基于SCI-E新型冠狀病毒肺炎知識圖譜可視化分析

郭翊

摘要：目的? 對世界范圍新型冠狀病毒肺炎（以下簡稱“新冠肺炎”）研究文獻進行可視化分析，通過對知識圖譜的解讀發(fā)現(xiàn)新冠肺炎研究的現(xiàn)狀與趨勢。方法? 運用CiteSpace可視化分析軟件對SCI-E數(shù)據(jù)庫中有關(guān)新冠肺炎的研究文獻從引文分析、合作網(wǎng)絡(luò)分析兩大層面6個角度進行分析。結(jié)果? 引文分析層面，文獻共被引分析顯示，世界范圍新冠肺炎研究的前10篇關(guān)鍵文獻中我國科研人員發(fā)表的文獻為7篇;文獻共被引聚類圖譜顯示，研究主題主要形成于2020年，共分為9種類型，主題之間存在交集;文獻共被引高突現(xiàn)值文獻發(fā)表時間均為2020年，前10篇高突現(xiàn)值文獻中我國科研人員發(fā)表的文獻為6篇。合作網(wǎng)絡(luò)分析層面，作者合作圖譜網(wǎng)絡(luò)密度為0.021 4，合作關(guān)系較弱;機構(gòu)合作圖譜網(wǎng)絡(luò)密度為0.035 6，合作關(guān)系不強;國家/地區(qū)合作圖譜網(wǎng)絡(luò)密度為0.200 0，合作關(guān)系較為緊密。結(jié)論? 對新冠肺炎的前沿研究正逐步深入到更加細分的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，機構(gòu)及國家層面的合作關(guān)系相對較強。

關(guān)鍵詞：SCI-E;新型冠狀病毒肺炎;知識圖譜;CiteSpace;可視化分析

中圖分類號：G250? ? 文獻標(biāo)識碼：A? ? 文章編號：2095-5707（2021）03-0012-08

DOI： 10.3969/j.issn.2095-5707.2021.03.003? ? ? ? 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

Visualization Analysis of Knowledge Mapping of COVID-19 Based on SCI-E

GUO Yi

（Library of Taiyuan University of Science and Technology， Taiyuan 030024， China）

Abstract： Objective To conduct a visualization analysis on the articles of new coronavirus pneumonia （hereinafter referred to as “COVID-19”） in the worldwide; To discover the current situation and trend of COVID-19 research by interpreting the knowledge mapping. Methods CiteSpace was used to analyze the articles of COVID-19 in SCI-E from six perspectives from two levels of citation analysis and cooperation network analysis. Results In the citation analysis， co-citation analysis showed that among the top ten key articles of COVID-19 research in the worldwide， seven were written by Chinese researchers; co-citation clustering mapping showed that the research topics were mainly formed in 2020， among which there were nine types of topics and intersection; the co-citation high emergent value articles were all published in 2020， and six were written by Chinese researchers among the top ten highest emergent value articles. In the analysis of cooperation network， the network density of authors cooperation mapping was 0.021 4， and the cooperation relationship was weak; the network density of institutions cooperation mapping was 0.035 6， and the cooperation relationship was not strong; the network density of countries/regions was 0.200 0， and the cooperation relationship was close. Conclusion The research frontier of COVID-19 is gradually deepening into more subdivided medical fields， and the cooperation of institutions and countries/regions is relatively strong.

Key words： SCI-E; COVID-19; knowledge mapping; CiteSpace; visualization analysis

世界衛(wèi)生組織（WHO）在發(fā)布的新型冠狀病毒最新疫情報告中，建議將新型冠狀病毒感染的肺炎暫命名為“2019-nCoV急性呼吸疾病”[2]。2020年2月11日，WHO總干事譚德塞在瑞士日內(nèi)瓦宣布，將新型冠狀病毒感染的肺炎命名為“COVID-19”[3]。2020年2月21日，國家衛(wèi)生健康委發(fā)布了關(guān)于修訂新型冠狀病毒肺炎英文命名事宜的通知，決定將“新型冠狀病毒肺炎”英文名稱修訂為“COVID-19”，與WHO命名保持一致，中文名稱保持不變[4]。 2020年2月29日，國家衛(wèi)生健康委疾病預(yù)防控制局發(fā)布了《中國-世界衛(wèi)生組織新型冠狀病毒肺炎（COVID-19）聯(lián)合考察報告》[5]。2020年3月4日，國家衛(wèi)生健康委發(fā)布了《新型冠狀病毒肺炎診療方案（試行第七版）》[6]。隨著新型冠狀病毒肺炎（以下簡稱“新冠肺炎”）感染病例在世界范圍的爆發(fā)式增長，新冠肺炎已經(jīng)成為世界各國政府及科研人員的一項全新的重要研究課題。

科學(xué)知識圖譜是以知識域為對象，顯示知識的發(fā)展進程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的一種圖像。它具有“圖”和“譜”的雙重性質(zhì)與特征：既是可視化的知識圖形，又是序列化的知識譜系，顯示了知識單元或知識群之間網(wǎng)絡(luò)、結(jié)構(gòu)、互動、交叉、演化或衍生等諸多隱含復(fù)雜的關(guān)系[7]。CiteSpace是美國德雷賽爾大學(xué)計算機與情報學(xué)教授陳超美博士于2004年使用Java語言開發(fā)的信息可視化分析軟件，是一款著眼于分析科學(xué)文獻中蘊含的潛在知識，并在科學(xué)計量學(xué)、數(shù)據(jù)和信息可視化背景下逐漸發(fā)展起來的多元、分時、動態(tài)的引文可視化分析軟件，可以進行文獻共引分析，并挖掘引文空間的知識聚類和分布，還提供其他知識單元之間的共現(xiàn)分析功能，如作者、機構(gòu)、國家/地區(qū)的合作等[8]2。

本文試圖對世界范圍新冠肺炎的研究文獻進行可視化分析，通過對知識圖譜的解讀，揭示該項研究的現(xiàn)狀、熱點及發(fā)展趨勢。

1? 資料與方法

1.1? 數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來自Web of Science核心合集數(shù)據(jù)庫中的《科學(xué)引文索引》擴展版（Science Citation Index Expanded，SCI-E），檢索時間為2020年6月20日。

1.2? 檢索方法

在Web of Science核心合集數(shù)據(jù)庫中勾選SCI-E。由于太原科技大學(xué)訂購的SCI-E數(shù)據(jù)年限回溯至2009年，所以檢索時間跨度為：所有年份（2009-至今），檢索方式“標(biāo)題=（COVID-19）”。

1.3? 納入及排除標(biāo)準(zhǔn)

納入標(biāo)準(zhǔn)：文獻類型為Article，Review，Early Access，Editorial Material與Letter。排除標(biāo)準(zhǔn)：去除重復(fù)檢索結(jié)果，使用CiteSpace軟件的“remove duplicate（WoS）”功能完成去重操作。

1.4? 研究方法

運用CiteSpace 5.6R5[9]對SCI-E數(shù)據(jù)庫中的新冠肺炎研究文獻進行可視化分析，分別從文獻共被引分析、文獻共被引聚類分析、文獻共被引突現(xiàn)分析、作者合作分析、機構(gòu)合作分析、國家/地區(qū)合作分析6個角度對知識圖譜進行解讀。

2? 結(jié)果

根據(jù)納排標(biāo)準(zhǔn)，共獲得7806條文獻記錄。

2.1? 引文分析

2.1.1? 文獻共被引分析? 2篇文獻共同出現(xiàn)在第三篇施引文獻的參考文獻目錄中，則這2篇文獻形成共被引關(guān)系[8]139。文獻共被引圖譜中共有106個節(jié)點與81條連線，圖譜網(wǎng)絡(luò)密度為0.014 6，圖譜網(wǎng)絡(luò)較為稀疏，表明該研究領(lǐng)域文獻之間的關(guān)聯(lián)不夠密切（見圖1）。

CiteSpace圖譜中具有高中介中心性的節(jié)點稱為關(guān)鍵節(jié)點，關(guān)鍵節(jié)點文獻對圖譜中其他研究文獻起中介橋梁的作用，中介中心性數(shù)值的大小表示該文獻與其他文獻的關(guān)聯(lián)強度，體現(xiàn)該文獻在整個引文網(wǎng)絡(luò)中的重要性。

中介中心性數(shù)值排名前10位的文獻如表1所示，表中第8、10位分別發(fā)表于2017年、2012年，其余8篇均發(fā)表于2020年。

2.1.2? 文獻共被引聚類分析? 使用CiteSpace聚類功能進行文獻共被引聚類分析，可以挖掘相似文獻的共同研究主題及主題之間的關(guān)系。使用對數(shù)似然率算法（LLR算法）對共被引分析的結(jié)果進行聚類，文獻共被引聚類圖譜形成了9個聚類主題（見圖2），聚類圖譜反映了世界范圍新冠肺炎研究的主題內(nèi)容及其相互之間的關(guān)系，其中#0聚類的時間范圍為2019年，其余聚類為2020年，說明新冠肺炎的研究主題主要形成于2020年，其中#3與#6聚類有部分重疊，#7與#8聚類有部分重疊，表示聚類主題的研究內(nèi)容存在交集。文獻共被引聚類圖譜中的9個聚類詳見表2。

2.1.3? 文獻共被引突現(xiàn)分析? 突現(xiàn)反映了一個新興研究領(lǐng)域的出現(xiàn)，預(yù)示研究主題未來可能的發(fā)展方向，通過突現(xiàn)算法得到的結(jié)果，還可以識別出研究主題在時間上的變化趨勢。

突現(xiàn)值最高的文獻與中介中心性最高的文獻相同，為武漢市金銀潭醫(yī)院副院長黃朝林等聯(lián)合撰寫的Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan， China，該文獻的突現(xiàn)值為0.913 1。其他9篇文獻的突現(xiàn)值在0.660 6～0.692 6左右，高突現(xiàn)值文獻詳見表3，10篇文獻均發(fā)表于2020年。

2.2? 合作網(wǎng)絡(luò)分析

CiteSpace提供了3個層次的科學(xué)合作網(wǎng)絡(luò)分析，分別是微觀的作者合作網(wǎng)絡(luò)，中觀的機構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)及宏觀的國家/地區(qū)合作網(wǎng)絡(luò)，在合作網(wǎng)絡(luò)圖譜中，節(jié)點大小代表發(fā)文量的多少，節(jié)點之間連線的粗細表示合作關(guān)系的強度[8]181。

2.2.1? 作者合作分析? 作者合作圖譜顯示了新冠肺炎研究領(lǐng)域所有署名作者的發(fā)文數(shù)量與相互之間的合作關(guān)系，可以反映該研究領(lǐng)域全球范圍內(nèi)的作者合作情況。作者合作圖譜中共有178個節(jié)點與337條連線，網(wǎng)絡(luò)密度為0.021 4，密度較低，說明在該研究領(lǐng)域作者之間的合作關(guān)系較弱（見圖3）。作者的發(fā)文量體現(xiàn)了作者參與合作研究的次數(shù)，作者合作圖譜中發(fā)文量排名前10位的作者見表4。

2.2.2? 機構(gòu)合作分析? 機構(gòu)合作圖譜可反映新冠肺炎研究領(lǐng)域科研機構(gòu)發(fā)文數(shù)量與機構(gòu)之間的合作關(guān)系。機構(gòu)合作圖譜中共有54個節(jié)點與51條連線（見圖4），網(wǎng)絡(luò)密度為0.035 6，密度較低說明在該研究領(lǐng)域跨機構(gòu)的合作關(guān)系不強。機構(gòu)合作圖譜中發(fā)文量前10位的機構(gòu)見表5。

2.2.3? 國家/地區(qū)合作分析? 國家/地區(qū)合作圖譜從宏觀層面反映了發(fā)文分布情況，發(fā)文量與國家/地區(qū)之間的連線體現(xiàn)了各個國家/地區(qū)的科研實力及科研合作關(guān)系。國家/地區(qū)合作圖譜中共有31個節(jié)點與93條連線（見圖5），網(wǎng)絡(luò)密度為0.200 0，密度較高說明在該研究領(lǐng)域跨國家/地區(qū)的合作較為緊密。國家/地區(qū)合作圖譜中發(fā)文量排名前10位的國家/地區(qū)如表6所示。

3? 討論

3.1? 高中介中心性文獻

高中介中心性文獻是新冠肺炎研究文獻共被引圖譜中的關(guān)鍵節(jié)點，這些文獻共同構(gòu)成了文獻共被引網(wǎng)絡(luò)中的知識基礎(chǔ)。排名前10位的文獻中8篇文獻發(fā)表時間為2020年，2012、2017年各有1篇。2012年與2017年的2篇文獻是當(dāng)前新冠肺炎研究的支撐性研究，為當(dāng)前的科學(xué)研究提供了循證依據(jù)。關(guān)鍵節(jié)點文獻的研究內(nèi)容涉及新冠肺炎的流行病學(xué)、臨床、實驗室和放射學(xué)特征、瑞德西韋與氯喹在體外對新型冠狀病毒的抑制作用、新型冠狀病毒在感染者上呼吸道的載量、新型冠狀病毒的母嬰傳播途徑、對重癥監(jiān)護病房的嚴重病例與非嚴重病例的臨床比較、新冠肺炎患者臨床病程與死亡因素、呼吸機的臨床使用指南與氣溶膠的產(chǎn)生及傳播風(fēng)險。10篇文獻中有7篇為我國科研人員所發(fā)表，表明我國在新冠肺炎研究中處于重要地位，受到了世界范圍研究者的廣泛關(guān)注。

3.2? 高突現(xiàn)值文獻

高突現(xiàn)值文獻反映了世界范圍新冠肺炎研究的前沿領(lǐng)域及未來的發(fā)展趨勢，前10篇高突現(xiàn)值文獻的研究內(nèi)容為：新冠肺炎的流行病學(xué)、臨床、實驗室和放射學(xué)特征研究，新冠肺炎臨床病程及預(yù)后研究，新冠肺炎患者的心肌肌鈣蛋白Ⅰ的薈萃分析，新冠肺炎患者是否應(yīng)停用腎素-血管緊張素系統(tǒng)阻斷劑，胃腸道的癥狀及潛在的糞口傳播途徑、在胃腸鏡檢查中的風(fēng)險，新冠肺炎與消化道疾病的相互影響，炎癥性腸病在新冠肺炎暴發(fā)期間的管理，新冠肺炎患者遺體的組織病理學(xué)研究，新型冠狀病毒所致的心血管系統(tǒng)損害研究。這些高突現(xiàn)值文獻與高中介中心性的文獻相比，研究內(nèi)容涉及更加細分的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，拓展到了消化系統(tǒng)、心血管系統(tǒng)及組織病理學(xué)，為人類更加系統(tǒng)全面地認識新冠肺炎進行了醫(yī)學(xué)實踐與探索，為今后的相關(guān)研究提供了理論依據(jù)。前10篇高突現(xiàn)值文獻中，我國科研人員發(fā)表的文獻為6篇，體現(xiàn)了我國在新冠肺炎前沿領(lǐng)域的研究中處于世界領(lǐng)先地位。

3.3? 合作網(wǎng)絡(luò)分析

合作網(wǎng)絡(luò)分析分別從作者、機構(gòu)及國家/地區(qū)層面對發(fā)文量與合作關(guān)系進行了闡釋，3個層面的合作網(wǎng)絡(luò)密度由小到大，體現(xiàn)了合作關(guān)系的緊密程度由弱到強，說明了中觀層面的機構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)與宏觀層面的國家/地區(qū)合作網(wǎng)絡(luò)更能體現(xiàn)當(dāng)前世界范圍研究合作的總體態(tài)勢。中國、美國、英國與歐盟國家是該研究的主導(dǎo)力量，亦存在較為廣泛的合作關(guān)系。新冠肺炎已經(jīng)成為當(dāng)前全球各國共同面臨的嚴峻挑戰(zhàn)，開展更加廣泛和開放的科研合作顯得愈發(fā)重要，跨國家/地區(qū)與跨機構(gòu)的研究合作有助于發(fā)揮各方優(yōu)勢資源，集中全人類的智慧與力量，共同戰(zhàn)勝疫情。

3.4? 針對科研人員的建議

根據(jù)本文的研究結(jié)論，對科研人員的建議主要有3點。第一，重視知識圖譜中的高中介中心性文獻，這些文獻是起中介作用的重要轉(zhuǎn)折點，通過這些文獻可以了解該研究領(lǐng)域知識基礎(chǔ)的構(gòu)成，進而通過共被引聚類圖譜了解研究文獻的主題分類及各主題之間的關(guān)系。第二，高突現(xiàn)值文獻反映了研究領(lǐng)域的前沿知識，通過閱讀前沿文獻可以準(zhǔn)確把握該研究領(lǐng)域的發(fā)展趨勢，為科研人員確定研究方向與研究目標(biāo)提供指引。第三，需要進一步加強作者、機構(gòu)及國家/地區(qū)層面的研究合作，充分利用合作優(yōu)勢，共享研究基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，形成更多具有研究價值的優(yōu)秀科研成果。

3.5? 本文的局限性

第一，新冠肺炎研究文獻數(shù)量增長非常迅速，隨著大量新研究文獻的發(fā)表出版，與之相對應(yīng)的學(xué)科前沿研究領(lǐng)域也將呈現(xiàn)出新的熱點與趨勢，本文的研究結(jié)論從形成的那一刻開始即存在一定的滯后性，這也是所有數(shù)據(jù)分析類論文共同存在的問題。第二，研究樣本的語言均為英語，但仍然有大量的研究文獻是使用世界其他語言發(fā)表的，本文對該類文獻的研究內(nèi)容存在一定的缺失。

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（收稿日期：2020-09-09）

（修回日期：2020-10-14;編輯：魏民）