基于科技論文的醫學院校學科結構發展可視化分析

邱宇紅

〔摘 要〕高校科技論文的產出是描述和評價高校科研活動的重要指標。本文以科學引文索引（SCIE）收錄的中國醫科大學2003-2012年發表的科技論文為數據源，利用SCIE的分析功能和Citespace繪制論文的期刊分布、合作者、學科領域、文獻共詞等可視化圖譜，以揭示醫學高校學科結構的發展變化，為學科建設制定規劃提供一定的參考依據。

〔關鍵詞〕學科結構；可視化分析；CiteSpace

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2014.02.025

〔中圖分類號〕G250.252 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2014）02-0121-08

學科建設水平是高校核心競爭力的基礎，它的建設和發展直接關系到大學的水平和實力。教育部的國家重點學科建設促進了高等學校學科結構的調整和優化，各高校都設立學科建設處專門負責本校的總體發展規劃和學科建設規劃，管理全校的學科建設工作。這都反映出從國家到地方對學科建設的投入和重視。因此揭示學科結構發展的規律對高校制定學科發展戰略具有重要參考價值和意義。論文產出的數量、質量及學科專業屬性能夠描述高校的科研活動方向，直接對應于高校的科研分布體系[1]。本文以中國醫科大學（以下簡稱醫大）為例，基于SCIE檢索系統收錄該校2003-2012年發表的科技論文為數據源，對各學科論文產出情況進行可視化分析，探討該校學科結構發展的現狀及趨勢。

1 方法和數據源

1.1 方 法美國Drexel大學陳超美博士開發的基于JAVA平臺的CiteSpace軟件是文獻引文網絡分析工具，屬于多元、分時、動態的第二代信息可視化技術。CiteSpace基于研究前沿和知識基礎兩個概念，繪制的知識圖譜可以顯示一個學科或知識域在一定時期發展的趨勢與動向[2]。

1.2 數據源選擇美國科學情報研究所創建的SCIE數據庫為數據源，檢索策略為：地址=China Med Univ AND（Liaoning OR Shenyang），出版年=2003-2012，檢索日期為2013年6月19日，共檢索到文獻4 390篇，引文數據113 820條，總被引頻次為23 636次。將檢索結果下載包含引用參考文獻的全記錄，導入CiteSpace軟件（2012年1月發布3.0.R5版本），分析論文發表的年代分布、期刊分布、全作者、學科領域、期刊共引等信息，繪制網絡可視化圖譜。本文在分析時將數據源分為2003-2007年、2008-2012年2個時間段，分別可視化，以對比分析學科結構的發展變化。

2 結果與分析

2.1 發表論文年代分布SCIE收錄的醫大2003-2012年間發表的論文的數量和論文被引頻次分布結果如圖1所示。圖1 SCIE收錄醫大發表論文數量和被引頻次分布（2003-2012）

在2003-2012年10年間，醫大論文數據增長迅速，尤其是2007年以后，每年以150篇左右的速度增長。被引頻次在2008-2009年達到最高峰，2003-2009年間，被引頻次的增長速度高于論文數量的增長，表明中國醫科大學所發表論文的質量有了顯著的提高。普賴斯在對《科學引文索引》（SCI）所做的統計分析中發現，在被調查的1年內所發表文獻的全部參考文獻中，有一半文獻是在近五年內發表的，并在此基礎上提出了普賴斯指數的計算公式[3]，說明論文在發表5年后被引頻次會達到高峰。因此2010-2012年發表的SCIE論文的被引頻次下降不能說明論文質量下降，與論文發表時間短有關，還需進一步的統計研究。

2014年2月第34卷第2期現？代？情？報Journal of Modern InformationFeb.，2014Vol.34 No.22014年2月第34卷第2期基于科技論文的醫學院校學科結構發展可視化分析Feb.，2014Vol.34 No.22.2 發表論文期刊分布利用SCIE數據庫的統計功能對2003-2007、2008-2012年2個5年間醫大發表論文所在期刊進行分析，來源期刊及期刊學科分類如表1所示，論文所在期刊2011年影響因子（IF值）分布如表2所示。

表1 醫大發文量前10位期刊統計表

表2 發表論文期刊影響因子（2011年）分布

從表1中可以明顯地看出2008-2012年腫瘤學分類中的期刊在前10位中占了5位，比例顯著增高，說明近五年醫大腫瘤學方面的研究發展迅速；眼科學期刊INT J OPHTHALMOL-CHI排在第三位，該刊由中華醫學會西安分會主辦，2000年創刊，2008年開始在SCIE中收錄，因此該校發表的眼科學文獻在SCIE中顯著增多。2008-2012年排在第一位的PLOS ONE是美國公共科學圖書館2006年創辦的多學科開放獲取期刊，同時也是2012中國學者SCI發文最多的期刊[4]。從表2中可以看出發表論文期刊的IF值也顯著升高，≥10.0的高影響因子期刊論文由6篇增加到65篇，占總論文數的百分比由0.79%升高到1.79%，30%的論文IF值超過3.0。

2.3 論文合著者分布利用CiteSpace軟件對2003-2007年、2008-2012年2個時間段醫大發表論文的合著者網絡圖譜進行分析，選擇關鍵路徑（pathfinder）算法，網絡節點選擇作者，時間分區選擇1年，2003-2007年閾值為（3，3，5），（5，5，5），（8，8，5），2008-2012年閾值為（8，8，10），（9，9，10），（10，10，10）。閾值中的3個數值分別代表引文數量、共引頻次和共引系數，引文數量和共引頻次決定了可視化節點的多少，共引系數決定節點間連線的多少。分時間段設置不同閾值使可視化圖譜更清晰明了，易于分析解讀。圖譜中圓環的顏色表示合著年份，圓環厚度表示合著者頻次。如圖2、圖3、表2所示：圖2 2003-2007年醫大論文合著者網絡圖譜endprint

圖3 2008-2012年醫大論文合著者網絡圖譜

從圖2中可以清晰地看出，2003-2007年醫大論文合著頻次較高的作者有：Chen J、Sun GF、Wang Y、Wang HL、Sun YX、Xu HM等，分別對應聚類分析的7大類。核對來源文獻發現，合著頻次最高的作者Chen J所屬機構是安徽醫科大學皮膚病研究所，提示2003-2007年間醫大與安徽醫科大學在皮膚病學科研合作關系密切。從圖3中可以看出，2008-2012年醫大論文合著頻次較高的作者有：Chen HD、Xu HM、Shang H、Wang EH、Gao XH、Liu YH、Shan ZY、Xue YX、Wang ZN、Sun Z、Teng WP等，分別是醫大皮膚病學、腫瘤學、臨床檢驗、病理學、神經病學、內分泌學等學科的學術帶頭人，而且腫瘤學和病理學的科研合作比較密切。

2.4 學科領域分析利用CiteSpace軟件對2003-2007年、2008-2012年2個時間段醫大論文的共現學科領域進行分析，時間分區選擇1年，閾值設定為（2，2，5），（3，3，5），（3，3，5）。圖譜中圓環的厚度代表共現頻次，顏色代表共現的年份，最外層紫色圈突出顯示代表中心性（centrality），即在整體網絡中所起連接作用大小。如圖4、圖5、表3所示：

從圖4、圖5、表4、表5中可以看出2003-2007年排在前10位的學科共現頻次>30次，前5位分別是胃腸病學和肝病學、生物化學和分子生物學、藥學、藥理學和藥劑學、腫瘤學。2008-2012年排在前10位的學科共現頻次>125次，前5位分別是腫瘤學、藥學、生物化學和分子生物學、神經科學、細胞生物學。腫瘤學共現頻次>500排在第一位，是發展較快的學科，細胞生物學是中心度最高的學科，與生物技術和應用微生物學、生物物理學、免疫學、呼吸病學、內分泌學等學科的關系密切。

2.5 共詞分析利用CiteSpace軟件對2003-2007年、2008-2012年2個時間段醫大論文共詞和突現詞進行分析，網絡節點確定為關鍵詞（Keyword），時間區選擇為1年，閾值分別設定為（3，3，5），（4，4，5），（5，5，5），（10，10，20），（10，10，20），（10，10，20）。圖譜中圓環的厚度代表共現頻次，顏色代表共現的年份，紫色圈突出顯示代表中心性。如圖6、圖7、表6、表7所示：圖6 2003-2007年共詞網絡圖譜

從圖6、表6中可以看出2003-2007年醫大論文共現詞頻次最高的是84次，頻次高于20次的關鍵詞有12個，分別是：表達、細胞、活化、凋亡、腫瘤、疾病、癌、小鼠、蛋白、腦、體內、基因；中心性大于0的關鍵詞有10個，分別是：細胞、免疫組織化學、表達、腦、凋亡、活化、小鼠、腫瘤、腫瘤壞死因子、癌。通過共現關鍵詞及其在共現網絡圖譜中的關系可以看出2003-2007年醫大研究內容以腫瘤為主，研究方法以細胞免疫組織化學為中心，腫瘤相關蛋白或基因的表達、活化、細胞凋亡等是主要研究方向。從圖7、表7中可以看出2008-2012年醫大論文共現詞頻次顯著增高，高于150次的關鍵詞有15個，分別是：腫瘤學、表達、醫學、生物化學和分子生物學、凋亡、神經科學、細胞生物學、活化、藥理學和藥劑學、外科學、細胞、腫瘤、癌、胃腸病學和肝病學、體外；中心性大于等于0.20的關鍵詞有12個，分別是生長、表達、生物化學和分子生物學、凋亡、增殖、轉移、乳腺癌、分化、細胞生物學、預后、腺癌、活化。通過共現關鍵詞及其在共現網絡圖譜中的關系可以看出2008-2012年醫大研究熱點，以腫瘤學為主，研究方法以生物化學和分子生物學、細胞生物學為中心，腫瘤細胞分化、增殖、轉移、凋亡，腫瘤的治療、預后等是主要研究方向。

3 討 論

3.1 發表論文數量和質量均顯著升高醫大2003-2012年10年間發表論文的數量顯著升高，尤其是近五年增長迅速，而且影響力的增長速度高于論文數量的增長。發表論文的質量也相應升高，從發文期刊的IF值分布可以看出，高影響因子的論文增多，IF值≥10.0的論文占總論文的比例由0.79%增加到1.79%。這與學校加強學科建設的政策和支持有關，除國家級重點學科、省級重點學科外，還設立了校級重點學科和重點培育學科，并定期對各學科調研評估，促進重點學科的發展建設。

3.2 重點學科優勢突出論文合作者可視化圖譜顯示2003-2007年，合作者中有較多的其他院校合作者，如Chen J、Zhang X、Jin Y、Hu DY等，該校的合作者如Sun GF、Wang HL、Sun YX、Xu HM分別是勞動衛生、藥理學、心血管病學、腫瘤學等學科的帶頭。2008-2012年的合作者可視化圖譜顯示Chen HD、Gao XH團隊、Teng WP、Shan ZY團隊、Xu HM、Wang ZN、Sun Z團隊、Xue YX、Liu YH團隊，分別是該校皮膚病學、內分泌學、腫瘤學、神經科學的學科帶頭人。醫大目前有5個國家重點學科：內科學（呼吸系病，1989）、皮膚病與性病學（2002）、內科學（內分泌與代謝病，2007）、外科學（普外，2007）、勞動衛生與環境衛生（2007）。二者對比，可以看出近五年重點學科的科研實力和優勢明顯顯現出來，且學科隊伍建設逐漸完善。目前該校有22個省級重點學科，2個省級重點培育學科，分別是遺傳學、細胞生物學、生物化學與分子生物學、人體解剖與組織胚胎學、免疫學、病理學與病理生理學 、內科學（傳染病）、內科學（消化系病）、內科學（心血管病）、兒科學、神經病學、臨床檢驗診斷學、外科學（骨外）、外科學（泌尿外）、外科學（神外）、婦產科學、眼科學、腫瘤學、麻醉學、口腔臨床醫學、藥理學、內科學（腎病）、內科學（血液病）。從共現學科領域網絡圖譜中可以看出，腫瘤學、生物化學和分子生物學、藥理學、神經科學、細胞生物學等始終是研究的熱點學科，而這幾個學科均是該校的省級重點學科，與可視化的結果相吻合。共現學科依賴論文所屬學科間的相互聯系構建圖譜，因此中心性越高說明與其他學科間的聯系越密切。2003-2007年腫瘤學研究中心性最高，2008-2012年延續到腫瘤學是研究熱點學科。免疫學、藥理學、外科學始終是中心性較高的學科，說明這些學科與其它學科間的合作和交流比較緊密。2003-2007年生物化學和分子生物學的中心性排在第二位，而2008-2012年該學科已在前10名之外，取而代之的是細胞生物學、生物技術和應用微生物學，可以看出研究手段和方法的發展。

3.3 以腫瘤學為中心帶動學科結構的發展目前該校共有國家級、省級、校級重點學科及重點培育學科共46個，幾乎覆蓋了基礎和臨床醫學的各個方面，但從本研究結果看有些學科仍然比較薄弱，如解剖學、兒科學、婦產科學、傳染病學、口腔科學等，SCIE的論文數較少，與其他學科的合作較少。而與腫瘤學相關的學科如生物化學和分子生物學、外科學、神經科學、乳腺腫瘤、胃腸病學等學科發展較快，學科間的合作比較密切。對SCIE發文較少的學科應進一步比較其與國內外高校相關學科在研究方向、課題資助、學科帶頭人等方面的差異，發掘該學科的特色，制定發展規劃，這亦是本文下一步的研究方向。

4 小 結本文通過繪制醫大發表科技論文的期刊分布、合作者、學科領域、文獻共詞的可視化圖譜，以圖譜方式初步揭示了醫大近十年學科結構的發展變化，學科帶頭人、核心期刊、研究熱點等信息情報，探討該校學科領域分布、發展趨勢。希望在滿足科研用戶學術信息查找、利用需求的同時，能為研究者制定學科規劃、提供學科競爭力提供有價值的情報，并將嘗試用該方法分析單個學科的發展軌跡、演變趨勢、研究熱點優勢等，從而使可視化分析更好地服務學科情報研究。

參考文獻

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（本文責任編輯：孫國雷）endprint