廣州中醫(yī)藥大學(xué)cscD論文可視化研究術(shù)

關(guān)鍵詞：中醫(yī)藥大學(xué)；研究熱點；可視化；Citespace

摘要：文章分析了中國科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫中1989—2016年間廣州中醫(yī)藥大學(xué)發(fā)表的7，467篇論文，利用Citespace軟件作為數(shù)據(jù)分析工具，繪制了研究人員合作網(wǎng)絡(luò)圖譜、機構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)圖譜、研究熱點主題圖譜，旨在揭示廣州中醫(yī)藥大學(xué)主要的科研力量、合作機構(gòu)和研究熱點，并對中國科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫用于Citespace可視化研究的優(yōu)缺點進行評價。

中圖分類號：G250文獻標識碼：A文章編號：1003-1588（2018）07-0049-03

1背景

廣州中醫(yī)藥大學(xué)是1956年經(jīng)國務(wù)院批準成立的新中國首批4所高等中醫(yī)藥院校之一，也是廣東省“211工程”重點建設(shè)高校，2017年成為廣東省首批進入一流學(xué)科建設(shè)高校的5所院校之一[1]，承擔(dān)著推動中醫(yī)藥事業(yè)向前發(fā)展的重要歷史使命。科研論文是科研成果發(fā)表與傳播的主要載體，其數(shù)量與質(zhì)量是一所機構(gòu)科研能力的直接體現(xiàn)。因此，采用科學(xué)的方法對學(xué)校科研論文發(fā)表情況進行評價，可以有效衡量學(xué)校的科研實力和水平，為科研管理工作提供決策依據(jù)和參考。

Citespace是近年來在信息分析中最具特色和影響力的信息可視化軟件，該軟件開發(fā)于2004年9月，其版本在不斷升級和更新，當前版本為5.1.R8.SE.10.27.2017（2017年11月）[2]。該軟件可以繪制作者合作圖譜、機構(gòu)合作圖譜、國家合作圖譜、關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜，通過引文網(wǎng)絡(luò)的可視化揭示研究熱點與研究前沿。該軟件已應(yīng)用于多個研究領(lǐng)域[3]，胡佳卉等基于關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜探索了中藥治療2型糖尿病領(lǐng)域的熱點話題和研究前沿[4]；李曌嬙等通過作者、機構(gòu)和關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜，探索了針灸治療領(lǐng)域內(nèi)的團隊合作模式及熱點主題[5]；秦義等通過作者、機構(gòu)和關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜，對氣虛證證候診斷標準研究領(lǐng)域內(nèi)的研究選題、作者影響力以及團隊合作情況進行了評價[6]。

2數(shù)據(jù)與研究方法

本研究采用Citespace V.5.0.R4.SE.3.7.2017進行可視化分析，以中國科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫（Chinese Science Citation Database，CSCD）收錄的論文為研究對象。筆者登錄Web of Science平臺，數(shù)據(jù)庫選擇“中國科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫”，檢索字段選擇地址字段，檢索詞為“廣州中醫(yī)藥大學(xué)”，檢索時間范圍為1989年至2016年，檢索日期為2017年7月28日，共得到廣州中醫(yī)藥大學(xué)發(fā)表的科研論文7，467篇。筆者對題錄數(shù)據(jù)進行清洗和加工后，導(dǎo)入Citespace軟件進行分析。

3結(jié)果分析

3.1年度發(fā)文量分布

廣州中醫(yī)藥大學(xué)被CSCD數(shù)據(jù)庫收錄的論文最早發(fā)表于1989年，基本上可以分為三個發(fā)展階段：萌芽期（1989—1995年）。這一階段發(fā)表論文數(shù)量較少，年度發(fā)文量均在10篇以下。成長期（1996—2004年）。這一階段發(fā)表論文數(shù)量開始增加，增長速度逐漸加快，1996年發(fā)文量為21篇，2004年發(fā)文量達到282篇。穩(wěn)定期（2005—2016年）。2005—2008年年度發(fā)文量維持在400篇以上，從2009年開始年度發(fā)文量穩(wěn)定在550篇以上，峰值出現(xiàn)在2011年，達655篇。2016年論文數(shù)量明顯偏低，原因在于論文從發(fā)表到被數(shù)據(jù)庫收錄存在時間上的滯后性。

3.2作者分析

筆者選取每一年發(fā)表論文最多的前50位作者，構(gòu)建作者合作圖譜（見圖1）。圖譜顯示：節(jié)點年輪較大、處于合作網(wǎng)絡(luò)中心位置的有賴小平（188篇）、陳蔚文（139篇）、梅全喜（115篇）、王寧生（113篇）、林勵（91篇）、宓穗卿（90篇）、蘇子仁（81篇）、祝晨蔯（77篇）、徐志偉（69篇）、魏剛（65篇）等，表明這些作者是學(xué)校的核心作者。

筆者通過Burst指標，即“突現(xiàn)值”指標尋找在某個時間段發(fā)文量有顯著變化的作者，共檢測到發(fā)文量有突現(xiàn)性變化的作者132位，8分以上作者23位。部分作者的論文高產(chǎn)期出現(xiàn)較早，如賴世隆、徐鴻華、熊曼琪、陳東風(fēng)、王建華、趙鐘祥、嚴燦、蘇子仁、祝晨蔯、黃松、杜少輝等。部分作者正處于論文高產(chǎn)期，如梅全喜、梁德、江曉兵、詹若挺、張順聰、符文彬、楊志東、姚珍松、盧傳堅、涂星等，數(shù)據(jù)表明他們正處于科研活躍期。

劉菊紅：廣州中醫(yī)藥大學(xué)CSCD論文可視化研究*

3.3機構(gòu)分析

筆者選取各年度出現(xiàn)頻次最高的前100家機構(gòu)，構(gòu)建機構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)圖譜，并對圖譜進行聚類運算，得到聚類圖（見圖2）。從圖2可知，Modurility（M）值為0.45，Q值為0.449，Silhouette（S）值為0.8，圖譜質(zhì)量較好。Modurility（M）為網(wǎng)絡(luò)模塊化評價指標，其數(shù)值越大，表明網(wǎng)絡(luò)得到聚類越好。Q值的取值區(qū)間為[0，1]，當Q>0.3時得到的網(wǎng)絡(luò)社團結(jié)構(gòu)是顯著的。S值用來衡量網(wǎng)絡(luò)同質(zhì)性的指標，當S>0.5時表示聚類結(jié)果是合理的，越接近1，同質(zhì)性越高[7]。

與廣州中醫(yī)藥大學(xué)合作次數(shù)最多的前10家單位分別是廣東省中醫(yī)院、中山大學(xué)、南方醫(yī)科大學(xué)、廣東藥學(xué)院、暨南大學(xué)、廣州醫(yī)學(xué)院、廣州軍區(qū)廣州總醫(yī)院、中國中醫(yī)科學(xué)院、華南師范大學(xué)、廣東省第二中醫(yī)院。除中國中醫(yī)科學(xué)院外，其余9家單位均在廣州地區(qū)。廣東省外的合作機構(gòu)主要有河南中醫(yī)藥大學(xué)、廣西中醫(yī)藥大學(xué)、北京中醫(yī)藥大學(xué)、南京中醫(yī)藥大學(xué)、華中科技大學(xué)、湖南中醫(yī)藥大學(xué)、中國科學(xué)院、上海中醫(yī)藥大學(xué)、江西中醫(yī)藥大學(xué)等，以中醫(yī)藥類院校為主。

3.4研究熱點分析

共詞分析可反映目標領(lǐng)域的研究熱點。筆者選取各年度出現(xiàn)頻次最高的前50個關(guān)鍵詞，構(gòu)建關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜，圖譜中共含有595個節(jié)點、714條連線（見圖3）。從圖3可以看出，出現(xiàn)頻率較高的關(guān)鍵詞有高效液相色譜、大鼠、含量測定、指紋圖譜、中藥、電針、針刺、中醫(yī)藥療法、細胞凋亡、化學(xué)成分、治療、動物模型、隨機對照試驗、糖尿病、骨質(zhì)疏松、meta分析、中醫(yī)藥、小鼠、骨髓間充質(zhì)干細胞、揮發(fā)油、系統(tǒng)評價、凋亡、質(zhì)量標準、提取工藝、針灸等。

筆者對關(guān)鍵詞進行聚類分析，共得到14個較大規(guī)模的聚類（見表1），通過Silhouette指標可以判斷其聚類結(jié)果比較理想。14個聚類主題可以分為六大領(lǐng)域：①中藥研究：含量測定（聚類0）、成分檢測（聚類3）、提取工藝（聚類13）。②中醫(yī)療法：針刺療法（聚類1）、四君子湯（聚類5）、胰島素抵抗（聚類8）、骨關(guān)節(jié)炎（聚類12）。③實驗設(shè)計：動物模型（聚類4）、隨機對照試驗（聚類11）。④藥理研究：細胞凋亡（聚類2）、骨髓間充質(zhì)干細胞（聚類7）。⑤檢查手段：免疫組織化學(xué)（聚類10）、超聲檢查（聚類6）。⑥醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)挖掘（聚類9）。

4結(jié)語

本研究采用Citespace對廣州中醫(yī)藥大學(xué)的高質(zhì)量研究論文進行了可視化分析，創(chuàng)建了作者、機構(gòu)、關(guān)鍵詞可視化圖譜，揭示了廣州中醫(yī)藥大學(xué)的核心作者、主要合作機構(gòu)及研究熱點。廣州中醫(yī)藥大學(xué)擁有一批產(chǎn)量較高的核心作者和正處于科研活躍期的科研人員，合作單位主要以省內(nèi)機構(gòu)以及我國中醫(yī)藥類院校為主，研究熱點主要有中藥的含量測定、成分檢測、提取工藝，中醫(yī)針刺療法，中藥藥理研究，隨機對照實驗設(shè)計，醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘等。以Web of Science平臺的CSCD數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)來源開展可視化分析的研究相對較少，筆者在這方面進行了初步嘗試。但因本研究是對機構(gòu)成果進行可視化分析，引文非常分散，形成的共引圖譜也過于分散，因此本研究未納入文獻共引圖譜，不足之處在于數(shù)據(jù)加工的規(guī)范化程度不及Web of Science平臺上其他的英文數(shù)據(jù)庫，需要手工完成大量的數(shù)據(jù)清洗工作。

參考文獻：

[1]國家“雙一流”名單正式公布，廣東5高校18學(xué)科入選！[EB/OL].[2017-10-30].http：//gspdx.gdedu.gov.cn/publicfiles/business/htmlfiles/gspdx/gzzx/201710/513325.html.

[2]陳悅.引文空間分析原理與應(yīng)用[M].北京：科學(xué)出版社，2014：52.

[3]Chen C.CiteSpace II：Detecting and visualizing emerging trends and transient patterns in scientific literature[J].Journal of the China Society for Scientific & Technical Information，2006（3）：359-377.

[4]胡佳卉，孟慶剛.基于CiteSpace的中藥治療2型糖尿病知識圖譜分析[J].中華中醫(yī)藥雜志，2017（9）：4102-4106.

[5]李曌嬙，秦義，田元祥，等.針灸治療腰椎間盤突出癥的CiteSpace知識圖譜可視化分析[J].中國針灸，2017（5）：545-548.

[6]秦義，田元祥.基于CiteSpace的氣虛證證候診斷標準知識圖譜可視化分析[J].中醫(yī)雜志，2015（18）：1588-1592.

[7]李杰，陳超美.科技文本挖掘及可視化[M].北京：首都經(jīng)貿(mào)大學(xué)出版社，2015：106-107，150.

（編校：周雪芹）