高校“体医融合”研究热点与演化的可视化分析

2022-03-07 10:54郑盼盼卢稢
文体用品与科技 2022年5期
关键词:体医融合体医聚类

郑盼盼 卢稢

(浙江金融职业学院体育军事部 浙江 杭州 310018)

前言

《“健康中国2030”规划纲要》、《中国防治慢性病中长期规划(2017-2025年)》、《全民健康生活方式行动方案2017-2025》等国家政策都指明了“体医康养融合”的紧迫性和必要性,但我国医疗、体育之间的联动不完善,体医融合机制尚未健全。目前我国体医康养融合的现状如何,高校健康教育的研究热点是什么?本文将通过中国知网(CNKI)数据库收录的高校健康教育、体医融合相关研究文献,使用CiteSpaceV文献分析工具,对1983-2021年间312篇文献进行分析,基于文献发表数量趋势、作者合作网络、关键词等情况绘制科学知识图谱,分析高校体医融合的研究热点、动态及演化趋势,发现研究中的不足,并对未来研究进行展望。

1、资料与方法

1.1、数据采集

本研究以CNKI为期刊数据检索源进行专业检索,检索词为“TKA=('高职'+'高校')*('体医'+'医体'+'保健体育'+'体育医疗'+'医疗体育'+'体育与医疗')”,检索年限为1983年至2021年,再通过文献标题和来源剔除相关度较低的文献,最终筛选出的312篇文献数据保存成“Xls”和“Reworks”两种格式,导出后进行后续数据统计分析。

1.2、数据转换

将CNKI中导出的Reworks格式文件,改成 “download_***.txt”格式,使用CiteSpaceV内置的功能进行数据转换。

2、研究方法

2.1、文献计量法

本研究使用CiteSpaceV、Excel软件对文献发表数量和时间、作者、关键词等进行数据统计分析,并运用普莱斯定律等方法对统计结果进行分析。

2.2、可视化分析法

CiteSpaceV是一款基于JAVA平台的文献可视化分析软件,由陈超美教授开发。自2004年推出以来,CiteSpaceV在国内外各个研究领域被广泛使用。本文运用CiteSpaceV可视化分析软件,对作者合作网络、关键词(关键词共现、聚类、突现、时序分析)3个方面进行分析,绘制可视化图谱,旨在分析高校体医融合的热点和发展趋势。

3、结果与分析

3.1、文献数量统计

文献发表数量的时序变化可以间接反映该领域内研究内容的热度及动态趋势。从图1可以看出,1983-2021年国内高校体医融合相关研究发文量呈“先慢后快”的趋势,从1983年的1篇增长到2019年62篇。在文献发表趋势中,有两个“集中爆发点”,分别是2012年21篇和2019年62篇。

图1 1983-2021高校体医融合文献发表数量趋势统计

2009年前,医疗卫生系统和体育系统呈现“各自为政”的状态,在此之前极少有相关“体医融合”的研究出现。2009年3月17日,为提高全民健康水平,中共中央、国务院公布了《中共中央国务院关于深化医药卫生体制改革的意见》,简称“新医改”,旨在建立中国特色医药卫生体系,提高全民健康水平,推动高校相关人才培养模式、课程改革方面的研究。因此在2009年后,相关研究文献数量递增,并出现第一个爆发点,部分高校也将“医疗体育”纳入人才培养计划。2016年10月中共中央颁布的《“健康中国 2030”规划纲要》提出“加强体医融合和非医疗健康干预”,这在全社会掀起了一波“体医融合”的热潮,体医融合也成为了学术界关注焦点,相关研究量剧增,在2019年达到顶峰。

3.2、高被引文献分析

1983年以来我国高校体医融合研究中被引用频次最高的10篇文章(见表1),主要涉及到残疾学生、体育保健、体育文化建设、大学生运动安全几个方面。从表1看出,高被引文献主要为保健体育课程设置、人才培养模式为主。其中云学容的《我国高校校园体育文化建设探析》被引用次数最高,为88次。

表1 高校体医融合高被引文献(前10)

3.3、作者、研究机构可视化分析

通过CiteSpaceV软件分析,所形成作者合作网络图谱共包含319个节点177条连线,中心度为0。根据普莱斯定律N=0.749 max(max为该研究中最高产作者文章数)。本研究中max=4,N≈1.5篇,发图2篇以上高校体医融合相关文章的作者即属于高产作者。由图2可知,该研究领域缺少具有核心影响力的作者,且作者分布高度离散,作者合作情况较少,这将限制高校体医融合理论体系的发展和突破。再根据研究机构可视化分析(图略)发现,相关研究机构也呈高度离散状态,这种情况不利于学术研究之间的交流,可能会限制相关学科的发展。

图2 高校体医融合文献作者可视化分析

3.4、关键词可视化分析

通过对关键词分析,可以了解高校体医融合的研究热点。在CiteSpaceV中设置时间切片(Years Per Slice)设置为1年,剪切方式采用Pathfinder法 (寻径网络算法),选择合适的节点和阈值,分别绘制关键词共现网络、聚类、突现和时序演变等可视化图谱,更直接地研究我国高校体医融合领域的研究热点及发展趋势。

(1)关键词共现。

关键词共现可以反映高校体医融合领域的研究热点。运用CiteSpace V软件,进行相近关键词合并,将“体医结合”合并到“体医融合”、“保健体育课”合并到“体育保健课程”。经可视化分析,最终关键词共现图(见图3)共包含384个节点,834条连线。每个节点的标示为十字记号(Cross),节点越大,关键词频次越高。连线的粗细表示关键词之间的关系,连线越粗,关系越密切,不同颜色对应节点第一次出现的时间。

高频关键词可以反映该领域近年来的研究热点,关键词的中心性代表了其在网络中的关键程度以及和其他节点之间的相关性。表2为高校体医融合频次排名前10的高频关键词,期中“体医融合”、“体育教学”、“高校”,频次分别为 73、30、30,中介中心性为0.31、0.31、0.23,关键词中心性都大于0.1。一般将中介中心性超过0.1的节点称为关键节点,表2中绝大多数关键词在高校体医融合领域中的影响较大。

表2 高校体医融合高频关键词(频次前10)

(2)关键词聚类可视化分析。

关键词聚类能展示关键词之间的内在联系,因此在关键词共现基础上,进一步进行关键词聚类图片可视化分析(见图4)。采用LLR算法,共形成16个聚类,前10个聚类为体育保健、高校、体育教学、体医融合、终生体育、教学、传统保健体育、健康中国、大学生、优化,这10个聚类反映了我国高校体医融合研究内容的主要类型。

图4 高校体医融合关键词聚类

(3)关键词时序图可视化分析。

关键词时序图可以更清晰地描绘研究热点的分布和演化,能更直观展现研究领域热点及动态发展。

将关键词选择用TimeZone呈现关键词时序图图谱,从图5可以看出,该领域的演变主要分为三个阶段:①第一阶段以“体育保健课”为主的研究,1983年以来高校体医融合的研究热点为体育保健、竞技体育、运动量方向;②第二阶段逐渐转向高校体育教学的对策研究及课程内容优化、医学院校的体育课程改革、人才培养等;③第三阶段随着全民健身的开展、健康中国战略上升为国家战略,高校体医融合的热点逐渐向健康管理、体医融合的可行性和改革方面发展。

图5 高校体医融合关键词时序图

(4)关键词突现可视化分析。

利用“突变侦测算法”从大量的关键词中探测突现,可以发现不同时期该研究领域的热点,更清晰地分析高校体医融合的演变历史。从图6关键词突现图可以看出,变化率最高的为“体医融合”(20.79)、“健康中国”(6.13),这两个关键词所涉及到的是高校体医融合最重要的前沿领域。如 “体医融合”在2019-2021值达到20.79,呈现出爆发式增长,这表明,体医融合在近3年来受到的关注度较高,是该研究领域的热点。

图6 高校体医融合关键词突现图

4、结论

(1)我国高校我国体医融合文献的数量“先缓慢增长后快速增长”的趋势,2012年和2019年为两个重要的时间节点;

(2)我国体医融合领域,缺少具有核心影响力的作者,且作者之间呈高度离散状态,相互合作交流较少,为保持该研究领域的可持续发展,应加强不同作者、机构之间的合作交流,通过不同视角,拓宽我国高校体医融合的发展;

(3)关键词方面,该领域的研究主要分为三个时期,① “体育保健课”为主的体育保健、竞技体育、运动量方向;②高校体育教学的对策研究及课程内容优化、医学院校的体育课程改革、人才培养;③健康管理、体医融合的可行性和改革方面。高校体医融合的发展,经历了从“治已病”到“防未病”的转变,以健康促进和疾病预防;

(4)由于中国知网数据库的局限性,CitespaceV软件只能对中国知网的文献进行作者、机构、关键词的分析,无法做文献共被引分析,也无法进行各个国家研究热点的对比,因此无法对相关领域进行进一步的探讨。在今后的研究中,可以进一步对CSSCI、Web of Science等其他数据库进行更深入的研究。

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