基于CiteSpace的国内外智慧养老研究热点的可视化分析

谢 颖，王 俊，赵庆华，肖明朝

重庆医科大学附属第一医院，重庆400016

据统计，截至2019年底，我国60岁及以上的老年人口达2.54亿人，占总人口的18.1%[1]，预计到2030年，我国将成为全球人口老龄化程度最高的国家[2]。老龄人口数量与比例逐年上升，“老龄化”也由一个普遍的社会现象转化为一个不容忽视的社会问题。伴随着家庭结构趋向小型化、核心化、流动化,传统的家庭养老功能日益弱化,而组织化的养老机构由于传统文化的影响和资金、技术、专业人员的缺乏,尚未充分发挥养老服务的基础支撑作用[3]。社区居家养老作为一种社会化养老模式,虽然具有家庭养老的环境优势与机构养老的专业优势，但是面临服务碎片化、服务效率低、涵盖面窄等问题。目前，在我国养老服务发展面临诸多困境的背景下,借助于互联网、物联网、大数据等信息化手段与养老服务的融合发展将会为这些难题的解决提供新的工具和思路。本研究对2010年—2020年12月31日的国内外以智慧养老为主题的文献进行可视化分析，以知识图谱的形式对国内外智慧养老研究现状及趋势进行分析，通过对国内外文献研究的发文量、作者及机构、关键词知识图谱分析，了解国内外智慧养老研究热点，为深入研究智慧养老主题提供参考与借鉴。

1 资料与方法

1.1 文献来源与检索策略

本研究国内文献以中国知网、万方数据库与维普数据库为文献数据源，以“智慧养老”“智能养老”“互联网+养老”“科技养老”“信息化养老”作为主题词加自由词的方式进行检索，检索类型限定为“期刊”，检索时间为2010年1月1日—2020年12月31日，从2 421条文献中剔除重复发表论文、会议论文、经验交流、评论等与智慧养老无关的文献910条，共纳入1 511篇有效文献。国外文献以Web of Science 核心合集数据库为文献数据源，以“TS=(smart home OR smart health OR gerontechnology OR tele-monitoring OR wearable sensors OR tele-health OR tele-surveillance) AND TS=(aged OR elder OR senior citizen OR old people OR aging OR older adults OR elderly)进行检索，文章类型限定为“article”，检索时间为2010年1月1日—2020年12月31日。从2 643条文献中剔除重复发表论文、会议论文、经验交流、评论等与智慧养老无关的文献61条，共纳入2 582篇有效文献。下载记录内容选择“全记录与引用的参考文献”，下载文档中每条记录包括作者、题目、摘要、关键词和引文等资料。

1.2 纳入与排除标准

纳入标准：①与智慧养老相关的文献；②发表于2010年—2020年。排除标准：①重复发表的文献；②会议论文、经验交流、评论等文献。

1.3 文献筛选及分析

文献筛选和数据提取由2名研究者独立完成，双人核对，意见分歧时由研究团队其他人员评判后决定。文献筛选：将检索到的文献全部导入文献管理软件NoteExpress中，进行查重、处理及合并，通过在NoteExpress中进行编码转换后以refworks格式导出，使用CiteSpaceⅤ软件进行分析。CiteSpace是由美国Drexel大学陈超美教授研发的知识图谱软件，不仅可以提供引文空间的挖掘，还提供了其他知识单元之间的共线分析功能，如作者、机构、国家的合作等，已经在国内外得到了广泛的应用[4]。

2 结果

2.1 发文量

某个时间段发表的文献数量一定程度上揭示了该领域的发展特点。本研究共检索到中文文献1 511篇，英文文献2 582篇。2010年—2020年国内外的发文量整体呈上升趋势，但国外对于智慧养老研究的起步较早，2010年开始已经有智慧养老研究相关文献发表，而国内对该领域的研究还处于空白，国内2010年—2013年发文量均在30篇以下，处于缓慢上升阶段，2014年—2020年处于迅速上升阶段，到2020年上升至398篇。由此可见，智慧养老仍是未来国内外持续关注的热点。详见图1。

图1 2010年—2020年国内外智慧养老研究文献时间分布

2.2 空间分布

2.2.1 我国智慧养老研究空间分布

CiteSpace Ⅴ软件可将各机构、作者发表的文献数量、合作情况通过年轮的形式呈现出来。其中，年轮直径大小表示文献数量的多少，节点间连线的粗细以及颜色的深浅分别表示合作关系的密切程度与年份的远近[5]。以1年为时间切片，网络节点类型选择“机构”“作者”，对知网、维普及万方数据库中关于智慧养老研究文献的机构分布及作者合作情况进行可视化分析，详见图2。从图2可以看出，以李卿、左美云、睢党臣为代表的节点较大，说明其在智慧养老领域研究中发表的文章数量较多，影响力较大。以吴磊为代表的南昌大学公共卫生管理学院内部合作较为紧密，其他作者合作较为分散。智慧养老研究涉及的机构共282所，其中上海工程技术大学管理学院发文量最多，共发文12篇，在发文量超过5篇的机构中以高校为主，详见表1。

图2 我国智慧养老研究文献的空间分布图

2.2.2 国外智慧养老研究空间分布

同样以1年为时间切片，网络节点学者“institution(机构)”“author(作者)”，对Web of Science数据库中关于智慧养老研究文献的机构分布及作者合作情况进行可视化分析，详见图3。国外作者合作程度相对于国内更为集中，并形成了较为稳定的学术群体，涉及的研究机构390所，发文量超过15篇的机构共16所，主要包括Arizona State University、University of Toronto、University of Michigan等高校。发文量最多学者为Bijan N,共检索出30篇相关文献，其涉及的内容主要是将可穿戴设备、智能家居等信息化技术与医疗健康相结合，如利用可穿戴设备客观评估老年人的步态、平衡力与身体活动，服务对象可延伸至衰弱老人、认知障碍老人及糖尿病病人，并对不同人群的适用性进行效果评价。国外智慧养老研究发文量≥15篇的机构见表2。

图3 国外智慧养老研究文献的空间分布图

2.3 研究热点

2.3.1 我国智慧养老研究热点

为了解智慧养老研究的核心内容，对检索到的文献进行关键词统计分析。我国智慧养老研究频次≥20次的关键词见表3。除去“智慧养老”关键词，养老服务、居家养老作为关键词共出现117次和107次，居于前列，表明我国的智慧养老研究主要聚焦于居家养老人群，探索如何为其提供便捷高效的养老服务。我国智慧养老研究关键词共现网络图谱见图4，关键词中节点及标签大小代表出现的次数多少，节点不同的颜色代表不同年份[6]。从图中可看出，以人口老龄化为背景，通过互联网、物联网等信息化手段为不同养老模式下的老年人提供医养结合服务将是国内学者关注的重点。

表3 我国智慧养老研究频次≥20次的关键词 单位：次

图4 我国智慧养老研究高频关键词共现图谱

2.3.2 国外智慧养老研究热点

对国外的关键词进行统计分析，频次≥20次的关键词见表4。从表4可看出wearable sensor、smart home出现的频率较高，表明国外的智慧养老更偏向于穿戴式传感器与智能家居等相关研究，同时出现了fall detection、activity recognition、physical activity、walking等关键词，强调从老年人的日常活动功能出发开发适合老年人的产品，相比于国内，国外更注重信息化技术在老年人群中的应用，如在具体疾病的应用(dementia、Parkinson′s disease)。国外智慧养老研究关键词共现网络图谱见图5，从图中也可看到穿戴式传感器、活动的识别、健康监测、老年人的步态识别等均属研究热点。

表4 国外智慧养老研究频次≥20次的关键词 单位：次

图5 国外智慧养老研究高频关键词共现网络图谱

2.4 国内外智慧养老研究热点的时序演进分析

2.4.1 我国智慧养老研究发展迅速

我国智慧养老研究热点的时序演进分析图见图6。2010年逐渐出现智慧养老这个概念；2012年主要探讨在老龄化背景下依托物联网如何为居家养老的老年人提供养老服务，信息化的支持加快了我国养老服务体系的发展；2014年主要探讨智慧社区、养老模式、养老服务等方面的内容，从整体视角来考虑智慧养老的实现；2016年主要探讨大数据、“互联网+”的形式与医养服务相结合，这与我国2015年国家明确提出要促进智慧健康养老产业发展有关，从国家层面推动老龄事业的发展；2018年出现了人工智能、智慧养老系统等，对于进一步发展健康养老产业如何在技术上实现创新突破；2020年，随着信息化手段的不断成熟，新型的养老模式逐渐兴起，包括智慧养老模式、互助养老、时间银行等。

图6 我国智慧养老研究热点的时序演进分析图

2.4.2 国外智慧养老研究日渐成熟

国外智慧养老研究热点的时序演进分析图见图7。国外从2010年开始已有较多智慧养老的文献发表，研究主要探讨穿戴式传感系统(wearable sensor system)、老年人的身体活动(physical activity)、智能家居(smart home)等内容；2012年主要探讨利用传感器实现老年人步态的监测、活动的识别等，注重信息技术辅助老年人的日常生活；2014年逐渐聚焦于应用电子设备对疾病的干预，实现疾病管理的信息化、规范化；2016年之后，国外将继续开发新的智能化设备，围绕功能辅助、健康监测、活动识别、无线传感网络等内容展开，注重以老年人为中心的一体化管理。

图7 国外智慧养老研究热点的时序演进分析图

3 讨论

3.1 国内外智慧养老发文量分析

我国智慧养老研究的发文量总体呈现上升趋势，在一定程度上反映了智慧养老的发展水平。我国从2014年开始文献产出增长迅速，可能是因为2014年国家颁布的《关于加快实施信息惠民工程有关的通知》[7]中指出，通过信息惠民工程，实现信息化与医疗、养老、社保等民生领域的深度融合，进一步发挥信息化对保障和改善民生的支撑性和带动性作用。2015年国家开始提出“促进智慧健康养老产业的发展”且印发了《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》[8]。随后，2017年国家印发的《智慧健康养老产业发展行动计划(2017—2020年)》中指出计划在5年内建设500个智慧健康养老示范社区[9]。由此可以看出，国家政府对信息化建设、健康养老产业发展的重视，从理论提出到实践层面的国家政策支持是智慧养老发展的重要基础，也是学者关注这一热点领域的内在动因。因此，从2014年—2020年发文量迅速上升。相比于国内，国外开展智慧养老研究较早，2010年已开始研究智能家居传感器技术在慢性病、认知障碍、失能老人中的应用[10-12]，现已逐步向不同疾病、不同功能状态的老年人群针对性地开发智能产品[13-15]，总体文献量也呈不断上升趋势，智慧养老研究日趋成熟。

3.2 智慧养老研究发文作者及机构分析

对作者和机构群体进行合作程度分析，可以整体把握相关领域科研活动的深度和广度。由图2可见，李卿为2010年—2020年我国智慧养老研究发文量最多的作者，早在2000年率先创造性提出了中国社区服务体系建设模式，2012年率先在全国提出智慧养老服务体系建设[16]，从政策层面推动我国智慧养老向多层次、多维度方向发展。其次是左美云教授作为智慧养老研究领域的代表人物，他的研究包含智慧居家养老模式、以需求为导向的信息化研究及产品设计、智慧养老的体系化建设等主题[17-19]，从实践及理论层面提出了我国智慧养老创新性发展的必要条件。国外Bijan N作为发文量最多的外文学者，本次共检索出30篇相关文献，涉及的内容主要是将可穿戴设备、智能家居等信息化技术与医疗健康相结合，如利用可穿戴设备客观评估老年人的步态、平衡力与身体活动，服务对象可延伸至衰弱老人、认知障碍老人及糖尿病病人，并对不同人群的适用性进行效果评价[12,20-21]。另通过机构合作网络共现知识图谱分析得知，国内各发文机构之间的合作较为分散，有少数机构之间合作紧密，且为同一机构的不同单位之间的合作。而国外已建立了较为密切的合作网络且大多数是高校之间的合作，形成了一定规模的机构合作群，在该领域的研究更为集中。随着智慧养老的不断发展，国内的研究内容广度与深度应更加宽泛，应注重跨团队、跨机构之间的合作，进一步加强智慧养老研究领域的学术交流与实践应用。

3.3 智慧养老研究热点分析

通过关键词网络共现知识图谱得知，当前国内的研究热点主要集中在互联网、物联网、居家养老、社区养老等方面。我国居家养老是老年人养老的主流意愿，既符合我国未富先老的国情，又是一种利用社会有限资源解决养老问题的办法[22]。而社区养老模式作为家庭养老与社会养老相结合的一种新型养老模式，能够弥补传统家庭养老与机构养老的不足。随着我国互联网、物联网等信息技术的发展，将其应用到社区养老、居家养老领域，创新社区居家养老服务模式，成为传统养老产业转型，推动养老服务向智能化转变的重要动力。但通过关键词显示，关于老年人、养老服务、互联网、物联网等出现频次较高，整体的研究较为宏观，缺乏从个体视角出发开发适合老年人需求的产品，对于智慧养老衍生的相关健康产业以及符合老年人身心特点的智能化产品的研究也应该得到广泛的关注。当前国外的研究热点主要是智能设备的研发与应用，如应用于生活辅助、风险评估、功能及活动监测。与国内相似，主要通过物联网技术连接传感器、计算机、手机等终端设备，实现老年人的远程健康监测，使其获得可及性的医疗服务[23-24]。除此之外，国外正开发适应不同环境需求的智能住宅，其主要技术是人工智能和机器学习技术用于识别活动、行为情况[25]，其他技术包括家庭安全监控、紧急求助和认知助手，以辅助老年人进行独立生活。国外还侧重于将智能设备应用于不同疾病的老年人群，如通过远程医疗对2型糖尿病、心血管等慢性病人群实施干预并探讨其有效性[13,26]。总体而言，国内智慧养老偏向于综合信息化平台建设、养老服务模式创新，而国外偏向于信息技术应用，注重信息技术革新。

4 小结

从本研究结果来看,智慧养老的研究与信息技术息息相关，我国的信息技术与国外相比并不存在根本上的差距，但是其研究的深度与广度有待进一步拓展。今后需加强机构与机构之间的合作，并注重多学科之间的交流，实现智慧养老创新性发展，以有效缓解社会和家庭的养老压力，为老年人的生活提供更为有力的技术支持。