涉医舆情研究文献计量分析

2020-08-13 11:39王伟斌李群王映辉李圣耀李敏王俊文
中国中医药图书情报 2020年4期
关键词:发文舆情资助

王伟斌 李群 王映辉 李圣耀 李敏 王俊文

摘要:目的  對国内涉医舆情研究相关文献进行分析,为本领域研究人员了解相关研究概况、研究特点等提供参考。方法  以中国知识资源总库(CNKI)、中国学术期刊数据库(万方数据)、中国生物医学文献数据库(CBM)、中文科技期刊数据库(维普网)为数据来源进行检索,运用Excel 2016对年度发文数量、发文作者、发文单位、资助基金、载文期刊、关键词等进行统计;应用SPSS 22.0软件对高频关键词进行聚类分析。结果  纳入相关文献551篇,包括期刊论文468篇、学位论文53篇、会议论文30篇;最高年度发文数量为89篇(2016年);发文数量最高的学者为首都医科大学王蕾(8篇)、中国医学科学院尹孔阳(8篇);作者合作度为1.79,论文合著率为54.45%。第一作者发文数量最高的单位为首都医科大学(18篇);资助基金以省级基金为主,整体资助率为31.4%;高载文量期刊影响因子多高于2019年中国科技期刊扩展版影响因子的平均数,但他引率多低于平均水平;高频关键词有网络舆情(141次)、医院(85次)、新媒体(84次)、医患关系(66次)、舆情应对(57次)等。结论  涉医舆情研究热度逐渐增高,涉医舆情研究已进入互联网高度参与的新模式探索时期,医院及医患关系仍是涉医舆情领域的主体及研究热点。

关键词:涉医舆情;研究特点;文献计量;医院

中图分类号:G353.1;G206    文献标识码:A    文章编号:2095-5707(2020)04-0006-07

DOI: 10.3969/j.issn.2095-5707.2020.04.002        开放科学(资源服务)标识码(OSID):

Bibliometric Analysis on Research of Medical Public Opinion

WANG Wei-bin1, LI Qun1, WANG Ying-hui2, LI Sheng-yao3, LI Min2, WANG Jun-wen4*

(1. The Second Affiliated Hospital of Guangzhou University of Traditional Chinese Medicine, Guangzhou 510120, China; 2.Institute of Information on Traditional Chinese Medicine, China Academy of Chinese Medical Sciences, Beijing 100700, China; 3. Xiyuan Hospital, China Academy of Chinese Medical Sciences, Beijing 100091, China; 4. Institute of Basic Theory for Chinese Medicine, China Academy of Chinese Medical Sciences, Beijing 100700, China)

Abstract: Objective To analyze the relevant literature of research on medical public opinion in China; to provide reference and data support for researchers in this field to understand the general situation and characteristics of related research. Methods China Knowledge Resources Database (CNKI), China Academic Journal Database (Wanfang Data), China Biomedical Literature Database (CBM), and Chinese Science and Technology Periodical Database (VIP) were used as data sources to retrieve the data of research on medical

public opinion. Microsoft Office Excel 2016 was used to analyze the annual number of papers, authors, units, funding funds, journals, keywords and other items; SPSS 22.0 software was applied to conduct cluster analysis on high-frequency keywords. Results Totally 551 relevant articles were involved, including 468 journal papers, 53 dissertations and 30 conference papers; the highest annual volume was 89 (2016); Wang Lei (8 papers) from Capital Medical University and Yin Kong-yang (8 papers) from Chinese Academy of Medical Sciences were the authors with the most papers; the author cooperation degree was 1.79, and the paper co-authorship rate was 54.45%. The unit with the highest number of first authors papers was Capital Medical University (18 papers); provincial medical funds were the main funding funds, with an overall funding rate of 31.4%; the influence factors of high volume journals were mostly higher than the average impact factors of Chinese Sci-tech Journals in 2019, but their citation rates were mostly lower than the average level; high-frequency keywords included network public opinion (141 times), hospital (85 times), new media (84 times), doctor-patient relationship (66 times), and public opinion response (57 times). Conclusion The research on medical public opinion has gradually increased, and the research on medical public opinion has entered a new mode exploration period with high participation of Internet. The relationship among hospitals and doctor-patient is still the main body and research hotspot in the field of medical public opinion.

Key words: medical public opinion; research characteristics; bibliometrics; hospital

舆情是“舆论情况”的简称,是指在一定的社会空间内,围绕中介性社会事件的发生、发展和变化,作为主体的民众对作为客体的社会管理者、企业、个人及其他各类组织及其政治、社会、道德等方面的取向产生和持有的社会态度。它是较多群众关于社会各种现象、问题所表达的信念、态度、意见和情绪等表现的总和[1]。我国社会进入快速转型期,医疗体制改革向纵深推进,涉医矛盾与利益冲突近年越来越加剧,公众对涉医舆情非常敏感。在互联网高度发达、信息传播途径四通八达、医患关系日趋紧张的大背景下,舆情突发事件层出不穷,医疗系统公共危机防控和形象维护遭遇巨大挑战[2-3],如何认识和把握全媒体时代新闻传播规律,运用传播规律来引导应对渉医舆情,提升涉医舆情处置能力,是各级医疗管理机构和管理者面临的一个新问题。

本研究采用文献计量学方法对国内涉医舆情研究相关文献进行分析,以期为本领域研究人员了解相关研究概况、研究特点提供一定参考。

1  资料与方法

1.1  数据来源

本研究以中国知识资源总库(CNKI)、中国学术期刊数据库(万方数据)、中国生物医学文献数据库(CBM)、中文科技期刊数据库(维普网)为数据来源。

1.2  检索策略

以主题=(舆情OR舆论情况)AND(医疗OR医学OR医院OR医患OR医生OR医药OR医护人员)为检索式进行检索,时间范围:建库至2020年3月1日。检索时间为2020年3月7日。

1.3  纳入与排除标准

1.3.1  纳入标准  ⑴舆情领域相关研究文献;⑵与医疗卫生行业相关;⑶文献类型为期刊文献、学位论文、会议论文。

1.3.2  排除标准  ⑴文献类型为简讯、新闻、会议摘要、声明等的相关文献;⑵动物医学相关文献;⑶重复文献处理方式:由于来源数据平台(CNKI、万方数据等)不同造成数据差异时,优先保留各字段数据较完整者,排除相对不完善的数据;期刊文献和会议文献重复时,优先保留期刊文献数据,排除会议文献数据。

1.4  研究方法

根据上述检索策略进行文献检索,将索得文献题录导入到文献管理软件NoteExpress 3.2.0中,根据“标题”“作者”“文献来源”“发表时间”“摘要”等字段进行去重,相同文献保留各字段内容较完整者。将去重后的文献题录导出至Excel 2016中,对发文单位、关键词及基金项目等数据进行规范,并进行年度发文数量、发文作者(作者发文数量、作者分布及合作情况)、发文单位(第一作者单位发文数量及地区分布)、资助基金、载文期刊、关键词(高频关键词、关键词聚类)等项目的统计;应用SPSS 22.0软件对高频关键词进行聚类分析。通过上述分析,发掘国内涉医舆情研究特点。

2  结果

根据上述检索策略进行检索,最终共获得涉医舆情研究相关文献题录1082条,来源于CNKI、CBM、万方数据、维普网分别66、258、742、16条;通过去重,并按照前述纳入、排除标准进行文献筛选,最终纳入符合标准的文献题录551条,包括期刊论文468篇、学位论文53篇、会议论文30篇,其中8篇为中医药舆情研究。未检索到2020年发表的符合标准的相关文献。

2.1  年度发文数量统计

对纳入的551篇文献进行年度发文数量统计,发现涉医舆情相关研究的文献最早发表于2010年,是由浙江省临海市第一人民医院张寅荣等[4]发表于《中国医院》的《医疗机构网络舆情的应对策略》一文。2010-2012年国内涉医舆情相关文献相对较少;2013年出现了明显增加,2013-2016年该领域年度文献发表量呈现上升趋势,2016年达到最高,为89篇;2017年有所下降,之后仍为上升趋势。具体结果见图1。

2.2  发文作者统计

2.2.1  作者发文数量  551篇涉医舆情研究文献有985位作者,来自344家单位。对作者发文数量(不计作者排序的总发文数量)进行统计发现,该领域发文数量最高的作者为首都医科大学王蕾、中国医学科学院尹孔阳,发文数量均为8篇。其中发文数量较高(≥5篇)的作者共有18名,主要来自中国医学科学院(4名)、山东省医药卫生科技信息研究所(3名)、武汉大学(3名)、首都医科大学(2名)、浙江省医学科学院(2名)、重庆医科大学(2名)等8家单位。具体作者、单位及发文数量信息见表1。

2.2.2  作者分布及核心作者  对985名作者进一步统计发现,涉医舆情研究领域发表8篇文献的作者有2名,发表7篇文献的作者有3名,发表6篇文献的作者有5名,发表5篇文献的有8名,发表4篇文献的作者有5名,发文数量分别占所有作者总发文数量(1294篇)的1.24%、1.62%、2.32%、3.09%、1.55%,学者发文数量分布具体信息见表2。

根據普赖斯定律[5],针对某一特定主题,核心作者发文数量占全部论文数量的50%;核心作者最低发文数量为:m=0.749×nmax1/2,nmax指发文数量最高的作者发表的论文数量。由表2可知,涉医舆情领域核心作者最低发文数量为m=0.749×81/2,m值为2.118,即核心作者最低发文数量为3篇;本研究中,发文数量≥3篇的作者其发文数量占总发文数量的17.01%,明显<50%,可见该领域尚未形成稳定的核心作者群。

2.2.3  作者合作情况  对551篇文献的作者数量进行统计,发现涉医舆情研究领域作者数量为1的文献数量为251篇,占总论文数量的45.55%,作者数量为2的文献有114篇,占总论文数量的20.69%,文献作者合作情况见表3。

论文作者合作度[6]是指作者总数与论文总数之比。本次研究中,作者合作度为985÷551=1.79。论文合著率[6]是指合著论文数量与论文总数之比,因此,可计算涉医舆情研究领域的论文合著率为300÷551×100%=54.45%。

2.3  发文单位

对发文单位的统计,仅对文献第一作者所在单位进行规范、统计。551篇文献中标明第一作者单位的有511篇,涉及298家单位。有40篇文献未标注作者单位,标注类型为“不详”或未标注,来源于33种期刊,数据来源于万方数据、CNKI、CBM分别为35、3、2篇。发文数量≥10篇的有4家单位,分别为首都医科大学、中国医学科学院、武汉大学、重庆医科大学。发文数量≥5篇的第一作者单位及相关信息见表4。

进一步对第一作者单位所属地区进行统计,发现涉医舆情研究领域第一作者分别来自全国31个省、市、自治区,发文数量最高的地区为北京市,发文数量为83篇;其次为江苏省82篇、湖北省39篇、上海市38篇;其中北京市和江苏省的发文数量占据了总发文数量的29.94%;其他省、市、自治区发文数量相对较少。涉医舆情研究领域第一作者发文数量≥10篇的地区统计见表5。

2.4  资助基金

对551篇文献的基金资助情况进行统计,其中有173篇文章获得≥1项基金资助,获基金资助率为31.40%。共获得280项基金资助,其中国家级资助有2种:国家自然科学基金,资助文献量为29篇;国家社会科学基金,资助文献量为26篇,分别占总文献量的5.26%和4.72%。省部级基金为该研究领域的主要资助来源,其中各省、自治区、直辖市基金资助文献111篇,占总文献量的20.15%;卫健委基金和教育部基金均有6篇资助文献,获得科技部基金资助的文献有2篇,获民政部基金资助的文献有1篇。市级基金资助文献数量较少,仅16篇。高等院校基金资助文献数量为53篇,占总文献量的9.62%。其他类型基金(基金来源单位不明确)资助的文献有30篇。具体资助基金统计见表6。

2.5  载文期刊

对纳入的551篇文献的来源期刊进行统计,共涉及240种期刊,对各期刊的载文量进行统计,发现该领域载文量最高的为《江苏卫生事业管理》(17篇),占该研究领域文章总量的3.09%;其次为《现代医院》《中国医学伦理学》《中国医院》,载文量均为12篇。其中载文量较高的15种期刊及其载文情况见表7。期刊扩展影响因子及扩展他引率参照《2019年版中国科技期刊引证报告(扩刊版)》[7],其中《江苏卫生事业管理》《青年记者》两本杂志未被统计纳入,故无相关指标数据。

2.6  关键词

2.6.1  高频关键词  本研究所纳入的551篇涉医舆情研究文献共涉及1355个关键词,对关键词进行规范(如附属医院、县医院、华西医院规范为医院,高等医学院校、医学院、医科大学规范为医学院校等)、统计,发现“网络舆情”这一关键词在所有关键词中频次最高,为141次,其次为“医院”“新媒体”“医患关系”“輿情应对”,频次分别为85、84、66、57次。出现频次较高的前20个关键词统计见表8。

2.6.2  关键词聚类  对前20个高频关键词进行聚类分析,聚类方法采用组内联结法,度量区间选择余弦,聚类结果见图2。本研究领域热点关键词可以被分为4类:第一类:涉医舆情、医疗纠纷、医患关系、媒体舆情应对、医学生;第二类:舆情引导、医院、舆情应对、舆情、媒体、医务人员;第三类:医院管理、危机管理、新媒体、舆情监测;第四类:突发事件、公共卫生事件、网络舆情、舆情传播、医疗卫生机构。

3  讨论

文献计量是采用数学及统计学的相关方法,以“输出量”为本质特征,对文献情报的分布结构、数量关系、变化规律进行研究,在情报学研究中占有重要的地位[8]。本文采用文献计量的方法对涉医舆情领域相关文献进行研究,从时间、作者、单位、基金、期刊、关键词等角度进行了分析。

通过对年度发文数量统计,可见涉医舆情研究的年度发文量虽有波动,但整体呈现上升态势,说明涉医舆情正在被更多的学者所关注,它将有可能成为科学研究的热点领域之一。

通过对发文作者的统计,可以发现本领域的资深研究学者主要来自中国医学科学院、山东省医药卫生科技信息研究所、武汉大学及首都医科大学,而第一作者发文数量较高的单位也是首都医科大学、中国医学科学院、武汉大学,这在一定程度上反映了上述单位和学者在该领域学术水平的领先地位,也提示医学院校或者医学院系实力较强的综合型大学对于涉医舆情的关注度较高,专门的情报研究机构相对较少,在后续的研究中,医学专业院校可以与情报研究机构合作,各自发挥所长,提升涉医舆情领域研究水平。

第一作者高发文量单位的集中,使得北京、湖北两地在第一作者发文单位地区统计时排名比较靠前,分析原因考虑为:北京及湖北武汉拥有高校数量全国最多[9],且水平较高,这2个地区的学术资源丰富,学者水平较高。值得注意的是,江苏地区的第一作者发文数量为82篇,排名第二,但未见来自该地区的高发文数量作者与单位,说明该地区在涉医舆情领域的研究单位和学者较多,但相对分散。

通过分析发现该领域尚未形成稳定的核心作者群,论文作者合作研究度较低,论文合著率高于社会科学论文的平均合著率36.85%[10],但低于自然科学论文的平均合著率92.3%[11],处于中等水平,这符合涉医舆情自然学科与社会学科交叉的学科特点。《复印报刊资料转载作者合著状况分析报告》指出,合著率较高的学科,合著论文质量也较高,说明合作研究对于学科的发展产生了积极的作用[10]。故建议该领域研究者加强学术交流,提高学术合作度,进一步培养可在该领域进行持续研究的核心研究群体,这将促进本领域研究的发展。

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