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    基于文獻計量學(xué)的國際在線健康社區(qū)研究進展可視化分析

    2020-11-16 05:51:33蔡瑩春
    山東青年 2020年9期
    關(guān)鍵詞:信息可視化網(wǎng)絡(luò)

    蔡瑩春

    摘 要:本文通過檢索Web of Science數(shù)據(jù)庫獲取了1998~2019年在線健康社區(qū)領(lǐng)域相關(guān)文獻798篇,借助于CiteSpace分析工具,從在線健康社區(qū)合作網(wǎng)絡(luò)、文獻共被引及名詞性術(shù)語共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析三個視角構(gòu)建在線健康社區(qū)研究知識圖譜。揭示了目前在線健康社區(qū)領(lǐng)域研究的發(fā)展現(xiàn)狀,為今后在線健康社區(qū)開展進一步研究提供借鑒。

    關(guān)鍵詞:在線健康社區(qū);信息可視化;網(wǎng)絡(luò)

    近年來,為解決健康醫(yī)療行業(yè)健康醫(yī)療資源總量不足、健康資源分配不均、健康供需不匹配等問題,“互聯(lián)網(wǎng)+”健康模式不斷涌現(xiàn)。尤其在疫情防控期間,阿里健康、平安好醫(yī)生等多個平臺通過開展線上義診、名醫(yī)直播等方式,為公眾提供線上問診服務(wù),解決了用戶購藥缺乏專業(yè)指導(dǎo)、醫(yī)療科普、去醫(yī)院看病或有交叉感染風(fēng)險等痛點。在線健康社區(qū)(OHC)目前已成為醫(yī)患交互、資源共享的開放式平臺。當(dāng)下流行的OHC平臺有好大夫在線、甜蜜家園、春雨醫(yī)生等。隨著健康社區(qū)的成熟發(fā)展,國內(nèi)外關(guān)于在線健康社區(qū)的研究也不斷深入,但關(guān)于在線健康社區(qū)研究現(xiàn)狀的概述性文章沒有捕捉到該領(lǐng)域研究的時間脈絡(luò),缺乏從文獻計量學(xué)角度對該領(lǐng)域研究現(xiàn)狀進行系統(tǒng)地可視化分析。鑒于此,本文將通過梳理國際在線健康社區(qū)研究發(fā)展的脈絡(luò),結(jié)合文獻計量學(xué)可視化分析方法,從在線健康社區(qū)合作網(wǎng)絡(luò)、文獻共被引及名詞性術(shù)語共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析三個方面構(gòu)建在線健康社區(qū)研究知識圖譜,探索該領(lǐng)域未來的發(fā)展趨勢及研究方向。

    1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

    本研究文獻來源于美國科技信息所開發(fā)的Web of Science(WoS)核心數(shù)據(jù)集。WoS平臺是最權(quán)威的外文科學(xué)文獻檢索平臺,保證了文獻來源的可靠性和代表性。本文收集的外文文獻檢索主題詞為“online health community”、“Online medical community”、“Health Care?Community”,且鑒于外文文獻關(guān)于在線健康社區(qū)主題的研究領(lǐng)域多達100多個,因此本文將文獻領(lǐng)域來源限定為“信息學(xué)”、“圖書館學(xué)”、“信息系統(tǒng)”等研究領(lǐng)域,文獻年限為1998~2019年。為了滿足文獻獲取的查全率和查準率,文獻在采集操作過程中借用HistCite對文獻數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,刪除180篇不可用和重復(fù)的文獻,最終采集到了外文文獻798篇,并作為本文的分析數(shù)據(jù),操作時間為2019年4月5日。本文主要借鑒CiteSpace.5.4.R3對文獻進行數(shù)據(jù)處理。CiteSpace是由陳超美教授基于JAVA語言開發(fā)的,著眼于分析科學(xué)研究文獻中隱性知識網(wǎng)絡(luò),并在文獻計量學(xué)和信息可視化的背景下逐漸流行起來的一款引文可視化分析軟件,致力于構(gòu)建領(lǐng)域研究的科學(xué)知識圖譜[1]。因此,通過CiteSpace軟件可以實現(xiàn)在線健康社區(qū)合作網(wǎng)絡(luò)、文獻共被引及名詞性術(shù)語共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建。

    2 國際在線健康社區(qū)研究的合作網(wǎng)絡(luò)分析

    CiteSpace提供了三個層次的科學(xué)合作者網(wǎng)絡(luò)分析,分別為宏觀的國家或地區(qū)的合作Co-country/territory,中觀的機構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)Co-institutions和微觀的學(xué)者合作網(wǎng)絡(luò)Co-Author,因此,可以通過CiteSpace實現(xiàn)對科學(xué)空間領(lǐng)域的可視化分析,有利于學(xué)者深入了解研究領(lǐng)域知識量的空間構(gòu)圖以及各研究主體對該領(lǐng)域研究的貢獻程度。下文將利用CiteSpace得到在線健康社區(qū)研究合作網(wǎng)絡(luò)圖譜。其中,節(jié)點代表了作者、機構(gòu)或國家/地區(qū),節(jié)點大小代表了作者、機構(gòu)或國家/地區(qū)發(fā)表的論文數(shù)量。

    2.1 在線健康社區(qū)研究國家(地區(qū))分布

    圖1左側(cè)為CiteSpace繪制的在線健康社區(qū)國家(地區(qū))合作的網(wǎng)絡(luò)圖譜,圖像繪制閾值為top30%,節(jié)點顯示類型為引文年輪。其中,不同節(jié)點代表不同的國家,引文年輪代表著某篇文章的引用歷史,年輪的整體大小反映論文的被引用次數(shù),引文顏色代表著相應(yīng)的引文時間[2]。從圖中可以看出,美國、加拿大、澳大利亞、英國、中國等節(jié)點年環(huán)大,說明此類國家發(fā)文貢獻量大,這與先前統(tǒng)計分析結(jié)果相符合。由不同節(jié)點連線緊密程度可知,不同國家科研合作關(guān)系密切;其次,年輪內(nèi)環(huán)向外環(huán)顏色是從冷色調(diào)(藍、靛、綠)轉(zhuǎn)為暖色調(diào)(紅、黃、橘),且暖色調(diào)占比更大,說明在線健康社區(qū)的研究多集中在近幾年,早期發(fā)文主要集中在美國地區(qū),國家間合作也較少,而隨著時間的演變,不同國家間合作越來越緊密,該領(lǐng)域研究成果愈加豐富。

    2.2 在線健康社區(qū)研究機構(gòu)分布

    圖1中間為CiteSpace繪制的在線健康社區(qū)機構(gòu)合作的網(wǎng)絡(luò)圖譜,圖像繪制閾值為top30%,節(jié)點顯示類型為中介中心性。由圖所示,國際在線健康社區(qū)研究合作團隊很多,處于top10的研究機構(gòu)合作密切,如華盛頓大學(xué)與哈爾濱工業(yè)大學(xué)為核心的合作網(wǎng)絡(luò)、加州圣地亞哥大學(xué)為核心的合作網(wǎng)絡(luò)、斯康星大學(xué)和馬里蘭大學(xué)為核心的合作網(wǎng)絡(luò)、哈佛大學(xué)與多倫多大學(xué)為核心的合作網(wǎng)絡(luò),其中加州圣地亞哥大學(xué)與多個合作網(wǎng)絡(luò)之間存在結(jié)構(gòu)洞,說明加州圣地亞哥大學(xué)是連接在線健康社區(qū)領(lǐng)域研究不同核心合作網(wǎng)絡(luò)的紐帶,促進了在線健康領(lǐng)域研究發(fā)展。而墨爾本大學(xué)、德雷克塞爾大學(xué)游離在主要合作網(wǎng)絡(luò)之外,說明這兩所機構(gòu)在該領(lǐng)域創(chuàng)新性強,能獨立完成該領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究,貢獻較大,具有較強的科研實力。

    2.3 在線健康社區(qū)研究作者分布

    通過HistCite、Excel工具對來源于Wos的798篇外文文獻進行作者統(tǒng)計分析,根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果,共有2 804名作者,其中發(fā)文5篇以上的作者占比0.21%,發(fā)文1篇的作者占比高達91.01%,可見在在線健康社區(qū)研究還處于較新的研究領(lǐng)域,在該領(lǐng)域研究的持續(xù)貢獻者較少。圖1右側(cè)為利用gephi將CiteSpace導(dǎo)出的作者網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可視化后的結(jié)果,從圖中可以看出,在線健康社區(qū)領(lǐng)域研究作者之間的關(guān)系呈現(xiàn)節(jié)點多、分布散、聯(lián)系較不密切,只有少部分作者之間出現(xiàn)合作圖譜,且合作團隊人數(shù)較少,合作子網(wǎng)絡(luò)之間無聯(lián)系,說明在該領(lǐng)域研究作者多,但是作者合作較少,這與前面的統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)結(jié)果一致。未來可呼吁在線健康社區(qū)領(lǐng)域研究者加強合作,共同推進該領(lǐng)域的研究突破。

    3 國際在線健康社區(qū)研究的共被引分析

    共被引關(guān)系是指兩篇文獻共同出現(xiàn)在了第三篇施引文獻的參考文獻目錄中,共被引分析(Co-Citation analysis)則是通過對一個文獻空間數(shù)據(jù)集合進行文獻共被引關(guān)系的挖掘的過程[5]。下文將通過對在線健康社區(qū)領(lǐng)域作者和文獻進行共被引分析,厘清在線健康社區(qū)領(lǐng)域研究的文獻發(fā)展脈絡(luò),構(gòu)建共被引知識網(wǎng)絡(luò)圖譜,分析該領(lǐng)域研究的轉(zhuǎn)折點和創(chuàng)新點,為未來學(xué)術(shù)研究者提供參考。

    3.1 在線健康社區(qū)文獻的共被引分析

    在線健康社區(qū)領(lǐng)域研究文獻的共被引網(wǎng)絡(luò)反映了不同研究主題的知識單元從游離狀態(tài)到重組產(chǎn)生新的知識的過程,體現(xiàn)了學(xué)科之間的交叉、滲透和發(fā)展。圖2在線健康社區(qū)研究文獻共被引網(wǎng)絡(luò)圖譜節(jié)點間連接緊密。其中,共被引文獻次數(shù)高的節(jié)點出現(xiàn)在中心位置,分別連接不同的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點,形成了連接子網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)洞,這說明這些文獻在該領(lǐng)域研究中具有重大借鑒意義,開拓了該領(lǐng)域研究的創(chuàng)新思路,影響力大。根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果,排在前10的有Fox S(2009)、Fox S(2011)、Nambisan P(2011)、Fox S(2013)、Eysenbach G(2004)、Frost JH(2008)、Eysenbach G(2008)、Cobb NK(2010)、Wicks P(2010)、Hwang KO(2010)。共被引文獻次數(shù)隨著時間改變,也揭示了該領(lǐng)域知識體系隨著時間變化不斷發(fā)展演變。因此,通過文獻共被引的網(wǎng)絡(luò)圖譜可以緊跟當(dāng)前研究熱點,借鑒學(xué)術(shù)質(zhì)量高的研究文獻。

    圖2突發(fā)性TOP的共被引文獻圖譜反映了研究主題的創(chuàng)新和研究前沿。其中,處于突發(fā)性TOP20且共被引次數(shù)處于TOP10的被共引文獻有Eysenbach G(2004)、Fox S(2009)、Cobb NK(2010)、Wicks P(2010),說明這幾篇文獻可能是在線健康社區(qū)研究主題的轉(zhuǎn)折點,在該領(lǐng)域研究中具有很強的影響力。Eysenbach G(2004)通過關(guān)注對等在線健康社區(qū)互動有效性,考察了在線健康社區(qū)信息支持和社會支持的質(zhì)量,研究結(jié)果雖只在少量的調(diào)查組中得到驗證,但為在線健康信息系統(tǒng)質(zhì)量研究開創(chuàng)了新的方向[3]。Fox S(2009)是來源于互聯(lián)網(wǎng)與美國人生活調(diào)研數(shù)據(jù)的專業(yè)報告,在探討在線健康社區(qū)與互聯(lián)網(wǎng)用戶關(guān)系時被廣泛運用。Cobb NK(2010)基于網(wǎng)絡(luò)評論評估患者參與互聯(lián)網(wǎng)戒煙信息系統(tǒng)的療效,為健康信息系統(tǒng)的發(fā)展提供了指導(dǎo)建議[4]。Wicks P(2010)關(guān)注新興在線健康平臺PatientsLikeMe用戶的信息分享行為對用戶感知效益的影響,為在線健康社區(qū)醫(yī)患互動效益的研究提供了新思路[5]。

    3.2 在線健康社區(qū)作者的共被引分析

    作者共被引網(wǎng)絡(luò)反映了被引文獻間的關(guān)系及被引文獻作者的貢獻量,如圖2作者共被引網(wǎng)絡(luò)圖譜所示,作者共被引網(wǎng)絡(luò)圖譜節(jié)點聯(lián)系緊密,說明共被引文獻間研究的領(lǐng)域相似,研究的主題間存在特定的關(guān)系,部分高質(zhì)量學(xué)術(shù)研究成果得到了不同研究學(xué)者的高度認可。其次,作者共被引網(wǎng)絡(luò)年輪內(nèi)環(huán)向外環(huán)顏色是從冷色調(diào)(藍、靛、綠)轉(zhuǎn)為暖色調(diào)(紅、黃、橘),且暖色調(diào)占比更大,說明在線健康社區(qū)被共引年限發(fā)表的時間相對接近,而隨著時間的演變,不同作者間合作越來越緊密,該領(lǐng)域研究成果愈加豐富。其中,Eysenbach G、Fox S、Preece J、van Uden-Kraan C、Wicks P、Mo PKH、Coulson NS、Bandura A、Huh J、Strauss A、Barak A、Nambisan P、Cobb NK、Wright KB、Cutrona CE等多位作者共被引次數(shù)最高,在該領(lǐng)域貢獻大。此外,圖中外環(huán)顏色為紫的作者節(jié)點表示該共被引作者文獻的突發(fā)性較高,文獻創(chuàng)新性高,研究主題前沿并得到了學(xué)術(shù)界的認可。

    4 國際在線健康社區(qū)研究的名詞性術(shù)語共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析

    CiteSpace的名詞性術(shù)語的共詞分析主要是從標題(TI)、關(guān)鍵詞(DE)、輔助關(guān)鍵詞(ID)以及摘要(AB)中提取。名詞性術(shù)語的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)捕獲了在線健康社區(qū)研究的主題演變過程,展現(xiàn)了在線健康社區(qū)的研究趨勢,可為未來在線健康社區(qū)研究提供方向。通過對798篇外文文獻的名詞性術(shù)語進行檢索,得到在線健康社區(qū)研究的主題演變路徑。本文結(jié)合名詞性術(shù)語的網(wǎng)絡(luò)圖譜及研究深度,大致將在線健康社區(qū)研究分為3個階段:萌芽階段、起步階段、發(fā)展階段。其中,在萌芽階段突現(xiàn)的主要名詞性術(shù)語如“在線健康社區(qū)”、“健康信息”、“內(nèi)容分析”、“健康專業(yè)醫(yī)生”等,表明在這一階段研究主要關(guān)注在線健康醫(yī)患互動的信息交流行為。在起步階段突現(xiàn)的主要名詞性術(shù)語如“社會支持”、“社區(qū)小組”、“情感”、“社區(qū)成員”等,表明該階段在線健康社區(qū)的研究已經(jīng)轉(zhuǎn)為對社區(qū)提供的社會支持的深入探討,注重社區(qū)成員親密關(guān)系建立、信任關(guān)系維護、社區(qū)成員聚類、社區(qū)支持效用等主題研究。在發(fā)展階段突現(xiàn)的主要名詞性術(shù)語如“社會網(wǎng)絡(luò)”、“健康消費者”、“高質(zhì)量健康信息”、“關(guān)鍵收益”等,表明在線健康社區(qū)在發(fā)展階段研究主題正逐漸轉(zhuǎn)為社區(qū)用戶結(jié)構(gòu)和社區(qū)價值釋放的研究,主要關(guān)注在線健康社區(qū)的信息支持、社會支持等陪伴活動如何影響社區(qū)用戶的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、健康信息系統(tǒng)集成、健康信息價值釋放等。因此,國內(nèi)外關(guān)于在線健康社區(qū)的研究呈現(xiàn)逐漸深入的研究趨勢,由早期對開放社區(qū)平臺交互的信息共享和情感共享到社區(qū)成員關(guān)系和結(jié)構(gòu)建立的探究,再到社區(qū)價值創(chuàng)造的探析。

    5 結(jié)語

    本文通過合作網(wǎng)絡(luò)、文獻共被引及名詞性術(shù)語共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析三個方面對798篇外文文獻進行系統(tǒng)地梳理和分析,得到以下研究結(jié)論和啟示:

    從合作網(wǎng)絡(luò)來看,美國、英國、澳大利亞、加拿大、中國等國在在線健康社區(qū)領(lǐng)域研究中貢獻較大,來自美國的華盛頓大學(xué)為在線健康社區(qū)領(lǐng)域研究的領(lǐng)頭羊,國際在線健康社區(qū)領(lǐng)域研究國家和機構(gòu)間合作密切,但該領(lǐng)域作者間的合作呈現(xiàn)出分布散、子網(wǎng)間聯(lián)系稀疏等特點。因此,未來在線健康社區(qū)領(lǐng)域研究可以加強作者間的相互合作,共同推進該領(lǐng)域的研究突破。

    從文獻共被引來看,Eysenbach G、Fox S、Preece J、van Uden-Kraan C、Wicks P、Mo PKH、Coulson NS、Bandura A、Huh J、Strauss A等在該領(lǐng)域研究成果質(zhì)量高,創(chuàng)新性強,得到了學(xué)術(shù)界的普遍認可。因此,對于新進入該領(lǐng)域研究的學(xué)者,可以追溯以上作者研究成果,梳理在線健康社區(qū)研究的發(fā)展圖譜,為個人進入該領(lǐng)域研究提供文獻指引和研究方向。

    從名詞性術(shù)語共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)來看,在線健康社區(qū)領(lǐng)域的研究視角從基于社區(qū)用戶行為,到社區(qū)用戶關(guān)系,社區(qū)用戶結(jié)構(gòu),進一步向社區(qū)價值創(chuàng)造方向演變。從時間維度看,基于社區(qū)用戶行為的研究開始于在線健康社區(qū)研究的萌芽階段,社區(qū)用戶關(guān)系的研究開始于在線健康社區(qū)的起步階段,但由于這兩個研究主題持續(xù)性時間較長,未來研究應(yīng)在研究方法和研究理論上不斷創(chuàng)新和突破,例如結(jié)合深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等研究技術(shù)深入分析健康社區(qū)用戶生成內(nèi)容來解釋社區(qū)用戶行為和用戶關(guān)系;而源于社會網(wǎng)絡(luò)理論的發(fā)展社區(qū)用戶結(jié)構(gòu)研究在在線健康社區(qū)研究的發(fā)展階段得到學(xué)術(shù)界的關(guān)注,但當(dāng)前社會網(wǎng)絡(luò)理論的運用范圍主要局限于用戶聚類、結(jié)構(gòu)性社會資本衡量、用戶動態(tài)分析等方面,未來可擴展社會網(wǎng)絡(luò)在在線健康社區(qū)的研究視域;社區(qū)價值創(chuàng)造為當(dāng)前在線健康社區(qū)研究的熱點,但目前關(guān)注于該主題的研究的作者較少,未來學(xué)者可以在這一研究方向做更深入的分析。

    [參考文獻]

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    [5]Wicks P, Massagli M, Frost J, et al. Sharing health data for better outcomes on PatientsLikeMe[J]. Journal of Medical Internet Research. 2010, 12(2): e19.

    (作者單位:中國人民大學(xué),北京 100872)

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