基于文獻計量的國際神經語言學研究核心議題和趨勢分析

摘 要：神經語言學是一個具有跨學科特征的研究領域。文章基于神經語言學國際期刊所發表的文獻信息，使用R語言程序包bibliometrix進行計量分析。通過作者自定義關鍵詞、高被引作者分析、高被引研究分析以及文獻共引網絡分析，對該領域的核心研究議題進行梳理。研究發現：核心研究主題涉及（心理）語言學（如語音、語義、語法和聽說讀寫各個方面）、認知心理學（如記憶、注意、控制等）、腦科學（如語言偏側化等）以及康復評估等不同學科。同時，通過摘要提取三個不同時期的核心術語，發現呈現上升趨勢的關鍵術語主要涉及新技術、語言障礙新類型、新語種、新人群、新角度等方面。基于此，文章討論了該領域未來的研究趨勢與方向。

關鍵詞：神經語言學；文獻計量；文獻共引網絡

中圖分類號：N04；Q42" DOI：10.12339/j.issn.1673-8578.2025.01.019

Exploring Core Topics and Research Trends in International Neurolinguistics Research through Bibliome-tric Analysis//CHEN Juqiang， CHANG Hui

Abstract： Neurolinguistics is an interdisciplinary research field. Based on bibliometric records from international journals of neurolinguistics， we conducted a bibliometric analysis via the R package bibliometrix. Through analysis of author-defined keywords， highly cited authors， highly cited studies， and co-citation networks， we systematically reviewed the core topics in this field. The core research themes involved topics from （psycho）linguistics （e.g.， phonetic， semantic， and syntactic aspect of language， as well as listening， speaking， reading， and writing）， cognitive psychology （e.g.， memory， attention， and control）， neuroscience （e.g.， language lateralization） and rehabilitation and assessment. Additionally， by extracting and analyzing key terms from abstracts across three different periods， we find that the key terms showing a rising trend were mainly related to new technologies， new types of language disorders， new languages， new populations， and new perspectives.

Keywords： Neurolinguistics; bibliometrics; co-citation networks

收稿日期：2024-04-03"" 修回日期：2024-09-19

基金項目：全國科學技術名詞審定委員會年度項目“基于語料庫和文獻計量的神經語言學核心術語與研究熱點動態挖掘（YB2022019）”；教育部人文社會科學研究青年項目“漢語中風失語癥語言產出特征提取及智能評估研究（23YJC740002）”階段性成果

作者簡介：陳居強（1991—），男，博士，上海交通大學外國語學院助理教授。研究方向為實驗語音學、語言數據科學、神經語言學。通信方式：chenjuqiang2009@163.com。常輝（1978—），男，博士，上海交通大學外國語學院教授、博士生導師、博士后合作導師。研究方向為二語習得、語言測試、神經語言學。通信方式：jameschanghui@163.com。

0" 引言

神經語言學是一個具有跨學科特征的研究領域。神經語言學主要研究大腦產生、接收、分析和儲存語言的神經機制。神經語言學早期主要通過對腦損傷患者的臨床觀察，構建腦損傷部位和語言功能的關系。比如，經典的神經語言學模型中，認為布洛卡區與語言產出相關，而威爾尼克區與語言理解相關。隨著認知神經科學理論和技術的發展，人們逐漸發現在語言加工過程中，不同腦區之間相互聯系、協同合作，這些發現推動了神經語言學對于大腦語言機能的認知，催生出一些新的模型如雙流模型（dual-stream model）。該模型基于實驗證據提出，經基礎聲學感知解碼之后，語言加工有兩條通路，一條為腹側通路，負責將語音或者音系表征映射到詞匯概念表征；另一條為背側通路，負責將語音或者音系表征映射到發音運動表征（articulatory motor representations）上^[1]。

目前，一些綜述研究對于神經語言學，特別是中國神經語言學的發展進行了系統歸納與分析^[2-5]。于亮等人^[2]梳理了“十三五”期間我國的神經語言學研究，他們認為在這一時期，神經語言學得到了深化發展，學科體系已初步建立。同時，梁丹丹和顧介鑫^[5]系統介紹了神經語言學的研究方法，如臨床解剖學方法、心理實驗方法、神經電生理和神經影像方法。梁丹丹^[4]梳理了中國神經語言學的主要研究議題，發現神經心理學界的研究主要涉及漢語字詞識別和漢語失語癥研究，而語言學界的研究主要為中文大腦詞庫研究和基于句法理論的神經語言學研究。神經語言學相關基礎理論研究的廣度和深度不斷擴展，并在語法、語義、語音、語言習得與發展、非典型語言使用群體等方面取得了一些重要的研究成果。

上述綜述文章聚焦中國神經語言學發展，對了解中國神經語言學研究的整體情況和發展趨勢具有重要意義，然而其論證側重于理論敘述，所涉及的研究數量有限，缺乏量化分析。相比之下，文獻計量分析作為一種量化綜述手段，可以提供系統、透明和客觀的方法論^[6]。文獻計量分析通常采用統計和數據可視化方法，分析來自學術數據庫（如Web of Science、Scopus、PubMed、Google Scholar或其他專業文獻數據庫）的出版物元數據。數據具體包括文章標題、作者及其所屬機構、出版年份、摘要、關鍵詞、期刊名稱或會議信息以及文獻引用次數等。本項研究以國際神經語言學期刊論文為數據來源，通過文獻計量分析來揭示國際神經語言學發展過程中的核心議題和研究趨勢，以期為中國神經語言學學者、臨床言語治療師和康復醫師提供參考。

1 研究設計

1.1 數據來源

由于神經語言學是一個學科而非一個研究話題，本研究沒有采用主題詞檢索的方式收集數據，而是通過選擇最具有代表性的神經語言學刊物作為數據來源。這些刊物所發表的研究可以一定程度上代表神經語言學領域各個研究方向的基本情況。本研究使用的數據來自四本國際頂級（SSCI檢索）神經語言學雜志（Journal of Neurolinguistics， Aphasiology， Brain and Language， Clinical Linguistics and Phonetics）。我們選取上述雜志截至2022年發表的所有期刊論文的文獻信息（最長時間跨度為1974—2022）。文獻信息主要包括文章的標題、作者、摘要、發表年份、參考文獻及引用信息等。通過Scopus數據庫搜索上述雜志在此時間范圍內所有出版文章的文獻信息。之后對文獻信息進行了核查，刪除了數據不完整的文章信息，最終確定納入分析的文章為8081篇。

1.2 工具和方法

1.2.1 研究工具

我們使用R語言^[7]對神經語言學文獻進行計量分析。與傳統的文獻計量軟件（如CiteSpace）相比，bibliometrix軟件包借助R語言的開源環境和生態系統，能不斷更新統計算法和可視化工具。此外，通過撰寫代碼進行分析可以增加研究者分析的靈活度和研究的可重復性。

1.2.2 研究方法

首先，使用bibliometrix自動進行了一些數據預處理，包括將所有文本數據轉換為大寫，以消除由于大小寫變化而產生的差異，并刪除非字母字符、標點符號和額外空格。這些做法確保了數據之間的一致性，使得不同來源數據之間的比較和計算更加容易。

我們使用關鍵詞分析和引用分析來挖掘神經語言學領域的核心議題。關鍵詞分析包括作者自定義關鍵詞的頻率分析和關鍵詞網絡分析。引用分析是指基于引用數據來篩選神經語言學領域的高被引作者和高被引文獻。基于此我們進一步梳理和歸納該領域的核心議題。同時通過構建共引文獻網絡來探究核心議題之間的關系。

為了探究神經語言學研究的動態趨勢，我們從論文摘要中提取了高頻術語，并通過統計分析識別出呈現上升趨勢的高頻術語。基于這些術語我們對神經語言學未來的研究方向進行預測。

2 國際神經語言學文獻總體發表情況

首先，這四本期刊發表的文獻數量從20世紀70年代以來呈現上升趨勢，在1997年左右出現高潮，隨后每年文獻發表總數量保持在150篇左右，呈現出穩步上升狀態。從國家角度來看，美國學者無論是在研究的總量還是每年發表的文獻數量都遙遙領先（見表1），這顯示出美國在神經語言學領域的深厚基礎。中國作者在這四本神經語言學期刊的發文量排在前10，體現出我國神經語言學學科已經基本建立，同時相關成果在逐步走向世界。從學術合作的角度看，神經語言學研究呈現比較強的團隊合作特征，每篇文獻的平均作者數量為3.29人。

3" 神經語言學核心議題及研究趨勢分析

本節將從兩個方面梳理國際神經語言學文獻，即神經語言學核心議題和神經語言學研究趨勢。對于核心議題的探討，我們使用關鍵詞分析和引用分析。作者自定義關鍵詞是作者對于論文的高度濃縮，高頻關鍵詞能夠反映一個研究領域的核心問題，同時關鍵詞之間的共現關系，能夠反映某一核心議題的內在知識結構，關鍵詞網絡分析可以以可視化形式反映這種關系。此外，我們認為一個學科的核心議題不僅包含核心術語，還應當反映在核心作者、核心文獻以及文獻引用關系中。所以之后我們通過引用分析，提煉出神經語言學領域的高被引作者和高被引文獻。通過構建共引文獻網絡來探究核心文獻之間的關系。相關的內容可以用于神經語言學教學，并為不同背景的研究者提供參考。

對于研究趨勢的探討，我們主要從文獻摘要中不同顆粒度的關鍵術語介入，我們認為文章摘要是文獻主題的濃縮，其中使用頻率呈顯著升高趨勢的術語可以反映神經語言學熱點動態和未來研究的趨勢。

3.1" 文獻關鍵詞分析

首先，我們提取了文章作者自定義的關鍵詞詞頻，并對排名前100的關鍵詞進行了分類，發現其中包括若干核心研究主題、研究方法和研究對象等方面的術語（表2）。研究主題術語包括心理語言學相關術語（包含語言學中的語音、語義、語法和聽說讀寫各個方面）、認知心理學相關術語（包括記憶、注意、控制等方面）、腦科學相關術語（包括語言的偏側化等方面）和康復評估相關術語（包括評估、治療、康復等方面）。研究方法的高頻關鍵術語，既包括傳統的行為實驗術語（如命名、詞匯判斷、對話分析、啟動范式等），又包括認知神經科學的新方法術語（如FMRI功能核磁成像、ERP事件相關電位等）。

為了更好地理解關鍵詞之間的關系，我們構建了論文關鍵詞共現網絡圖（圖1），發現有三個關鍵詞共現網絡。其中紅色網絡以失語癥為核心，涉及中風、失語法、語音產出等話題；藍色網絡以語言為核心，涉及言語、音系、韻律、閱讀等話題；綠色網絡以時間相關點位為核心，涉及N400、語義、句法等術語。

3.2" 引用分析

為了更好地理解上述關鍵詞在具體研究領域中的含義，深入挖掘神經語言學領域的經典議題，我們分析了高被引作者及代表性工作、高被引研究、文獻引文網絡及其中的核心文獻，從不同角度揭示神經語言學的核心議題。

3.2.1 高被引作者及相關工作

通過文獻計量工具，我們得到高被引作者及其年度發文趨勢（見圖2）。高被引作者的研究方向和關注點間接揭示了該領域的核心熱點問題。此外，通過分析他們的高被引論文，可以識別出該領域具有影響力的研究成果，從而進一步挖掘神經語言學領域的核心議題。

通過分析高被引作者的代表性論文，我們發現其中涉及不同類型的語言障礙和相關認知功能考察（表3）。這些研究為我們深入理解失語癥和其他語言疾病的發展和治療提供了重要參考。如Bastiaanse（1998）研究了失語癥患者在動作命名和自發言語中的動詞提取，Thompson（2000）探討了失語癥患者名詞和動詞的理解與產生模式。Grossman（1992）關注了帕金森病患者的句子理解，著重考查了其中注意力和記憶的作用。其他研究如Martin（1994）、Baum（2007）、Blumstein（1981）、Caramazza（1976）、Hillis（1991）和Joanette（2009），分別關注了深層失語癥、詞匯識別、詞匯語義加工、失語癥患者語言理解、詞匯表征和語用理解等方面。

值得注意的是，語言具有很強的社會屬性，Worrall（2011）基于世界衛生組織ICF分類框架，從失語癥患者的角度探討了他們的目標和需求。研究發現失語癥患者希望重返中風前的生活。失語癥患者不僅渴望表達他們的基本需求，還希望表達他們自己的觀點，希望獲得關于失語癥、中風等方面的知識，得到更多的言語治療，擁有更強的獨立生活能力和更多社會尊重。他們清楚參與社交、休閑和工作以及恢復身體健康的重要性，同時也希望幫助他人。雖然語言障礙引起的對于個人社交方面的影響和患者需求不是神經語言學最核心的議題，但是國際失語癥學者對于這方面的研究可以供國內相關領域的學者、臨床工作人員和政府決策部門參考，這也是神經語言學研究社會價值的體現。

3.2.2 高被引研究

基于數據庫，我們篩選的高被引文獻涉及神經語言學的兩個重要主題：失語癥患者語言能力的標準化測量和語言學理論對語言神經加工的影響（表4）。可見，目前失語癥研究領域最權威、使用最廣泛的是測試量表，大部分神經語言學研究都要通過兩者確定被試者的語言水平或語言損傷情況。其次，Chomsky的生成語法，比如《管轄與約束理論》（1981）和《極簡方案》（1995），提出了解釋語言句法結構的理論模型，這是語言學的經典理論。很多神經語言學的句法實驗設計都基于該理論的相關假設。此外，Levelt等人（1999）基于心理語言學實驗證據提出了言語產生的認知過程模型，為我們了解語言產生的認知過程和失語癥患者的語言缺陷提供參考框架。

3.2.3 文獻共引網絡分析

文獻共引網絡是基于文獻引用關系構建的網絡，用于研究學術文獻之間的關聯和相互影響。通過分析文獻網絡中的節點和連接關系，可以識別出特定研究領域中具有重要影響力的核心文獻、熱點問題和關鍵主題。通過分析我們發現，本研究文獻庫中的神經語言學引文網絡形成了三個較為核心的引用集群（圖3）。紅色集群中的文獻主要集中在失語癥語言量表以及語言學與失語癥相結合的研究。藍色集群主要為從各種認知神經科學角度對于大腦結構和語言加工認知神經過程的研究。綠色集群主要為與語言產出相關的神經語言學研究，涉及詞匯、句子、語篇等層面。

從以上關鍵詞分析和引用分析可以看出，神經語言學已經發展成為成熟的學科，有較為完善的研究隊伍和知識體系，其重要應用領域是用于指導臨床語言障礙的評估診斷和康復治療。因此，語言損傷的標準化評估是神經語言學的核心議題。西方失語癥量表（WAB）^［8］和波士頓失語癥量表（BDAE）作為其中的典型代表廣泛地應用于科研和臨床。除了標準化的評估量表，一系列對于語言加工^[9]和產出^[10]進行量化評估的框架也逐步成熟。

同時，該領域又表現出很強的學科交叉特點，核心理論來源于語言學、心理語言學、認知心理學、神經科學等學科。語言學方面的主要理論來源是喬姆斯基的句法理論^[11-12]，Grodzinsky等人在喬姆斯基句法理論框架下，研究了失語癥的句法特征^[13]，并由此衍生出句法樹剪裁理論^[14]。心理語言學方面的理論主要來自Levelt等人提出的言語產出模型^[15-16]和Dell等人提出的基于激活擴散理論的言語產出模型^[17]。相關的核心議題集中在詞匯通達、詞匯提取、句子理解等方面。在認知心理學方面，主要涉及語言加工過中的記憶、注意、執行功能等方面的理論。在神經科學方面主要涉及大腦語言加工模型^[18]和大腦語言功能生理分布模型^[1，19]。在神經語言學的學科發展過程中，認知神經科學技術的發展起到了極大作用。

3.3 基于關鍵術語的熱點分析

我們將數據劃分為三個時期（1974—1999、2000—2010、2011—2022）。第一個時期有2732篇，第二個時期有2336篇，第三個時期有3013篇。參考前人研究^[20]，我們選擇了文章摘要中不同顆粒度的n-gram來提取術語。將詞頻的最小閾值設定為20，以確保所提取的術語確實是重要主題。對詞頻進行了標準化處理，以方便比較不同時期的主題。對每個術語在三個時期的標準化詞頻進行了卡方檢驗，表5呈現了在三個時期頻率顯著上升的關鍵術語（詞頻為標準化詞頻，即每1000篇文獻出現的頻率）。

呈現上升趨勢的關鍵術語主要涉及新技術、（疾病）新類型、新語種、新人群、新角度等方面。神經語言學的發展受認知神經科學技術的影響巨大，其中以FMRI、EEG為代表的腦成像技術和腦電技術，為研究者探究大腦語言在線加工機制（neural processing，neural basis，neural correlates，brain activation）提供了極大幫助。除了被動收集大腦活動的信息，另一類技術如經顱磁刺激，可以讓研究者通過主動刺激大腦的某些區域來觀察被試行為，從而了解行為與神經之間的因果關系。

新的疾病類型，如原發性進行性失語癥（primary progressive aphasia），引發了新的研究方向。原發性進行性失語癥患者表現出孤立、逐漸進行的語言功能衰退，從找詞困難開始逐漸發展到語法結構和詞聽理解的受損。他們生理上多伴有大腦左半球額、頂和顳葉語言區的灰質萎縮。原發性進行性失語癥的研究成為神經語言學近幾年的熱點領域^[21]。

神經語言學研究長期以來以英語母語者（單語者）為研究對象。然而近年來從語言經歷及其對語言認知神經機制影響的角度出發，越來越多的研究聚焦非英語母語者（如Chinese）、外語學習者和雙語者。其中比較突出的就是漢語神經語言學研究^[22-23]。此外，神經語言學研究的主流對象是健康成年人或者患有語言障礙的成年人。然而最近十幾年，研究者們對于兒童的語言發展和老人的語言認知衰退更加關注。此外，神經語言學期刊也開始關注患有語言障礙人群的社會交流、生活質量與干預等方面的研究。

4" 結語

通過對大量神經語言學期刊文獻數據的深度分析，我們發現神經語言學具有極強的跨學科屬性。從核心術語和高被引論文可以看出，其知識結構不僅涵蓋了語言學范疇，更融合了認知心理學、腦科學等多個領域的理論與方法。中國的神經語言學研究利用漢語語言的特點，驗證與修正現有以印歐語為基礎構建的神經語言學理論，已經形成了自己的學科建構，并在國際學術界獲得了認可。

未來可以在不同學科之間深入交流與合作，可嘗試從以下方面拓展神經語言學研究的廣度和深度。一是拓寬研究對象的范圍。目前，對于國際上新發現和關注的語言障礙類型，如原發性進行性失語癥，尚缺乏漢語研究。二是構建語言加工神經機制的計算模型。如通過構建詞向量與神經活動信號的關系模型，進行雙向預測，可以進一步深化神經語言學研究，為腦機接口等技術提供支撐。三是加快基礎研究的轉化。針對語言障礙的相關神經語言學研究成果也應當加快轉化，通過跨學科合作為漢語語言障礙的評估和治療提供啟示，以滿足國家與社會需求。

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