孫思宇,李澤義,陳 爽,黃琳心,郝梓旭

(長春中醫(yī)藥大學(xué),長春 130117)

0 引言

數(shù)學(xué)領(lǐng)域中的對(duì)數(shù)似然比LLR(likelihood rate)算法常見于通信領(lǐng)域中[1],將該算法運(yùn)用到聚類中,可根據(jù)關(guān)鍵詞頻度、集中度與分散度等指標(biāo)組成向量,判斷關(guān)鍵詞是否可以作為聚類的特征詞[2],進(jìn)而對(duì)聚類標(biāo)簽詞進(jìn)行提取,挖掘某領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。21世紀(jì),抑郁是影響人類身心健康的主要危險(xiǎn)因素,大學(xué)生是抑郁的高發(fā)群體,抑郁癥狀的發(fā)生與大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)成癮、學(xué)習(xí)倦怠等密切相關(guān),抑郁情緒嚴(yán)重者會(huì)出現(xiàn)自傷、自殺等行為。目前,國內(nèi)學(xué)者圍繞自我概念、人格、體育鍛煉、應(yīng)對(duì)方式等對(duì)大學(xué)生抑郁開展研究,研究力度大,文獻(xiàn)眾多,但觀點(diǎn)較為分散,研究重點(diǎn)不突出。

2002年,Kleinberg提出了突發(fā)監(jiān)測(cè)算法[3],統(tǒng)計(jì)出低頻但卻比高頻詞更具情報(bào)意義的突發(fā)詞,以此來探測(cè)學(xué)科前沿。該算法在自然科學(xué)領(lǐng)域,尤其是在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛,在社科領(lǐng)域的應(yīng)用起步較晚[4]。對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類分析,應(yīng)用Kleinberg監(jiān)測(cè)算法探求大學(xué)生抑郁領(lǐng)域研究的發(fā)展趨勢(shì),可為日后研究提供思路與參考依據(jù)。

在中國知網(wǎng)(CNKI)中以“抑郁癥”“抑郁”“大學(xué)生”為關(guān)鍵詞進(jìn)行精確檢索(截至2022年11月),文獻(xiàn)檢索來源限定為北大中文核心期刊、中國科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫(CSCD)、科學(xué)引文索引(SCI)、工程索引(EI)來源期刊。剔除無效文獻(xiàn),共得到有效學(xué)術(shù)論文522篇。

使用COOC軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)查重與處理,將最終數(shù)據(jù)導(dǎo)入CiteSpace6.1.R3對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行可視化分析。參數(shù)設(shè)置:時(shí)間分區(qū)為1992—2022年,時(shí)間切片設(shè)置為1(Year Per Slice=1),節(jié)點(diǎn)類型設(shè)置為關(guān)鍵詞(keyword),共現(xiàn)選擇g-index(k=25),節(jié)點(diǎn)越大表示該節(jié)點(diǎn)代表的關(guān)鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)越多。節(jié)點(diǎn)間的連線代表關(guān)鍵詞間的關(guān)聯(lián)程度,連線越粗代表兩個(gè)關(guān)鍵詞的聯(lián)系程度越強(qiáng)。

利用CiteSpace軟件中的快速聚類功能Clustering進(jìn)行快速聚類,借助Dunning于1993年提出的Log Likelihood Ratio(LLR對(duì)數(shù)極大似然率)算法對(duì)聚類標(biāo)簽詞進(jìn)行提取,用下面兩個(gè)可選的假設(shè)解釋關(guān)鍵詞x、y的出現(xiàn)是否獨(dú)立,用0、1表示關(guān)鍵詞x是否出現(xiàn):

假設(shè)H1:p(0|y)=p=p(1|y)

假設(shè)H2:p(0|y)=p1≠p2=p(1|y)

使用最大似然估計(jì)的方法計(jì)算p、p1、p2,用c1、c2、c12來表示x、y、xy出現(xiàn)的次數(shù),N表示所有關(guān)鍵詞出現(xiàn)的總次數(shù)。

1 發(fā)文情況

如圖1所示,大學(xué)生抑郁研究領(lǐng)域發(fā)文量整體呈上升趨勢(shì),尤其是近十年累計(jì)發(fā)文量曲線斜率增大,表示發(fā)文量處于快速增長階段。構(gòu)建作者合作網(wǎng)絡(luò),其中節(jié)點(diǎn)(N)523個(gè),連線(E)547條,網(wǎng)絡(luò)密度為0.004,即作者523名,作者間合作547次。發(fā)文作者中存在多個(gè)子網(wǎng)絡(luò),主要形成了以伍曉艷、劉雙金、金岳龍、姚桂英等人為核心的研究團(tuán)隊(duì)。發(fā)文機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)圖譜顯示,節(jié)點(diǎn)(N)431個(gè),連線(E)497條,網(wǎng)絡(luò)密度為0.0032,即發(fā)文機(jī)構(gòu)431個(gè),機(jī)構(gòu)合作497次;發(fā)文量較多的機(jī)構(gòu)為安徽醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院兒少衛(wèi)生與婦幼保健學(xué)系,共發(fā)文15篇。

圖1 1992—2022年大學(xué)生抑郁研究領(lǐng)域發(fā)文量分布Fig.1 Publication distribution of research on college students’ depression from 1992 to 2022

2 關(guān)鍵詞

2.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)

運(yùn)行CiteSpace,生成關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜,共包括447個(gè)節(jié)點(diǎn)、1403條連線,網(wǎng)絡(luò)密度為0.0141。依據(jù)普萊斯定律,即M=0.749(Nmax)1/2,定義頻次大于14的為大學(xué)生抑郁研究的領(lǐng)域高頻詞,關(guān)鍵詞中心性>0.1表示有顯著重要性和高影響度,高頻詞頻次及中心性詳見表1。

表1 高頻關(guān)鍵詞Tab.1 High frequency keywords

2.2 關(guān)鍵詞聚類

采用LLR算法進(jìn)行聚類分析,得到11個(gè)聚類群,詳見圖2。一般認(rèn)為聚類模塊值(Modularity Q)>0.3意味著聚類結(jié)構(gòu)顯著,聚類平均輪廓值(Silhouette S)越接近1,表示網(wǎng)絡(luò)的同質(zhì)性越高;S>0.5表示該聚類合理,S>0.7意味著該聚類信度較高。表2的聚類分析結(jié)果顯示,Q=0.4967,S=0.7992,說明聚類結(jié)構(gòu)顯著,聚類結(jié)果可信。

表2 關(guān)鍵詞聚類號(hào)及聚類子簇Tab.2 Keywords cluster number and cluster subcluster

圖2 關(guān)鍵詞聚類圖譜Fig.2 Keywords clustering map

聚類#0、#1、#4、#6、#9中“睡眠質(zhì)量”“手機(jī)成癮”“體育鍛煉”等關(guān)鍵詞反映出部分學(xué)者關(guān)注行為生活習(xí)慣與大學(xué)生抑郁的相關(guān)性研究。聚類#2、#3、#5、#8中“孤獨(dú)”“心理韌性”“自尊”等關(guān)鍵詞可反映出部分學(xué)者關(guān)注心理、人格特征與大學(xué)生抑郁的相關(guān)性研究。聚類#7、#10中“社會(huì)階層”“人際關(guān)系”等關(guān)鍵詞則反映出部分學(xué)者關(guān)注人際關(guān)系、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與大學(xué)生抑郁的相關(guān)性研究。

2.3 關(guān)鍵詞演變趨勢(shì)

從關(guān)鍵詞演變整體趨勢(shì)來看,我國大學(xué)生抑郁研究可劃分為3個(gè)階段。1992—2005年,為大學(xué)生抑郁研究的起步階段,研究內(nèi)容較為單一,關(guān)鍵詞主要為“抑郁”“抑郁癥狀”“大學(xué)生”。2006—2015年,為相關(guān)研究的發(fā)展階段,“生活事件”“自尊”“人格”等主題類關(guān)鍵詞與“回歸分析”“中介作用”等統(tǒng)計(jì)學(xué)類關(guān)鍵詞同時(shí)出現(xiàn),說明該階段研究內(nèi)容與研究方法呈多元化趨勢(shì)。2016—2022年,該階段主要關(guān)鍵詞多與“睡眠”“手機(jī)”“體育鍛煉”相關(guān),說明近年該領(lǐng)域主要研究熱點(diǎn)為行為生活習(xí)慣與大學(xué)生抑郁的相關(guān)性。詳見圖3。

圖3 關(guān)鍵詞聚類時(shí)間線圖譜Fig.3 Keywords clustering timeline map

2.4 關(guān)鍵詞突現(xiàn)

運(yùn)用Kleinberg監(jiān)測(cè)算法進(jìn)行突現(xiàn)詞檢測(cè),得到16個(gè)突現(xiàn)關(guān)鍵詞;“醫(yī)科”“自我概念”“自殺意念”“人格”“完美主義”這5個(gè)詞的突現(xiàn)時(shí)間較早,是大學(xué)生抑郁領(lǐng)域早期的關(guān)注方向;其中“醫(yī)科”這一突現(xiàn)關(guān)鍵詞持續(xù)時(shí)間較久,說明我國早期有關(guān)大學(xué)生抑郁的研究主要以醫(yī)學(xué)生為研究對(duì)象。2012—2018年,關(guān)鍵詞“調(diào)節(jié)作用”“中介作用”“留守經(jīng)歷”“應(yīng)對(duì)方式”逐漸開始突現(xiàn),說明學(xué)者逐漸關(guān)注對(duì)中介變量及調(diào)節(jié)變量的挖掘,“留守經(jīng)歷”“應(yīng)對(duì)方式”成為這一階段學(xué)者主要關(guān)注的影響因素。近兩年的突現(xiàn)關(guān)鍵詞為“睡眠”“回歸分析”“睡眠質(zhì)量”“行為”,較好地體現(xiàn)出未來大學(xué)生抑郁領(lǐng)域研究將圍繞行為生活因素與大學(xué)生抑郁的相關(guān)性展開,睡眠質(zhì)量與大學(xué)生抑郁的相關(guān)性成為研究前沿。詳見圖4。

圖4 關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖譜Fig.4 Keywords emergency map

3 結(jié)論

可利用LLR聚類算法和Kleinberg監(jiān)測(cè)算法挖掘大學(xué)生抑郁領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)與前沿趨勢(shì)。我國大學(xué)生抑郁領(lǐng)域研究熱點(diǎn)主要包括行為生活習(xí)慣、心理、人格特征、人際關(guān)系、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與大學(xué)生抑郁的相關(guān)性。睡眠質(zhì)量、手機(jī)使用情況、體育鍛煉等行為活動(dòng)習(xí)慣與抑郁情緒的相關(guān)性研究是近期研究前沿。