基于CiteSpace知識圖譜的學生抑郁癥研究熱點與前沿分析

李笑陽,盧曼萍

(江西農業大學 職業師范學院,南昌 330045)

0 引言

抑郁癥(Depression)是具有高發生率、高自殺致殘率及高復發率特征的疾病,影響個人的意識、情感、意志與身體功能,在最嚴重的狀況下會使人產生輕生的念頭和舉動,位列世界第四大疾病,成為危及人們健康的主要影響因素之一。隨著經濟社會的發展,生活節奏的加快,人們工作、學業的壓力不斷增加,抑郁癥的患病率呈上升趨勢。2023年2月,中國科學院發布的《中國國民心理健康發展報告(2021—2022)》顯示,我國年齡在18～24歲的青年抑郁風險檢出率高達24.1%[1]。中國兒童中心發布的《中國兒童的生存與發展:數據與分析》報告顯示,至少有3000萬17歲以下的青少年兒童存在各種各樣的情緒障礙及行為問題,有5.2%的兒童存在人際敏感、強迫癥狀、抑郁等非常明顯的心理健康問題[2]。抑郁癥問題越來越受到關注,尤其是學生的抑郁癥問題。

本研究利用CiteSpace 5.8.R3軟件對中國知網數據庫中2001—2021年發表的學生抑郁癥相關期刊文獻進行梳理,分析我國學生抑郁癥研究的現狀、發展趨勢及研究熱點,為學生抑郁癥的相關研究提供參考。

以中國知網文獻數據庫(CNKI)為數據來源,檢索的主題詞為“學生抑郁”“青少年抑郁癥”“大學生抑郁”“高中生抑郁癥”“小學生抑郁癥”“兒童抑郁癥”,時間跨度為2001—2021年,期刊來源為北大核心期刊和CSSCI期刊,共檢索到相關期刊文獻548篇,剔除其中的文獻快報、通知、廣告、訪談及會議內容與數據不完整的文獻,最終得到500篇有效文獻。

CiteSpace 5.8.R3軟件可將某研究領域的發展歷程聚集在分析出的圖譜之中,對核心作者、核心研究機構、關鍵詞等進行可視化呈現,分析某個領域的研究熱點與前沿走向[4]。將篩選得到的500篇有效文獻導入該軟件,形成可視化圖譜后,分別從年發文量、核心作者、研究機構,關鍵詞共現、聚類、突現及共現時區圖等方面進行可視化分析。

1 年發文量分布情況

統計2001—2021年我國發表的學生抑郁癥相關研究的文獻數量,可以把握我國學生抑郁癥研究的總體發展趨勢,詳見圖1。

圖1 年發文量變化趨勢Fig.1 Change trend of annual publication volume

2001—2021年有關學生抑郁癥研究的發文量整體呈現增長趨勢,具體可以分為三個階段。

1)2001—2007年波動增長階段。這一階段相關發文量的變化特點為波動中不斷增長,其中僅有兩年的發文量是減少的。7年中發文量由最初的3篇增加到30篇,增加了近10倍。

2)2008—2018年上下波動階段。這一階段的發文量在16～35篇上下波動,總體呈緩慢上升趨勢。

3)2019—2021年迅速增長階段。這一階段的發文量迅速增加,由2019年的30篇增加至2021年的54篇,兩年間增加了近兩倍。其原因可能是越來越多的學者開始關注社會環境對學生抑郁情緒產生的影響。此外,我國學生抑郁癥發病率也在逐年上升,抑郁癥已成為威脅學生心理健康的主要疾病之一。這一增長趨勢說明我國對學生抑郁癥越來越重視。

2 核心作者情況

對核心作者進行可視化分析,可更好地了解作者在某研究領域的成熟程度,理清該領域的“知識地圖”,更好地把握該領域的研究方向。為精準獲取我國學生抑郁癥研究的核心作者及作者間合作強度的有關信息,將篩選出的500篇有效文獻導入Citespace軟件,節點類型(Node Types)設置為作者,篩選閾值(Top N)設置為50,使用每個時間階段中前50位作者的信息形成由487個節點,506條連線,網絡密度為0.0043的作者可視化分析共現圖譜。發文量在五篇及五篇以上的作者中,最突出的是劉亞楠,發文量為21篇;影響力相對較大的作者是陶芳標,發文量為10篇,中心性為0.01。我國學生抑郁癥相關研究的文獻大多為獨立作者,作者間的合作較少,合作強度較小,聯系也很松散,僅有以陶芳標為中心的作者合作群體相對較為突出。作者的中心性越高,影響力越大,但在作者可視化圖譜不存在中心性很高的作者,也就沒有影響力很大的作者。詳見圖2、表1。

表1 發文量前十三的作者Tab.1 Top 13 authors in terms of publication volume

圖2 作者可視化圖譜Fig.2 Author visualization

3 核心研究機構情況

研究機構是學科知識創新、產出、傳遞與擴散的重要源頭,對某個研究機構進行可視化分析,可評估該研究機構的影響力與研發實力[5]。將節點類型(Node Types)設置為機構(Institution),運用Citespace軟件生成節點為384,連線為0的研究機構可視化圖譜。廣州醫科大學衛生管理學院的發文量為20篇,排名第一。不存在具有中心性的機構,不同機構間也沒有合作關系,都是各自進行研究。詳見表2、圖3。

表2 發文量前九的機構Tab.2 Top 9 institutions in terms of publication volume

圖3 機構可視化圖譜Fig.3 Mechanism visual analysis graph

4 研究熱點與趨勢

關鍵詞反映了每篇文獻最為核心的內容,對關鍵詞進行可視化分析有助于明確某領域的研究熱點及未來發展的前沿[6]。統計我國學生抑郁癥相關研究文獻的關鍵詞出現頻率,分析關鍵詞間的相關性,獲取2001—2021年我國學生抑郁癥研究的熱點與發展前沿。

4.1 關鍵詞共現聚類

在Citespace軟件中將節點類型(Node Types)設置為關鍵詞(Keywords),當閾值(Top N)為50時,得到節點為385,連線為1306,網絡密度為0.0177的可視化圖譜。關鍵詞出現的次數越多,節點越大,中心性越強,說明該關鍵詞在該研究領域的熱度越高,可根據關鍵詞出現的頻率得到我國關于學生抑郁癥研究的熱點。共現較高且中心度較高的關鍵詞有“焦慮”“抑郁癥狀”“抑郁情緒”“人際關系”“精神衛生”“睡眠質量”“影響因素”等。詳見表3、圖4。

表3 前八個高頻關鍵詞Tab.3 Top 8 high-frequency keywords

圖4 關鍵詞共現圖譜Fig.4 Keyword co-occurrence graph

根據各關鍵詞的共現情況,利用Citespace軟件形成關鍵詞聚類最高的10個標簽,生成關鍵詞聚類圖譜。10個聚類標簽分別為“大學生”“抑郁癥”“抑郁情緒”“學生”“單胺遞”“scl”“人際關系”“抑郁障礙”“樂觀”“影響因素”,聚類標簽間的聯系較為密切,#0、#1、#3、#07為檢索策略相關的主題詞,#2為學生抑郁癥狀的表現,#4、#6、#8、#9可歸為學生抑郁癥的影響因素,#5為學生抑郁癥的測量工具。詳見圖5。

圖5 關鍵詞聚類圖譜Fig.5 Keywords clustering graph

4.2 關鍵詞突現

分析關鍵詞的突現情況,可得到持續時間最長的熱點關鍵詞及最新的熱點關鍵詞,關鍵詞突現比高頻關鍵詞更能代表一個領域研究的熱點與發展前沿[7]。

在Citespace軟件中設置γ=1,點擊控制面板“Burstness”中的“Refresh”進行突現分析,最終得到5個突現詞。學界從2005年至今都很關注學生抑郁癥這一問題,“睡眠質量”成為當今學生抑郁癥的最大影響因素,未來可能會進一步對學生抑郁癥的影響因素及干預措施進行研究。詳見圖6。

圖6 關鍵詞突現圖譜Fig.6 Keywords emergence graph

4.3 關鍵詞共現時區圖

分析關鍵詞隨時間演變的趨勢能夠更好地把握某一研究領域的動態變化趨勢[8]。使用CiteSpace軟件,選擇控制面板“Visualizations”中“Timezone View”對關鍵詞進行可視化分析,得到節點為385,連線為1306,網絡密度為0.0177的共現時區圖譜,關鍵詞所在的年份為該關鍵詞首次出現的年份。

學生抑郁癥研究大體可分為兩個階段:①2001—2010年,這一階段學生抑郁癥研究的主題繁多且研究方向分散,主要包括“抑郁情緒”“因素分析”“人格”“焦慮”“社會支持”“精神衛生”“自尊”“回歸分析”等;②2011—2021年,這一階段熱點關鍵詞數量較少,研究內容較為集中,主要為“影響因素”“睡眠質量”等,預計未來會進一步對學生抑郁癥的影響因素進行研究。詳見圖7。

圖7 關鍵詞時區圖譜Fig.7 Keywords time zone graph

5 結論

我國學生抑郁癥研究的作者間合作較少,聯系稀疏,研究機構間無直接聯系,都是各自開展獨立研究,因此未來需進一步加強作者間、研究機構間的合作。目前,學生抑郁癥研究的熱點為學生抑郁癥狀的表現、測量工具及影響因素,未來可進一步對學生抑郁癥的影響因素及干預措施進行研究。盡管我國關于學生抑郁癥研究的文獻數量較多,但仍存在研究方法單一、影響因素研究具有一定局限性、干預方式有待進一步驗證、各研究結果間關聯性較弱等問題,未來需針對這些方面加強研究,為保障學生心理健康發展提供參考依據。