基于CiteSpace知识图谱的学生抑郁症研究热点与前沿分析

2023-09-14 07:02李笑阳卢曼萍
黑龙江科学 2023年15期
关键词:发文图谱可视化

李笑阳,卢曼萍

(江西农业大学 职业师范学院,南昌 330045)

0 引言

抑郁症(Depression)是具有高发生率、高自杀致残率及高复发率特征的疾病,影响个人的意识、情感、意志与身体功能,在最严重的状况下会使人产生轻生的念头和举动,位列世界第四大疾病,成为危及人们健康的主要影响因素之一。随着经济社会的发展,生活节奏的加快,人们工作、学业的压力不断增加,抑郁症的患病率呈上升趋势。2023年2月,中国科学院发布的《中国国民心理健康发展报告(2021—2022)》显示,我国年龄在18~24岁的青年抑郁风险检出率高达24.1%[1]。中国儿童中心发布的《中国儿童的生存与发展:数据与分析》报告显示,至少有3000万17岁以下的青少年儿童存在各种各样的情绪障碍及行为问题,有5.2%的儿童存在人际敏感、强迫症状、抑郁等非常明显的心理健康问题[2]。抑郁症问题越来越受到关注,尤其是学生的抑郁症问题。

本研究利用CiteSpace 5.8.R3软件对中国知网数据库中2001—2021年发表的学生抑郁症相关期刊文献进行梳理,分析我国学生抑郁症研究的现状、发展趋势及研究热点,为学生抑郁症的相关研究提供参考。

以中国知网文献数据库(CNKI)为数据来源,检索的主题词为“学生抑郁”“青少年抑郁症”“大学生抑郁”“高中生抑郁症”“小学生抑郁症”“儿童抑郁症”,时间跨度为2001—2021年,期刊来源为北大核心期刊和CSSCI期刊,共检索到相关期刊文献548篇,剔除其中的文献快报、通知、广告、访谈及会议内容与数据不完整的文献,最终得到500篇有效文献。

CiteSpace 5.8.R3软件可将某研究领域的发展历程聚集在分析出的图谱之中,对核心作者、核心研究机构、关键词等进行可视化呈现,分析某个领域的研究热点与前沿走向[4]。将筛选得到的500篇有效文献导入该软件,形成可视化图谱后,分别从年发文量、核心作者、研究机构,关键词共现、聚类、突现及共现时区图等方面进行可视化分析。

1 年发文量分布情况

统计2001—2021年我国发表的学生抑郁症相关研究的文献数量,可以把握我国学生抑郁症研究的总体发展趋势,详见图1。

图1 年发文量变化趋势Fig.1 Change trend of annual publication volume

2001—2021年有关学生抑郁症研究的发文量整体呈现增长趋势,具体可以分为三个阶段。

1)2001—2007年波动增长阶段。这一阶段相关发文量的变化特点为波动中不断增长,其中仅有两年的发文量是减少的。7年中发文量由最初的3篇增加到30篇,增加了近10倍。

2)2008—2018年上下波动阶段。这一阶段的发文量在16~35篇上下波动,总体呈缓慢上升趋势。

3)2019—2021年迅速增长阶段。这一阶段的发文量迅速增加,由2019年的30篇增加至2021年的54篇,两年间增加了近两倍。其原因可能是越来越多的学者开始关注社会环境对学生抑郁情绪产生的影响。此外,我国学生抑郁症发病率也在逐年上升,抑郁症已成为威胁学生心理健康的主要疾病之一。这一增长趋势说明我国对学生抑郁症越来越重视。

2 核心作者情况

对核心作者进行可视化分析,可更好地了解作者在某研究领域的成熟程度,理清该领域的“知识地图”,更好地把握该领域的研究方向。为精准获取我国学生抑郁症研究的核心作者及作者间合作强度的有关信息,将筛选出的500篇有效文献导入Citespace软件,节点类型(Node Types)设置为作者,筛选阈值(Top N)设置为50,使用每个时间阶段中前50位作者的信息形成由487个节点,506条连线,网络密度为0.0043的作者可视化分析共现图谱。发文量在五篇及五篇以上的作者中,最突出的是刘亚楠,发文量为21篇;影响力相对较大的作者是陶芳标,发文量为10篇,中心性为0.01。我国学生抑郁症相关研究的文献大多为独立作者,作者间的合作较少,合作强度较小,联系也很松散,仅有以陶芳标为中心的作者合作群体相对较为突出。作者的中心性越高,影响力越大,但在作者可视化图谱不存在中心性很高的作者,也就没有影响力很大的作者。详见图2、表1。

表1 发文量前十三的作者Tab.1 Top 13 authors in terms of publication volume

图2 作者可视化图谱Fig.2 Author visualization

3 核心研究机构情况

研究机构是学科知识创新、产出、传递与扩散的重要源头,对某个研究机构进行可视化分析,可评估该研究机构的影响力与研发实力[5]。将节点类型(Node Types)设置为机构(Institution),运用Citespace软件生成节点为384,连线为0的研究机构可视化图谱。广州医科大学卫生管理学院的发文量为20篇,排名第一。不存在具有中心性的机构,不同机构间也没有合作关系,都是各自进行研究。详见表2、图3。

表2 发文量前九的机构Tab.2 Top 9 institutions in terms of publication volume

图3 机构可视化图谱Fig.3 Mechanism visual analysis graph

4 研究热点与趋势

关键词反映了每篇文献最为核心的内容,对关键词进行可视化分析有助于明确某领域的研究热点及未来发展的前沿[6]。统计我国学生抑郁症相关研究文献的关键词出现频率,分析关键词间的相关性,获取2001—2021年我国学生抑郁症研究的热点与发展前沿。

4.1 关键词共现聚类

在Citespace软件中将节点类型(Node Types)设置为关键词(Keywords),当阈值(Top N)为50时,得到节点为385,连线为1306,网络密度为0.0177的可视化图谱。关键词出现的次数越多,节点越大,中心性越强,说明该关键词在该研究领域的热度越高,可根据关键词出现的频率得到我国关于学生抑郁症研究的热点。共现较高且中心度较高的关键词有“焦虑”“抑郁症状”“抑郁情绪”“人际关系”“精神卫生”“睡眠质量”“影响因素”等。详见表3、图4。

表3 前八个高频关键词Tab.3 Top 8 high-frequency keywords

图4 关键词共现图谱Fig.4 Keyword co-occurrence graph

根据各关键词的共现情况,利用Citespace软件形成关键词聚类最高的10个标签,生成关键词聚类图谱。10个聚类标签分别为“大学生”“抑郁症”“抑郁情绪”“学生”“单胺递”“scl”“人际关系”“抑郁障碍”“乐观”“影响因素”,聚类标签间的联系较为密切,#0、#1、#3、#07为检索策略相关的主题词,#2为学生抑郁症状的表现,#4、#6、#8、#9可归为学生抑郁症的影响因素,#5为学生抑郁症的测量工具。详见图5。

图5 关键词聚类图谱Fig.5 Keywords clustering graph

4.2 关键词突现

分析关键词的突现情况,可得到持续时间最长的热点关键词及最新的热点关键词,关键词突现比高频关键词更能代表一个领域研究的热点与发展前沿[7]。

在Citespace软件中设置γ=1,点击控制面板“Burstness”中的“Refresh”进行突现分析,最终得到5个突现词。学界从2005年至今都很关注学生抑郁症这一问题,“睡眠质量”成为当今学生抑郁症的最大影响因素,未来可能会进一步对学生抑郁症的影响因素及干预措施进行研究。详见图6。

图6 关键词突现图谱Fig.6 Keywords emergence graph

4.3 关键词共现时区图

分析关键词随时间演变的趋势能够更好地把握某一研究领域的动态变化趋势[8]。使用CiteSpace软件,选择控制面板“Visualizations”中“Timezone View”对关键词进行可视化分析,得到节点为385,连线为1306,网络密度为0.0177的共现时区图谱,关键词所在的年份为该关键词首次出现的年份。

学生抑郁症研究大体可分为两个阶段:①2001—2010年,这一阶段学生抑郁症研究的主题繁多且研究方向分散,主要包括“抑郁情绪”“因素分析”“人格”“焦虑”“社会支持”“精神卫生”“自尊”“回归分析”等;②2011—2021年,这一阶段热点关键词数量较少,研究内容较为集中,主要为“影响因素”“睡眠质量”等,预计未来会进一步对学生抑郁症的影响因素进行研究。详见图7。

图7 关键词时区图谱Fig.7 Keywords time zone graph

5 结论

我国学生抑郁症研究的作者间合作较少,联系稀疏,研究机构间无直接联系,都是各自开展独立研究,因此未来需进一步加强作者间、研究机构间的合作。目前,学生抑郁症研究的热点为学生抑郁症状的表现、测量工具及影响因素,未来可进一步对学生抑郁症的影响因素及干预措施进行研究。尽管我国关于学生抑郁症研究的文献数量较多,但仍存在研究方法单一、影响因素研究具有一定局限性、干预方式有待进一步验证、各研究结果间关联性较弱等问题,未来需针对这些方面加强研究,为保障学生心理健康发展提供参考依据。

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