適老化智能可穿戴服裝的可視化文獻計量分析

摘 要：通過文獻計量學方法，梳理歸納自1998年以來適老化智能可穿戴服裝的研究現狀、熱點和未來趨勢；深入分析WOS和CNKI數據庫中的相關文獻，包括研究走勢、類型、核心作者群等，并結合關鍵詞演變、研究熱點和研究空白進行探討。研究發現：適老化智能可穿戴服裝領域研究呈現波動式增長，核心作者群已經形成，研究機構主要集中在中國、美國和韓國的高校。關鍵詞分析顯示：當前研究熱點聚焦于健康監測功能、電磁續航和面料傳感技術；前沿熱點則集中在用戶交互設計和隱私保護技術等方面。適老化智能可穿戴服裝已初具研究規模，在即將到來的老齡化趨勢中的應用前景廣闊。學者們應加強區域間的合作交流，推動適老化智能可穿戴服裝的進一步發展，并注重研究的深度和創新性，以滿足老年人群的實際需求。

關鍵詞：文獻計量；適老化智能服裝；智能可穿戴服裝；老年人護理服裝；可視化分析

中圖分類號：TB484

文獻標志碼：A

文章編號：1009-265X（2025）03-0092-10

收稿日期：2024-05-20 網絡出版日期：2024-09-23

基金項目：教育部產學合作協同育人項目2022年第二批立項項目（220704484143806）；上海市哲學社會科學規劃課題（2020BWY032）

作者簡介：茅丹（1970—），上海松江人，副教授，主要從事服裝、環境等可持續藝術設計交叉學科方面的研究

通信作者：溫潤，E-mail：rain@dhu.edu.cn

隨著全球老齡化進程的加快^［1-2］，智能可穿戴服裝在提升老年人生活質量、應對健康風險^［3］方面展現出重要作用，成為全球健康與老齡化研究中的關鍵技術領域^［4-5］。在理論設計層面，許黛芳等^［6］提出針織智能安全監護服裝設計框架。徐越等^［7］提出失智老人智能服裝的設計策略。Bravo等^［8］綜述了可穿戴設備在老年人康復中的應用，強調遠程健康監測的重要性，但其研究應用場景僅限于老人術后康復。Nesenbergs等^［9］與Dias等^［10］分別對智能紡織系統、可穿戴健康設備進行了綜述，但缺乏針對適老化場景應用的細分整理。Wang等^［11］則粗略地提出了老年人智能可穿戴應用場景框架，未進行場景延伸。實證研究集中在健康監測和數據傳輸技術應用層面。于靜靜等^［12］綜述了生物傳感器在智能服裝中的應用。康婷等^［13］通過驗證機器學習算法的有效性，設計了防摔檢測預警功能智能服裝。邵開麗等^［14］設計基于STC89C52單片機的智能服裝，通過藍牙實現健康數據實時采集和處理。李楠等^［15］介紹了健康監測可穿戴設備在睡眠、血壓、心率監測方面的應用。上述研究在不同層面上對適老化智能可穿戴服裝進行了深入探討，但多集中于具體技術的應用和實現，缺乏對該細分領域整體理論框

架全面、系統性的整理。

文獻計量學常與數學、統計學、文獻學等其他學科結合，輔助定量研究^［16］。CiteSpace和VOSviewer均為文獻計量可視化軟件，二者分別在文獻共被引分析和操作簡便性方面各有優勢^［17］。基于此，本文綜合運用以上分析軟件，采取文獻計量學的研究方法，對自1998年起的國內外有關智能可穿戴服裝在適老化領域的研究進展進行深度挖掘，意在揭示現有研究的核心主題和研究趨勢，以補充老年人智能可穿戴應用場景研究框架^［11］，旨在為未來該領域的研究方向和策略提供參考。

1 數據與方法

1.1 中外文獻來源

本文的文獻檢索策略采用了布爾運算符的規則^［18］。中文文獻來源于中國知網（CNKI）數據庫。首先通過分類號構造檢索式（（CNKI=（智能可穿戴服裝OR適老化智能服裝OR老年智能護理服裝OR老人醫療監護服裝OR老年人健康監測服裝OR老年人生理監測服裝OR老年疾病監測服裝OR阿爾茨海默病監測服裝OR老年人健康護理服裝OR可穿戴智能監測服裝）），檢索號為#1。然后通過關鍵詞構造檢索式（（TIABC=（智能OR適老化OR醫療OR健康OR生理OR疾病OR監測））AND（TIABC=（服裝OR可穿戴OR護理OR監護OR監測）），檢索號為#2。最后將上述檢索結果求并集，即#1U#2，共提取出324篇文獻。利用CiteSpace的Data Directories功能，針對提取出的文獻進行除重、剔除學生學位論文，共篩選出與適老化智能可穿戴服裝研究相關的有效文獻273篇，作為本文最終的中文文獻研究樣本。

英文文獻全部來源于Web of Science（WOS）數據庫核心合集。首先通過分類號構造檢索式（TS=（Smart wearable clothing OR Intelligent nursing clothing for the elderly OR medical care clothing for the elderly OR health monitoring clothing for the elderly OR Physiological monitoring clothing for the elderly OR Alzheimer's disease monitoring clothing OR Geriatric disease monitoring clothing OR Wearable intelligent monitoring clothing）），檢索號為#3。然后通過關鍵詞構造檢索式（TS=（Smart OR Intelligent OR Medical OR Health OR Physiological OR Disease OR Monitoring））AND（TS=（Clothing OR Wearable OR Nursing OR Care OR Monitoring）），檢索號為#4。最后將上述檢索結果求并集，即#3U#4，索引=SCI、CCR、IC、SSCI、AHCI、ESCI、IC，語言設置為英文，共檢索到811篇文獻。以純文本格式導出后，將題錄對關鍵詞進行去重、合并、刪除等清洗處理得到791篇有效文獻。中英文檢索時間范圍均為1998年1月1日起至2024年4月12日。

1.2 數據轉換與清洗

本文首先將納入分析的中文文獻題錄以Refworks

格式進行導出，隨后借助CiteSpace 6.1.R6的data功能將其轉換為該軟件可識別的文獻格式（WOS格式），而從WOS提取的英文文獻則無需修改。而后將以上題錄分別以download_^**.txt格式進行儲存。接著針對題錄中的關鍵詞執行了一系列的清洗處理，包括去重、合并和刪除；對于像“智能服裝”“可穿戴”等無實質分析意義的關鍵詞則剔除。

1.3 軟件參數設置

在CiteSpace軟件中，對納入的中英文文獻題錄進行分析，具體參數設定如下：時間切片為1年，連接強度采用余弦相似度（Cosine Similarity，CS），以衡量節點間的相關性。采用G-指數（G-index）作為篩選標準，中文數據的共現數據基本設為軟件默認值：LRF=3.0，L/N=10，LBY=5，e=1.0。因中文數據庫樣本量較少調整了K值（K=10）；Top N設定為50，即提取每個時間切片中頻次最高條目；為充分突顯其頻次最高的結構特征，采用探路者（Pathfinder）算法修剪數據網絡。其余參數保持默認值，以確保分析結果的穩定。以作者、機構、和關鍵詞作為研究節點，為WOS與CNKI相關數據分別繪制了相應的知識圖譜。

在運用VOS-viewer軟件進行關鍵詞共現時，將其最小共現閾值設置為3，在算法選取上，則采用關聯強度對關鍵詞進行共現網絡分析，以進一步探究關鍵詞之間的相關性和研究領域的核心主題。

2 年發文趨勢統計與分析

以年份為橫坐標、年發文量為左縱坐標，年累計發文量為右縱坐標，分別分析其發文情況如圖1—圖2所示。中文文獻庫CNKI中，有關適老化智能可穿戴服裝的最早研究發表在2005年。2010年之前發文量較少，后偶有波動，但自2020年起，發文量迎來了爆發式增長，2020年則迎來發文峰值量，共45篇。后期年發文量有所回落，至2023年又迎來44篇的發文高峰，說明該領域的研究已得到學界足夠重視。對CNKI該領域的文獻的年累計發文量增長數據進行線性回歸擬合后得到回歸方程：y=0.165e^0.29x，得到擬合優度系數R²=0.917，回歸擬合程度越好。可見，CNKI有關適老化智能可穿戴服裝研究的文獻在未來仍將呈線性上升的趨勢。

WOS上關于適老化智能可穿戴服裝研究的文獻最早出現在1998年，前期發文量較少，2006年起呈波動上升趨勢，2010—2014年期間進入平臺期。但自2016年起，年發文量急速上升；2023年達到峰值，年發文量共計137篇。年累計發文量指數趨勢線表明24年相關發文量仍將呈井噴趨勢。同樣地，對該領域的年累計英文發文量增長情況進行線性回歸擬合后，得到方程：y=2.024e^0.246x，擬合優度系數R²=0.981，表明WOS在有關適老化智能可穿戴服裝研究的發文數量上，相較于CNKI，具有更大的上升空間，且WOS的高擬合優度系數表明，WOS的年累計發文量增長情況與線性回歸模型非常吻合，反映出其發文量增長趨勢的可靠性和顯著性。但總體可見發文量不論國內外均呈上升趨勢。

2.1 作者合作網絡分析

CNKI有418個作者（去除4個機構），最高發文量為沈雷的4篇。WOS有3253個作者，從圖3中觀察到，被引用次數最多的前11位作者中，Rantanen最高發文達到了7篇。根據普賴斯定律^［19-20］，核心作者發文門檻為不小于2篇，篩選出126位，發文297篇，占總量0.392。從圖4中觀察到，領域內形成了以Rantanen等人為代表的多個核心作者團體，結合突現分析^［21］，可得出團體內合作關系密切。

2.2 科研機構合作網絡分析

CNKI相關研究機構如圖5所示共有92家，適老化智能可穿戴服裝以東華大學（24篇）、北京服裝學院（10篇）、江南大學（13篇）等為主要研究機構代表的各科研機構團體間以校際間的內部合作為主，可見大多由大學及其附屬研究所構成合作集群，呈現出較強的地域內集聚現象，而跨區域的外部合作連線甚少。

結合圖6給出的WOS科研機構合作網絡圖所示：WOS的相關研究機構共有213家，表1匯總了自1998年以來凸顯強度前10的科研機構的發文信息。從空間上，以東華大學（33篇）、江南大學（16篇）、清華大學（13篇）、Natl Univ Singapore（12篇）、Chang Gung Univ與Huazhong Univ Sci amp; Technol（均11篇）等為主要研究機構代表的各團體間，地域內集聚的現象有顯著體現。另外，各國之間的研究機構合作更多地以內部合作為其主導方式，跨國家合作較少，連線不顯著。

3 關鍵詞共現及聚類分析

3.1 關鍵詞共現分析

從CNKI文獻中提取504個關鍵詞，經去重并剔除無意義內容后，利用VOSviewer繪制出關鍵詞共現網絡圖如圖7所示。從圖7中觀察到，共得到33個共現頻率大于3的高頻關鍵詞，包括可穿戴技術、智能紡織品、傳感器、信息安全、服裝設計、市場等。該圖反映了學科內不同研究方向間的聯系與權重關系。對從CNKI提取的關鍵詞進行對數似然率（L0g-likelihood rate，LLR）算法聚類，剔除無關聚類標簽，如“服裝”“可穿戴服裝”等重復聚類，得到如圖8所示共9個聚類模塊，包括#0可穿戴、#2智能手機、#4人工智能、#5市場需求、#6現狀、#7個性化、#8交互設計、#10無線傳感器系統、#11舒適性。

可穿戴設備和技術廣泛應用于病人、運動員等領域，適老化只是其中之一。根據Wang等^［17］提出的老年人智能服裝可穿戴技術3大應用場景：定位、活動識別和實時生命體征監測，結合圖7的VOSviewer生成的關鍵詞共現圖和表2的“老年人智能可穿戴服裝的3大應用場景及技術細分”，發現關鍵詞如“健康監測”“傳感技術”等，與適老化智能可穿戴技術對應。這些技術包括定位、導航（如藍牙、WiFi、RFID）、健康監測（如傳感器、光纖技術）及數據處理、隱私保護等。環境感知和數據安全技術也是重要內容，應用比例高。本文計算“表2技術詞頻”與“圖7關鍵詞圖云的原VOSviewer數據集”之間的斯皮爾曼相關系數和P值，評估二者的相關性，結果顯示斯皮爾曼相關系數為0.835，P值為0.023（Plt;0.05），呈顯著相關，表明本文指向適老化智能可穿戴服裝的應用領域。

設備的關鍵技術領域具體技術分類技術應用描述與文獻支持定位定位與導航技術電子元件數據安全與隱私保護技術藍牙技術使用低功耗藍牙技術實現短途精確定位^［22］iFi技術利用iFi信號強度差異進行位置判斷RFID技術通過RFID標簽和讀寫器實現室內定位^［23］低功耗電子元件確保設備長時間穩定運行，減少充電頻率加密傳輸技術確保定位數據的安全傳輸和存儲^［24］活動識別健康監測技術傳感器技術使用加速度計和陀螺儀監測老年人活動狀態^［25-26］

用戶交互技術語音交互通過語音指令實現設備操作和數據反饋^［27］電池續航長續航電池技術提供長時間使用，無需頻繁充電^［28］光纖技術柔性光纖傳感器監測老年人的姿態和運動狀態，保證舒適性^［29］環境感知技術溫濕度傳感技術監測周圍環境溫度和濕度，提供舒適環境^［30-32］實時生命體征監測健康監測技術傳感器技術高精度傳感器監測心率、血壓、血糖等指標^［25-26］

光纖技術柔性光纖傳感器嵌入織物中，用于體溫和生理信號監測^［29］數據處理與分析高級數據處理算法實時分析生理數據，提供健康預警^［33-34］電子元件無線通信模塊實現數據實時傳輸和遠程健康監測^［35-36］數據安全與隱私保護技術數據加密技術確保健康數據的安全傳輸和存儲^［24］

3.2 關鍵詞聚類分析

在CiteSpace軟件中，Modularity Q值是評估網絡圖譜的結構及其聚類清晰度的關鍵指標，取值范圍在0到1之間，而Q值超過0.3通常表示明顯的聚類結構。為了評估聚類的合理性，CiteSpace軟件采用了聚類加權平均輪廓值S值算法^［37］（Weighted mean silhouette加權平均輪廓值）。一般來說，Sgt;0.5表示聚類合理，Sgt;0.7表示聚類結果高度可信。如圖8中所示，CNKI關鍵詞聚類模塊參數為Q=0.629、S=0.940，表明聚類具有高度內部同質性，社團界定清晰。

WOS的相關文獻共涉及3096個關鍵詞，利用VOSviewer繪制關鍵詞共現網絡圖，剔除重復內容后得到313個共現頻率大于3的高頻關鍵詞，如圖9所示，包括smart clothing、wearable technology、performance、graphene、smart textiles、triboelectric nanogenerator等詞在內。將這些關鍵詞進行CiteSpace中的LLR算法聚類，剔除無關和不顯著聚類后，得到10個聚類模塊關鍵詞，包括#0 smart textiles、#1 wearable sensors、#2 pressure sensor、#3 wearable electronics、#4 smart clothes、#5 energy harvesting、#7 generator、#8 visually impaired、#9 body temperature、#12 human health，如圖10所示。與圖9的CNKI關鍵詞圖譜相比，VOS關鍵詞圖譜內容更加側重科技面料與納米芯片電子元件、大數據等軟硬件板塊。從表3中觀察到，本文得到WOS的文獻Q=0.856、S=0.959，不論Q值或S值，均大于CNKI。說明相較于CNKI，WOS在有關適老化智能可穿戴服裝研究的文獻聚類的同質性更高，社團的劃分恰當，圖譜效果更理想。

圖11的時間線圖展現了WOS上自1998年起有關適老化智能可穿戴服裝研究的關鍵詞演變。節點代表關鍵詞，大小表示出現頻次，呈正相關。連線體現關鍵詞間的共現關系。關鍵詞突現探測反映了關鍵詞的流行趨勢和研究熱點的變化，如圖12所示。

結合時間線圖分析，WOS的相關研究大致可以分為3個階段：1）1998—2010年：這一階段主要聚焦于智能可穿戴服裝的設計與初步應用。在這期間，“設計”與“智能服裝”作為關鍵詞的出現頻率較為明顯，說明在這段時間，研究者們主要在探討如何設計和制造這類新型服裝。2）2010—2020年：這段時間的研究更加深入，不僅涉及到了傳感器技術，如“傳感器”“壓力傳感器”和“可穿戴電子設備”，還涉及到了如何將這些技術整合到智能服裝中^［38］。此外，“能量收集”也成為了這一階段的一個熱點，說明類似于如何讓智能服裝自給自足，不需要頻繁充電或更換電池的相關便利性研究，已然在研究者們的探索范圍內。3）2020年至今：“大數據”這一關鍵詞的出現，說明研究者們開始探討如何利用這些新近的技術來優化和提高智能服裝的性能和應用范圍。同時，“視覺受損”“體溫”^［39］

和“人類健康”關鍵詞的出現表明，研究方向從基礎應用拓展到更加細分和廣泛的領域，如醫療健康和輔助視覺受損人群^［40］等。

綜合圖11—圖13可分析得出，目前CNKI相關研究還停留在以上的第一第二階段，對于第三階段的探索，在中國的相關領域還有很大的空白，該部分亟待學者們補充

4 結語

本文通過線性擬合，分析了老年人智能可穿戴服裝1998—2024年的年度發文量，完善了現有的老年人智能可穿戴應用場景研究框架，并發現適老化智能可穿戴服裝研究的年度波動增長趨勢。研究結論如下：

a）適老化智能可穿戴服裝研究已經經歷了初步發展階段，進入了成熟階段。這一結果顯示本領域總體研究數量在增加，但缺乏新的重大突破和顯著增長，意味著學術界正在探索和確定新的研究方向和創新點。這種現象可能與市場需求的變化、技術瓶頸的存在以及學術資源的重新分配等因素有關。

b）作者及機構共現分析揭示，以Rantanen和Lymberis為代表的國外學者在早期階段形成了強大的研究團體，于2001年左右形成了緊密的集群效應，其凸顯強度高達4.41；而近年來中國學者在國際上的表現日益突出，特別是Wang科研團隊在2020年后的發文凸顯強度達到2.62，顯示出中國學者在該領域的活躍度和影響力正在顯著提升。

c）從地域分布上看，中國、美國和韓國高校成為研究中心，研究路徑為“理論-實驗-應用-得出結論-反哺理論”。該路徑呈現出從理論研究到實驗驗證，再到實際應用，最后總結出結論并反哺理論的閉環模式，有助于確保研究的系統性和持續性，提高研究成果的應用價值。

d）國內外研究比較分析表明，中國在智能可穿戴設備的應用和技術開發方面取得了顯著進展，特別是在硬件設計和傳感器技術方面，但在理論框架和系統性探討上仍有不足；國外在大數據、人工智能和隱私保護技術整合應用方面更為深入，在大規模數據處理和智能算法應用上具有先進性，尤其是在用戶體驗和數據安全方面形成了較為成熟的體系。

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Visual bibliometric analysis of smart wearable clothing for the elderly

MAO Dan^1a， XIA Tian²， XU Huiya²， LI Yiran²， WEN Run^1b，3

（1a. College of Fashion and Design; 1b. Shanghai International College of Fashion and Innovation， Donghua University， Shanghai 200050， China; 2.College of Journalism and Communications， Shanghai Jian Qiao University， Shanghai 200135， China; 3.Binzhou Institute of Technology， Weiqiao-UCAS Science and Technology Park， Binzhou 256606， China）

Abstract： This study systematically reviews the literature in the WOS and CNKI databases using bibliometric analysis. The research first cleaned the data to remove duplicate and irrelevant entries， ensuring the accuracy of the dataset. Next， CiteSpace and VOSviewer were used to visualize the data， providing insights into the research landscape， including author collaborations， institutional contributions， and keyword co-occurrence networks. A comprehensive analysis of the development and trends in the field of aging-friendly smart wearable clothing was conducted. With a view to providing a clearer line of research in this area， the study supplemented the existing research framework on intelligent wearable application scenarios for the elderly and performed a Pearson correlation test between the keyword co-occurrence dataset and the extended theoretical framework， which showed a significant positive correlation， indicated that this research is focused on the application field of aging-friendly intelligent wearable clothing.

Bibliometric analysis indicates that the research output on aging-friendly smart wearable clothing has significantly increased， especially in recent years. Core author groups and leading institutions have been identified， mainly located in China， the United States， and South Korea. Keyword analysis reveals that major research focuses on health monitoring functions， electromagnetic endurance， and fabric sensing technologies. Additionally， emerging research areas emphasize user interaction design and privacy protection technologies. These findings highlight the diversity and interdisciplinary nature of the field， encompassing materials science， electronics， healthcare， and data security. This study supplements the existing research framework on intelligent wearable application scenarios for the elderly by identifying key technology areas and their applications. For example， health monitoring technologies include advanced sensors and data analysis for real-time health monitoring. Positioning and navigation technologies utilize Bluetooth， WiFi， and RFID for precise indoor positioning. Integrating flexible fiber optic sensors into fabrics enhances comfort and functionality， while low-power electronic components ensure long-term use of the devices. Data security and privacy protection are crucial for safeguarding sensitive health information， requiring robust encryption methods.

The research on aging-friendly smart wearable clothing is driven by the urgent needs of the aging population and has made significant progress. This field demonstrates tremendous innovative potential in improving the quality of life for the elderly through advanced technology. Future research should focus on strengthening interdisciplinary collaboration， leveraging big data and artificial intelligence to enhance user experience， and meeting the specific needs of the elderly. It is necessary to enhance international cooperation to promote the development of aging-friendly smart wearable solutions， so as to ultimately create a more inclusive and supportive society for the elderly.

Keywords：bibliometrics; aging-friendly smart clothing; smart wearable clothing; elderly care clothing; visual