基于文獻計量學(xué)的國際在線健康社區(qū)研究進展可視化分析

蔡瑩春

摘 要：本文通過檢索Web of Science數(shù)據(jù)庫獲取了1998～2019年在線健康社區(qū)領(lǐng)域相關(guān)文獻798篇，借助于CiteSpace分析工具，從在線健康社區(qū)合作網(wǎng)絡(luò)、文獻共被引及名詞性術(shù)語共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析三個視角構(gòu)建在線健康社區(qū)研究知識圖譜。揭示了目前在線健康社區(qū)領(lǐng)域研究的發(fā)展現(xiàn)狀，為今后在線健康社區(qū)開展進一步研究提供借鑒。

關(guān)鍵詞：在線健康社區(qū);信息可視化;網(wǎng)絡(luò)

近年來，為解決健康醫(yī)療行業(yè)健康醫(yī)療資源總量不足、健康資源分配不均、健康供需不匹配等問題，“互聯(lián)網(wǎng)+”健康模式不斷涌現(xiàn)。尤其在疫情防控期間，阿里健康、平安好醫(yī)生等多個平臺通過開展線上義診、名醫(yī)直播等方式，為公眾提供線上問診服務(wù)，解決了用戶購藥缺乏專業(yè)指導(dǎo)、醫(yī)療科普、去醫(yī)院看病或有交叉感染風(fēng)險等痛點。在線健康社區(qū)（OHC）目前已成為醫(yī)患交互、資源共享的開放式平臺。當(dāng)下流行的OHC平臺有好大夫在線、甜蜜家園、春雨醫(yī)生等。隨著健康社區(qū)的成熟發(fā)展，國內(nèi)外關(guān)于在線健康社區(qū)的研究也不斷深入，但關(guān)于在線健康社區(qū)研究現(xiàn)狀的概述性文章沒有捕捉到該領(lǐng)域研究的時間脈絡(luò)，缺乏從文獻計量學(xué)角度對該領(lǐng)域研究現(xiàn)狀進行系統(tǒng)地可視化分析。鑒于此，本文將通過梳理國際在線健康社區(qū)研究發(fā)展的脈絡(luò)，結(jié)合文獻計量學(xué)可視化分析方法，從在線健康社區(qū)合作網(wǎng)絡(luò)、文獻共被引及名詞性術(shù)語共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析三個方面構(gòu)建在線健康社區(qū)研究知識圖譜，探索該領(lǐng)域未來的發(fā)展趨勢及研究方向。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

本研究文獻來源于美國科技信息所開發(fā)的Web of Science（WoS）核心數(shù)據(jù)集。WoS平臺是最權(quán)威的外文科學(xué)文獻檢索平臺，保證了文獻來源的可靠性和代表性。本文收集的外文文獻檢索主題詞為“online health community”、“Online medical community”、“Health Care?Community”，且鑒于外文文獻關(guān)于在線健康社區(qū)主題的研究領(lǐng)域多達(dá)100多個，因此本文將文獻領(lǐng)域來源限定為“信息學(xué)”、“圖書館學(xué)”、“信息系統(tǒng)”等研究領(lǐng)域，文獻年限為1998～2019年。為了滿足文獻獲取的查全率和查準(zhǔn)率，文獻在采集操作過程中借用HistCite對文獻數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，刪除180篇不可用和重復(fù)的文獻，最終采集到了外文文獻798篇，并作為本文的分析數(shù)據(jù)，操作時間為2019年4月5日。本文主要借鑒CiteSpace.5.4.R3對文獻進行數(shù)據(jù)處理。CiteSpace是由陳超美教授基于JAVA語言開發(fā)的，著眼于分析科學(xué)研究文獻中隱性知識網(wǎng)絡(luò)，并在文獻計量學(xué)和信息可視化的背景下逐漸流行起來的一款引文可視化分析軟件，致力于構(gòu)建領(lǐng)域研究的科學(xué)知識圖譜[1]。因此，通過CiteSpace軟件可以實現(xiàn)在線健康社區(qū)合作網(wǎng)絡(luò)、文獻共被引及名詞性術(shù)語共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建。

2 國際在線健康社區(qū)研究的合作網(wǎng)絡(luò)分析

CiteSpace提供了三個層次的科學(xué)合作者網(wǎng)絡(luò)分析，分別為宏觀的國家或地區(qū)的合作Co-country/territory，中觀的機構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)Co-institutions和微觀的學(xué)者合作網(wǎng)絡(luò)Co-Author，因此，可以通過CiteSpace實現(xiàn)對科學(xué)空間領(lǐng)域的可視化分析，有利于學(xué)者深入了解研究領(lǐng)域知識量的空間構(gòu)圖以及各研究主體對該領(lǐng)域研究的貢獻程度。下文將利用CiteSpace得到在線健康社區(qū)研究合作網(wǎng)絡(luò)圖譜。其中，節(jié)點代表了作者、機構(gòu)或國家/地區(qū)，節(jié)點大小代表了作者、機構(gòu)或國家/地區(qū)發(fā)表的論文數(shù)量。

2.1 在線健康社區(qū)研究國家（地區(qū)）分布

圖1左側(cè)為CiteSpace繪制的在線健康社區(qū)國家（地區(qū)）合作的網(wǎng)絡(luò)圖譜，圖像繪制閾值為top30%，節(jié)點顯示類型為引文年輪。其中，不同節(jié)點代表不同的國家，引文年輪代表著某篇文章的引用歷史，年輪的整體大小反映論文的被引用次數(shù)，引文顏色代表著相應(yīng)的引文時間[2]。從圖中可以看出，美國、加拿大、澳大利亞、英國、中國等節(jié)點年環(huán)大，說明此類國家發(fā)文貢獻量大，這與先前統(tǒng)計分析結(jié)果相符合。由不同節(jié)點連線緊密程度可知，不同國家科研合作關(guān)系密切;其次，年輪內(nèi)環(huán)向外環(huán)顏色是從冷色調(diào)（藍(lán)、靛、綠）轉(zhuǎn)為暖色調(diào)（紅、黃、橘），且暖色調(diào)占比更大，說明在線健康社區(qū)的研究多集中在近幾年，早期發(fā)文主要集中在美國地區(qū)，國家間合作也較少，而隨著時間的演變，不同國家間合作越來越緊密，該領(lǐng)域研究成果愈加豐富。

2.2 在線健康社區(qū)研究機構(gòu)分布

圖1中間為CiteSpace繪制的在線健康社區(qū)機構(gòu)合作的網(wǎng)絡(luò)圖譜，圖像繪制閾值為top30%，節(jié)點顯示類型為中介中心性。由圖所示，國際在線健康社區(qū)研究合作團隊很多，處于top10的研究機構(gòu)合作密切，如華盛頓大學(xué)與哈爾濱工業(yè)大學(xué)為核心的合作網(wǎng)絡(luò)、加州圣地亞哥大學(xué)為核心的合作網(wǎng)絡(luò)、斯康星大學(xué)和馬里蘭大學(xué)為核心的合作網(wǎng)絡(luò)、哈佛大學(xué)與多倫多大學(xué)為核心的合作網(wǎng)絡(luò)，其中加州圣地亞哥大學(xué)與多個合作網(wǎng)絡(luò)之間存在結(jié)構(gòu)洞，說明加州圣地亞哥大學(xué)是連接在線健康社區(qū)領(lǐng)域研究不同核心合作網(wǎng)絡(luò)的紐帶，促進了在線健康領(lǐng)域研究發(fā)展。而墨爾本大學(xué)、德雷克塞爾大學(xué)游離在主要合作網(wǎng)絡(luò)之外，說明這兩所機構(gòu)在該領(lǐng)域創(chuàng)新性強，能獨立完成該領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究，貢獻較大，具有較強的科研實力。

2.3 在線健康社區(qū)研究作者分布

通過HistCite、Excel工具對來源于Wos的798篇外文文獻進行作者統(tǒng)計分析，根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果，共有2 804名作者，其中發(fā)文5篇以上的作者占比0.21%，發(fā)文1篇的作者占比高達(dá)91.01%，可見在在線健康社區(qū)研究還處于較新的研究領(lǐng)域，在該領(lǐng)域研究的持續(xù)貢獻者較少。圖1右側(cè)為利用gephi將CiteSpace導(dǎo)出的作者網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可視化后的結(jié)果，從圖中可以看出，在線健康社區(qū)領(lǐng)域研究作者之間的關(guān)系呈現(xiàn)節(jié)點多、分布散、聯(lián)系較不密切，只有少部分作者之間出現(xiàn)合作圖譜，且合作團隊人數(shù)較少，合作子網(wǎng)絡(luò)之間無聯(lián)系，說明在該領(lǐng)域研究作者多，但是作者合作較少，這與前面的統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)結(jié)果一致。未來可呼吁在線健康社區(qū)領(lǐng)域研究者加強合作，共同推進該領(lǐng)域的研究突破。

3 國際在線健康社區(qū)研究的共被引分析

共被引關(guān)系是指兩篇文獻共同出現(xiàn)在了第三篇施引文獻的參考文獻目錄中，共被引分析（Co-Citation analysis）則是通過對一個文獻空間數(shù)據(jù)集合進行文獻共被引關(guān)系的挖掘的過程[5]。下文將通過對在線健康社區(qū)領(lǐng)域作者和文獻進行共被引分析，厘清在線健康社區(qū)領(lǐng)域研究的文獻發(fā)展脈絡(luò)，構(gòu)建共被引知識網(wǎng)絡(luò)圖譜，分析該領(lǐng)域研究的轉(zhuǎn)折點和創(chuàng)新點，為未來學(xué)術(shù)研究者提供參考。

3.1 在線健康社區(qū)文獻的共被引分析

在線健康社區(qū)領(lǐng)域研究文獻的共被引網(wǎng)絡(luò)反映了不同研究主題的知識單元從游離狀態(tài)到重組產(chǎn)生新的知識的過程，體現(xiàn)了學(xué)科之間的交叉、滲透和發(fā)展。圖2在線健康社區(qū)研究文獻共被引網(wǎng)絡(luò)圖譜節(jié)點間連接緊密。其中，共被引文獻次數(shù)高的節(jié)點出現(xiàn)在中心位置，分別連接不同的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，形成了連接子網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)洞，這說明這些文獻在該領(lǐng)域研究中具有重大借鑒意義，開拓了該領(lǐng)域研究的創(chuàng)新思路，影響力大。根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果，排在前10的有Fox S（2009）、Fox S（2011）、Nambisan P（2011）、Fox S（2013）、Eysenbach G（2004）、Frost JH（2008）、Eysenbach G（2008）、Cobb NK（2010）、Wicks P（2010）、Hwang KO（2010）。共被引文獻次數(shù)隨著時間改變，也揭示了該領(lǐng)域知識體系隨著時間變化不斷發(fā)展演變。因此，通過文獻共被引的網(wǎng)絡(luò)圖譜可以緊跟當(dāng)前研究熱點，借鑒學(xué)術(shù)質(zhì)量高的研究文獻。

圖2突發(fā)性TOP的共被引文獻圖譜反映了研究主題的創(chuàng)新和研究前沿。其中，處于突發(fā)性TOP20且共被引次數(shù)處于TOP10的被共引文獻有Eysenbach G（2004）、Fox S（2009）、Cobb NK（2010）、Wicks P（2010），說明這幾篇文獻可能是在線健康社區(qū)研究主題的轉(zhuǎn)折點，在該領(lǐng)域研究中具有很強的影響力。Eysenbach G（2004）通過關(guān)注對等在線健康社區(qū)互動有效性，考察了在線健康社區(qū)信息支持和社會支持的質(zhì)量，研究結(jié)果雖只在少量的調(diào)查組中得到驗證，但為在線健康信息系統(tǒng)質(zhì)量研究開創(chuàng)了新的方向[3]。Fox S（2009）是來源于互聯(lián)網(wǎng)與美國人生活調(diào)研數(shù)據(jù)的專業(yè)報告，在探討在線健康社區(qū)與互聯(lián)網(wǎng)用戶關(guān)系時被廣泛運用。Cobb NK（2010）基于網(wǎng)絡(luò)評論評估患者參與互聯(lián)網(wǎng)戒煙信息系統(tǒng)的療效，為健康信息系統(tǒng)的發(fā)展提供了指導(dǎo)建議[4]。Wicks P（2010）關(guān)注新興在線健康平臺PatientsLikeMe用戶的信息分享行為對用戶感知效益的影響，為在線健康社區(qū)醫(yī)患互動效益的研究提供了新思路[5]。

3.2 在線健康社區(qū)作者的共被引分析

作者共被引網(wǎng)絡(luò)反映了被引文獻間的關(guān)系及被引文獻作者的貢獻量，如圖2作者共被引網(wǎng)絡(luò)圖譜所示，作者共被引網(wǎng)絡(luò)圖譜節(jié)點聯(lián)系緊密，說明共被引文獻間研究的領(lǐng)域相似，研究的主題間存在特定的關(guān)系，部分高質(zhì)量學(xué)術(shù)研究成果得到了不同研究學(xué)者的高度認(rèn)可。其次，作者共被引網(wǎng)絡(luò)年輪內(nèi)環(huán)向外環(huán)顏色是從冷色調(diào)（藍(lán)、靛、綠）轉(zhuǎn)為暖色調(diào)（紅、黃、橘），且暖色調(diào)占比更大，說明在線健康社區(qū)被共引年限發(fā)表的時間相對接近，而隨著時間的演變，不同作者間合作越來越緊密，該領(lǐng)域研究成果愈加豐富。其中，Eysenbach G、Fox S、Preece J、van Uden-Kraan C、Wicks P、Mo PKH、Coulson NS、Bandura A、Huh J、Strauss A、Barak A、Nambisan P、Cobb NK、Wright KB、Cutrona CE等多位作者共被引次數(shù)最高，在該領(lǐng)域貢獻大。此外，圖中外環(huán)顏色為紫的作者節(jié)點表示該共被引作者文獻的突發(fā)性較高，文獻創(chuàng)新性高，研究主題前沿并得到了學(xué)術(shù)界的認(rèn)可。

4 國際在線健康社區(qū)研究的名詞性術(shù)語共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析

CiteSpace的名詞性術(shù)語的共詞分析主要是從標(biāo)題（TI）、關(guān)鍵詞（DE）、輔助關(guān)鍵詞（ID）以及摘要（AB）中提取。名詞性術(shù)語的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)捕獲了在線健康社區(qū)研究的主題演變過程，展現(xiàn)了在線健康社區(qū)的研究趨勢，可為未來在線健康社區(qū)研究提供方向。通過對798篇外文文獻的名詞性術(shù)語進行檢索，得到在線健康社區(qū)研究的主題演變路徑。本文結(jié)合名詞性術(shù)語的網(wǎng)絡(luò)圖譜及研究深度，大致將在線健康社區(qū)研究分為3個階段：萌芽階段、起步階段、發(fā)展階段。其中，在萌芽階段突現(xiàn)的主要名詞性術(shù)語如“在線健康社區(qū)”、“健康信息”、“內(nèi)容分析”、“健康專業(yè)醫(yī)生”等，表明在這一階段研究主要關(guān)注在線健康醫(yī)患互動的信息交流行為。在起步階段突現(xiàn)的主要名詞性術(shù)語如“社會支持”、“社區(qū)小組”、“情感”、“社區(qū)成員”等，表明該階段在線健康社區(qū)的研究已經(jīng)轉(zhuǎn)為對社區(qū)提供的社會支持的深入探討，注重社區(qū)成員親密關(guān)系建立、信任關(guān)系維護、社區(qū)成員聚類、社區(qū)支持效用等主題研究。在發(fā)展階段突現(xiàn)的主要名詞性術(shù)語如“社會網(wǎng)絡(luò)”、“健康消費者”、“高質(zhì)量健康信息”、“關(guān)鍵收益”等，表明在線健康社區(qū)在發(fā)展階段研究主題正逐漸轉(zhuǎn)為社區(qū)用戶結(jié)構(gòu)和社區(qū)價值釋放的研究，主要關(guān)注在線健康社區(qū)的信息支持、社會支持等陪伴活動如何影響社區(qū)用戶的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、健康信息系統(tǒng)集成、健康信息價值釋放等。因此，國內(nèi)外關(guān)于在線健康社區(qū)的研究呈現(xiàn)逐漸深入的研究趨勢，由早期對開放社區(qū)平臺交互的信息共享和情感共享到社區(qū)成員關(guān)系和結(jié)構(gòu)建立的探究，再到社區(qū)價值創(chuàng)造的探析。

5 結(jié)語

本文通過合作網(wǎng)絡(luò)、文獻共被引及名詞性術(shù)語共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析三個方面對798篇外文文獻進行系統(tǒng)地梳理和分析，得到以下研究結(jié)論和啟示：

從合作網(wǎng)絡(luò)來看，美國、英國、澳大利亞、加拿大、中國等國在在線健康社區(qū)領(lǐng)域研究中貢獻較大，來自美國的華盛頓大學(xué)為在線健康社區(qū)領(lǐng)域研究的領(lǐng)頭羊，國際在線健康社區(qū)領(lǐng)域研究國家和機構(gòu)間合作密切，但該領(lǐng)域作者間的合作呈現(xiàn)出分布散、子網(wǎng)間聯(lián)系稀疏等特點。因此，未來在線健康社區(qū)領(lǐng)域研究可以加強作者間的相互合作，共同推進該領(lǐng)域的研究突破。

從文獻共被引來看，Eysenbach G、Fox S、Preece J、van Uden-Kraan C、Wicks P、Mo PKH、Coulson NS、Bandura A、Huh J、Strauss A等在該領(lǐng)域研究成果質(zhì)量高，創(chuàng)新性強，得到了學(xué)術(shù)界的普遍認(rèn)可。因此，對于新進入該領(lǐng)域研究的學(xué)者，可以追溯以上作者研究成果，梳理在線健康社區(qū)研究的發(fā)展圖譜，為個人進入該領(lǐng)域研究提供文獻指引和研究方向。

從名詞性術(shù)語共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)來看，在線健康社區(qū)領(lǐng)域的研究視角從基于社區(qū)用戶行為，到社區(qū)用戶關(guān)系，社區(qū)用戶結(jié)構(gòu)，進一步向社區(qū)價值創(chuàng)造方向演變。從時間維度看，基于社區(qū)用戶行為的研究開始于在線健康社區(qū)研究的萌芽階段，社區(qū)用戶關(guān)系的研究開始于在線健康社區(qū)的起步階段，但由于這兩個研究主題持續(xù)性時間較長，未來研究應(yīng)在研究方法和研究理論上不斷創(chuàng)新和突破，例如結(jié)合深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等研究技術(shù)深入分析健康社區(qū)用戶生成內(nèi)容來解釋社區(qū)用戶行為和用戶關(guān)系;而源于社會網(wǎng)絡(luò)理論的發(fā)展社區(qū)用戶結(jié)構(gòu)研究在在線健康社區(qū)研究的發(fā)展階段得到學(xué)術(shù)界的關(guān)注，但當(dāng)前社會網(wǎng)絡(luò)理論的運用范圍主要局限于用戶聚類、結(jié)構(gòu)性社會資本衡量、用戶動態(tài)分析等方面，未來可擴展社會網(wǎng)絡(luò)在在線健康社區(qū)的研究視域;社區(qū)價值創(chuàng)造為當(dāng)前在線健康社區(qū)研究的熱點，但目前關(guān)注于該主題的研究的作者較少，未來學(xué)者可以在這一研究方向做更深入的分析。

[參考文獻]

[1]Chen C. CiteSpace II： Detecting and visualizing emerging trends and transient patterns in scientific literature[J]. Journal of the American Society for Information Science and Technology. 2006， 57（3）： 359-377.

[2]李杰，陳超美著. Citespace：科技文本挖掘及可視化：text mining and visualization in scientific literature[M]. 首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)出版社， 2016.

[3]Eysenbach G， Powell J， Englesakis M， et al. Health related virtual communities and electronic support groups： systematic review of the effects of online peer to peer interactions[J]. Bmj British Medical Journal. 2004， 328（7449）： 1166-1170.

[4]Cobb N K， Graham A L， Bock B C， et al. Initial Evaluation of a Real-World Internet Smoking Cessation System[J]. Nicotine & Tobacco Research. 2005， 7（2）： 207-216.

[5]Wicks P， Massagli M， Frost J， et al. Sharing health data for better outcomes on PatientsLikeMe[J]. Journal of Medical Internet Research. 2010， 12（2）： e19.

（作者單位：中國人民大學(xué)，北京 100872）