system: [SYSTEM]

user: 3. 研究结果和分析 3.1. 发文作者的可视化分析 对发文作者进行网络图谱分析，依据层次的差异性选取不一样的阈值，在Node Types中选择合作网络分析中的Author，得到发文作者聚类知识图谱如图1。图中的节点数量与大小代表着核心作者群体共线的频次，节点越大表明该作者出现频率越高，反之则越低；线条多少与粗细则代表着作者间的合作强度与紧密性，连线越多越粗则表明作者间的联系程度越强 [ 2 ]。 图1. 2020年1月1日至2020年12月15日新冠疫情研究发文作者聚类知识图谱 从图1可以看出，新冠疫情研究发文作者聚类知识图谱中共有79个节点(N) 43条连线(E)，共现密度(density)为0.014，大部分学者还处于分散状态，节点之间的连线较少，表明研究作者之间虽有共现关系，但相互合作程度有限，未形成有较大影响力的合作团体，成果共现度较弱。如表1统计显示，发文量较高的作者是段小丽、曹素珍、芦千文，各出现了5次，其次为方鹏骞、魏佳宁、樊胜根等，均出现3次及以上，发文量排名前10的作者一共有25篇文献，构成新冠疫情研究领域的重要研究力量。其中，段小丽、曹素珍、魏佳宁等作者出现了固定的合作关系，而来自中国社会科学院农村发展研究所的芦千文、华中科技大学的方鹏骞、中国农业大学的樊胜根合作关系较为零散。表明目前学术界有关新冠疫情研究的作者基数较大，从整体上看相对分散，出现“小聚集”的研究趋势，这是因为各个团队之间受距离的影响，联系关系较弱。从研究团队上看，北京科技大学曹素珍–段小丽–魏佳宁组成的研究团队与郑州旅游职业学院、河南旅游研究院王璐–王少华–王梦茵组成的研究团队具有较强的专业性，发文数量高于其他学者，表明研究团队在组建方面具有专业性与高效性，但团队组建受地域等限制，综合性不强。对于孙一飞–朱杰–顾江–周恺–顾朝林组成的研究团队，团队成员来自不同高校或研究所，这一团队的出现，预示了在未来新冠疫情的研究中，学者间有倾向于不同地区不同领域间的交流合作的趋势，使新冠疫情的研究逐渐摆脱单一性、片面性，研究成果更具综合性、多元化，为人类抗击新冠疫情领域达到新的高度。 Table 1 Author of the top 10 publications from 1 January 2020 to 15 December 202 序号 发文量 作者 1 5 段小丽 2 5 曹素珍 3 5 芦千文 4 4 方鹏骞 5 4 魏佳宁 6 3 樊胜根 7 3 金碚 8 3 王娇娥 9 3 吴丰昌 10 3 郑保卫 表1. 2020年1月1日至2020年12月15日新冠疫情研究发文量排名前10的作者 3.2. 合作机构分析 对发表在核心期刊上有关于国内新冠疫情研究文献的发文机构进行图谱分析，得到发文机构网络图谱如图2，从发文机构的网络图谱中，我们可以发现，绝大部分的发文机构之间的连线相对比较少且稀疏，有些机构仅为一个孤立点，这意味着在“新冠疫情研究”这一领域，国内大部分的研究机构之间的联系并不紧密，但可以发现存在个别情况，中国社会科学院、中国农业科学院、中国农业大学、中国人民大学之间有细线的连接，彼此之间的联系较为密切，形成了一个小网络。此外，存在少数机构间有细线连接的现象，但这些研究机构同属于某一个更大的研究机构，如：中国人民大学法学院与中国人民大学新闻学院均同属于中国人民大学，这说明国内对新冠疫情的研究更加依赖于校内合作的研究模式。 图2. 研究机构合作网络图谱 结合核心期刊中发文机构的网络图谱，对新冠疫情研究的相关文献进行数据统计如表2，可以看到，在“新冠疫情研究”这一领域中，我国的主要研究力量包括：中国社会科学院、中国人民大学、中国科学院、复旦大学、武汉大学等，其中中国社会科学院在核心刊物上发文61篇，中国人民大学在核心期刊上发文31篇，中国科学院在核心期刊上发文27篇。这说明对新冠疫情进行研究的主力军多为研究所或985、211高校，且均分布在我国相对发达的地区；普通院校、欠发达地区的研究机构对新冠疫情的研究水平还有待提高。 Table 2 Number of communications from core agencies (TOP10 序号 发文量 发文机构 1 61 中国社会科学院 2 31 中国人民大学 3 27 中国科学院 4 22 复旦大学 5 20 武汉大学 6 16 清华大学 7 16 北京大学 8 12 四川大学 9 12 南京大学 10 11 吉林大学 表2. 核心机构(TOP10)发文量 3.3. 关键词和主题的研究 3.3.1. 关键词共现研究 关键词共现主要是运用文献的高频词汇对主题词语共同出现的情况，从而可以确定该文献所代表不同学科中各个不同的主题之间的联系，统计文献的主题词组在不同的文献之间出现的概率，由此形成的一个由这些主题词对关联词语所组成的共词网络图谱，利用软件CiteSpace5.6.R5对新冠疫情研究关键词进行关键词共现，在研究新冠疫情关键词的可视化图谱中，图谱里面的圈圈越大，并不是代表中心性的大小 [ 3 ]，而是表示该关键词出现的频次越多。其中，节点数就是图谱中关键词的个数，边数就是关键词之间的连线的数量，只要关键词在同一篇文献中出现，两者之间就会有一条连线。 根据图3可知，根据关键词共现的相对强度指标，现在对新冠疫情研究共现的主要是分为三大类，首先是：新冠肺炎疫情主要是围绕疫情发展情况的共现，其随之而来的有：全球化的发展、如何进行全球治理、人类命运共同体的发展、如何高效地进行复工复产等一系列的问题；其次是：新冠肺炎，这是围绕病毒本身的共现，其延伸出了：新型冠状病毒结构和性质等研究、如何应对突发公共卫生事件；最后是：疫情防控，主要是围绕如何对新冠肺炎疫情进行更科学地防控和把关的共现，其拓展出了对于疫情防控的应急措施和在重大疫情面前应该如何治理等措施。 3.3.2. 关键词聚类研究 运用CiteSpace5.6.R5软件对新冠疫情研究进行聚类可视化分析，得到关键词的可视化分析图谱。从图谱中可以得到聚类模块化Q值为0.5338大于0.4，平均轮廓分数S值为0.5937大于0.5，说明聚类的结构层次是有效的，所利用对数极大似然率算法的方法置信度比较高 [ 4 ]。如下图4，我们发现显示了关键词动态的不断演化的过程，图中的每一个“#”号代表了一个聚类，顺序是从0到8，数据越小，聚类中所包含的关键词越多，每个聚类是由几个紧密相关的词组成的，它们分别是：新冠肺炎疫情、新型冠状病毒肺炎、突发公共卫生事件、疫情防控、全球化、财政政策、防控措施、量化宽松、医学免疫等。 图3. 新冠疫情研究关键词共现图谱 图4. 新冠疫情研究关键词聚类图谱 “新冠肺炎疫情”成为该领域研究的最关键节点。第一类新冠肺炎疫情主要是对于疫情的发展情况进行实时的追踪，统计各地区每日疫情的确诊病例、疑似病例、境外输入、累计确诊、累计治愈、累计死亡、无症状等情况；第二类新型冠状病毒肺炎研究的是病毒的类型和变异、以及如何研制出病毒的抗体等；第三类突发公共卫生事件主要关注严重损害社会公众健康、安全的重大传染病疫情事件；第四类疫情防控的研究主要是对于疫情的蔓延，国家应该如何进行有效遏制疫情；第五类全球化主要是在全球化的背景之下，各国应该如何更好地应对这次疫情的爆发；第六类财政政策关注的是对于新冠疫情的爆发，财政的调控问题；第七类防控措施主要研究哪些措施既能尽快复工复产也能防止新冠疫情的再次爆发；第八类量化宽松主要关注中央银行实行较低的利率政策，降低储蓄量，提高人们的投资热情，加快资金的流动速度，促进经济高速平稳增长；第九类医学免疫主要研究利用人类的免疫系统产生抵抗疫情的抗体。从这九大聚类分析我们可以得到在新冠疫情研究这个领域中，最为关注的是对新冠疫情的实时情况进行追踪和分析。 3.4. 高被引论文 祝清松和冷伏海 [ 5 ] 认为高被引论文指在某个统计时间段内，被引用次数排在学科前列的论文，在一定程度上代表了学科的研究进展，具有重要的研究意义。因此选择从高被引论文的方向研究，可以有助于提高文献数据质量。 本文所采用的1322个文献中，论文被引用的次数比较难找到一个合适的断层点，因此需要寻找一个界定高被引论文的方法。在目前高被引用论文确定的几种方法中，本研究采用具有较强科学性和广泛性的百分比法 [ 6 ]。刘雪立认为：可以利用文献计量学的“二八现象”，把被引用的论文按频次排序，以前20%的论文作为高被引论文 [ 7 ]。但是由于涉及新冠疫情研究还没到一个稳定期，处在前20%位置的论文被引频次不高，故本研究采用前15% (200篇)的论文作为高被引论文。 图5. 高被引论文参考文献的分布 由高被引论文作为研究文献数据，所得高被引论文参考文献数量随年份的分布如图5所示。高被引论文所参考的文献数量分布总体呈递增趋势，但是在2003年有一个突增点，原因是2003出现了传染性非典型肺炎，所以2003年存在比较多关于疫情的文献可以参考和借鉴。在2018年、2019年、2020年的参考文献增长幅度来看，这三年间高被引论文的参考文献逐期增长量大体上相等。通常来说，2020年作为新冠疫出现的第一年，涉及新冠疫情研究主题的文献应该最多，但是逐期增长量和前两年的相差不大，这表明2020年的新冠疫情研究的进展似乎还没有到达成熟期。 从如下表3分析得到，作为高被引论文的两百篇文献的篇均参考数和篇均被引数相差不大。篇均被引数为10.5，篇均参考数为10.6，表明为这200篇高被引论文中，论文的被引和参考数刚刚满足一个内需的及格线；再看下载被引比为0.00251，表3由于只保留两位小数所以显示为0，可以看出高被引论文总体影响不大或者质量相对不高。 Table 3 Indicators of high cited paper 文献数 总参考数 总被引数 总下载数 篇均参考数 篇均被引数 篇均下载数 下载被引比 200 2120 2100 835，630 10.6 10.5 4178.15 0 表3. 高被引论文指标 3.5. 热点演变分析 基于中国知网2020年1月1日至12月15日主题为“新冠疫情研究”的学术期刊，本次分析运用可视化软件CiteSpace5.6.R5挖掘文献的研究热点并探究热点的演变过程，通过浏览此期间发布的文献的题目及关键词可以发现，每一时间段人们研究的主题略显不同。因此，为探究人们的研究热点的变化趋势，我们把这一阶段分成初期(2020.1.1~2020.4.30)、中期(2020.5.1~2020.8.31)以及近期(2020.9.1~2020.12.15)三个阶段，从初期的文献中选取发表时间为2020.01.01~2020.02.15的文献进行分析，中期则选取发表时间为2020.6.15~2020.6.25的文献，近期选择发表时间为2020.11.20~2020.11.30的文献。 3.5.1. 初期 疫情刚开始时，面对武汉市市民被确诊为不明肺炎症状，人们对此了解并不深，武汉市政府甚至和民众说这种病毒没有人传人的危险，但后来却发现越来越多的人出现类似的症状 [ 8 ]。在此期间，人们研究的热点主要是美元汇率、交通、不可抗力因素和线上线下教学等，这是因为疫情在武汉爆发后不久便采取了封城的措施，这一举措使人们无法随意走动，导致贸易活动无法正常进行，不利于经济增长，进而影响汇率水平；对于交通，疫情在武汉严重起来之时，多数社区在封城的基础上采取封社区的措施，公交地铁停止运行；疫情期间出于安全考虑，大部分高校、中小学采取线上教学的措施，部分疫情形势稍轻的地区则采取线上线下教学相结合的教学方法，致使线上线下教学成为这一时期的重要特征之一。 如下图6为初期研究热点共现网络，根据图中每一个圆的大小判断本期学者的研究热点，圆越大表示其所代表的词出现的频率越高，基于共线网络图我们发现这一时期学者关注的点主要是疫情防控，基于疫情防控探究疫情对其他因素的影响等。从此图可以看出，这一阶段各词组之间的联系密切，圆与圆之间出现交叉的现象。 3.5.2. 中期 这一阶段，中国的疫情形势渐趋稳定，国外疫情形势则开始严峻起来。这一时期，学者研究的热点可以分为以下几类：中美关系、经济发展、新冠疫情、人类社会、疫情防控、受众等。疫情期间甚至美国疫情越来越严重之时，美国仍不忘通过各种途径打击中国，因此，中美关系成为学者关注的焦点；中国疫情渐趋稳定后，各地掀起了复工复产的浪潮，经济也在复工复产的浪潮下渐渐升温，这时中国经济的发展成为学者关注的另一个焦点；但是，疫情形势渐趋稳定并不意味着我们可以高枕无忧，通过国家卫健委公布的数据可以发现虽然中国的疫情得到了很好的控制，但这一时期部分地区仍然有新增患者，因此，多数学者研究的方向依然是疫情防控。 如下图7为中期研究热点共现网络。从图中圆的大小可以看出，这一时期学者的研究方向仍然是新冠疫情、疫情防控，虽然疫情得到了一定程度的控制，但我们不能掉以轻心，依然要做好防护工作，我想这应该也是学者以及国家所呼吁的。 图6. 初期研究热点共现网络 图7. 中期研究热点共现网络 3.5.3. 近期 近期以来，疫情形势较初期稳定，经济有了一定程度的升温，但仍然有新增患者。这时，学者关注的是工作压力、供应链体系、病毒(人与自然)、疫情期间人们的心理以及课程思政等。由于疫情，致使部分生产对外贸易货物的工厂供大于求，货物剩余过多，进而所需工人的数量减少，导致一部分失业。加上每年都有数以百万的大学生加入到求职人群中，找工作的人越来越多，人们的就业压力、工作压力越来越大；这次新冠肺炎疫情真实地反映出了人与自然之间的关系，人应与自然和谐相处，而不是为了自身的利益去伤害大自然，伤害大自然最后的结果可能伤害的却是人类自己；疫情期间，难免有人会对现在的社会状况产生焦虑的心理，因此，也有一部分学者研究疫情期间人们的心理状况；因此，疫情背后隐含的原因是什么、如何促进大学生学习相关知识，成为学者探究的热点。 如下图8为近期研究热点共现网络，从此图可以看出这一时期词组与词组之间的联系较初期没有那么密切，圆与圆之间的重合部分较少。 图8. 近期研究热点共现网络