溫州醫科大學2011—2020年SCI論文知識圖譜分析

高超凡，吳強，曾為眾，孫發

溫州醫科大學 圖書館（期刊社），浙江 溫州 325035

2022年2月，國務院印發《關于深入推進世界一流大學和一流學科建設的若干意見》。新一輪“雙一流”建設的一個明顯特征是不區分一流大學建設高校和一流學科建設高校，這釋放了引導各高校在各具特色的優勢領域和方向上建設世界一流學科的明確信號[1]。高校如何立足實際情況，發揮優勢學科的特長，提升學科建設水平，成為當前的一個重要課題。

科研工作是高校學科建設的一項重要內容，而論文又是評價機構科研水平的重要指標之一[2-3]。科學引文索引（science citation index, SCI）有完整的引證檢索系統，能真實客觀地反映論文的水平，可以計量評價某個研究機構的科研績效[4]。知識圖譜通過可視化技術展示論文之間的相互關 系[5]，可直觀揭示某研究機構的動態發展態勢。為此，本研究選取溫州醫科大學（下文簡稱溫醫大）2011—2020年被Web of Science數據庫收錄的論文為研究對象，利用Bibexcel、Pajek等可視化分析工具，對其進行多角度的知識圖譜分析，從而進一步了解溫醫大科研狀況，以期為溫醫大學科建設提供參考。

1 數據來源與方法

1.1 數據來源 在Web of Science數據庫中對SCI-Expanded引文范圍進行檢索，檢索式為“地址：[（Wenzhou Medical University） or （Wenzhou Medical College）] or 機構擴展： （Wenzhou Medical University）”，文獻類型為“Article or Review”，出版年為2011—2020年，共檢索出15 111篇文章（檢索日期為2021年9月24日）。筆者將所有文獻的題錄以全記錄格式（包含參考文獻）全部下載，對數據中亂碼、缺失等問題進行適當清理，生成用于研究分析的數據合集。

1.2 研究工具 本研究所采用的分析工具為 Bibexcel、Pajek。Bibexcel是由瑞典科學家開發的一款用于數據清洗與文獻計量的軟件，對理解科學計量及知識單元共現的方法和原理很有幫助[6-7]。 Pajek是由荷蘭學者開發的專門用于處理大型數據集合的知識網絡分析軟件，具有強大的數據可視化功能[8-9]。

1.3 研究方法 從SCI論文整體概況、年代分布、學科分布、期刊分布、作者及作者合作網絡、第一作者與通信作者、機構及機構合作網絡、文獻共被引、共詞分析[10-12]等角度進行知識圖譜分析。其 中，文獻共被引是指兩篇或多篇文獻共同被后來的一篇或多篇文獻引用，共被引網絡中頻次較高的參考文獻是具有較高影響力的關鍵文獻[9，13]。共詞分析法是指以文獻中出現的高頻關鍵詞為研究對象，采用分層聚類方法揭示詞與詞之間的關系及其發展趨勢，能從更微觀的角度揭示學科主題演化規律[14-15]。

根據上述知識圖譜分析角度，在Bibexcel中將數據合集的來源字段SO、作者全名字段AF、地址字段C1、參考文獻字段CD、作者關鍵詞字段DE作為提取字段，對文獻進行統計分析，并將生成數據分別導入Pajek，形成共現知識圖譜。

2 結果與分析

2.1 研究整體概況 溫醫大于2011—2020年共發表了15 111篇SCI論文，總被引頻次為276 350次，篇均被引次數為18.29次。其中，被引次數最多的論文為2020年溫醫大檢驗醫學院（生命科學學院）的譚文杰發表在Lancet上題名為“Genomic characterisation and epidemiology of 2019 novel coronavirus∶ implications for virus origins and receptor binding”的論文，被引次數高達4 537次[16]。

溫醫大年度發文量逐年增長，且增長速率較為穩定，見圖1。考慮到引文統計數據的滯后性，總體來看，溫醫大發表的SCI論文被引頻次隨年度呈上升趨勢。

圖1 溫醫大2011—2020年SCI論文數量及被引頻次年度分布

2.2 學科分布 2011—2020年溫醫大的作者發表的SCI論文涉及25個學科。限于篇幅，表1只列舉了論文數大于500的學科。由表1可見，溫醫大發文量最大的學科是腫瘤學（Oncology），其余發文量超過1 000篇的學科還有醫學實驗研究、藥理學、細胞生物學與分子生物學，主要與臨床醫學、藥學等專業相關，這兩個專業同時也是溫醫大的優勢專業。由表1還可看出溫醫大的論文學科分布不均衡，發文量超過500篇的11個學科發文數占總發文數的78.69%，與優勢專業相比，溫醫大的其他專業發展還較為緩慢。

表1 溫醫大2011—2020年SCI論文學科分布

2.3 期刊分析 2011—2020年溫醫大的作者共在2 301種期刊上發表過SCI論文，主要集中在藥學、眼科學等醫學學科，見表2。其中2020年JCR分區為Q1、Q2的期刊共有11種，占55%；2021年中科院大類分區2區的期刊有3種，僅占15%，沒有一本期刊入圍1區。溫醫大發文量最多的期刊是PLoS One，共發文437篇，占總發文數的2.89%，但該刊2021年在中科院所屬學科中僅屬于3區。從發文量前20的期刊來看，溫醫大作者發表在普通刊物上的論文較多，發表在權威期刊上的文章數量還較少，發文期刊的質量還有待提高。

表2 溫醫大2011—2020年SCI論文來源期刊

2.4 作者及作者合作網絡分析 2011—2020年溫醫大發表SCI論文的作者共有19 129名，表3列舉了總發文量排名前10的署名作者（包含第一作者、通信作者和合作作者），表4、表5分別列舉了發文量排名前10的第一作者（排名第一的作者）與通信作者（排名最后的作者）。溫醫大發文量較高的作者主要集中在藥學院、眼視光學院、附屬第一醫院和附屬第二醫院。總發文量最多的署名作者為藥學院的李校堃，發文達289篇。作為第一作者發表論文最多的作者是眼視光學院的陳浩，發文24篇，他也是作為第一作者或通信作者發表論文合計最多的作者，發文87篇；作為通信作者發表論文最多的是附屬第二醫院的葛仁山，發文80篇。

表3 溫醫大2011—2020年SCI論文署名作者總發文量

表4 溫醫大2011—2020年SCI論文第一作者發文量

表5 溫醫大2011—2020年SCI論文通信作者發文量

對總發文量排名前20的署名作者繪制高產作者合作知識網絡圖，見圖2。其中節點代表作者，節點越大，代表該作者的論文產出量越多，在合作網絡中的地位越重要。兩個節點之間的連線代表作者合作的關聯程度，連線越粗，代表兩名作者之間的研究合作越多、研究方向更相關。從圖2可見5個聚集的合作團隊：①以李校堃為核心的藥學院團隊，其成員有肖健、梁廣等，主要研究方向為成纖維細胞生長因子的基礎研究與臨床應用。②以瞿佳為核心的眼視光團隊，其成員有呂帆、陳浩等，主要研究方向為近視的發病機制、眼科疾病及腫瘤等。③以高基民、呂建新為核心的檢驗醫學院（生命科學院）團隊，主要研究方向為腫瘤等重大疾病的免疫學診斷及治療。④以蔡露、譚毅為核心的藥學院團隊，主要研究方向為生長因子與糖尿病、心血管病的機制研究。⑤王賢親、溫從叢團隊，主要研究方向為動物模型研究與藥理學。另外，朱雪瓊與其他作者未有深度合作，故未出現在合作網絡圖中。總體來看，溫醫大高產作者的研究方向互有交叉，有開展不同程度的跨學科合作，合作網絡中的流通性較強，團隊之間的合作較為緊密。

圖2 溫醫大高產作者合作網絡知識圖譜

2.5 機構及機構合作網絡分析 2011—2020年溫醫大與10 588所國內外機構合作發表SCI論文，分別選取國內外與溫醫大合作發表論文數量排名前10的機構，同時繪制機構合作網絡圖，見表6、圖3。其中節點表示機構，節點越大，代表與該節點機構合作的其他機構越多。節點之間的連線表示兩個機構共同發表論文的數量，連線越粗，代表共同發表的論文越多。由圖3和表6可見，最大節點為溫醫大，處于合作網絡的核心。國內合作較多的機構為浙江大學、上海交通大學、中國科學院等國內雙一流高校和科研機構。溫醫大與國外機構開展了廣泛的交流合作，其中與美國機構合作尤為密切，美國路易斯維爾大學是溫醫大合作最多的國外機構。但與國內機構相比，溫醫大與國外機構合作發表的論文數量還較少，國際合作仍有較大的發展空間。

圖3 溫醫大機構合作網絡知識圖譜

表6 溫醫大國內外合作機構

2.6 文獻共被引分析 2011—2020年溫醫大發表的SCI論文共引用了403 161篇參考文獻，對其中引用次數排名前20的參考文獻進行分析，生成共被引網絡知識圖譜，節點為引文，節點越大，代表該文章被引頻次越高；節點間連線表示引文的共被引關系，連線越粗，代表兩篇文獻之間的共同被引次數越多，見圖4。溫醫大近十年來影響力較大的共引文獻最早發表在1986年，最近的是發表于2019年的文獻。共被引次數最多的是由LIVAK等于2001年發表的篇名為“Analysis of relative gene expression data using real-time quantitative PCR and the 2-ΔΔCTmethod”的論文，其主要闡述了2-ΔΔCT方法的推導、假設和應用以及兩種變體的推導和應用，為實時熒光定量PCR數據分析提供了很大的參考價值。另外EGGER M與ZHANG Q W分別在1997年、2014年發表的文獻也為共被引網絡的核心節點，對溫醫大作者具有重要影響。

圖4 溫醫大共被引網絡知識圖譜

2.7 研究熱點分析 2011—2020年溫醫大發表的SCI論文中的作者關鍵詞共有23 913個，選擇詞頻排名前50的關鍵詞，生成共詞網絡知識圖譜，見圖5。排除prognosis、inflammation等醫學實驗通用詞匯，高頻關鍵詞主要為腫瘤（hepatocellular carcinoma, gastric cancer, colorectal cancer等），藥物（pharmacokinetics, curcumin等），中風（stroke, ischemic stroke等），涉及癌癥治療、疾病診斷、藥物研究等主題，與臨床醫學、藥學等專業比較相關。圖5還反映出高頻關鍵詞之間的共現關系，可歸納溫醫大作者主要的研究熱點為以下六大方面：①腫瘤、中風等疾病的Meta分析、系統綜述；②肺癌、乳腺癌、胃癌等腫瘤的診斷、預后技術；③癌癥的轉移、擴散等風險因素的研究；④疾病的動物藥物動力學實驗以及質譜分析；⑤糖尿病、帕金森綜合征等疾病的細胞凋亡、自噬研究；⑥COVID- 19的死亡率、風險因素、患者心理等方面的研究。

圖5 溫醫大共詞網絡知識圖譜

3 總結及研究展望

溫醫大2011—2020年發表的SCI論文數量逐年增長，論文被引頻次也呈現上升趨勢。發文量主要集中在臨床醫學、藥學等優勢學科。發表在權威期刊上的論文還較少，發文期刊級別有待提高。溫醫大團隊之間的合作較為緊密，但在國際合作方面仍有較大的發展空間。癌癥治療、疾病診斷、藥物研究等主題是溫醫大作者的研究熱點。

面對“雙一流”建設的機遇與挑戰，溫醫大應把握機遇，提升學科建設水平。為此，筆者根據上述研究結果提出以下幾點建議：①推進學科高原筑峰，優化學科布局。溫醫大可以加快優勢特色學科發展，保障臨床醫學、藥學等優勢學科的發展，支持優勢學科率先成為世界一流學科。除了保證優勢學科的持續發展，溫醫大還應重視其他學科的發展，優化學科結構布局，深化學科交叉融合，加強學科間的密切結合，推動學科建設。②深化國際國內合作，加速成果產出。出臺政策激勵校內外合作，特別是深化國際交流合作，構建全球合作網絡，重視與世界一流學科的高校、機構開展合作交流，實現重大科研成果的產出。③改革評價制度，完善獎勵機制。鼓勵科研人員在高水平、高質量期刊上發表科研成果。破除單一的以論文數量、影響因子為主的科研評價指標體系，構建綜合科研投入、科研數量產出以及科研質量產出三個指標的科研評價指標體系[18]，并完善相應的獎勵機制。支持政策向重大平臺、項目傾斜，加速高水平成果的產出。