随着信息与网络的不断发展，学术研究信息量不断增多，如何在海量信息中凝练出学科领域发展方向和研究热点显得尤为重要和迫切。掌握学科热点可以为管理决策人员提供决策参考，为学科研究人员确定研究方向和研究内容提供学科情报依据，同时掌握学科热点还能够揭示学科发展规律和未来发展趋势，有助于引导、指导、支撑高等学校的教学、科研和学科建设。　　 目前揭示学科热点的方法主要是词频统计法，该方法只是进行简单的数学统计，不能深入、系统地分析热点之间的联系与相互作用。在此背景下，考虑到学科热点之间存在隐性网络并相互作用、相互影响的现状，本文提出在词频统计的基础上结合社会网络分析法在研究网络关系方面的优势，运用社会网络分析全面深入地研究学科热点并最终将研究结果可视化。　　 论文首先介绍了社会网络分析理论的形成与发展，以及社会网络分析的研究内容和研究方法。其次设计了运用社会网络分析法分析学科热点的研究方案，绘制了数据处理流程图和学科热点实证分析流程图，并设计了学科热点对比分析指标。然后以中美两国情报学科热点对比分析为例，实证分析了两国学科热点网络的个体属性、整体属性、动态演化过程，并将研究结果以可视化的方式呈现出来。最后通过专家调查法检验了研究结果的正确性以及社会网络分析方法在关键词网络中的适用性。　　 通过对案例的实证分析以及专家调查法的反馈证明了运用社会网络分析方法分析学科热点网络，能够很好地揭示热点之间相互作用状况并能够实时反映不同时段热点的动态演化过程，通过Ucinet软件自带的可视化分析功能还能够将分析结果以图形化的方式更加直观、生动地呈现出，揭示网络内部有价值的信息并激发人们的思考。同时验证了学科热点实证分析流程和数据处理流程的普遍适用性，该研究方案不仅仅能够运用到情报学科的分析中，还适用于其他任何学科的科研人员对于自身学科热点和学科发展定位的分析研究。