網絡疑病癥的文獻計量學分析

王巖，李春玉，劉佳斌，王秀芳

延邊大學護理學院，吉林 延吉 133002

網絡疑病癥(cyberchondria，CYB)一般被定義為:出于對健康的焦慮或困擾，個體在網絡中反復或過度檢索與健康有關的信息，這種困擾或焦慮的癥狀由此得到加強[1-2]。隨著人們對自身健康關注度的增高和網絡信息平臺的發展，尤其是新型冠狀病毒肺炎(COVID-19)疫情的突發，加速了網絡疑病癥的發生[3]。網絡疑病癥給個體帶來軀體和精神的多重折磨，嚴重影響其生活質量，逐漸引起了國內外學者的重視。本研究利用文獻計量學方法旨在清晰、直觀、多方位管窺國內外網絡疑病癥研究現狀、熱點與前沿，為未來相關研究提供借鑒。

1 資料與方法

1.1 資料來源 本研究以Web of Science和中國知網為數據庫資料來源，檢索自建庫至2020年8月30日內的所有網絡疑病癥相關文獻。檢索式分別為cyberchondria or Internet hypochondria or Network hypochondria；網絡疑病癥or網絡疑病。檢索語言為英文或中文。納入文獻共計102篇，其中英文95篇，中文7篇。

1.2 研究方法 本研究采用的工具是陳超美博士2004年開發的CiteSpace信息可視化軟件，使用的版本為CiteSpace5.6.R5。該軟件是在科學計量學和數據可視化背景下逐漸發展起來的，通過可視化的手段呈現科學知識的規律、結構和分布情況，分析科學分析中蘊含的潛在知識[4]。

2 結果

2.1 發文年度變化 如圖1所示，國外網絡疑病癥研究數量總體呈現穩步增長趨勢。發文趨勢大致可分為兩大階段。第一階段(2003—2011年)發文量少且處于較為穩定的狀態。第二階段(2012—2020年)發文量總體呈增長趨勢，其中前段(2012—2016年)處于穩定上升階段，2017年和2018年雖有小幅度回落，但之后的1年內，發文量迅速增加。而國內對網絡疑病癥的研究起步較晚，2013年至今平均每年發文0.39篇，發表量處于欠發展階段。2020年開始突破0和1的發文量，呈增長趨勢。

圖1 2003—2020年國內外網絡疑病癥相關研究發文情況

2.2 發文國家分布 網絡疑病癥發文量排名前5位的國家共發文70篇，約占總發文量的69%。其中美國以24篇文獻居于首位，其研究數量約占總發文量的24%，其次為澳大利亞、英國和德國，分別為16篇、14篇、9篇。中國發文7篇，在網絡疑病癥相關研究發文量國家中排第5位，文獻數量占總發文量的近7%，見圖2。

圖2 網絡疑病癥發文量前5位國家

2.3 發文機構分布 選擇“Insititution”作為節點，不使用裁剪算法進行機構的合作網絡分析顯示，圖譜中形成121個節點、118條連線，網絡密度為0.0163。在機構的合作網絡中，節點的大小反映的是作者、國家、地區或者機構的發文量[4]，節點的冷色調表示研究年限較早，色調越暖代表研究越新，連線的顏色代表機構間首次合作的時間。發文量前5位的發文機構均屬國外，依次分別為：Univ Sydney(澳大利亞悉尼大學，12篇)、Baylor Univ(美國貝勒大學，9篇)、Nepean Hosp(加拿大Nepean醫院，6篇)、Univ Technol Sydney(澳大利亞悉尼科技大學，4篇)和Florida State Univ(美國佛羅里達州立大學，4篇)。以上排名前5位的機構發文總量為35篇，占總發文量的34%，因此從國際角度看，網絡疑病癥發文機構較多且較集中。此外，通過圖3可以了解到，總體來看部分發文機構間缺乏合作，國外過半的發文機構間存在合作關系，且這種關系近年來逐漸增多且更為緊密。而在機構的合作網絡中，我國的研究機構僅有兩個，分別為：河南工業大學和北京林業大學人文社會科學學院心理學系，其他諸如中南大學湘雅公共衛生學院[5]、內蒙古師范大學心理學院[6]等機構未顯示于合作網絡中，原因可能是其共現強度不夠。總之，與國外機構相比，我國網絡疑病癥的研究機構數量少且分散，機構間缺乏合作。

圖3 網絡疑病癥發文機構合作情況

2.4 文獻共被引情況 共被引屬于動態結構模型，能夠反映研究對象變化和發展的動態與趨勢。文獻共被引分析能夠在大量被引參考文獻中定位研究領域核心經典文獻，即重要的知識基礎，并對文獻間的關聯性和發展脈絡進行挖掘與分析。按文獻共被引頻次排序，網絡疑病癥高共被引列于前10位的文獻見表1[7-16]。其中包括：1篇綜述[7]、2篇縱向研究[13-14]、3篇橫斷面調查[9，11-12]研究以及4篇有關網絡疑病癥量表的開發、檢驗[8，10，15-16]文獻。有50%的論文發表于《Journal of Anxiety disorders》期刊上，該雜志由愛思唯爾(Elsevier)集團出版管理，出版國家為英國，該刊CiteScore值為6.9，2019年的影響因子為3.079。

表1 共被引頻次排名前10位的文獻

2.5 關鍵詞聚類情況 CiteSpace軟件通過算法將關系緊密的關鍵詞進行聚類，并給關鍵詞賦值，同聚類中最大值的關鍵詞即為聚類標簽。在聚類分析圖譜中，節點的大小代表文獻的總被引次數。CiteSpace使用中介中心性來測量節點在網絡中的重要程度，且以紫色圈對此類文獻做重點標注[4]。本研究的聚類分析未使用裁剪算法，圖譜中的時間切片為1，節點數為251，連線數是990，網絡密度為0.031 6，Modularity值為0.605 4，即Q值>0.3，結果顯示聚類結構顯著。通過關鍵詞聚類得到8個聚類，見圖4。經后臺數據查詢可知在8大聚類中，文獻被引頻次最多的節點為“人為因素(#5 human factors)”聚類中的“網絡疑病癥(cyberchondria)”關鍵詞節點。該節點下引用頻次最高的文獻是WHITE等[13]在2009年發表的論文，引用次數達160次。引用次數次之的是“健康教育(#0 health education)”聚類中的“健康焦慮(health anxiety)”關鍵詞節點。該節點下引用頻次最高的文獻是STARCEVIC等[7]在2013年發表的論文，引用次數為73次。“健康教育(#0 health education)”聚類中的關鍵詞節點數量最多且引用關系最緊密，在2013年該聚類出現了關鍵性文獻，聚類下的成果出現大幅增長趨勢。“網絡信息(#6 online information)”聚類是出現最早的聚類，之后其關注度和熱度開始下降。此外，“功能不足(#4 functional impairment)”聚類中出現了高中介中心性的節點，其關鍵詞為“信息(information)”，該節點下NORR等[12]發表于2015年的文章引用頻次最高(39次)。說明“信息(information)”關鍵詞節點下的文章在網絡疑病癥的研究領域屬于標志性文獻，這也在一定程度上表明該論文的重要地位。目前的研究熱點集中于：“健康教育(#0 health education)”、“疑病癥(#1 hypochondria)”、“網絡檢索(#2 googling)”、“實踐(#3 practice)”與“功能不足(#4 functional impairment)”5個聚類，見圖4。

圖4 網絡疑病癥文獻聚類分析時間線圖譜

3 討論

3.1 研究數量與分布狀況 國外網絡疑病癥研究數量雖然不多但總體呈增長趨勢，近年來上升幅度較大。與國外研究相比，我國相關研究起步晚且發展緩慢，前期的發文量基本穩定，在2020年開始有所突破。這一現狀說明，國內外學者逐漸認識到對網絡疑病癥這一日益增加的公共健康負擔進行研究的重要意義。尤其是互聯網的濫用、在線健康檢索(Online health research，OHR)[17]的過度、頻繁發生和其潛在負面影響的出現等[18-19]促使國內外學者對網絡疑病癥研究的重視程度不斷提高。從國際角度來說，各個國家文獻數量分布不均衡，經濟發展水平較高的國家其網絡疑病癥研究數量普遍偏多。以美國為首的西方國家網絡疑病癥研究數量較多，可能是因為該地區的經濟水平較為發達，互聯網的普及性強，研究者較早重視該領域有關。目前我國處于“互聯網+”時代[20]，“5G引領”的跨越式發展[21]一定程度上提高了對網絡相關研究的關注度，促使國內學者越發重視互聯網帶來的負面影響。從機構角度看，相比我國研究機構，西方國家間機構的合作逐漸增多且更為緊密。因此在未來的研究中，有必要加強我國各地區機構和學科間合作，充分整合、利用醫院與高校等的科研資源，縮小與國外研究機構的差距。

3.2 文獻共被引分析 網絡疑病癥高共被引列于首位的文獻從網絡疑病癥的概念、特征、其與健康焦慮和疑病癥等概念的聯系、應對策略、治療方法等角度展開綜述[7]。2篇縱向研究分別：通過對個體如何在線搜索醫療信息進行了大規模、縱向、基于日志的研究，發現網絡搜索引擎有可能加劇醫療問題[13]；在5 322位的受訪者中進行的4次縱向調查發現健康焦慮與在線健康檢索(online health research，OHR)之間相互作用的關系[14]。3個橫斷面調查通過研究健康焦慮、在線健康檢索、無法忍受不確定性(intolerance of uncertainty，IU)、焦慮敏感性變量間的關系，發現：在線健康檢索可能加劇健康焦慮的程度[9]；無法忍受不確定性對在線健康檢索與健康焦慮間具有調節作用[11]；無法忍受不確定性、焦慮敏感性在網絡疑病癥發展中的潛在重要性[12]。關于量表的開發、檢驗的4項研究：CSS是MCELROY等[8]在2014年開發的首個測量網絡疑病癥的量表，包括33個項目；FERGUS等[10]將CSS量表應用美國的社區成年人(n=539)評估了CSS的包括其因子結構、內部一致性、收斂效度和增量效度的心理測量特性；通過研究雙因素模型來擴展CSS因子結構，研究者認為CSS不信任子量表似乎不是有效測量網絡疑病癥的必需項目[15]；德國學者BARKE等[16]在2016年開發包含15個條目的簡短CSS版本(CSS-15)。

3.3 關鍵詞聚類分析“健康教育(#0 health education)”聚類中出現最早的是2006年LEWIS[22]的研究，該研究強調通過更多地關注人們的健康和生活方式的選擇來減少非專業人士成為網絡疑病癥潛在受害者的可能。“健康焦慮(health anxiety)”之所以作為聚類最大的節點，是因為健康焦慮與網絡疑病癥存在密切聯系，有學者提出健康焦慮水平的增高是網絡疑病癥的表現之一[5]，也有學者避免使用網絡疑病癥這一概念，傾向以“健康焦慮”代替“網絡疑病癥”的使用[23]。疑病癥和網絡疑病癥存在聯系，后者有時被認為是前者在21世紀的翻版[23]，這是“疑病癥(#1 hypochondria)”聚類標簽生成的原因之一。但并非所有具有網絡疑病癥行為模式的個體都必然患有疑病癥，反之亦然[23]。“功能損害(#4 functional impairment)”高中介中心性的節點下DOHERTY-TORSTRICK等[24]的研究指出：互聯網的不合理使用可能會給那些傾向于擔心自身健康的個體創造一個獨特的危險環境，使其在工作、社交和家庭三個方面受到損害，因此建議中重度健康焦慮人群應避免在線健康信息檢索。關于“人為因素(#5 human factors)”聚類，WHITE等[13]認為：除了醫療內容質量存在的潛在問題之外，網絡疑病癥更主要地基于內在問題而存在，即認知心理學研究領域的判斷偏差：①基本費率忽視—未能充分考慮事件的背景或先前概率。錯誤地將查詢結果的排序靠前的疾病(一般為嚴重疾病)理解為自身患病可能性大的診斷。②可用性偏見—最近接觸事件對受試者對概率評估的影響。有關嚴重疾病的大量索引內容可以使搜索引擎以及搜索和瀏覽內容的個體更容易認為自身患有該類疾病。“網絡信息(#6 online information)”聚類中WHITE等[13]的研究發現：醫療問題的升級可能與用戶查看的醫療內容的數量和分布，所訪問頁面中是否存在更為嚴重的疾病有關術語以及用戶是否習慣性夸大自身疾病嚴重程度或用戶是否習慣性尋求對疾病的更合理解釋有關。研究還證明了醫療問題升級后將持續存在，這種持續不斷的問題可能會長時間干擾用戶的活動[13]。

隨著網絡技術的發展與網絡用戶的增多以及網絡疑病癥患病率的上升[25-26]，臨床有必要對網絡疑病癥進行深入研究。網絡疑病癥的研究不僅順應互聯網時代的要求，也是全面實施健康中國戰略的重要體現。建議今后可結合我國國情，從網絡疑病癥量表的開發和使用、影響因素的梳理、應對策略的實施、干預效果的評價、不同人群的橫斷面調查以及開放式訪談等量性、質性研究相結合等多角度進行探索，深化對網絡疑病癥理論和實踐的研究，以指導個體正確判斷并有效利用網絡健康信息。本研究檢索數據庫有限，可能在文獻納入和分析過程中存在一定偏倚。