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基于CiteSpace 的中醫藥典籍翻譯研究可視化分析

2024-03-13 01:56:02王珊珊
中國醫藥導報 2024年1期
關鍵詞:可視化中醫藥內容

白 冰 閻 莉 王珊珊

北京中醫藥大學人文學院,北京 102488

近年來,國家印發“十四五”中醫藥發展規劃與中醫藥振興發展重大工程實施方案等進一步促進中醫藥典籍翻譯事業的繁榮與發展[1-3]。中醫藥典籍翻譯研究不僅能加強中醫藥文化的發揚,還能深層次地推動中醫藥文化走向世界,其研究重要性不言而喻[4-5]。本研究利用CiteSpace 6.2.R2 對中醫藥典籍翻譯研究進行可視化分析。該軟件是由美國德雷賽爾大學陳超美教授基于Java 語言與引文分析理論而開發的一款信息可視化軟件,能夠剖析目標研究領域在特定時間段的熱點與前沿進展[6]。

1 資料與方法

1.1 資料來源

本研究參考相關文獻[7-8],對CNKI、萬方數據知識服務平臺及維普網進行檢索。檢索式設置為:主題詞=“中醫藥典籍” OR “中醫藥典籍名稱” AND 主題詞=“翻譯”,檢索日期設置建庫至2023 年6 月。

1.2 納入及排除標準

納入標準:①中醫藥典籍翻譯相關文獻;②國內正式公開的學位論文;③語言為中文等。排除標準:①質量較次的文獻;②重復的文獻;③信息資料不全的文獻;④發明專利等。

1.3 方法

獲得有效數據后導入CiteSpace 進行分析。參數設置“時間切片”為2 年;其余按內容選取。

2 結果

2.1 檢索結果

本研究共得有效數據1339 條,含期刊論文1124篇,碩士論文182 篇,博士論文24 篇,會議論文9 篇。中醫藥典籍語際翻譯研究始見于1984 年,題目為《〈傷寒論>在法國出版》。

2.2 歷史發文

按時間分為3 個階段:第一階段(1982—1998年)總發文量為12 篇,年均發文不足1 篇;第二階段(1999—2014 年)總發文量達到315 篇,年均發文量為19 篇;第三階段(2015—2023 年)總發文量為1 012 篇,年均發文量為112 篇。見圖1。

圖1 中醫藥典籍翻譯研究年發文量

2.3 作者發文

節點為654 個,連線為821 條,整體合作密度較高。見圖2,發文數量≥6 篇的學者共22 名。發文量最多的學者為張斌。見表1。

圖2 作者共現圖

2.4 發文機構分析

發文機構212 家,發文量>20 篇的共12 家,占總數的5.67%。發文機構以高等院校為主,占總數的93.20%。見表2。中醫藥典籍翻譯發文機構節點共計212 個,數量較多,但節點間連線相對稀少,為92 條,整體密度水平較低。見圖3。

表2 機構發文數量排名(≥20 篇)

圖3 機構共現圖

2.5 關鍵詞共現

高熱度關鍵詞內容為中醫四大經典及翻譯策略等。中心度排名見表3,前三位分別為“《黃帝內經》”“中醫藥典籍英譯”“文化翻譯”。見圖4。頻次最高的關鍵詞為“《黃帝內經》”。研究熱點隨時間轉向為翻譯原則方法,見表4。高頻研究內容(頻次≥10)還包括“李照國”“語料庫技術”“對外傳播”等。見圖5。

表3 關鍵詞中心度排名(中心度≥0.1)

表4 關鍵詞頻次排名(頻次≥10)

圖4 關鍵詞共現圖

圖5 關鍵詞時區圖

2.6 關鍵詞聚類

聚類主題共10 個,2000 年之前關鍵詞聚類較少,以“中醫藥典籍英譯”為主;2000 年后逐年增多,內容也逐漸細化。見圖6~7。

圖6 關鍵詞聚類圖

圖7 關鍵詞聚類時間線圖

2.7 突現詞分析

突現詞共25 個,有中醫文化、中醫藥典籍、翻譯策略與方法三方面內容。持續時間最長的為“《黃帝內經素問》”,時間為1982—2007 年;強度排名前三的為“翻譯”“翻譯策略”“《金匱要略》”。見圖8。

圖8 突現詞圖

3 討論

通過CiteSpace 對中醫藥典籍翻譯研究進行可視化分析,本研究有3 點發現。第一,中醫藥典籍翻譯領域歷史發文內容各階段差異較大,主要為中醫藥四大經典英譯、翻譯原則等;涉及小語種翻譯研究、語料庫研究、民族醫藥典籍翻譯、小眾中醫藥典籍翻譯等內容,但數量較少[9-20]。第二,數據說明核心作者之間合作較為密切[21-22];研究發文機構以中醫藥類大學為主,有其他機構發文但數量較少;機構間合作強度較低。第三,數據顯示研究熱點較為單一,多聚焦于熱點典籍,對《難經》《肘后備急方》《銀海精微》等典籍關注較少[23-24]。其中,《黃帝內經》翻譯研究數量最多,發文達到了506 篇,而《難經》關注度極低,發文量僅為9 篇。圖譜顯示研究內容有不斷細化的趨勢,但仍以文本翻譯分析為主[25]。歷時性研究、多模態分析、譯者分析、小語種研究、翻譯參與者等研究內容較少。

今后需加強機構合作與特色典籍翻譯研究、注重小眾但有開創性貢獻的譯者人物、關注多模態研究、加強歷時性梳理性研究等。由于數據檢索局限,研究未囊括極個別數據,可能會對結果造成一定偏差。

利益沖突聲明:本文所有作者均聲明不存在利益沖突。

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