張崴軻,張文杰,楊 洋
(揚(yáng)州大學(xué)體育學(xué)院,揚(yáng)州 江蘇 225100)
在過(guò)去幾十年的研究中, 來(lái)自神經(jīng)科學(xué)的諸多證據(jù)揭示了大腦豐富的可塑性, 這是指大腦在適應(yīng)環(huán)境和經(jīng)驗(yàn)不斷變化的過(guò)程中大腦在結(jié)構(gòu)和功能上的改變, 即腦可塑性(Brain Plasticity)[1]。 在人類(lèi)生命全程中大腦都在不斷發(fā)生變化,腦可塑性貫穿我們的終生。 這樣的觀點(diǎn)在近20 年中不斷顛覆著研究者們對(duì)大腦發(fā)展的認(rèn)識(shí), 并且基于腦可塑性理論發(fā)展出了諸如認(rèn)知訓(xùn)練、 身體活動(dòng)等干預(yù)手段幫助我們不斷地訓(xùn)練和改善執(zhí)行功能、注意力和心理狀態(tài)等,通過(guò)持續(xù)地干預(yù)促使大腦的結(jié)構(gòu)和功能發(fā)生變化, 以適應(yīng)社會(huì)和生活中的挑戰(zhàn)和需求[2]。
身體活動(dòng)(Physical Activity)被廣泛認(rèn)為是一種能夠有效引起腦可塑性變化的行為干預(yù)方式, 身體活動(dòng)不僅指體育運(yùn)動(dòng),更包含廣義上的各種活動(dòng)方式,如步行、家務(wù)活動(dòng)等[3]。這些活動(dòng)能夠通過(guò)促進(jìn)大腦在分子層面:腦源性神經(jīng)營(yíng)養(yǎng)因子[4]、胰島素樣生長(zhǎng)因子-1[5]、神經(jīng)生長(zhǎng)因子[6]、成纖維細(xì)胞生長(zhǎng)因子-2[7];細(xì)胞層面:血管新生[8-9]、神經(jīng)發(fā)生[10];系統(tǒng)層面:灰質(zhì)[11]、白質(zhì)結(jié)構(gòu)[12]及腦網(wǎng)絡(luò)[13-15],3 個(gè)層面的結(jié)構(gòu)和功能發(fā)生變化[16]。 但我們對(duì)于身體活動(dòng)如何影響、什么程度影響腦可塑性變化仍未完全闡明。 因此,我們需要在未來(lái)進(jìn)行更多的探索,以提供更加具有靶向性、適應(yīng)性的干預(yù)策略促進(jìn)大腦結(jié)構(gòu)和功能的健康和發(fā)展。
本研究利用CiteSpace 等工具在Web of Science 數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索研究樣本,進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)和可視化分析。 目標(biāo)是深入研究身體活動(dòng)干預(yù)與腦可塑性領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和趨勢(shì), 以期推動(dòng)該領(lǐng)域進(jìn)一步發(fā)展。
本研究中文獻(xiàn)數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)科學(xué)信息研究所跨學(xué)科綜合學(xué)術(shù)信息庫(kù) (American Institute for Scientific Information)Web of Science 核心期刊合集, 檢索年限為2010 年1 月1 日至2023 年7 月26 日, 檢索策略參照先前研究設(shè)置為:TS =(brain plasticity) AND TS = (physical activity (PA) intervention OR exercise rehabilitation OR exercise therapy OR exercise intervention OR physical activity OR exercise), 文章類(lèi)型選擇為“論文(Article)、綜述論文(Review Article)”,語(yǔ)種選擇為“英語(yǔ)(English)”共檢索到2 501 篇文獻(xiàn),論文1 935 篇和綜述論文566 篇[17]。
在本研究中,我們利用CiteSpace6.2.R4 可視化分析軟件,運(yùn)用知識(shí)圖譜的方式對(duì)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行分析。 我們?cè)O(shè)定的參數(shù)包括:時(shí)間跨度(Time Slicing)從2010—2023 年,每個(gè)切片長(zhǎng)度(Years Per Slice)設(shè)置為1 年;主題來(lái)源(Term Source)按照軟件默認(rèn)的選項(xiàng);研究焦點(diǎn)主要集中在國(guó)家、引用的期刊和關(guān)鍵詞的可視化分析上,因此在節(jié)點(diǎn)類(lèi)型(Node Types)中,我們分別選擇了國(guó)家 (Country)、 機(jī)構(gòu) (Institution)、 作者(Author)、參考文獻(xiàn)(Reference)和關(guān)鍵詞(Keyword)在生成的可視化知識(shí)圖譜中。
2.1.1 發(fā)文量趨勢(shì)分析
通過(guò)對(duì)領(lǐng)域內(nèi)論文發(fā)表數(shù)量的變化進(jìn)行分析能夠梳理領(lǐng)域研究熱度隨時(shí)間的變化。 盡管截止日期至2023 年7 月26日, 沒(méi)有完全收錄2023 年發(fā)表的文章。 如圖1 所示根據(jù)2010—2022 年的領(lǐng)域發(fā)文量分析可以發(fā)現(xiàn)身體活動(dòng)干預(yù)與腦可塑性研究的發(fā)文量整體趨勢(shì)為不斷上升,在2010 年文獻(xiàn)數(shù)量超過(guò)100 篇,在2022 年文獻(xiàn)數(shù)量達(dá)到220 篇。 領(lǐng)域內(nèi)文獻(xiàn)數(shù)量的快速增長(zhǎng)表明研究者們對(duì)身體活動(dòng)干預(yù)與腦可塑性的研究興趣愈發(fā)濃厚和重視。
圖1 2010—2023 年身體活動(dòng)干預(yù)與腦可塑性研究文獻(xiàn)發(fā)表量
2.1.2 合作網(wǎng)絡(luò)分析
使用CiteSpace 對(duì)數(shù)據(jù)集內(nèi)文獻(xiàn)的國(guó)家合作網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析, 能夠探討以國(guó)家為單位的發(fā)文數(shù)量以及國(guó)家之間的合作網(wǎng)絡(luò)關(guān)系[18]。 國(guó)家合作網(wǎng)絡(luò)分析如圖2 所示,文獻(xiàn)主要發(fā)表國(guó)家分布如表1 所示。 首先,在全世界范圍內(nèi)發(fā)文量最多的國(guó)家為美國(guó),文獻(xiàn)數(shù)量多達(dá)774 篇,遠(yuǎn)超下面幾個(gè)國(guó)家之和,其次是中國(guó)(253 篇),德國(guó)(185 篇),巴西(166 篇),加拿大(163篇)。 中介中心性用以衡量國(guó)家間的合作影響力強(qiáng)弱, 美國(guó)(0.45),中國(guó)(0.36),德國(guó)(0.29)以上3 個(gè)國(guó)家中介中心性相對(duì)較高, 證明這3 個(gè)國(guó)家所發(fā)表的文獻(xiàn)在該領(lǐng)域世界范圍內(nèi)影響力較大。
表1 發(fā)文頻次排名前十位的國(guó)家
圖2 國(guó)家合作網(wǎng)絡(luò)和弦圖
其后進(jìn)一步探索了不同機(jī)構(gòu)之間的合作關(guān)系如表2 所示,發(fā)現(xiàn)美國(guó)伊利諾伊大學(xué)(0.14)以及加拿大大不列顛哥倫比亞大學(xué)(0.1)中介中心性較高,證明在機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)中具有重要的影響力。 與先前對(duì)國(guó)家網(wǎng)絡(luò)分析發(fā)現(xiàn)高國(guó)家中介中心性,機(jī)構(gòu)中介中心性整體較低, 說(shuō)明在世界范圍內(nèi)該領(lǐng)域機(jī)構(gòu)之間的合作與交流較少。 總體來(lái)說(shuō), 在引用頻次前十的機(jī)構(gòu)之中,主要以美國(guó)高校為主,包括美國(guó)伊利諾伊大學(xué)、美國(guó)普林斯頓大學(xué)以及美國(guó)加州大學(xué)洛杉磯分校和美國(guó)約翰斯·霍普金斯大學(xué),遠(yuǎn)遠(yuǎn)高出其他國(guó)家。 而在國(guó)家網(wǎng)絡(luò)分析中展現(xiàn)出高中介中心性的中國(guó)與德國(guó)則并未展現(xiàn)出明顯的機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò),需要在未來(lái)的研究中進(jìn)一步加強(qiáng)合作。
表2 發(fā)文頻次排名前十位的機(jī)構(gòu)
2.1.3 期刊雙圖疊加分析
身體活動(dòng)干預(yù)與腦可塑性研究是建立在眾多學(xué)科發(fā)展交織之上, 而多學(xué)科融合與交叉是領(lǐng)域進(jìn)一步發(fā)展的基石,因此, 探究涉及學(xué)科之間的引用與施引能夠幫助理解領(lǐng)域后續(xù)的發(fā)展方向[19]。 圖3 以及表3 展示了對(duì)樣本文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的雙圖疊加情況,通過(guò)利用CiteSpace 的雙圖疊加工具,能夠?qū)⒋罅康腤eb of Science 數(shù)據(jù)庫(kù)核心來(lái)源期刊進(jìn)行聚類(lèi)劃分和分類(lèi)命名, 展現(xiàn)了在該領(lǐng)域研究中最重要的幾個(gè)研究學(xué)科分列在兩側(cè)[19]。 雙圖疊加分析圖分為施引圖和被引圖,左側(cè)施引圖為施引文獻(xiàn)所在的期刊分布以及學(xué)科類(lèi)目, 相當(dāng)于身體活動(dòng)干預(yù)與腦可塑性研究的應(yīng)用研究?jī)?nèi)容, 而右側(cè)被引圖可以認(rèn)為是身體活動(dòng)干預(yù)與腦可塑性研究的基礎(chǔ)研究?jī)?nèi)容。
表3 身體活動(dòng)干預(yù)與腦可塑性研究的期刊引用關(guān)系(按引用關(guān)系強(qiáng)度排序)
表4 共被引次數(shù)前十位的文章
圖3 期刊雙圖疊加分析
圖4 高共被引文獻(xiàn)網(wǎng)絡(luò)
雙圖疊加分析能夠揭示身體活動(dòng)干預(yù)與腦可塑性領(lǐng)域幾乎在所有學(xué)科類(lèi)別中都有被引用和引用的情況。 通過(guò)分析,我們找到了5 條顯著的引證曲線,具體信息如下表所示。 引證曲線1 代表了強(qiáng)度最高的引用關(guān)系,左側(cè)代表分子、生物和免疫學(xué)科,其引用來(lái)自分子、生物、遺傳以及心理、教育、社會(huì)這2類(lèi)學(xué)科。 這一曲線分叉清晰地展示了研究領(lǐng)域內(nèi)學(xué)科融合的豐富特點(diǎn),除了本學(xué)科的心理、教育、社會(huì)學(xué)科,也包括了其他重要的學(xué)科來(lái)源。 引證曲線2 也同樣展示了這一特點(diǎn),并且引證曲線3 顯示了與引證曲線1 存在互為引文的學(xué)科類(lèi)別的有效循環(huán)。 總的來(lái)說(shuō),通過(guò)雙圖疊加分析,我們發(fā)現(xiàn)被引文獻(xiàn)的主要研究基礎(chǔ)是分子、生物、遺傳這一類(lèi)別,這說(shuō)明當(dāng)前的研究大多從這一學(xué)科角度出發(fā), 解釋身體活動(dòng)干預(yù)影響腦可塑性的分子、生物、遺傳機(jī)制。 并且分子、生物、免疫學(xué)科類(lèi)別與心理、教育、社會(huì)學(xué)科類(lèi)別形成了有效的互補(bǔ)循環(huán)。
2.1.4 高共被引文獻(xiàn)分析
通過(guò)對(duì)高共被引文獻(xiàn)進(jìn)行分析能夠挖掘該領(lǐng)域下最具有影響力以及被廣泛認(rèn)可的文章, 了解其在身體活動(dòng)干預(yù)與腦可塑性研究中的同行認(rèn)可度[20]。 在CiteSpace 中將篩選標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置為T(mén)op N =50,對(duì)高共被引文獻(xiàn)進(jìn)行指數(shù)圖譜分析。 在該圖中一個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一篇文章, 節(jié)點(diǎn)越大則代表文章共被引的次數(shù)越多;其次,節(jié)點(diǎn)顏色代表文章發(fā)表年代,越淺則代表發(fā)表日期越接近當(dāng)下; 若該節(jié)點(diǎn)外圈為紫色高亮則證明該文章具有高中介中心性, 中介中心性代表文章在身體活動(dòng)干預(yù)與腦可塑性研究中受到廣泛認(rèn)可。 在圖5 中列舉了部分最高共被引次數(shù)的文獻(xiàn),Erickson 等人在2011 年所發(fā)表于P NATL ACAD SCI USA 的文章具有最高的共被引頻次 (共被引頻次155 次,中介中心性0.19)[21],而Maass 等人在2015 年所發(fā)表于MOL PSYCHIATR 的文章具有最高的中介中心性 (共被引頻次41 次,中介中心性0.21)[22]。 在共被引頻次最高的十篇文章中, 有6 篇是通過(guò)動(dòng)物模型或者人體實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證有氧運(yùn)動(dòng)對(duì)于海馬體結(jié)構(gòu)的影響, 并且廣泛集中在2010—2013 年中,最近的2 篇Hayek 在2019 年發(fā)表在J NEUROSCI 的文章[23]以及Choi 在2018 年發(fā)表在Science 的文章[24]則是通過(guò)探索腦源性神經(jīng)營(yíng)養(yǎng)因子在運(yùn)動(dòng)以及認(rèn)知任務(wù)中的作用。 由此可見(jiàn)隨著時(shí)間變化該領(lǐng)域研究趨勢(shì)在不斷變遷演進(jìn)。
圖5 高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)
2.2.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)及聚類(lèi)分析
關(guān)鍵詞代表著研究的核心質(zhì)點(diǎn), 是文獻(xiàn)研究?jī)?nèi)容的關(guān)鍵靶點(diǎn),也是研究問(wèn)題的著重點(diǎn)。 通過(guò)關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析可以反映研究領(lǐng)域內(nèi)的研究熱點(diǎn),使用CiteSpace 統(tǒng)計(jì)關(guān)鍵詞之間的共現(xiàn)頻次, 將篩選標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置為T(mén)op N = 50, 對(duì)知識(shí)圖譜進(jìn)行繪制,突顯高頻共現(xiàn)的關(guān)鍵詞,進(jìn)而分析該領(lǐng)域研究熱點(diǎn)。 具體可見(jiàn)圖5 與表5,圖5 為身體活動(dòng)干預(yù)與腦可塑性研究的關(guān)鍵詞貢獻(xiàn)網(wǎng)絡(luò),在該圖中一個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一篇文章,節(jié)點(diǎn)越大則代表關(guān)鍵詞共現(xiàn)的次數(shù)越多;其次,節(jié)點(diǎn)顏色代表關(guān)鍵詞出現(xiàn)的時(shí)間,越淺則代表發(fā)表日期越接近當(dāng)下;若該節(jié)點(diǎn)外圈為紫色高亮則證明該關(guān)鍵詞具有高中介中心性。 通過(guò)圖5 可以發(fā)現(xiàn),Plasticity(可塑性)的節(jié)點(diǎn)最大,出現(xiàn)頻次為670 次,中介中心性為0.14,其次是Synaptic Plasticity(突觸可塑性)節(jié)點(diǎn),出現(xiàn)頻次為630 次,中介中心性為0.06。 并且Physical Activity(身體活動(dòng))、Aerobic Exercise(有氧運(yùn)動(dòng))、Memory(記憶)等詞的中介中心性較高。
表5 共現(xiàn)頻次排名前十位的關(guān)鍵詞
表6 身體活動(dòng)干預(yù)與腦可塑性研究的關(guān)鍵詞聚類(lèi)
為進(jìn)一步厘清當(dāng)前領(lǐng)域研究現(xiàn)狀并揭示研究趨勢(shì), 對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類(lèi)分析。 在關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜的基礎(chǔ)上采用LLR(對(duì)數(shù)似然率)算法對(duì)不同聚類(lèi)標(biāo)簽進(jìn)行標(biāo)識(shí)以確定研究熱點(diǎn)[31]。圖6 中包含了3 個(gè)具有代表性的聚類(lèi)標(biāo)簽,編號(hào)越小,則聚類(lèi)的規(guī)模越大,也就是聚類(lèi)中包含的關(guān)鍵詞數(shù)量越多。 圖中共形成4 個(gè)聚類(lèi)結(jié)果:#0 Synaptic Plasticity (突觸可塑性)、#1 Rehabilitatior (康復(fù))、#2 Physical Activity (身體活動(dòng)) 以及#3 Cognition(認(rèn)知)。 根據(jù)圖6 所示,每一個(gè)團(tuán)塊代表著不同的聚類(lèi)群。 通過(guò)Q 值以及S 值來(lái)衡量所繪制復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)的結(jié)構(gòu)魯棒性,圖中Q=0.300 4,S=0.695 6,表明所劃分的社團(tuán)結(jié)構(gòu)顯著并且聚類(lèi)是高效率且可信的。
圖6 關(guān)鍵詞聚類(lèi)網(wǎng)絡(luò)
根據(jù)上述4 個(gè)聚類(lèi)集群以及各集群的LLR 我們可以對(duì)當(dāng)前領(lǐng)域方向分為以下3 類(lèi):1、 身體活動(dòng)干預(yù)引起的腦結(jié)構(gòu)和功能變化 (對(duì)海馬體齒狀回結(jié)構(gòu)、 腦源性神經(jīng)營(yíng)養(yǎng)因子的影響、對(duì)執(zhí)行功能、認(rèn)知控制的影響)[31];2、身體活動(dòng)干預(yù)作為康復(fù)手段的探索(對(duì)神經(jīng)退行性疾病、神經(jīng)發(fā)育障礙疾病以及腦卒中等腦疾病的行為干預(yù)康復(fù)應(yīng)用, 以及聯(lián)合經(jīng)顱磁刺激等非藥物手段干預(yù)效果的探索)[25];3、身體活動(dòng)干預(yù)對(duì)認(rèn)知障礙群體的認(rèn)知訓(xùn)練(以老年人、輕度認(rèn)知障礙群體為主的高危人群進(jìn)行以輕度身體活動(dòng)為基礎(chǔ)的認(rèn)知訓(xùn)練)[20]。
2.2.2 關(guān)鍵詞涌現(xiàn)分析
關(guān)鍵詞涌現(xiàn)是指在短時(shí)間內(nèi)突然出現(xiàn)或者使用頻率快速增高的關(guān)鍵詞。 在關(guān)鍵詞共現(xiàn)的基礎(chǔ)之上進(jìn)一步進(jìn)行突發(fā)檢測(cè)(Burst Detection),能夠揭示當(dāng)前身體活動(dòng)干預(yù)與腦可塑性領(lǐng)域在不同時(shí)間節(jié)點(diǎn)的研究熱點(diǎn), 體現(xiàn)出研究趨勢(shì)風(fēng)向的不斷變化[32]。 本研究借助CiteSpace 對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行突發(fā)檢測(cè),按照分布時(shí)段將不同關(guān)鍵詞進(jìn)行排列, 參照先前研究篩選結(jié)果中突發(fā)強(qiáng)度大于7 的關(guān)鍵詞獲得圖7[32],Strength 代表關(guān)鍵詞突發(fā)強(qiáng)度,紅色線條區(qū)域代表突發(fā)時(shí)間年限,深藍(lán)色線條區(qū)域代表關(guān)鍵詞持續(xù)時(shí)間。 觀察整個(gè)時(shí)間段內(nèi)研究趨勢(shì)的不斷演進(jìn),發(fā)展歷程大致分為3 個(gè)階段。
圖7 2010—2023 年身體活動(dòng)干預(yù)與腦可塑性研究突顯詞演變
首先是結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)階段,在2010—2013 年突發(fā)的4 個(gè)關(guān)鍵詞中Cortical Plasticity (皮層可塑性)、Neurons (神經(jīng)元)、Rat Hippocampus (大鼠海馬) 最早表現(xiàn)出突發(fā)趨勢(shì)。 該階段Erickson 對(duì)120 名老年人進(jìn)行有氧運(yùn)動(dòng)干預(yù)后發(fā)現(xiàn)海馬體積增加, 延緩衰老進(jìn)度;Smith 發(fā)現(xiàn)短時(shí)有氧運(yùn)動(dòng)能夠影響皮質(zhì)可塑[33]。 在這一階段研究中多采用動(dòng)物模型或者人體實(shí)驗(yàn)證明身體活動(dòng)干預(yù)對(duì)皮層、海馬等區(qū)域的可塑性影響,結(jié)合高共被引文獻(xiàn)分析,在此階段涌現(xiàn)了最多的高共被引文獻(xiàn),眾多從生理基礎(chǔ)出發(fā)的研究解決了 “身體活動(dòng)干預(yù)能不能引起腦可塑性變化”的問(wèn)題[34]。
其次是干預(yù)探索階段,從2014—2016 年突發(fā)的5 個(gè)關(guān)鍵詞中的Executive Function(執(zhí)行功能)、Aerobic Fitness(有氧健身)、Randomized Controlled Trial(隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn))揭開(kāi)了對(duì)行為干預(yù)形式以及實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的探索。 在這一階段的研究中,研究熱點(diǎn)逐漸由生理結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)轉(zhuǎn)向?yàn)樾袨楦深A(yù)形式探索, 涌現(xiàn)了以體育運(yùn)動(dòng)為主的不同干預(yù)形式,從不同強(qiáng)度、周期、持續(xù)時(shí)間等角度對(duì)身體活動(dòng)干預(yù)的劑量效應(yīng)進(jìn)行了探索; 進(jìn)一步追求更加嚴(yán)謹(jǐn)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)以及干預(yù)流程規(guī)范; 并且開(kāi)始探索身體活動(dòng)干預(yù)對(duì)于執(zhí)行功能等認(rèn)知、行為表現(xiàn)的影響[35-36]。 這一階段的研究不斷豐富, 細(xì)分不同層面的研究問(wèn)題并通過(guò)元分析等方法梳理研究進(jìn)展, 總的來(lái)說(shuō)此階段的研究問(wèn)題為:“身體活動(dòng)干預(yù)如何有效地引起腦可塑性積極變化”。
最后是機(jī)制探索階段,從2019—2023 年突發(fā)的6 個(gè)關(guān)鍵詞中的Neuroplasticity (神經(jīng)可塑性)、Functional Connectivity(功能連接)、Mechanisms(機(jī)制)凸顯出研究者們的研究興趣已經(jīng)轉(zhuǎn)向?yàn)椤吧眢w活動(dòng)干預(yù)如何引起腦可塑性變化”,這是一場(chǎng)機(jī)制探索之旅。 從神經(jīng)可塑性以及功能連接2 個(gè)關(guān)鍵詞出發(fā),可以發(fā)現(xiàn)這一階段涌現(xiàn)了眾多的神經(jīng)影像學(xué)研究。 研究者們借助眾多基于血流動(dòng)力學(xué)的腦成像工具, 如fMRI、EEG、fNIR 等對(duì)其腦成像機(jī)制進(jìn)行功能層面的探索,并且嘗試從不同角度去佐證身體活動(dòng)干預(yù)影響腦可塑性[13-15]。 Mechanisms(機(jī)制)作為整個(gè)關(guān)鍵詞突發(fā)檢測(cè)中突發(fā)強(qiáng)度最高的詞匯(12.36),從側(cè)面印證了近些年來(lái)研究者們對(duì) “身體活動(dòng)干預(yù)的腦可塑性變化機(jī)制是什么”這一科學(xué)問(wèn)題的積極探索。
本研究通過(guò)使用文獻(xiàn)計(jì)量分析以及可視化分析的方法,系統(tǒng)梳理了2010 年1 月1 日至2023 年7 月26 日期間內(nèi)收錄至Web of Science 核心文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)中身體活動(dòng)干預(yù)與腦可塑性領(lǐng)域的研究文獻(xiàn)。 總體結(jié)果如下。 首先,針對(duì)身體活動(dòng)干預(yù)與腦可塑性的研究仍呈現(xiàn)出蓬勃上漲趨勢(shì), 預(yù)計(jì)在未來(lái)幾年的研究中該領(lǐng)域的文獻(xiàn)數(shù)量會(huì)持續(xù)增加; 在該領(lǐng)域的研究中,頭部的國(guó)家是美國(guó),并且以美國(guó)伊利諾伊大學(xué)為首建立了機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò), 在引用頻次最高的十所機(jī)構(gòu)當(dāng)中有6 所位于美國(guó)。 第二,該領(lǐng)域主要文獻(xiàn)來(lái)自分子、生物、遺傳以及心理、教育、社會(huì)這2 類(lèi)學(xué)科期刊,體現(xiàn)了領(lǐng)域內(nèi)研究學(xué)科融合的特點(diǎn),并進(jìn)一步形成了相互促進(jìn)的良性循環(huán);在對(duì)高共引文獻(xiàn)探索中發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域不同發(fā)展時(shí)期所側(cè)重方向存在不同, 早期研究集中在體育鍛煉與海馬體結(jié)構(gòu)變化, 而近3 年來(lái)轉(zhuǎn)向神經(jīng)營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)在認(rèn)知與身體活動(dòng)中的作用,象征著研究動(dòng)態(tài)的變遷。第三, 該領(lǐng)域的研究重點(diǎn)主要包括身體活動(dòng)干預(yù)引起的腦結(jié)構(gòu)和功能變化、 身體活動(dòng)干預(yù)作為康復(fù)手段的探索以及身體活動(dòng)干預(yù)對(duì)認(rèn)知障礙群體的認(rèn)知訓(xùn)練等方面。 第四,通過(guò)對(duì)身體活動(dòng)干預(yù)與腦可塑性研究的關(guān)鍵詞涌現(xiàn)分析發(fā)現(xiàn)研究者們對(duì)領(lǐng)域內(nèi)研究趨勢(shì)發(fā)生了3 次變遷,所關(guān)注的科學(xué)問(wèn)題由“身體活動(dòng)干預(yù)能不能引起腦可塑性變化”進(jìn)而發(fā)展為“身體活動(dòng)干預(yù)如何有效地引起腦可塑性積極變化”,并且在現(xiàn)今的科學(xué)問(wèn)題變?yōu)椤吧眢w活動(dòng)干預(yù)如何引起腦可塑性變化”。
綜上所述, 身體活動(dòng)干預(yù)與腦可塑性的研究趨勢(shì)在不斷演進(jìn), 當(dāng)前研究熱點(diǎn)隨著腦影像分析技術(shù)的進(jìn)展與成熟已經(jīng)轉(zhuǎn)化為從腦機(jī)制層面揭示身體活動(dòng)干預(yù)如何引起腦可塑性的積極變化。 通過(guò)揭示腦功能、腦結(jié)構(gòu)層面的變化能夠幫助研究者們剖析和理解深層機(jī)制,開(kāi)展更多研究補(bǔ)充當(dāng)前成果,并推進(jìn)具有靶向性、可持續(xù)性的干預(yù)方案開(kāi)發(fā)。
本研究借助CiteSpace 系統(tǒng)分析了身體活動(dòng)干預(yù)與腦可塑性領(lǐng)域內(nèi)的最新研究, 為該領(lǐng)域的研究人員全面了解當(dāng)前研究熱點(diǎn)、研究趨勢(shì),但本研究仍存在局限性。 首先,CiteSpace無(wú)法同時(shí)對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理, 因此本研究只以Web of Science 核心文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)作為主要文獻(xiàn)來(lái)源;其次,在文獻(xiàn)篩查時(shí)僅保留了英文文獻(xiàn),這有可能會(huì)遺漏部分以其他語(yǔ)言撰寫(xiě)的文件資料。 因此,在未來(lái)的研究中可以進(jìn)一步考慮豐富多元的數(shù)據(jù)庫(kù)和其他語(yǔ)言文獻(xiàn),堅(jiān)實(shí)物質(zhì)基礎(chǔ),以增加研究結(jié)論的可靠性。