基于VOSviewer的2010—2020年安全疏散研究進展分析

高藝偉，岳麗宏，姜曙光

(1.青島理工大學機械與汽車工程學院,山東 青島 266500；2.魯東大學資源與環境工程學院,山東 煙臺 264025)

安全疏散是指引導危險區域內的人員向其他安全區域撤離，安全疏散通常在緊急情況下進行。安全疏散涉及的范圍廣，是每個公共場所性能設計和消防安全的規劃內容。現有的安全疏散研究中，以火災情況下的安全疏散為主，也有少數研究以地震、踩踏、塌方、恐怖襲擊等為背景，安全疏散的場所有隧道、地鐵車站等交通樞紐，以及高層及超高層建筑、娛樂及商業場所、車間等結構限制或人員密集區域。針對事故和事故發生場所，國內外學者對安全疏散的研究方法有仿真模擬、模型、算法和方法、實驗等。這些以安全疏散為主題的研究主要針對具體對象、利用具體方法，從狹義層面出發對安全疏散進行分析。缺乏文獻計量分析。因此，有必要對相關的文獻進行梳理、歸納和分析，明確研究進展和發展趨勢，為安全疏散領域的研究人員提供全面的參考與借鑒。

目前常用的文獻計量分析軟件有Histcite、BibExcel、CiteSpace、Pajeck、VOSviewer等。其中，VOSviewer軟件主要基于文獻共引、共被引原理繪制科學圖譜，具有分析功能全面、可視化效果好等優勢。借助VOSviewer軟件對文獻進行計量分析是近幾年在大數據發展的支持下逐步興起的一種文獻計量分析方法，已經廣泛應用于諸多學科領域，其中在安全科學領域如公共安全、安全科學、風險管理等方面均有涉及。因此，本文采用VOSviewer軟件對2010—2020年國內外以“安全疏散”為主題的研究文獻進行計量分析，從廣義層面對安全疏散進行研究，這將有利于學者更清晰地了解安全疏散的研究進展，尋找安全疏散的研究熱點，并預測其研究趨勢。

1 數據與方法

1. 1 數據來源

(1) 國內文獻數據來源：2020年4月6日，從CNKI的期刊數據庫中，以“安全疏散”為主題，時間跨度為2010—2020年，期刊來源為核心、CSSCI、CSCD期刊，共檢索出560篇文獻，以RefWorks格式導出文獻。

(2) 國外文獻數據來源：2020年4月6日，從Web of Science(WOS)的核心合集中，以“safe eva-cuation”為主題，時間跨度為2010—2020年，引文索引選擇SCI-EXPANDED、SSCI、A&HCI、ESCI期刊，共檢索出1 040篇文獻，以“其他文件格式”中的“純文本”導出文獻。

1. 2 數據處理方法

文獻計量是利用數學、統計學等研究方法，定量分析文獻，其計量對象以文獻、詞匯、作者為主。VOSviewer軟件就是一個文獻計量軟件，本文應用VOSviewer軟件對2010—2020年國內外安全疏散的研究文獻進行計量分析，探索其研究熱點和發展趨勢。VOSviewer運行于Java環境下，可以導入RefWorks和Web of Science格式的文獻。在VOSviewer中點擊“Create”，將導出的國內外文獻導入軟件，按照分析目標依次選擇對象和設置閾值。

1.2.1 CNKI的國內文獻導入

將CNKI的文獻導入VOSviewer中，閾值設置情況如下：

(1) 將“Minimum number of occurrences of a keyword(每個關鍵詞最少出現數量)”設置為3，共有278個關鍵詞達到閾值。

(2) 在“Verify selected keywords”中去掉與中文關鍵詞重復的英文關鍵詞。

(3) 將“Minimum number of documents of an author(每個作者的最少文獻數量)”設置為2，共有191位作者達到閾值。

1.2.2 WOS的國外文獻導入

將WOS的文獻導入VOSviewer中，每個作者的最少文獻數量和每個關鍵詞最少出現數量的閾值設置與CNKI文獻相同，其中分別有235個關鍵詞、190位作者達到閾值。

2 基于VOSviewer的“安全疏散”相關文獻計量分析

2. 1 不同時間文獻發表數量分析

根據在CNKI和WOS中檢索的“安全疏散”相關文獻發表數量，整理得出圖1和圖2，分別代表2010—2020年國內、國外“安全疏散”相關文獻的年度發表數量情況。

圖1 2010—2020年國內“安全疏散”相關文獻的發表數量情況Fig.1 Publication numbers of domestic literature on safety evacuation from 2010 to 2020

由于本文研究于2020年，故當年的文獻量無法統計完全，所以在發表時間方面的分析不包括2020年。

由圖1可見，2010—2019年國內以“安全疏散”為主題的文獻年度發表數量呈現波動變化，2016年是近幾年的發文量峰值，但基本保持平穩，文獻發表數量每年50篇左右，說明國內對于安全疏散的研究仍有一定熱度，處于穩定發展階段。

由圖2可見，國外以“safe evacuation”為主題的文獻年度發表數量2010年僅有40篇，與2010年不連貫，2011年是近幾年的發文量峰值，但從2011至2019年，文獻年度發表數量呈現下降趨勢。

圖2 2010—2020年國外“安全疏散”相關文獻的發表數量情況(源自Web of Scinence結果截圖)Fig.2 Publication numbers of foreign literature on safety evacuation from 2010 to 2020 (from the screenshot of Web of Science)

2. 2 關鍵詞熱度及聚類分析

2.2.1 國內文獻中關鍵詞熱度及聚類分析

將CNKI中檢索的文獻導入VOSviewer，去掉重復的英文關鍵詞后，對關鍵詞進行聚類分析，得到國內“安全疏散”相關文獻中關鍵詞視圖，見圖3。

圖3 2010—2020年國內“安全疏散”相關文獻中關鍵詞視圖Fig.3 Keyword view of domestic literature on safety evacuation from 2010 to 2020

根據對關鍵詞的分析，得出出現頻次不少于3次的共有158個關鍵詞，相互之間的聯系強度為1 081。圖3中關鍵詞字號越大代表出現的頻次越高。

由圖3可見，國內“安全疏散”相關文獻中出現頻次高的關鍵詞有安全疏散、人員疏散、火災、防火分區等。

由于頁面限制，圖中無法顯示所有的相關關鍵詞，所以本文利用表格列出相關關鍵詞，并按關鍵詞的意義進行分類，見表1。

表1 2010—2020年國內“安全疏散”相關文獻中關鍵詞分類及頻次

由圖3和表1可以看出：

(1) 國內“安全疏散”相關文獻中的關鍵詞聚類集中。

(2) 2010—2020年國內以“安全疏散”為主題的文獻中，出現頻次高的關鍵詞反映了我國對安全疏散的主要研究方向和方法。關鍵詞出現頻次不低于20次的有安全疏散、人員疏散、火災、數值模擬、防火分區、疏散、性能化設計、建筑防火、性能化防火設計、疏散時間、消防設計、高層建筑、Pathfinder、FDS、防火設計、消防。

(3) 研究對象以高層建筑居首位，地鐵、隧道、商業綜合體、體育館等研究熱度也較高。

(4) 數值模擬研究方法應用廣泛，Pathfinder、FDS、Building EXODUS等工具類軟件和元胞自動機模型作為研究方法和工具的應用頻率高。

(5) 火災與煙氣相關的關鍵詞在安全疏散主題文獻中出現的次數多，說明安全疏散大多基于火災的緊急情況下進行研究，以防火或消防設計為研究目的。

2.2.2 國外文獻中關鍵詞熱度及聚類分析

將WOS中檢索的文獻導入VOSviewer，對關鍵詞進行聚類分析，得到國外“安全疏散”相關文獻中關鍵詞視圖，見圖4。

圖4中相同顏色的文獻研究領域相同，紅、綠、藍色是視圖中區域最大的。從圖4中的分區來看，國外安全疏散的研究主要集中在安全疏散、管理、醫療等方面。

圖4 2010—2020年國外“安全文獻”相關文獻中關鍵詞視圖Fig.4 Keyword view of foreign literature on safety evacuation from 2010 to 2020注：紅色表示安全疏散為主的關鍵詞聚類；綠色表示管理為主的關鍵詞聚類；藍色表示醫療為主的關鍵詞聚類。

Web of Science中以“safe evacuation”為主題的文獻中，出現頻次不少于3次的文獻共有235篇，相互之間的聯系強度為3 031，出現頻次較高的安全疏散相關文獻的關鍵詞見表2。

表2 2010—2020年國外“安全疏散”相關文獻中關鍵詞統計

由表2可知，國外“安全疏散”相關文獻中出現頻次較高的關鍵詞有Evacuation、Management、Complications、Model、Safety等，說明管理、模型等方面的研究熱度較高。

2.2.3 國內外文獻中關鍵詞視圖對比

通過對比圖3和圖4可以看出：

(1) 國內“安全疏散”相關文獻中關鍵詞視圖呈現“花瓣型”分布，安全疏散、人員疏散、火災、性能化防火設計、防火分區等關鍵詞作為聯系網絡的中心，這說明國內的安全疏散主要基于火災情況，逐步衍生出相關的安全疏散研究，且Pathfinder、FDS、Pyrosim、Building EXODUS軟件是文獻中模擬方法使用率最高的軟件。

(2) 國外“安全疏散”相關文獻中關鍵詞視圖主要分成三部分聚類，與本文研究主題契合的為紅色區域，而與國內研究重點不同的是關鍵詞管理(Management)的出現頻次高，但大多是以火災為研究背景的情況與國內相同。另外，國外的研究中關鍵詞Model和Trial出現的頻次也較高。

2. 3 作者本人及相關合作情況分析

2.3.1 國內文獻中作者本人及相關合作情況分析

將CNKI檢索的文獻導入VOSviewer，對作者進行聚類分析，得到國內“安全疏散”相關文獻中作者視圖，視圖中相同顏色的作者屬于同一聚類的合作網絡，線條是作者之間的合作聯系。

對2010—2020年安全疏散研究領域作者合作網絡的清晰認識，能夠據此對年度區間內的研究熱點進行認識和了解，也對安全疏散研究現狀的總結有一定的參考意義。2010—2020年國內“安全疏散”相關文獻中作者最大相關合作網絡、作者次相關合作網絡見圖5和圖6，2010—2020國內“安全疏散”相關文獻中作者聯系強度和文獻數量統計結果見表3。

由圖5、圖6和表3可見，國內發表文獻數量最多的作者是朱國慶，在此期間發表13篇該主題文獻；聯系強度較高的作者為謝飛、宋文華、常力，聯系強度均為26，姜雯的聯系強度為24。通過合作網絡與聯系強度的結合可以看出，研究成果較多的作者在聯系網絡中居中心位置，占主導地位。

圖5 2010—2020年國內“安全疏散”相關文獻中作者最大相關合作網絡Fig.5 Authors’ largest relevant cooperative network in domestic literature on safety evacuation from 2010 to 2020

圖6 2010—2020年國內“安全疏散”相關文獻中作者次相關合作網絡Fig.6 Authors’ sub-related cooperative networks in domestic literature on safety evacuation from 2010 to 2020

表3 2010—2020年國內“安全疏散”相關文獻中作者聯系強度和文獻數量統計表

2.3.2 國外文獻中作者本人及相關合作情況分析

將WOS檢索的文獻導入VOSviewer，對作者進行聚類分析，得到國外“安全疏散”相關文獻中作者視圖，見圖7。由于導出的結果無法顯示完全，故利用Visio軟件對所有合作網絡中9個相對較大的作者合作網絡進行復刻，得到圖8，顏色與圖7對應。按照文獻被引頻次從多到少排序，取被引頻次排名前15位的作者，除去與醫學研究領域的作者后剩余9位作者的聯系強度和文獻數量統計結果，見表4。

由圖7、圖8和表4可見：國外“安全疏散”相關文獻中作者的合作網絡分布均勻，且作者合作網絡的規模無較大差異，聯系強度低；發表文獻數量最多的作者是Lo S，其次是Kimms A、Prater C S和Lindell M K,但國外作者的聯系強度普遍不高。

圖7 2010—2020年國外“安全疏散”相關文獻中作者視圖Fig.7 Author view of foreign literature on safety evacuation from 2010 to 2020

圖8 2010—2020年部分國外“安全疏散”相關文獻中作者合作網絡Fig.8 Part of the authors’ cooperative network in domestic literature on safety evacuation from 2010 to 2020

表4 2010—2020年國外“安全疏散”相關文獻中作者、文獻被引頻次、聯系強度和文獻數量統計表

2.3.3 國內外文獻中作者合作情況對比

國內對安全疏散的研究以合作團隊居多，各個團隊的研究方向與研究側重點有所差異，且國內的作者合作網絡的規模較大，涉及的合作學者多，相互之間的聯系強度高。相比之下，國外作者的合作網絡分布平均，沒有特別突出的大規模作者合作網絡，學者之間的聯系強度低。

2. 4 方法驗證

現有研究中，利用VOSviewer軟件對文獻的研究熱點、研究現狀等進行計量分析這種方法已經得到了廣泛應用。如以VOSviewer為工具，對源于Web of Science中以油料作物、機械故障診斷為主題的文獻主題、發文機構、人員和文獻來源國家等方面進行計量分析；應用VOSviewer軟件，對學位論文的主題演變與分布、研究方法進行了計量分析；對多個檢索網站中關于新型冠狀病毒的文獻作者、發文機構和高頻關鍵詞進行了計量分析等。根據已有的軟件應用經驗，本文應用VOSviewer軟件對“安全疏散”相關文獻進行計量分析是有效、可行的。

3 國內外研究進展分析及研究趨勢預測

通過上述應用VOSviewer軟件對國內外“安全疏散”相關文獻進行了計量分析，得出主要關鍵詞和2010—2020年內具有代表性的作者。在安全疏散的研究前提下，按照主要關鍵詞和具有代表性的作者或者團隊分別進行分類，主要關鍵詞反映了文獻的研究主題，據此可對國內外安全疏散研究進展進行分析，并對國內外安全疏散研究趨勢進行預測。

3. 1 國內研究進展分析

國內作者中發表文獻較多的有朱國慶、謝天光等人，其中朱國慶等的研究團隊主要借助疏散仿真模擬軟件和理論計算對不同種類建筑安全疏散進行了研究，并引進和善用其他領域的方法。如以安全疏散為主題的文獻中，對火災時“準安全區”的可行性和安全性進行了判定和研究；以地下商業建筑為研究對象，采用理論計算和軟件模擬兩種方法對地下商業建筑安全疏散進行研究與對比分析，得出計算機軟件模擬相對保守，但更能考慮到疏散細節；運用模擬軟件Building EXODUS，對高層辦公建筑、室內步行街、含避難走道的綜合體建筑、大型商業綜合體、下沉式廣場等不同類型建筑的安全疏散進行了模擬研究；在可行范圍內對大型超市、小空間三層辦公樓、教室等開展危險情況和安全疏散實驗，并將實踐與理論相結合對建筑安全疏散的影響因素、疏散時間、瓶頸、安全性等進行了研究或驗證；引入、結合了其他領域的方法，如利用Matlab層次分析法評價疏散路徑，在機場航站樓引入國內外常用的防火倉、燃料島等消防理念，提出了人員安全疏散過程確定性與隨機性的數學描述等；除火災緊急情況下的疏散外，對氨氣泄漏情況下的人員應急疏散也提出了相應的方案。

謝天光等的研究團隊對安全疏散的研究側重于疏散方案的提出、設計與驗證。如利用FDS和Pathfinder驗證了高層辦公建筑的雙內天井能在火災初期提供較長時間的安全環境；以高層塔式辦公樓為研究對象，提出了將核心筒與辦公區進行防火分隔，設置環形走道的疏散方案；對比城市地下交通隧道的2種疏散方案的疏散時間和出口利用率，得出采取有效防火分隔的前提下，利用地下車庫可以提高安全疏散效率；利用數值模擬的方法驗證了某會展中心防火設計中防火分區和疏散策略的可行性；根據地鐵隧道的特殊性，利用FDS分析了不同位置火源點對應的疏散方式；對大底盤建筑內的步行街消防設計的難點進行了研究，分析和計算了重要疏散設施之間的距離、疏散時間等，并驗證了方案的可行性；利用Pathfinder針對中小學地下體育場館、商業綜合體、超高寫字樓等不同類型建筑安全疏散進行了模擬，分別得出下沉式廣場能夠提高疏散安全性以及改變樓梯寬度和數量等參數可優化疏散方案等結論；取高層建筑多個樓層進行對比，對樓梯井的煙囪效應進行了探討，并提出限制火災蔓延的方案等。

常力、姜雯、謝飛、宋文華、宋云龍等在研究時間段內安全疏散領域的合作頻率最高，經常以合作的形式出現在文獻作者中。該團隊的主要研究方法是利用火災、疏散仿真模擬軟件對具體的建筑進行仿真模擬，以此來評估該建筑的安全性。另外，宋云龍與代君雨、李小菊、朱杰等的合作，更注重以建筑內某構件為研究對象。

根據上述對關鍵詞的分析結果以及具有代表性的作者及團隊的研究，可總結出目前國內對安全疏散的研究中存在的瓶頸問題：①國內現有研究中，大部分建立在火災背景的前提下，少部分以有毒有害氣體泄漏等危險為背景，安全疏散的研究背景不廣泛，而除火災以外仍有大量的自然或人為災害需要開展安全疏散研究；②以人員密集的場所作為研究對象，對各種類別建筑的研究范圍廣，已經較為成熟，但隨著社會進步和時代發展，特殊的建筑逐漸增多，而國內現有研究中以超高層建筑、綜合性建筑、特殊結構建筑或將周邊環境對建筑的影響考慮融合其中的研究較少；③安全疏散的研究方法有理論分析、利用火災和疏散模擬軟件進行仿真模擬，也有利用全尺寸、模擬實驗以及從其他學科領域引進的研究方法，但實驗相較于模擬雖然更接近現實情況，但是對于安全疏散中獨立個體的行為、心理、相互影響等微觀研究和探討仍未達成；研究的目的有尋找安全疏散研究中存在的瓶頸問題，驗證建筑防火設計的可行性，對疏散方案進行改進、優化、設計等。

3. 2 國外研究進展分析

外文作者中發表文獻較多的有Prater S和Lindell M K等，兩位學者合作的研究方向偏向颶風情況下的安全疏散。如利用實驗評估了學生在4種不同的颶風場景中的判斷與保護行動；統計分析了颶風安全疏散方面的研究，并提出了颶風疏散決策的多階段模型；調查颶風期間家庭疏散的后勤情況，疏散變量包括疏散路線信息源、疏散出發日期、避難住所等；另外，他們還研究證實了官方預警、感知風暴特征和危險經驗對個人影響的重要性。

由于外文作者發表文獻數量相差不大，因此本文對其余發表文獻和被引次數多的作者也進行了分析。

Kimms A和Bretschneider S在2011年開發了一個基本的安全疏散模型，在考慮疏散過程的安全性和用時短的前提下，不僅能重構疏散情況下的交通路徑，還能估計撤離時間，并提出啟發算法，求解基本疏散模型和松弛問題后執行該算法；2012年，他們在2011年研究的基礎上將其改進成兩階段啟發式算法，分別在兩步中考慮了街道網絡的交通路徑和車輛流量，計算包含岔口在內的道路網交通路線和流量。此外，Kimms A利用Daganzo細胞傳輸思想，以德國某城市的真實數據為依據，針對城市交通堵塞進行模擬并提出了疏散計劃；在街道疏散中引入韌性，基于細胞傳播模型(CTM)的假設，提出一種新的基于雙目標路徑的疏散模型；提出基于細胞傳播的疏散計劃模型(CTEPM)，用以降低計算成本，并研究了各種疏散場景參數對疏散時間的影響。

Lo S等的研究團隊針對行人決策的不確定性、模糊性等提出了基于細胞空間的離散疏散模型，將人類感知信息和各種特征作為參數模糊輸入，定量分析了疏散的影響因素，并在有無障礙物兩種情況下進行測試，豐富了元胞自動機模型；使用多重網絡模型，提出一種結合行人運動和情緒傳播的步行模型，量化情緒傳播以及對行人的影響，以此判斷行人是否跌倒成為障礙；量化人群生理、心理因素對大規模模擬疏散的影響，并將其納入疏散人員的隨機馬爾科夫路徑選擇模型中，得到人的路徑選擇的概率描述；將流行性病學SIR模型修改為元胞自動機方法來模擬人群情緒感染的動態過程，結果表明個體運動能加速情緒傳播速度，減少感染的持續時間和再次感染的可能性；利用基于agent的微觀行人流量仿真模型CityFlow，模擬和比較了包括走廊內的單向和雙向流動以及通過瓶頸的流動，提出該方法在可接受的系統維數范圍內逼近密度-速度基本圖和瓶頸處的經驗流速；基于離散元法，提出一種將人體簡化為自驅動球體的粒狀動力學模型，用于模擬出口人群的流動特性；通過實驗和建模，改進社會力模型，對行人選擇門的不平衡性進行研究；設計了一種船舶走廊模擬器，研究行人在快走時船舶橫、縱向傾斜對疏散速度的影響；針對列車車廂內部的狹窄座位通道，分析了正反兩向疏散時間，并預測單排行人運動速度等，結果表明獨處行人步速與通道寬度呈正相關，行人步速還受性別、與前車車頭距離和速度等因素的影響。

Koshimura S等以海嘯情況下的安全疏散研究為主，在印尼、泰國、日本、秘魯的海嘯案例的研究中，介紹了基于主體海嘯疏散模型的實際應用，重點對基于agent模型的疏散方法的研究進展進行了總結；針對日本東京的海嘯，為海嘯警報信息建立了適當的通信系統，用以建立更多具有良好疏散路線的避難場所。此外，Helsloot I等根據大規模疏散決策存在的不確定性，提出應當采取概率方法，并從管理的角度對疏散規劃提出建議。

根據圖4和表2的結果顯示，以及對國外研究進展的分析得出，國外的研究背景較國內更為廣泛，除與國內相同的以火災為背景外，還有颶風、海嘯等自然災害背景下的研究，其研究對象與國內不同的有城市交通、走廊、船舶以及自然災害下的家庭疏散等。此外，國外學者在安全疏散的研究中十分注重對疏散模型和算法等研究方法的開發、改進與優化，并以開發新的疏散模型、計算疏散時間、建立疏散路線和避難場所、提出疏散規劃建議等為研究目的。

3. 3 國內外研究趨勢預測

目前，國內外對安全疏散的縱向研究已經步入成熟，預測未來安全疏散的研究趨勢將在研究背景、研究對象、研究方法等方面逐步橫向發展，具體如下：

(1) 在研究背景方面，將不僅局限于火災背景情況下的安全疏散研究，而會向其他自然和人為災害拓寬，如當下頻發的季節性洪澇災害、突發的暴力事件等。但由于國內外的地理位置有所差異、自然環境不同，預測以颶風、海嘯等為背景的安全疏散研究并不會在短時間內較快發展。

(2) 在研究對象方面，隨著超高層建筑和特殊結構建筑的逐步興起和普及，結合這些建筑難以疏散的弱勢，更有安全疏散的研究價值；同時具有綜合性質的建筑，如含有商業區的地下交通樞紐的安全疏散研究也值得期待。此外，目前大部分研究針對已成形或已投入使用的建筑，而在設計期間就應當考慮影響安全疏散的因素，以盡早避免疏散缺陷；除以建筑本身為研究對象外，還需考慮周邊環境對該建筑的影響。

(3) 在研究方法方面，目前應用廣泛的以國外仿真軟件居多，以國內人群特質為基礎的仿真軟件較少，預測今后將會有適用于國內人群的仿真軟件被陸續開發。此外，由于國內外文化差異導致的緊急情況下個體的心理變化、個體反應和個人相互影響各不同，因此結合個體行為、心理因素的安全疏散研究會更貼合實際，而具有視覺、聽覺障礙以及其他殘疾的人群也將會被考慮。現已有借助其他領域的理論方法用于安全疏散的研究，預測將會有更多各領域的研究方法交叉應用于安全疏散的研究中。

4 結 論

本文應用VOSviewer軟件對國內外2010—2020年有關“安全疏散”的核心期刊文獻進行了計量分析，得出研究熱點和活躍作者，并通過類比已有對VOSviewer應用的文獻，驗證了本文方法的有效性。同時，根據對文獻的計量分析，有針對性地分析了國內外安全疏散的研究進展，并對未來的研究趨勢進行了預測，得出以下結論：

(1) 從文獻發表時間來看，國內針對安全疏散的相關文獻年度發表數量基本保持平穩，2016年文獻發表數量相對較多；國外針對安全疏散的相關文獻年度發表數量呈現下降趨勢。

(2) 從文獻關鍵詞視圖分析來看，除“安全疏散”本身作為關鍵詞外，國內對安全疏散的研究主要圍繞火災、數值模擬、防火分區、性能化設計等方面展開；國外對安全疏散的研究文獻中，出現頻次最高的關鍵詞有Management、Complications、Model、Trial等。

(3) 從作者本人及相關合作視圖分析來看，國內安全疏散研究發文量最多的作者有朱國慶、謝天光、宋文華、謝飛等，其中謝天光、朱國慶分別為作者最大相關合作網絡、作者次相關合作網絡的中心人物；國外安全疏散研究發文量最多的作者有Lo S、Kimms A、Prater C S和Lindell M K,其中Prater S與Lindell M K、Kimms A與Bretschneider S合作較多。但由于各期刊對作者姓名的要求格式不同，所以VOSviewer對國外發文量的統計與實際情況有差異。

(4) 根據國內外安全疏散研究進展的分析，預測未來的研究將朝橫向發展，即向其他自然和人為災害等研究背景拓寬，并以超高層建筑、特殊結構建筑、綜合性建筑為研究對象，還需考慮周邊環境對建筑的影響，研究方法將出現更多適用于國內人群的仿真軟件，并逐步引入個人行為、心理以及個體相互影響等因素。

通過對相關文獻進行計量，分析研究熱點和活躍作者，以分析有代表性的文獻得到國內外研究進展，并預測國內外研究趨勢。