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廣州中醫(yī)藥大學(xué)cscD論文可視化研究術(shù)

2018-10-24 11:02:10劉菊紅
河南圖書館學(xué)刊 2018年7期
關(guān)鍵詞:研究熱點(diǎn)中醫(yī)藥大學(xué)可視化

關(guān)鍵詞:中醫(yī)藥大學(xué);研究熱點(diǎn);可視化;Citespace

摘要:文章分析了中國科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫中1989—2016年間廣州中醫(yī)藥大學(xué)發(fā)表的7,467篇論文,利用Citespace軟件作為數(shù)據(jù)分析工具,繪制了研究人員合作網(wǎng)絡(luò)圖譜、機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)圖譜、研究熱點(diǎn)主題圖譜,旨在揭示廣州中醫(yī)藥大學(xué)主要的科研力量、合作機(jī)構(gòu)和研究熱點(diǎn),并對中國科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫用于Citespace可視化研究的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行評價。

中圖分類號:G250文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號:1003-1588(2018)07-0049-03

1背景

廣州中醫(yī)藥大學(xué)是1956年經(jīng)國務(wù)院批準(zhǔn)成立的新中國首批4所高等中醫(yī)藥院校之一,也是廣東省“211工程”重點(diǎn)建設(shè)高校,2017年成為廣東省首批進(jìn)入一流學(xué)科建設(shè)高校的5所院校之一[1],承擔(dān)著推動中醫(yī)藥事業(yè)向前發(fā)展的重要?dú)v史使命??蒲姓撐氖强蒲谐晒l(fā)表與傳播的主要載體,其數(shù)量與質(zhì)量是一所機(jī)構(gòu)科研能力的直接體現(xiàn)。因此,采用科學(xué)的方法對學(xué)??蒲姓撐陌l(fā)表情況進(jìn)行評價,可以有效衡量學(xué)校的科研實(shí)力和水平,為科研管理工作提供決策依據(jù)和參考。

Citespace是近年來在信息分析中最具特色和影響力的信息可視化軟件,該軟件開發(fā)于2004年9月,其版本在不斷升級和更新,當(dāng)前版本為5.1.R8.SE.10.27.2017(2017年11月)[2]。該軟件可以繪制作者合作圖譜、機(jī)構(gòu)合作圖譜、國家合作圖譜、關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜,通過引文網(wǎng)絡(luò)的可視化揭示研究熱點(diǎn)與研究前沿。該軟件已應(yīng)用于多個研究領(lǐng)域[3],胡佳卉等基于關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜探索了中藥治療2型糖尿病領(lǐng)域的熱點(diǎn)話題和研究前沿[4];李曌嬙等通過作者、機(jī)構(gòu)和關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜,探索了針灸治療領(lǐng)域內(nèi)的團(tuán)隊(duì)合作模式及熱點(diǎn)主題[5];秦義等通過作者、機(jī)構(gòu)和關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜,對氣虛證證候診斷標(biāo)準(zhǔn)研究領(lǐng)域內(nèi)的研究選題、作者影響力以及團(tuán)隊(duì)合作情況進(jìn)行了評價[6]。

2數(shù)據(jù)與研究方法

本研究采用Citespace V.5.0.R4.SE.3.7.2017進(jìn)行可視化分析,以中國科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫(Chinese Science Citation Database,CSCD)收錄的論文為研究對象。筆者登錄Web of Science平臺,數(shù)據(jù)庫選擇“中國科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫”,檢索字段選擇地址字段,檢索詞為“廣州中醫(yī)藥大學(xué)”,檢索時間范圍為1989年至2016年,檢索日期為2017年7月28日,共得到廣州中醫(yī)藥大學(xué)發(fā)表的科研論文7,467篇。筆者對題錄數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和加工后,導(dǎo)入Citespace軟件進(jìn)行分析。

3結(jié)果分析

3.1年度發(fā)文量分布

廣州中醫(yī)藥大學(xué)被CSCD數(shù)據(jù)庫收錄的論文最早發(fā)表于1989年,基本上可以分為三個發(fā)展階段:萌芽期(1989—1995年)。這一階段發(fā)表論文數(shù)量較少,年度發(fā)文量均在10篇以下。成長期(1996—2004年)。這一階段發(fā)表論文數(shù)量開始增加,增長速度逐漸加快,1996年發(fā)文量為21篇,2004年發(fā)文量達(dá)到282篇。穩(wěn)定期(2005—2016年)。2005—2008年年度發(fā)文量維持在400篇以上,從2009年開始年度發(fā)文量穩(wěn)定在550篇以上,峰值出現(xiàn)在2011年,達(dá)655篇。2016年論文數(shù)量明顯偏低,原因在于論文從發(fā)表到被數(shù)據(jù)庫收錄存在時間上的滯后性。

3.2作者分析

筆者選取每一年發(fā)表論文最多的前50位作者,構(gòu)建作者合作圖譜(見圖1)。圖譜顯示:節(jié)點(diǎn)年輪較大、處于合作網(wǎng)絡(luò)中心位置的有賴小平(188篇)、陳蔚文(139篇)、梅全喜(115篇)、王寧生(113篇)、林勵(91篇)、宓穗卿(90篇)、蘇子仁(81篇)、祝晨蔯(77篇)、徐志偉(69篇)、魏剛(65篇)等,表明這些作者是學(xué)校的核心作者。

筆者通過Burst指標(biāo),即“突現(xiàn)值”指標(biāo)尋找在某個時間段發(fā)文量有顯著變化的作者,共檢測到發(fā)文量有突現(xiàn)性變化的作者132位,8分以上作者23位。部分作者的論文高產(chǎn)期出現(xiàn)較早,如賴世隆、徐鴻華、熊曼琪、陳東風(fēng)、王建華、趙鐘祥、嚴(yán)燦、蘇子仁、祝晨蔯、黃松、杜少輝等。部分作者正處于論文高產(chǎn)期,如梅全喜、梁德、江曉兵、詹若挺、張順聰、符文彬、楊志東、姚珍松、盧傳堅(jiān)、涂星等,數(shù)據(jù)表明他們正處于科研活躍期。

劉菊紅:廣州中醫(yī)藥大學(xué)CSCD論文可視化研究*

3.3機(jī)構(gòu)分析

筆者選取各年度出現(xiàn)頻次最高的前100家機(jī)構(gòu),構(gòu)建機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)圖譜,并對圖譜進(jìn)行聚類運(yùn)算,得到聚類圖(見圖2)。從圖2可知,Modurility(M)值為0.45,Q值為0.449,Silhouette(S)值為0.8,圖譜質(zhì)量較好。Modurility(M)為網(wǎng)絡(luò)模塊化評價指標(biāo),其數(shù)值越大,表明網(wǎng)絡(luò)得到聚類越好。Q值的取值區(qū)間為[0,1],當(dāng)Q>0.3時得到的網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)是顯著的。S值用來衡量網(wǎng)絡(luò)同質(zhì)性的指標(biāo),當(dāng)S>0.5時表示聚類結(jié)果是合理的,越接近1,同質(zhì)性越高[7]。

與廣州中醫(yī)藥大學(xué)合作次數(shù)最多的前10家單位分別是廣東省中醫(yī)院、中山大學(xué)、南方醫(yī)科大學(xué)、廣東藥學(xué)院、暨南大學(xué)、廣州醫(yī)學(xué)院、廣州軍區(qū)廣州總醫(yī)院、中國中醫(yī)科學(xué)院、華南師范大學(xué)、廣東省第二中醫(yī)院。除中國中醫(yī)科學(xué)院外,其余9家單位均在廣州地區(qū)。廣東省外的合作機(jī)構(gòu)主要有河南中醫(yī)藥大學(xué)、廣西中醫(yī)藥大學(xué)、北京中醫(yī)藥大學(xué)、南京中醫(yī)藥大學(xué)、華中科技大學(xué)、湖南中醫(yī)藥大學(xué)、中國科學(xué)院、上海中醫(yī)藥大學(xué)、江西中醫(yī)藥大學(xué)等,以中醫(yī)藥類院校為主。

3.4研究熱點(diǎn)分析

共詞分析可反映目標(biāo)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。筆者選取各年度出現(xiàn)頻次最高的前50個關(guān)鍵詞,構(gòu)建關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜,圖譜中共含有595個節(jié)點(diǎn)、714條連線(見圖3)。從圖3可以看出,出現(xiàn)頻率較高的關(guān)鍵詞有高效液相色譜、大鼠、含量測定、指紋圖譜、中藥、電針、針刺、中醫(yī)藥療法、細(xì)胞凋亡、化學(xué)成分、治療、動物模型、隨機(jī)對照試驗(yàn)、糖尿病、骨質(zhì)疏松、meta分析、中醫(yī)藥、小鼠、骨髓間充質(zhì)干細(xì)胞、揮發(fā)油、系統(tǒng)評價、凋亡、質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、提取工藝、針灸等。

筆者對關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類分析,共得到14個較大規(guī)模的聚類(見表1),通過Silhouette指標(biāo)可以判斷其聚類結(jié)果比較理想。14個聚類主題可以分為六大領(lǐng)域:①中藥研究:含量測定(聚類0)、成分檢測(聚類3)、提取工藝(聚類13)。②中醫(yī)療法:針刺療法(聚類1)、四君子湯(聚類5)、胰島素抵抗(聚類8)、骨關(guān)節(jié)炎(聚類12)。③實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì):動物模型(聚類4)、隨機(jī)對照試驗(yàn)(聚類11)。④藥理研究:細(xì)胞凋亡(聚類2)、骨髓間充質(zhì)干細(xì)胞(聚類7)。⑤檢查手段:免疫組織化學(xué)(聚類10)、超聲檢查(聚類6)。⑥醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析:數(shù)據(jù)挖掘(聚類9)。

4結(jié)語

本研究采用Citespace對廣州中醫(yī)藥大學(xué)的高質(zhì)量研究論文進(jìn)行了可視化分析,創(chuàng)建了作者、機(jī)構(gòu)、關(guān)鍵詞可視化圖譜,揭示了廣州中醫(yī)藥大學(xué)的核心作者、主要合作機(jī)構(gòu)及研究熱點(diǎn)。廣州中醫(yī)藥大學(xué)擁有一批產(chǎn)量較高的核心作者和正處于科研活躍期的科研人員,合作單位主要以省內(nèi)機(jī)構(gòu)以及我國中醫(yī)藥類院校為主,研究熱點(diǎn)主要有中藥的含量測定、成分檢測、提取工藝,中醫(yī)針刺療法,中藥藥理研究,隨機(jī)對照實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì),醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘等。以Web of Science平臺的CSCD數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)來源開展可視化分析的研究相對較少,筆者在這方面進(jìn)行了初步嘗試。但因本研究是對機(jī)構(gòu)成果進(jìn)行可視化分析,引文非常分散,形成的共引圖譜也過于分散,因此本研究未納入文獻(xiàn)共引圖譜,不足之處在于數(shù)據(jù)加工的規(guī)范化程度不及Web of Science平臺上其他的英文數(shù)據(jù)庫,需要手工完成大量的數(shù)據(jù)清洗工作。

參考文獻(xiàn):

[1]國家“雙一流”名單正式公布,廣東5高校18學(xué)科入選![EB/OL].[2017-10-30].http://gspdx.gdedu.gov.cn/publicfiles/business/htmlfiles/gspdx/gzzx/201710/513325.html.

[2]陳悅.引文空間分析原理與應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社,2014:52.

[3]Chen C.CiteSpace II:Detecting and visualizing emerging trends and transient patterns in scientific literature[J].Journal of the China Society for Scientific & Technical Information,2006(3):359-377.

[4]胡佳卉,孟慶剛.基于CiteSpace的中藥治療2型糖尿病知識圖譜分析[J].中華中醫(yī)藥雜志,2017(9):4102-4106.

[5]李曌嬙,秦義,田元祥,等.針灸治療腰椎間盤突出癥的CiteSpace知識圖譜可視化分析[J].中國針灸,2017(5):545-548.

[6]秦義,田元祥.基于CiteSpace的氣虛證證候診斷標(biāo)準(zhǔn)知識圖譜可視化分析[J].中醫(yī)雜志,2015(18):1588-1592.

[7]李杰,陳超美.科技文本挖掘及可視化[M].北京:首都經(jīng)貿(mào)大學(xué)出版社,2015:106-107,150.

(編校:周雪芹)

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