司威 孫曉玲 陳海紅





摘 要:自新型冠狀病毒疫情暴發(fā)以來,疫情傳播迅速,傳染性強,感染范圍廣,嚴(yán)重威脅著人類的生命健康,疫情防控形勢嚴(yán)峻,全國各地高度重視疫情防控,有效遏制了病毒的蔓延。本文從CNKI中國知網(wǎng)檢索與新型冠狀病毒疫情防控有關(guān)的期刊文獻,時間跨度限定為2019年12月1日至2021年7月31日,檢索到中文文獻3389篇,并以此作為數(shù)據(jù)源,利用可視化圖譜分析軟件CiteSpace從關(guān)鍵詞、作者、合作機構(gòu)等多個角度進行聚類分析并繪制可視化圖譜,得出“疫情防控”“應(yīng)急管理”“突發(fā)公共衛(wèi)生事件”等研究熱點,隨著疫情的發(fā)展,研究熱點向“護理管理”“線上教學(xué)”等方向進行擴展;在作者合作上還沒有形成大型合作團體,主要以分散的形式存在;在研究機構(gòu)上跨地域合作并未形成。在后疫情時期,疫情防控正由應(yīng)急狀態(tài)向常態(tài)化精準(zhǔn)防控進行轉(zhuǎn)變。
關(guān)鍵詞:新型冠狀病毒;疫情防控;知識圖譜;CiteSpace
中圖分類號:R222.18 ?文獻標(biāo)識碼:A ?文章編號:1673-260X(2021)12-0054-04
2019年末武漢爆發(fā)了新型冠狀病毒性肺炎[1](Corona Virus Disease 2019,COVID-19),突如其來的疫情嚴(yán)重影響了人們的工作和生活,以習(xí)近平同志為核心的黨中央高度重視,始終堅持人民至上、生命至上的原則,在全國范圍內(nèi)統(tǒng)一指揮,全面部署,形成了立體防控的戰(zhàn)略布局,取得了抗擊疫情的階段性勝利。但疫情還遠(yuǎn)沒有結(jié)束,境外的輸入病例的變異毒株的出現(xiàn),不斷考驗著我國的疫情防控措施,全國總體防控策略調(diào)整為“外防輸入、內(nèi)防反彈”,疫情防控工作由應(yīng)急管理向常態(tài)化精準(zhǔn)防控轉(zhuǎn)變。
在疫情發(fā)展過程中,為更好地應(yīng)對疫情做好防控工作,國務(wù)院應(yīng)對新型冠狀病毒性肺炎疫情聯(lián)防聯(lián)控機制綜合組制定了新型冠狀病毒性肺炎防控方案[2],同時眾多機構(gòu)和研究者也從防控措施、防控策略、人工智能、線上教學(xué)等多個角度對疫情防控過程中的重點問題進行研究和總結(jié)。本研究通過使用結(jié)合數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、文獻學(xué)為一體的文獻計量學(xué)方法,對CNKI中國知網(wǎng)中獲取的大量文獻進行定量分析生成一系列可視化圖譜,除了數(shù)據(jù)顯示直觀外更重要的是發(fā)現(xiàn)在疫情防控過程中當(dāng)前研究熱點和未來發(fā)展趨勢,為后疫情時期的疫情防控指明方向。
1 數(shù)據(jù)來源與研究方法
1.1 數(shù)據(jù)來源
數(shù)據(jù)是從CNKI中國知網(wǎng)上檢索與新型冠狀病毒疫情防控相關(guān)的文獻,檢索時間限定為2019年12月1日至2021年7月31日,檢索時使用“新型冠狀病毒”“新冠肺炎”和“疫情防控”等作為主題詞,文獻來源限定為期刊,共檢索到中文文獻8215篇,為確保數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性和相關(guān)性,經(jīng)過人工篩選,剔除與研究主題無關(guān)、信息不全面、重復(fù)的文獻以及領(lǐng)導(dǎo)人講話、會議、新聞、通知、評論員文章等無效文獻,處理后共得到有效文獻3389篇。
1.2 研究工具
本研究選取CiteSpace 5.8.R2作為研究工具對文獻進行可視化研究。CiteSpace[3]是一款運行在JAVA環(huán)境下由陳超美博士及其團隊開發(fā)的應(yīng)用于文獻計量學(xué)中的知識圖譜工具,能夠呈現(xiàn)某個研究領(lǐng)域中科學(xué)發(fā)展的新趨勢和新動態(tài),并以可視化的形式繪制出合作網(wǎng)絡(luò)、共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)、文獻共被引以及文獻耦合等多方面的圖譜。
1.3 研究方法
將從CNKI中國知網(wǎng)檢索到的期刊文獻以Refworks格式導(dǎo)出,按照download_xx.txt格式命名并以此作為數(shù)據(jù)源,將文件導(dǎo)入到CiteSpace軟件中進行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換,格式轉(zhuǎn)換完成后進行可視化分析。
在CiteSpace軟件中新建項目,設(shè)置時間跨度為2019年到2021年,時間切片設(shè)置為一年,節(jié)點類型選取作者、研究機構(gòu)以及關(guān)鍵詞分別繪制可視化圖譜。在生成的可視化圖譜中觀察節(jié)點的數(shù)量、大小、節(jié)點間連線數(shù)量、模塊大小、聚類模塊值(Modularity Q)和聚類平均輪廓值(Mean Silhouette)等指標(biāo)參數(shù),分析本領(lǐng)域當(dāng)前研究的熱點問題,以及預(yù)測未來的趨勢。
2 結(jié)果分析
2.1 發(fā)文量分布情況
發(fā)文數(shù)量的多少代表著研究機構(gòu)和研究者對該領(lǐng)域關(guān)注度的大小。2019年12月至2021年7月從CNKI中國知網(wǎng)檢索的與新型冠狀病毒疫情防控有關(guān)文獻按月統(tǒng)計的發(fā)文量如圖1所示。從圖中可以看出,在新型冠狀病毒爆發(fā)的首月雖未出現(xiàn)疫情防控相關(guān)文獻,但從次月開始連續(xù)3個月發(fā)文量呈現(xiàn)爆發(fā)式增長,表明疫情發(fā)生后,疫情防控方面的問題迅速成為研究熱點,各研究機構(gòu)和學(xué)者紛紛投入相關(guān)方面的研究,為我國各單位、各行業(yè)疫情防控工作提供了科學(xué)有效的指導(dǎo),有效遏制了新型冠狀病毒的蔓延。自2020年5月后發(fā)文量逐漸減少,表明我國在抗擊疫情過程中取得了階段性勝利,相關(guān)的防控措施和防控策略等相繼完善,在后疫情時期,疫情防控由應(yīng)急狀態(tài)向著常態(tài)化精準(zhǔn)防控轉(zhuǎn)變。
2.2 文獻發(fā)表作者合作分析
在CiteSpace可視化軟件中選取節(jié)點類型為“Author”,得出新型冠狀病毒疫情防控文獻作者合作網(wǎng)絡(luò)分析圖譜,如圖2所示,該圖譜密度為0.0193,圖譜密度較低,表明作者較多但相對比較分散,從節(jié)點間連線來看,節(jié)點間連線較少,表明作者間合作并不緊密,合作關(guān)系主要是張英澤、楊麗、張明與其他作者間的合作。
2.3 研究機構(gòu)合作分析
在CiteSpace可視化軟件中選取節(jié)點類型為“Institution”,得出新型冠狀病毒疫情防控文獻發(fā)文作者合作機構(gòu)網(wǎng)絡(luò)圖譜,如圖3所示,通過該圖譜發(fā)現(xiàn)發(fā)文機構(gòu)主要是以大學(xué)和其附屬醫(yī)院為主,尤其是疫情發(fā)生地區(qū)(武漢)和科技發(fā)達(dá)地區(qū)(北京、上海等)的綜合性醫(yī)院,發(fā)文量較多的是華中科技大學(xué)同濟醫(yī)學(xué)院、北京大學(xué)第三醫(yī)院、武漢大學(xué)中南醫(yī)院、武漢大學(xué)社會學(xué)院等,研究機構(gòu)比較分散,并未形成大型合作團體,合作僅局限于本地,地域間合作比較少見。
2.4 文獻關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析
關(guān)鍵詞是對一篇文獻的核心概括,分析國內(nèi)疫情防控過程中出現(xiàn)的高頻率和高中介中心性關(guān)鍵詞,能夠窺探文獻的主題,進而發(fā)現(xiàn)該領(lǐng)域當(dāng)前的研究熱點和趨勢。
2.4.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析
在CiteSpace可視化軟件中選取節(jié)點類型為“Keyword”,由于文獻中關(guān)鍵詞相對比較集中,可視化圖譜重疊嚴(yán)重,可讀性差,為了使圖譜中的節(jié)點和連線呈現(xiàn)得更加清晰對生成的圖譜使用Pathfinder算法和Pruning sliced networks策略進行了剪枝處理[4],得出關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜,如圖4所示。圖譜中節(jié)點數(shù)量為451,節(jié)點連線數(shù)為624,網(wǎng)絡(luò)密度為0.0061。圖譜中節(jié)點的大小代表該關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次,節(jié)點越大表明該關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次越高,與當(dāng)前研究領(lǐng)域的相關(guān)性越強。根據(jù)圖譜顯示,除了疫情防控、新型冠狀病毒性肺炎、新冠肺炎等關(guān)鍵詞外,突發(fā)公共衛(wèi)生事件、應(yīng)急管理、感染防控等均屬于高頻詞匯,除此之外隨著疫情的發(fā)展和后疫情時期的到來,護理管理、線上教學(xué)等其他熱點逐漸衍生出來成為重要關(guān)注點。
在關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜中,為更清晰地顯示熱點詞匯,剔除了與新型冠狀病毒表述同義的名詞,得到10個高頻次高中介中心性關(guān)鍵詞匯,如表1所示。高頻次關(guān)鍵詞代表了一定時期內(nèi)本領(lǐng)域的研究熱點和發(fā)展趨勢[5];當(dāng)圖譜中中介中心性值大于0.1時,表明該關(guān)鍵詞在本網(wǎng)絡(luò)中影響較大[6],其中疫情防控、醫(yī)療機構(gòu)、應(yīng)急管理等關(guān)鍵詞均具有較高的中介中心性。
2.4.2 關(guān)鍵詞聚類分析
聚類分析按照數(shù)據(jù)特征進行分類,能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間潛在的依賴關(guān)系,本研究運用LLR聚類算法對關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜進行聚類分析,共得到25個聚類,聚類模塊值(Q值)和聚類平均輪廓值(S值)分別為0.7585和0.886,其中Q>0.3表示聚類結(jié)果顯著,S>0.5表示聚類合理,因此本圖譜聚類后完全符合上述標(biāo)準(zhǔn),聚類效果較好。選取其中范圍最大的10個聚類進行分析總結(jié),根據(jù)研究的領(lǐng)域和熱點進行歸類:
#0、#3、#8大數(shù)據(jù)以及人工智能在疫情防控中的應(yīng)用,自新型冠狀病毒爆發(fā)以來,借助大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù),構(gòu)建了各類數(shù)字化平臺[7],通過聯(lián)防聯(lián)控、網(wǎng)格化管理等方式,在疫情溯源與監(jiān)控、物資調(diào)度等方面為疫情防控提供了強有力的數(shù)據(jù)支持。
#1國家和黨中央對疫情防控的高度重視,各地各部門高度配合,全國人民眾志成城,形成了偉大的抗疫精神,彰顯了中國特色社會主義制度的優(yōu)越性。
#2、#7、#9各行各業(yè)依據(jù)自己的行業(yè)特點,結(jié)合國家對于疫情防控的要求,制定有針對性的疫情防控措施和策略,構(gòu)建了科學(xué)、精準(zhǔn)、有效的防控機制;
#4為阻斷疫情向?qū)W校蔓延,根據(jù)疫情防控要求,疫情期間“停課不停學(xué)”,各大中小學(xué)突破傳統(tǒng)教學(xué)模式通過各種網(wǎng)絡(luò)平臺開展在線教育,促進了優(yōu)質(zhì)教學(xué)資源的共享,推動了教學(xué)模式的創(chuàng)新和改革;
#5新型冠狀病毒是突發(fā)性公共衛(wèi)生事件,在疫情防控救治中,形成中西醫(yī)結(jié)合[8]、優(yōu)勢互補的救治方案,對新型冠狀病毒的預(yù)防和診療起到了良好的效果;
#6面對突如其來的疫情,公眾可能會出現(xiàn)焦慮、恐懼、抱怨等情況,在常態(tài)化疫情防控下,對各類人員尤其是重點人群(如一線醫(yī)務(wù)工作者、患者等)進行有針對性地心理健康方面的干預(yù)和疏導(dǎo)。
關(guān)鍵詞聚類明細(xì)表如表2所示。
3 總結(jié)及期望
本文采用文獻計量學(xué)方法,使用CiteSpace可視化軟件對與新型冠狀病毒疫情防控有關(guān)的中文文獻進行分析,以可視化圖譜的形式,繪制了作者合作網(wǎng)絡(luò)、研究機構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)、關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)三個方面的圖譜,通過對圖譜進行分析,得出結(jié)論。
新型冠狀病毒疫情是突發(fā)公共衛(wèi)生事件,在疫情出現(xiàn)早期疫情防控有關(guān)文獻出現(xiàn)了暴發(fā)式增長,為做好各行業(yè)疫情防控提供了科學(xué)的指導(dǎo)意見和規(guī)范,在疫情相對穩(wěn)定后相關(guān)文獻逐漸減少并趨于穩(wěn)定。作者間尚未形成相對穩(wěn)定的合作團體,各研究機構(gòu)間跨地域合作較少。我國雖然取得了抗擊疫情的階段性勝利,但疫情尚未結(jié)束在后疫情時期更應(yīng)加強疫情防控管理,在此希望各研究機構(gòu)和學(xué)者間加強合作,提高科研水平,為打贏疫情防控阻擊戰(zhàn)提供科學(xué)的指導(dǎo)和技術(shù)支撐。
疫情防控研究的內(nèi)容和涉及的領(lǐng)域眾多,除了防控措施、防控策略、應(yīng)急管理等研究外,還向著大數(shù)據(jù)人工智能、線上教學(xué)、心理健康等方向進行擴展研究,為后疫情時期實現(xiàn)精準(zhǔn)防控和企業(yè)復(fù)產(chǎn)復(fù)工以及大中小學(xué)及幼兒園復(fù)課的有序推進提供了常態(tài)化的疫情防控保障。
本文僅針對CNKI中國知網(wǎng)的文獻數(shù)據(jù)對我國的疫情防控做了初步分析,發(fā)現(xiàn)了當(dāng)前我國疫情防控過程中的熱點和研究趨勢。但新型冠狀病毒疫情已經(jīng)在全球范圍內(nèi)蔓延,本文并未對外文數(shù)據(jù)庫進行檢索,對國外的疫情防控沒有進行研究分析,在后續(xù)的研究過程中將進一步補充完善。
參考文獻:
〔1〕World Health Organization.WHO Director-General’s remarks at the media briefing on 2019-nCoV on 11 February 2020 [EB/OL]. https://www.who.int/dg/speeches/detail/director-generals-remarks-at-the-media-briefing-on-2019-novel-coronavirus-8-february-2020,2020-02-18.
〔2〕國家衛(wèi)生健康委員會辦公廳.新型冠狀病毒性肺炎防控方案(第八版).(2021-5-14).http://www.nhc.gov.cn/xcs/zhengcwj/202105/6f1e8ec6 c4a540d99fafef52fc86d0f8/files/4a860a7e85d14d5 5a22fbab0bbe77cd9.pdf.
〔3〕Chen Y, Chen CM, Liu ZY, etal. Methodological functions of CiteSpace knowledge mapping Science of science research,2015,33(02):242-253.
〔4〕Chen Chaomei, Morris Steven. Visualizing evolving networks: Minimum spanning trees versus Pathfinder networks. Proceedings of IEEE Symposium on Information Visualization 2003, IEEE Computer Society Press,2003:67-74.
〔5〕令娟,樊玉清,胡蘭文,等.基于CiteSpace及VOSviewer的2019新型冠狀病毒研究熱點的可視化分析[J].中華醫(yī)院感染學(xué)雜志,2020,30(10):1468-1474.
〔6〕李杰.CiteSpace中文指南[EB/OL].http://blog.sciencenet.cn/blog-554179-1066981.html,2017 -07-18.
〔7〕李德仁,邵振峰,于文博,等.基于時空位置大數(shù)據(jù)的公共疫情防控服務(wù)讓城市更智慧[J].武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版),2020,45(04):475-487.
〔8〕鮑丙豪,王彬,王繼升,等.基于CiteSpace軟件的中醫(yī)治療新冠肺炎等疫病研究狀況及趨勢的可視化分析[J].世界科學(xué)技術(shù)-中醫(yī)藥現(xiàn)代化,2020, 22(03):589-596.