2019-2021年新冠肺炎研究現狀和熱點的可視化分析

栗子謙 栗子騰 張萌

摘要：目的：分析新冠肺炎的研究現狀和熱點問題，為進行下一步的研究提供參考依據。方法：檢索中國知網數據庫2019-2021年發表的有關新冠肺炎的文章，運用BICOMB-2軟件對文獻資料進行提取與統計，利用NetDraw軟件繪制社會網絡圖，并利用UCINET進行中心度分析，利用gCLUTO軟件進行聚類分析。結果：共納入9000篇文章，運用H指數法抽取總頻次大于等于30%的主題詞，共計62個。繪制新冠肺炎共詞社會網絡圖，直觀展現了新冠肺炎的關鍵詞分布，并通過中心度分析得到該領域的研究熱點為公共突發事件研究;聚類分析結果顯示了當前研究的4大主題：新冠肺炎的公共衛生事件研究、新冠肺炎對人群的影響研究、新型冠狀病毒的病毒學研究以及新型冠狀病毒肺炎的對策研究。結論 ?新冠肺炎近兩年是國際上的熱點研究對象，其研究的重點主要集中在公共突發事件研究、心理狀態研究、新冠肺炎病毒造成的影響研究以及新冠肺炎的治療方法的研究等方面。與此同時，為下一場疫情的發生提供了指導。

關鍵詞：新冠肺炎;聚類分析;社會網絡分析;可視化分析

Abstract Objective ?To analyze the research status and hot issues of COVID-19， and provide reference for further research. ?Methods ?The articles about COVID-19 published in CNKI database from 2019 to 2021 were retrieved. the literature data were extracted and counted using BICOMB-2 software. The social network diagram was drawn using NetDraw software.Centrality analysis was performed using UCINET， and gCLUTO software was used perform cluster analysis. ? Results ? The 9，000 articles were included ，and the subject words with top 30% were extracted by the H index method. It including 62 words. The social network of COVID-19 directly shows the keywords of COVID-19 ，through the central analysis and the cluster analysis， is that： COVID-19， the impact of COVID-19 on the population， novel coronavirus virology， COVID-19 countermeasures，and so on. ?Conclusion ?COVID-19 has been a hot international research subject in the past two years， with its focus on public emergencies， psychological status， the impact of COVID-19 virus and the treatment of COVID-19. At the same time， guidance was provided for the next outbreak.

[Key words] ? COVID-19;Clustering Analysis;Social Network Analysis;Visual Analysis

2019年以來爆發了新型冠狀病毒肺炎（COVID-19）疫情，迅速蔓延至全國及海外，因其傳染性強已成為國際關注的突發公共衛生事件（PHEIC）[1]。新型冠狀病毒肺炎（COVID-19），以下簡稱新冠肺炎，是一種急性呼吸道感染性疾病[2]。其病原體是一種先前未在人類中發現的新型冠狀病毒，屬于β屬的冠狀病毒，其基因特征與SARS-CoV和MERS-CoV有明顯區別。基于目前的流行病學調查，該病毒潛伏期為1～14d，多為3～7d。潛伏期有傳染性，主要通過飛沫傳播和接觸傳播，人群普遍易感[3]。新冠肺炎影響深遠，這就需要對國際上的新冠肺炎的研究現狀和熱點有準確的把握，明確未來的研究方向。本文從文獻計量學角度，采用文本挖掘、可視化分析的方法，對2019年至2021年“新冠肺炎研究”的相關文獻進行搜集與分析，揭示目前新冠肺炎的研究現狀和熱點，為進一步開展相關研究提供參考。

1材料與方法

1.1資料來源 ?數據來源于中國知網數據庫，以主題詞“新冠肺炎研究”為檢索詞，檢索2019年11月01日到2022年01月01日發表的相關文獻，檢索文獻類型為主題詞，共解鎖出9000條記錄，將全部相關文獻以XML格式導出。

1.2資料提取 ?運用書目共現系統（Bicomb-2）[4]抽取相關資料，包括發表年份、來源期刊、主題詞等。采用“主題詞”的提取方式，按出現頻次由高至低降序排列后，截取高頻主題詞，并生成詞篇矩陣和共現矩陣。

1.3聚類及社會網絡分析 ?采用NetDraw2.089對共現矩陣進行社會網絡分析，并利用UCINET6.212進行中心度分析。為進一步體現高頻詞所代表的研究熱點內容的結構，用gCLUTO1.0軟件對詞篇矩陣進行雙向聚類分析，同時對聚類結果進行可視化，生成聚類樹狀圖。

2結果

2.1新冠肺炎文獻相關分布特征 期刊來源單位中，衛生職業教育、中國危重病急救醫學、中國醫學理論學、現代商貿工業、中華醫學信息導報排名前5，其中衛生職業教育共發表84篇（1.5334%），中國危重病急救醫學共發表62篇（1.1318%），中國醫學理論學共發表47篇（0.858%），現代商貿工業共發表40篇（0.785%），中華醫學信息導報共發表36篇（0.6572%）

2.2高頻主題詞詞頻分布統計本研究納入的文獻有實質意義主題詞有9895個，采用H指數法截取高頻詞條，即按出現頻次由高到低排序，選取出現頻次大于等于20次的74個主題詞作為高頻主題詞，占總頻次的31.1636%，這些詞體現了新冠肺炎的重點和熱點（表1）。

2.3高頻主題詞社會網絡分析社會網絡圖中，每個節點代表1個高頻主題詞，節點越大，其在網絡中的地位就越重要;連線越粗，代表兩者出現次數越多[5]。本次研究“新冠肺炎”、“新冠肺炎疫情”、“新型冠狀病毒肺炎”等詞位于整個網絡的核心位置，周圍存在較為密集的連線（圖1）。

用于中心度定量描述圖1中各節點在網絡中的地位，如表2所示，“新冠肺炎”的點中心度為835，說明其處于網絡的核心地位。平均點中心度為94.819，其中“焦慮”、“疫情防控”、“心理健康”“抑郁”等13個主題詞大于平均中心度，說明這些主題詞的網絡地位比較高，為該領域的研究熱點。

2.4高頻主題詞的聚類分析 ?結合專業知識將主題詞聚為4類，繪制主題詞聚類樹狀圖（圖2），根據每類中各文獻的區分度和描述度，選取貢獻大的來源文獻作為該類的類標簽文獻，通過文獻內容進一步闡釋該研究方向的具體內容[6]。最后歸納出國內關于新冠肺炎研究熱點主要集中在以下4個方面：聚類0類：新冠肺炎的公共衛生事件。聚類1：新冠肺炎對人群與行業的影響研究。聚類2：新型冠狀病毒及臨床研究。聚類3：研究針對新型冠狀病毒的主要研究方法與研究學科。

3討論

3.1 新冠肺炎研究相關文獻分布規律的探討 ?關于新冠肺炎研究的發文量，除了2019年，每年的發文量都在3000篇以上，說明新冠肺炎是國內研究的熱點領域。排名前10的期刊占總期刊的8.15%，說明這些期刊是新冠肺炎研究中的核心且活躍的期刊。期刊來源衛生職業教育，中國危重病急救醫學，中國醫學理論學的發文量排在前3名。

3.2 新冠肺炎的研究熱點 ?根據聚類結果和社會網絡分析結果，分析得出關于新冠肺炎的文獻研究主要集中在以下4個方面：

聚類0主要研究新冠肺炎的公共衛生事件。其中以新冠疫情的研究為主。截至目前，已累計有約4.24億人感染新冠病毒，共死亡約589萬人。其中歐洲累計感染約1億7335萬人、美洲累計感染約1億4560萬人、東南亞累計感染約5521萬人、西太平洋累計感染約2143萬人、地中海累計感染約2093萬人以及非洲累計感染約830萬人。[7]與此同時，國內疫情多次反復，截至目前，共累計確診約16萬人，現有確診2萬3千人，累計死亡約6千人。[8]不僅如此，隨著新冠肺炎的大流行，病毒在持續傳播的同時，不斷發生進化和變異，形成多個變異株，使得SARS-CoV-2反復出現，并有持續進化發展的趨勢。[9]2020年10月，傳播力和毒力較強的突變株delta，首次在印度發現。僅僅一年之后，出現的超級毒株——奧密克戎（omicron）以超強的感染力迅速傳播，在南非已看到它攻城略地的蔓延態勢。隨著感染人群急劇增多，各國之前采取的防疫策略受到了前所未有的挑戰。[10]

聚類1包括新冠肺炎對人群與行業的影響研究。人群主要包括醫務人員與學生。醫護人員作為此次突發公共衛生事件應急救援的重要力量和主力軍，醫護人員不僅要面對救援現場大量新冠肺炎患者的不安與惶恐、目睹和體驗其絕望與悲痛，還要克服與新冠肺炎患者近距離接觸的恐懼與緊張，而且許多醫護人員并未有過處理類似事件的經驗和準備，很容易出現心理應激障礙。[11]有研究表明，45.0%的醫護出現不同程度的焦慮傾向，39.8%出現不同程度抑郁傾向，40.4%出現中重度應激傾向，15.2%出現重度應激傾向，由此可知，新型冠狀病毒肺炎對醫護群體的心理健康狀況造成了明顯的負面影響。[12]對于學生而言，受疫情影響，教育部要求大中小學春季延期開學，各地區高校為貫徹落實教育部“停課不停學、停課不停教”要求，充分利用信息化技術和網絡資源，開展線上教學和答疑。[13]有研究表明69.47%的大學生對COVID-19的認知程度高;焦慮情緒發生率是26.60%，其中輕度、中度和重度焦慮發生率分別是23.19%、2.71%、0.70%;抑郁情緒發生率是21.16%，其中輕度、中度、中重及重度16.98%、3.17%、1.01%。[14]多個研究表明，此次突發公共衛生事件給大學生群體帶來了一定的影響，學生對此事件產生了一定程度的回避、驚擾和警覺等心理應激反應，且影響程度中度以上的居多，因此，有必要對高校學生群體提供心理上的指導和幫助，尤其是針對篩選出來的事件影響程度較重的學生群體更要給予關注，提供心理支持。[15]此外，新冠疫情對經濟和就業形勢和產業結構等方面都產生眾多影響。[16]以A股市場上市公司企業作為研究對象，從產業規模、經營主體和區域特點等多個維度分析了中國上市公司受疫情影響后的第一季度財務數據發現主要有以下幾點：一是除農林牧漁以外，大部分企業在現金流減少、資產負債率提高和經營利潤下降等方面都比較明顯;二是新冠疫情對中小企業的影響要明顯高于大型企業;三是經濟發達地區較于經濟欠發達地區受到的影響更大，主要原因在于土地價格、產業結構和人口結構等原因。[17]

聚類2研究新型冠狀病毒及臨床研究。冠狀病毒屬于巢式病毒目（Nidovirales）、冠狀病毒科（Coronaviri-dae）、冠狀病毒屬（Coronavirus）。直徑約60～140nm，呈球形或橢圓形，并具多形性。病毒有包膜，包膜上有刺突突起，基因組為線性單股正鏈RNA，基因組全長約27～32kb，是目前已知RNA病毒中基因組最大的病毒。冠狀病毒是自然界中廣泛存在的病毒，既感染哺乳動物也感染哺乳動物以外的禽類動物。1937年冠狀病毒首先從雞身上分離出來，1965年Tyrrell等利用人胚胎氣管組織首次分離出第一株人冠狀病毒，此病毒在電子顯微鏡下可見如日冕般形狀的物體包繞病毒粒子（主要為6-8nm長的3聚體的刺突蛋白），因此被稱為冠狀病毒（coronavirus）[18]。SARS‐CoV‐2病毒是一種有包膜且不分段的單鏈RNA病毒，具有5′‐帽結構和3′‐PolyA尾，屬于冠狀病毒亞科貝塔冠狀病毒屬。針對臨床特點的研究，《新型冠狀病毒肺炎診療方案》（下稱《方案》）中提出以發熱、干咳、乏力為主要表現。部分患者以嗅覺、味覺減退或喪失等為首發癥狀，少數患者伴有鼻塞、流涕、咽痛、結膜炎、肌痛和腹瀉等癥狀。重癥患者多在發病一周后出現呼吸困難和（或）低氧血癥，嚴重者可快速進展為急性呼吸窘迫綜合征、膿毒癥休克、難以糾正的代謝性酸中毒和出凝血功能障礙及多器官功能衰竭等。極少數患者還可有中樞神經系統受累及肢端缺血性壞死等表現。值得注意的是重型、危重型患者病程中可為中低熱，甚至無明顯發熱。輕型患者可表現為低熱、輕微乏力、嗅覺及味覺障礙等，無肺炎表現。少數患者在感染新型冠狀病毒后可無明顯臨床癥狀。多數患者預后良好，少數患者病情危重，多見于老年人、有慢性基礎疾病者、晚期妊娠和圍產期女性、肥胖人群[19]。《方案》中還明確提出了癥狀分級以及治療方法。

聚類3研究針對新型冠狀病毒的主要研究方法與研究學科。在針對新冠肺炎的研究當中，研究熱度最高的是大數據、人工智能、網絡藥理學以及流行病學。研究方法主要集中在分子對接與質性分析上。本次疫情防控中， 在“大數據”科技的助力下，成了一場全民參與的科技信息戰，實現了科學防治、精準施策，“大數據”也已成為這場沒有硝煙的戰役中克敵制敵的法寶[20]。除此之外，人工智能也在輔助醫療診治、賦能社會治理、助力復工復產等方面發揮重要作用，并助力新冠疫情防控，顯著提升了抗疫效率，減少了人力成本，并降低了人員感染風險[21]。

4 結論

本研究基于文獻計量學方法，運用可視化分析手段對新冠肺炎的文獻進行全面分析，并結合具體文獻和專業知識，得出進3年國內關于新冠肺炎的研究現狀和熱點，為進一步的研究提供了理論依據。但本研究的文獻全部來自CNKI數據庫，可能造成其他研究成果的缺失，研究結果不代表這一領域研究的全貌，下一步擬擴大檢索范圍，獲得更嚴謹、更全面的新冠肺炎的研究熱點。

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