在社会网络分析中，Ucinet是一款非常实用且强大的工具。当我们需要将关键词的出现频率通过图形化的方式展现出来时，可以利用Ucinet软件中的节点属性功能，让节点的大小与关键词的词频相对应。

首先，我们需要准备一份包含关键词及其对应词频的数据表格。这份表格应该包括两列，第一列为关键词名称，第二列为对应的词频数据。确保数据准确无误是至关重要的一步，这直接影响到后续分析结果的可靠性。

接下来，在Ucinet软件中导入这个数据文件。选择“Data”菜单下的“Import”选项，然后指定你的数据文件路径。在导入过程中，要正确设置分隔符类型以及数据格式，以便软件能够正确解析每行记录中的关键词和词频信息。

完成数据导入后，进入“Tools”菜单，找到并点击“Node Attributes”。在这里，你可以看到之前导入的所有节点属性列表。选中我们刚刚添加的那个词频属性，并将其拖拽到右侧的工作区中。

现在回到主界面，在绘制网络图谱之前还需要调整一些参数来控制节点大小的变化范围。可以通过双击某个节点来打开其属性对话框，在这里设置最小值、最大值等参数，从而确定最终显示效果。

最后一步就是生成图表了！选择合适的布局算法（如Fruchterman-Reingold），然后点击工具栏上的绘图按钮即可生成一张美观且信息丰富的网络图。在这张图上，每个节点代表一个关键词，而节点的大小则直观地反映了该关键词在整个文本中的重要程度。

通过上述方法，我们可以轻松地使用Ucinet软件将复杂的统计数字转化为易于理解的视觉形式，不仅提高了研究效率，也为进一步深入探讨提供了有力支持。这种技术尤其适用于文献计量学、舆情监测等领域，帮助研究人员快速把握核心概念分布情况。