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user: 3. 数据分析 3.1. 发文量时间分布 根据WOS和CNKI检索结果，我们取2011~2019年间近9年的发文量进行对比，如表1。从表中我们可以明显看到，英文文献关于自伤的发文量显著高于中文文献，最多高达15倍。英文文献的发文量直到2018年，一直在稳步增加，且有继续增加的趋势。相比之下，中文文献总体数量甚少，但也呈现逐步上升的趋势。2015年开始，中文文献发文量急剧增加，到2016年到达有史以来的最高峰。 Table 1 2011~2019 number of articles about self-injury in CNKI and WO 年份 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 WOS 157 197 208 257 412 454 516 622 607 CNKI 16 17 21 24 27 45 36 42 39 表1. 2011~2019年CNKI和WOS中有关自伤的发文量 3.2. 关键词共现图谱 关键词是对一篇文章主题的高度概括，对关键词进行分析有助于我们了解某一领域的研究热点。通过CiteSpace对检索文献的关键词进行分析，设置时间跨度为2003~2020年，时区间隔设置为1年。词语来源为标题(title)、摘要(abstract)、作者关键词(author keywords)和增补关键词(keywords plus)，节点类型“Node Types”选择“Keyword”(关键词)。将阈值设置为(2， 2， 20) (4， 3， 20) (4， 3， 20)，提取每个时区中被引频次最高的50个关键词。 3.2.1. 国外-WOS 通过CiteSpace对检索的英文文献进行关键词共现分析，得到的关键词共现图谱如下(图1)。图中共有70个节点，135个连接，网络密度为0.0559。节点越大表明关键词出现的次数越多。节点之间的连线表示共现关系，连线的粗细表示共现的程度。由于关键词较多会导致图谱中重点不突出且关键词会重叠交叉呈现，我们对标签和节点的大小进行了适度的调整，以便图谱更加直观。 根据图1和关键词频次统计可知，“suicide (自杀)”频次位列第一，出现多达922次。“adolescent (青少年)”频次位居第二，出现了847次。“prevalence (发生率)”频次第三，出现了669次。“behavior (行为)”频次第四，出现了665次。“depression (抑郁)”频次第五，出现了572次。“risk factor (危险因素)”频次第六，出现了559次。“self harm (自我伤害)”频次第七，出现了551次。此外，“borderline personality disorder (边缘性人格障碍，简称BPD)”、“mental healthy (心理健康)”、“disorder (障碍)”、“epidemiology (流行病学)”等关键词出现的频次也较多。 图1. 关键词共现图谱(WOS) 3.2.2. 国内-CNKI 通过CiteSpace对检索的中文文献进行关键词共现分析，得到的关键词共现图谱如下(图2)。图中共有65个节点，174个连接，网络密度为0.0837。根据图2和关键词频次统计可知，除去“自我伤害行为”(频次104)、“自伤行为”(频次97)、“自伤”(频次45)、“非自杀性自伤”(频次26)等代表搜索主题的关键词外，“学生”(频次89)出现的次数最多，其次，“青少年”(频次81)位居第二。“精神卫生”(频次77)、“回归分析”(频次64)“自杀”(频次42)、“初中生”(频次19)、“大学生”(频次16)紧随其后。 3.3. 关键词共现聚类分析 关键词虽然存在一定的线性关系，但是仅能从表面进行分析，不能发现关键词之间的内在联系。为了进一步探究关键词之间的关系，我们通过CiteSpace进行关键词聚类分析。对CNKI检索出的文献进行关键词聚类分析，Modularity = 0.5083，聚类效果良好(大于0.3时，网络社团结构显著，0.4~0.8之间较好)。Silhouette = 0.4906 (越接近1聚类效果越好)，说明聚类效果一般。对WOS检索出的文献进行关键词聚类分析，Modularity = 0.5075，Silhouette = 0.6368，聚类结果具有高信度。聚类计算后，我们绘制出国内外关于自伤研究的聚类分析的表格(表2、表3)。 图2. 关键词共现图谱(CNKI) Table 2 Cluster analysis of foreign keyword Cluster Size Silhouette Mean year Top terms 0 14 0.877 2017 Suicide， psychiatry departments， Perspective， persons 1 13 0.419 2017 adolescents， oral history， psychotic symptom family violence， repercussions 2 11 0.902 2017 suicide， youth， risk factor controlled trial， behavior 3 11 0.714 2018 adolescents， non-suicidal self-injury disorder， non-suicidal disorder index 4 11 0.785 2017 adolescents， dsm-5 criteria， neurocognitive function non-suicidal self-injury， community sample 5 9 0.76 2017 suicide， association， adults， physical illnesses 表2. 国外关键词聚类分析 Table 3 Cluster analysis of domestic keyword Cluster Size Silhouette Mean year Top terms 0 21 0.876 2014 自伤行为差异，社会支持，高职生，中职生， 早期忽视，焦虑，抑郁，自杀意念 1 15 0.903 2012 网络欺凌，社会排斥，认知重评， 影响路径，中介分析 2 14 0.853 2012 童年期儿童暴力，大学生， 社会支持，meta分析，精神病患者 3 11 0.801 2012 青少年自我伤害，负性生活事件， 非自杀性自伤，中介作用 表3. 国内关键词聚类分析 表中第一列是聚类ID，我们可以看到，英文文献有六个聚类主题，中文文献有四个聚类主题。第二列是每一个聚类主题中包含的文献数量，第三列是Silhouette值，表示聚类效果的有效性。该值介于−1到1之间，值越大表示聚类效果越好。第四列是聚类主题中文献出现的平均年份，第五列是聚类主题中出现较多的关键词。 英文文献的聚类主题分别是：聚类#0 psychotropic medication use (精神药物的使用)、聚类#1 mental health problem (心理健康问题)、聚类#2 diagnostic challenge (诊断挑战)、聚类#3 reporting method (团队报告)、聚类#4 BPD (边缘性人格障碍)、聚类#5 non-suicidal self-injury (自杀性自伤)。这六大聚类主题的Silhouette值中有5个都大于0.5，可以说聚类结果可信度较高。 中文文献的聚类主题分别是：聚类#0自伤行为、聚类#1自我伤害行为、聚类#2社会排斥、聚类#3家庭暴力。这四大聚类主题的Silhouette值均大于0.5，、聚类结果可信度高。其中，聚类#0、聚类#1都是指代自伤的术语。聚类#2社会排斥和聚类#3家庭暴力都是研究影响自伤的因素。这两大类主题和英文文献聚类#0中出现的risk factor (危险因素)有共同之处，说明国内外自伤的研究者们都在关注自伤的影响因素。在中文聚类#2中包含精神病患者的自伤研究，聚类#0中也出现了焦虑、抑郁等相关的关键词。在英文文献的聚类中，也出现psychotic symptom (精神病症状)、neurocognitive function (神经认知功能)这一类的关键词。作为一种心理病理行为，自伤的研究多集中在临床心理学领域，其和精神病学、神经生理等学科有一定的交叉。这些交叉学科的研究可以帮助我们揭示自伤行为背后的高级心理过程。