基础，早期的研究主题比较单一，进入2011年以后移动购物相关主题开始细化和分化，产生了多个重要主题。例如人类“行为”的预测研究促进了“模型”和“消费”主题的形成与演化。

如图2-21所示，可获得移动购物的几条主要演化路径：①行为→消费者→模型；②行为→服务→系统→影响；③信息科技→影响→视角→市场/影响。

图2-21　研究主题动态演化图（2008—2019）

总之，伴随信息技术的崛起和购物变革的驱动，移动购物越来越重视市场研究和科技发展，而且移动购物领域也越来越重视战略理论，购买意向的研究价值成为一种新颖的方法论，它可以帮助研究人员更加了解消费者行为。