基于CiteSpace軟件的地鐵運營安全風險研究文獻計量分析*

苗文文 王 偉** 邵志國,2

(1.青島理工大學管理工程學院，266520，青島；2.同濟大學可持續(xù)發(fā)展與新型城鎮(zhèn)化智庫，200092，上海 ∥ 第一作者，碩士研究生)

地鐵安全事故的危害性極大[1]。2003年2月18日，韓國大邱市中央路地鐵站發(fā)生的故意縱火事件，共造成198人死亡、146人受傷和298人失蹤的嚴重后果[2]；2011年9月27日，上海軌道交通10號線因調(diào)度不當發(fā)生列車追尾事故，導(dǎo)致輕、重傷害乘客達270名之多[3]；2016年1月26日上班早高峰時段，在日本東京地鐵銀座車站通氣口處發(fā)現(xiàn)不明物質(zhì)燃燒，該事件導(dǎo)致約6.8萬人出行困難；2019年9月，香港地鐵紅磡站附近發(fā)生列車出軌事故，造成8名乘客受傷，其中5人送院診治。以上案例表明，地鐵運營過程中發(fā)生安全事故會導(dǎo)致極其嚴重的后果，不僅可能損壞大量的設(shè)施和基礎(chǔ)設(shè)備，還可能直接造成地鐵乘客的嚴重傷亡，產(chǎn)生巨大的政治、社會和經(jīng)濟影響[4]。因此，研究地鐵運營安全問題、了解當前研究現(xiàn)狀、預(yù)測未來研究趨勢，是當前地鐵運營風險研究的重要問題[5]。鑒于此，本文采用CiteSpace軟件，以中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫2010—2019年收錄的1 539篇我國城市軌道交通運營安全風險研究文獻為樣本，繪制該領(lǐng)域研究熱點知識圖譜，以可視化形式探究當前該領(lǐng)域的研究前沿與熱點，為提高城市軌道交通運營安全管理與保障水平提供理論支持。

1 數(shù)據(jù)獲取與研究方法

本文選取中國知網(wǎng)全文數(shù)據(jù)庫，采用高級檢索方式，以發(fā)表時間——2010-01-01—2019-12-01、主題——城市軌道交通運營或含地鐵運營且含安全或含風險為檢索條件，獲得相關(guān)文獻2 109篇，進一步去除相關(guān)度較低的文獻后最終得到有效文獻1 539篇。本文以此為基礎(chǔ)分析城市軌道交通運營安全風險相關(guān)文獻的整體情況。

文獻計量學[6]是指借助于文獻的主要作者、機構(gòu)、期刊、關(guān)鍵詞等特征和數(shù)據(jù)，采用理論統(tǒng)計學的方法和工具指出、評價和分析預(yù)測某一相關(guān)科學技術(shù)領(lǐng)域研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢的一門學科，可以有效判別主要作者、文獻以及它們之間相互關(guān)系。本文應(yīng)用文獻計量學和數(shù)據(jù)分析軟件CiteSpace對近10年國內(nèi)的地鐵運營安全風險研究文獻進行回顧與演進分析，得到該研究領(lǐng)域的研究熱點、發(fā)展現(xiàn)狀及其發(fā)展演化的趨勢與規(guī)律，為該學科領(lǐng)域的發(fā)展、后續(xù)相關(guān)理論研究以及實踐的應(yīng)用發(fā)展提供參考和技術(shù)借鑒[7]。

2 文獻計量分析

2.1 發(fā)文數(shù)量研究

為了解當前我國學者對地鐵運營安全風險的研究狀況，本研究對中國知網(wǎng)1995—2019年的關(guān)于地鐵運營安全風險的文獻進行統(tǒng)計，共計2 442篇，根據(jù)各年份的發(fā)文數(shù)量得到1995—2019年國內(nèi)年度文獻發(fā)表(以下簡稱“發(fā)文”)數(shù)量統(tǒng)計圖(見圖1)。

圖1 1995—2019年國內(nèi)關(guān)于地鐵運營安全風險的發(fā)文量統(tǒng)計

統(tǒng)計結(jié)果表明：我國地鐵運營安全風險研究文獻的發(fā)表數(shù)量總體呈遞增趨勢；1995—2002年，年發(fā)文數(shù)量均不高于5篇，數(shù)量極少；2003—2005年，北京、上海、廣州及天津等地的地鐵開始進入運行后，研究文獻有所增加；2006—2010年間，研究文獻數(shù)量進一步增多，但年均數(shù)量仍低于80篇；2010年后，各年度發(fā)文數(shù)量都已經(jīng)有較大幅度的增加，且發(fā)文數(shù)量呈現(xiàn)出逐年遞增的快速發(fā)展態(tài)勢。

通過對比各年度發(fā)文數(shù)量可知，2010年之前的研究文獻較少，只有333篇，不足文獻總數(shù)的15%。考慮到這批文獻時間久遠、文獻中的數(shù)據(jù)已不適用于當前研究熱點和演化趨勢的研究，故而本文選取2010—2019年的1 539篇文獻進行深入的數(shù)據(jù)分析。

2.2 核心作者分布

學術(shù)研究團隊是某一學術(shù)研究領(lǐng)域能夠深入發(fā)展的前提，核心作者則在學術(shù)研究團隊中起到支柱作用。為了解不同作者的發(fā)文情況，將來源于中國知網(wǎng)的1 539篇文獻導(dǎo)入CiteSpace軟件進行分析。節(jié)點選擇“Author”，在每個時區(qū)內(nèi)前50個被引用次數(shù)最高的作者節(jié)點中選擇出現(xiàn)次數(shù)不小于2次、共現(xiàn)次數(shù)不小于1次、相似系數(shù)不小于0.20的節(jié)點；選擇“Pruning Sliced Network”疊加“Pruning The Merged Network”算法以及“Pathfinder”算法進行網(wǎng)絡(luò)裁剪，得到作者共現(xiàn)知識圖譜(見圖2)和發(fā)文量靠前的作者發(fā)文數(shù)量統(tǒng)計表(見表1)。

圖2 2010—2019年地鐵運營安全風險類文獻發(fā)文量靠前的作者共現(xiàn)知識圖譜

表1 2010—2019年地鐵運營安全風險類文獻的作者發(fā)文數(shù)量統(tǒng)計表 單位：篇

表1列舉了發(fā)文數(shù)量靠前的12位作者，其中發(fā)文數(shù)量最多的作者為陳文彪，發(fā)文數(shù)量為5篇，另外還有許多作者發(fā)文數(shù)量都在2篇及以下，說明地鐵運營安全風險領(lǐng)域中個人研究較分散。

圖2中，節(jié)點數(shù)量代表作者數(shù)量，節(jié)點越大說明該作者發(fā)文數(shù)量越多；鏈路數(shù)量代表作者間的合作關(guān)系，鏈路越粗說明作者間合作關(guān)系越緊密。圖2中作者節(jié)點較多，但作者間連線較少，說明作者在文獻合作上缺乏交流。但是存在4個3人以上的合作關(guān)系，其中以徐田坤為中心，與王敏、蘆毅、張欣、翁勇南、任星辰及梁青槐組成的研究團體最為顯著，其對應(yīng)節(jié)點之間連線多且線條粗，說明該研究團體中作者合作交流頻繁，團體成員之間有較強的合作關(guān)系。

2.3 核心研究機構(gòu)分布

研究某學術(shù)領(lǐng)域的核心機構(gòu)有利于快速找到“科研主陣地”。設(shè)置CiteSpace參數(shù)：節(jié)點選擇“Institution”，其他參數(shù)設(shè)置不變。得到研究機構(gòu)發(fā)文數(shù)量統(tǒng)計表(見表2)和共現(xiàn)知識圖譜(見圖3)。

圖3 2010—2019年地鐵運營安全風險類文獻的研究機構(gòu)共現(xiàn)知識圖譜

表2 2010—2019年地鐵運營安全風險類文獻的研究機構(gòu)的發(fā)文數(shù)量統(tǒng)計表

由圖3可知，文獻發(fā)表數(shù)量居前9位的機構(gòu)分別是表2中的前9個機構(gòu)，這些機構(gòu)組成了中國地鐵運營安全風險研究的中堅力量。根據(jù)我國地鐵的發(fā)展歷史可發(fā)現(xiàn)，2010年運營地鐵的城市主要也是北京、廣州、天津和深圳等。這些機構(gòu)均為地鐵運營企業(yè)，這也說明地鐵在運營過程中所產(chǎn)生的突發(fā)事件及風險引起了各運營企業(yè)的重視。同時，在高校方面有北京交通大學、西南交通大學、東南大學和華中科技大學，發(fā)文較多的多為交通學院或者土木工程學院，這體現(xiàn)高校及其下屬學院能夠充分利用其專業(yè)性，密切聯(lián)系實際工程，真正解決實際問題。

3 熱點分析

關(guān)鍵詞是學術(shù)論文極為重要的組成部分，是研究者高度概括一篇文章的主旨分析得出的。通過分析、研究關(guān)鍵詞共現(xiàn)科學知識圖譜，可以快速、客觀、準確地找到某一領(lǐng)域的科學研究發(fā)展熱點。將某個研究領(lǐng)域在一定時間段內(nèi)所被提及的數(shù)量較多且其內(nèi)在聯(lián)系較強的一個專題關(guān)鍵詞看作是該領(lǐng)域研究的熱點和代表，可以充分了解該研究領(lǐng)域中目前最前沿、最重要且最具發(fā)展?jié)摿Φ牟糠帧１狙芯炕跀?shù)據(jù)分析軟件CiteSpace構(gòu)建了地鐵運營風險研究關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識圖譜，以進行更深入、系統(tǒng)的分析。在數(shù)據(jù)分析軟件CiteSpace中，節(jié)點選擇“Keyword”，共現(xiàn)次數(shù)選擇為不少于3次，其余設(shè)置不變，得到關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識圖譜(見圖4)和關(guān)鍵詞頻率排序表(見表3)。采用LLR對數(shù)似然率算法[9]進行聚類分析，同時用關(guān)鍵詞分別命名各類別。

圖4 2010—2019年地鐵運營安全風險類文獻的關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識圖譜

表3 2010—2019年地鐵運營安全風險類文獻的關(guān)鍵詞頻率排序表 單位：次

3.1 關(guān)鍵詞頻次分析

相似于核心作者分布分析所得到的作者共現(xiàn)知識圖譜，關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識圖譜中的節(jié)點、節(jié)點大小及連線，分別表示著關(guān)鍵詞、關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次以及關(guān)鍵詞之間的共現(xiàn)關(guān)系。

綜合圖4和表3可以看出，我國地鐵運營安全風險研究重點集中于PPP項目，說明對PPP項目的研究已經(jīng)不再僅限于城市軌道交通建設(shè)階段，而更加注重PPP項目全生命周期安全及風險發(fā)現(xiàn)和治理[10]。還有一個非常顯著的關(guān)鍵詞為層次分析法[11]，該關(guān)鍵詞的高頻出現(xiàn)說明了在風險研究的過程中，大量的學者都應(yīng)用層次分析法，將應(yīng)急風險研究的對象作為一個風險分析系統(tǒng)，按照定量分解、比較判斷、綜合判斷以及思維分析等方式進行有效決策。相比于一般的定量風險分析方法，該風險分析方法更加側(cè)重于定性的風險分析和判斷，從而能夠有效解決許多使用傳統(tǒng)的最優(yōu)化風險分析技術(shù)無法得到有效解決的實際風險管理問題。另外，應(yīng)急管理及對策也是值得注意的關(guān)鍵詞，說明學者多會在文中選擇一些特殊的社會背景或者環(huán)境，如發(fā)生火災(zāi)、恐怖襲擊等突發(fā)事件，分析引發(fā)風險的因素并針對其相關(guān)的風險因素給出相應(yīng)的對策和建議，使之更加具有理論和實踐意義。

3.2 關(guān)鍵詞時序分析

通過CiteSpace的時區(qū)圖，可以進一步了解我國地鐵運營安全風險研究的演化歷程，本文規(guī)定時間間隔為一年，得到地鐵運營安全風險關(guān)鍵詞時序圖譜(見表4)。

表4 2010—2019年地鐵運營安全風險類文獻的關(guān)鍵詞時序圖譜

由表4可見，地鐵運營安全風險問題研究從2010年以來一直持續(xù)不斷，由地鐵、運營安全的分別研究到風險管理，再到現(xiàn)在的地鐵運營安全，從始至終，都是研究的重點。需要格外注意的是，近年來新出現(xiàn)了PPP模式、網(wǎng)絡(luò)化，對于地鐵隧道的安全性[12]的關(guān)注也出現(xiàn)了增多，尤其是針對PPP模式下的地鐵運營安全風險研究更是重中之重。

3.3 關(guān)鍵詞聚類分析

通過對關(guān)鍵詞的聚類分析，得到關(guān)鍵詞聚類知識圖譜(見圖5)。其將關(guān)鍵詞劃分為12大類別，對聚類所含關(guān)鍵詞進行歸納整理，得到的研究熱點有全生命周期、PPP項目、突發(fā)事件及其應(yīng)急管理、安全評估及管理，說明我國地鐵運營安全風險研究的重點在于突發(fā)事件下對地鐵運營過程中安全風險的評估、應(yīng)急預(yù)測及管理；經(jīng)過10年的發(fā)展，大量PPP模式下建成的地鐵投入運營[13]，研究者更加注重在全生命周期管理[14]的各個階段進行安全風險研究，對于運營階段的研究也進一步增加。

圖5 2010—2019年地鐵運營安全風險類文獻的關(guān)鍵詞聚類知識圖譜

4 結(jié)論與建議

本文研究以中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫2010—2019年收錄的1 539篇我國地鐵運營安全風險研究文獻為樣本，利用CiteSpace軟件繪制出我國地鐵運營安全風險研究熱點的知識圖譜。通過文獻量年度分布，發(fā)現(xiàn)我國對于地鐵運營安全風險的研究正呈快速增長的態(tài)勢；通過對發(fā)文作者和機構(gòu)進行研究，發(fā)現(xiàn)我國當前的地鐵運營安全風險研究主要集中于個人和運營企業(yè)，作者、機構(gòu)分布相對分散，合作相對較少，缺乏溝通協(xié)作；通過對高頻關(guān)鍵詞進行分析，利用知識圖譜以可視化的形式找到了當前我國地鐵運營安全風險領(lǐng)域的研究前沿與熱點。結(jié)果表明：當前研究多集中于PPP模式下地鐵運營的全生命周期管理，研究過程多采用層次分析法，風險研究多針對突發(fā)事件的應(yīng)急管理。

未來對地鐵運營安全風險的研究重點也會在上述基礎(chǔ)上繼續(xù)進行，同時存在需要突破的兩個方面：一是能夠有更多樣的研究方法應(yīng)用于地鐵運營安全風險研究，尤其是更注重于定量研究的方法，以彌補層次分析法定量數(shù)據(jù)少的缺點；二是加大企業(yè)與高校之間的相互合作，使理論與實際相結(jié)合，進一步推動城市軌道交通運營安全進步，減少安全風險發(fā)生。