基于文献计量学的BIM技术国内外研究热点分析

张静

(郑州大学管理学院，河南 郑州 450000)

0 引言

此外，也有学者从项目利益相关方视角对BIM技术进行研究，李希研等[7]利用ISM方法分析业主方推广BIM技术的障碍因素，并提出具体应对措施；赵爽[8]分别从设计方、监理方、施工方、业主方等视角阐述项目参与方应用BIM技术的影响因素，并针对存在的问题提出对策与建议。

近年来，BIM技术的集成应用成为新的研究方向。徐韫玺等[9]针对目前工程项目预算超支、工期延长、安全事故频发等问题，提出了BIM技术与集成产品开发(IPD)相结合的协同管理模式；周建晶[10]提出，应将BIM技术与精益建造理论相融合运用于装配式建筑建设各阶段；薛天寒等[11]将BIM技术与GIS技术相融合，搭建了港口空间规划设计平台。

1 研究方法

混合方法是一种将统计荟萃分析与定性分析经验相结合的分析方法[12]。系统回顾法适用于寻找知识体系中的空白领域和有限研究领域[13]。本文采用混合方法对BIM技术进行文献综述，采用CiteSpace软件对WOS数据库中BIM技术相关文献进行可视化分析，采用NVivo软件对CNKI数据库中BIM技术相关文献进行定性分析。

2 WOS数据库文献可视化分析

2.1 数据来源

本文选用Web of Science核心数据库中的Social Sciences Citation Index (SSCI)和 Science Citation Index Expanded (SCI-Expanded)两个数据库。检索条件设置为：主题=“BIM”or“building information modeling”or“building information modelling”,文献类型=“Article”，Web of Science类别为“Engineering Civil”or“Construction Building Technology”,出版日期为“2019年1月1日—2022年6月1日”。共检索出1418篇文献，每篇文献均包含标题、作者、摘要、关键词、期刊等信息。

2.2 研究方法

本文选用文献计量分析法，运用CiteSpace软件对筛选出的1418篇文献进行可视化分析。CiteSpace软件可以检测和可视化科学文献中的新趋势和瞬态模式，将研究前沿和知识基础相结合[14]。突发检测算法[15]主要用于识别新兴研究前沿概念。中介中心性度量[16]主要用于计算随时间推移的潜在关键点。这两种算法都可以通过CiteSpace软件中的聚类视图和时区视图实现。本文选取CiteSpace 5.8R3版本对WOS数据库中的相关文献进行分析。

2.3 研究结果分析

2.3.1 发文量分析

对1418篇BIM技术相关文献的发文量进行统计分析，结果如图1所示。

图1 BIM技术相关文献发文量统计

由图1可以看出，2019年的发文量为332篇，2020年的发文量为382篇，2021年的发文量为490篇，2022年的发文量为214篇(2022年只选取了上半年的发文量)，说明BIM技术是业界关注的热点课题之一，发文量呈稳步上升趋势。

2.3.2 作者所属国家分析

对选取的文献作者所属国家进行分析，得到BIM文献作者所属国家统计表，见表1。

表1 BIM技术文献作者所属国家统计表

由表1可知，在BIM技术文献作者所属国家中，中国的出现频次最高，为334次，中介中心性也相对较高；其次是美国，出现频次为190次；第三名是英国，出现频次为115次。

中心性是衡量一个给定节点所属的网络中最短路径数的百分比。由表1数据可知，中国在与其他国家合作研究BIM技术方面处于世界领先地位，这也与我国加大力度推进BIM技术的应用，加速新一代信息技术与行业快速融合赋能行业发展的政策相吻合。

2.3.3 共被引文献分析

文献共被引是一种测量文献间相互关系的研究方法。若两篇或多篇论文同时被一篇或多篇论文所引证，说明这两篇论文存在共被引关系。通过共被引文献分析，可以了解BIM技术的发展脉络及研究趋势。排名前10的共被引文献作者及发表年份统计见表2。

表2 排名前10的共被引文献作者及发表年份统计

由共被引文献聚类图谱(图2)可知，共被引文献共分为9个聚类，前三个聚类是“#0 empiricalstudy”“#1 earlydesignstage”“#2 pointcloud”，说明被共引文献更侧重于实证研究、早期设计阶段的研究以及点云设计相关研究。

图2 共被引文献聚类图谱

2.3.4 关键词突现分析

关键词可以反映学术论文最新的研究热点。通过梳理BIM技术研究文献可知，关键词出现频次较高的分别是“bim”(715次)、“construction”(206次)、“design”(193次)、“model”(186次)、“management”(155次)、“system”(148次)、“framework”(128次)、“implementation”(100次)，说明以往的BIM技术研究侧重于工程项目的施工和设计阶段以及BIM技术的应用框架研究等。通过关键词突现表(表3)可知，随着以人为本理念、可持续发展战略的提出以及学科交叉研究的深入，当前的BIM技术研究更侧重于施工人员健康、交互设计、建筑碳排放以及BIM技术应用标准等方面。

表3 关键词突现表

2.3.5 关键词聚类分析

对关键词进行聚类分析可知，聚类模块值Q=0.427。当Q>0.3时，说明聚类结构显著。聚类平均轮廓值S=0.716 8，说明聚类可信。1418篇文献共分为7个聚类，分别为“#0 deep learning”“#1 adoption”“#2 ifc”“#3 virtual reality”“#4 life cycle assessment”“#5 facility management”“#6 green building”。

通过关键词聚类分析图谱(图4)可知，BIM技术研究热点为深度学习、IFC标准、虚拟现实、全生命周期评价、基础设施和绿色建筑等。这说明BIM技术应用标准、BIM技术在基础设施方面的应用以及BIM技术与全生命周期理论、VR技术等的集成应用是当前和未来的研究热点。

图3 关键词聚类分析图

3 CNKI数据库文献定性分析

3.1 数据来源

本文选取中国知网(CNKI)数据库，检索条件设置为：主题=“BIM”or“建筑信息模型”,出版日期为“2019—2022年”，学科为“建筑科学与工程”，期刊类别为“EI(Engineering Index)来源期刊”。最终检索出41篇文献，剔除无关文献后，共得到32篇文献。

3.2 研究方法

本文采用定性分析软件NVivo对BIM技术相关文献进行分析[17-21]。该软件的分析和操作方法以扎根理论[22]为基础。

3.3 研究结果分析

词频分析是一种常用的加权方法，通过挖掘文本和检索信息，评价某个词语对所在文档或文献的影响程度[14]。将32篇文献导入NVivo软件进行词频查询，并按出现频次排序，得到词语云图像，如图4所示。

图4 基于CNKI数据库的BIM技术相关文献词语云图

由图4可知，所选文献聚焦于建筑领域的BIM模型、数据、信息化技术。其中，IFC(857次)频次最高，说明BIM技术标准一直是学术界研究的热点，BIM技术标准的核心诉求是建立统一的BIM技术准则和流程，提高建筑模型数据的兼容性、交互性和安全性，以满足工程项目利益相关方实际需求，促进行业健康发展；设计(429次)和施工(426次)次之，说明目前国内BIM技术应用研究集中于建筑设计和建筑施工阶段，较少涉及建筑运维阶段；从装配式、环境、疏散、智能、模拟、激光、孪生、扫描、集成、能耗、创新、虚拟、精益、GIS、企业等词语频次可知，BIM技术与其他信息技术的集成应用有助于拓展BIM技术的应用范围和应用场景，即从施工设计阶段管理向施工全过程精细化管理拓展，从项目现场管理向企业管理拓展，从单个阶段向全生命周期阶段应用拓展，从单一技术向多技术集成应用拓展。

4 结语

本文通过对WOS数据库中的1418篇文献和CNKI数据库中的32篇文献进行可视化分析，得到以下研究结论：

(1)目前，BIM技术研究侧重于设计阶段和施工阶段，对运维阶段的研究相对较少。

(2)以往研究多聚焦于BIM技术的概念、优势、实施障碍因素、标准等理论层面，缺乏应用层面的研究。

(3)BIM技术未来发展趋势可以从两个层面考虑：一是从应用层面上，重点研究BIM技术如何支撑项目精细化管理和项目全过程管理；二是从技术层面上，重点关注BIM作为智能建造和智慧城市的核心支撑技术，如何与GIS、AI、3D扫描、VR等技术相融合，以及BIM技术与企业数字化平台构建的关系，将BIM技术从应用点向价值面拓展，从单阶段向全流程应用推进。

由于本文所选文献具有一定的主观性且数据选取年份较少，加之对CNKI相关文献仅进行了词频分析，研究结果具有一定的局限性。今后，可引入节点分析，将BIM技术研究热点与应用实践进行对比，提升BIM技术的应用价值。