姜 濤，趙俊玲

(1.河北大學(xué)，河北 保定 071000 2.河北大學(xué)管理學(xué)院，河北 保定 071000)

文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)是以文獻(xiàn)本身及其所表現(xiàn)出來的題名、著者、參考文獻(xiàn)及文獻(xiàn)內(nèi)容等一切與文獻(xiàn)有關(guān)的文獻(xiàn)計(jì)量特征為研究對(duì)象，通過數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等的計(jì)量方法，研究文獻(xiàn)信息的分布結(jié)構(gòu)、數(shù)量關(guān)系、變化規(guī)律和定量管理，并進(jìn)而探討科學(xué)技術(shù)的某些結(jié)構(gòu)、特征和規(guī)律的一門科學(xué)［1］。我國文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的研究隨著情報(bào)學(xué)學(xué)科的建立和發(fā)展，在理論研究與實(shí)際應(yīng)用方面均取得了長足的發(fā)展，目前已經(jīng)在許多學(xué)科中廣泛的應(yīng)用，是情報(bào)學(xué)中最活躍、發(fā)展最迅速的專業(yè)領(lǐng)域之一。知識(shí)爆炸的時(shí)代，醫(yī)學(xué)相關(guān)信息海量激增，醫(yī)務(wù)工作者由于時(shí)間缺乏，檢索能力差等原因，很難從大量醫(yī)學(xué)信息中查找相關(guān)知識(shí)，文獻(xiàn)計(jì)量分析為醫(yī)務(wù)工作者提供了一種方便快捷可靠度高的醫(yī)學(xué)情報(bào)情報(bào)信息獲取途徑。隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的飛速發(fā)展，文獻(xiàn)計(jì)量分析在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用也越來越廣泛，本文探討醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析的研究現(xiàn)狀，現(xiàn)報(bào)道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料：本文的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)來源范圍限定在《中國學(xué)術(shù)期刊全文數(shù)據(jù)庫(CJFD)》“醫(yī)藥衛(wèi)生科技”專輯，以“文獻(xiàn)計(jì)量”為主題進(jìn)行精確檢索，檢索出977條符合條件的論文，導(dǎo)入Excel中以方便統(tǒng)計(jì)。借助Excel剔除會(huì)議通知等非論文文獻(xiàn)，并通過查檢剔除非相關(guān)文獻(xiàn)，最終得到的有效記錄為740條。

1.2 方法：詞頻分析法是常用的文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法之一，是利用某一研究領(lǐng)域文獻(xiàn)中的關(guān)鍵詞頻次高低來確定該研究領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和研究現(xiàn)狀。關(guān)鍵詞是論文的文獻(xiàn)檢索標(biāo)識(shí)，是表達(dá)文獻(xiàn)主題概念的自然語言詞匯，能夠簡單、直接、較為全面地概括論文的核心研究內(nèi)容［2］。

共詞分析法是利用某一研究領(lǐng)域文獻(xiàn)中關(guān)鍵詞共同出現(xiàn)的情況，來確定該研究領(lǐng)域中各關(guān)鍵詞之間的關(guān)系［3］。一對(duì)關(guān)鍵詞在文獻(xiàn)中出現(xiàn)的頻次越高，它們之間的關(guān)系越緊密。因此，構(gòu)建出醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析期刊論文的高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，其節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系就可以反映出該領(lǐng)域主題內(nèi)容的親疏關(guān)系，通過分析該共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)就能夠得到醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析的研究現(xiàn)狀。

本文將在對(duì)醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析相關(guān)的期刊論文進(jìn)行頻次分析和共詞分析的基礎(chǔ)之上，結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)的具體內(nèi)容，總結(jié)該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀。

1.3 應(yīng)用軟件：應(yīng)用Bibexcel和Netdraw軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

2 結(jié)果

2.1 高頻關(guān)鍵詞：利用Bibexcel對(duì)醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析相關(guān)論文的關(guān)鍵詞進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，得到1673個(gè)關(guān)鍵詞，將其頻次降序排列，其中頻次不小于十次的高頻關(guān)鍵詞見表1。

表1 高頻關(guān)鍵詞及詞頻

2.2 高頻關(guān)鍵詞共詞網(wǎng)絡(luò)：使用Netdraw軟件繪制醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)分析的共詞網(wǎng)絡(luò)，選取共現(xiàn)3次以上的關(guān)鍵詞予以顯示，如圖1所示。節(jié)點(diǎn)大小反映與其它節(jié)點(diǎn)的連接次數(shù)的多少，節(jié)點(diǎn)之間連線的粗細(xì)反映節(jié)點(diǎn)之間共同出現(xiàn)的頻次，頻次越高表示節(jié)點(diǎn)之間關(guān)系越密切。

3 討論

通過詞頻分析和共詞分析的結(jié)果，結(jié)合醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析論文進(jìn)行內(nèi)容分析，對(duì)醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析的目的，對(duì)象，數(shù)據(jù)來源和分析方法進(jìn)行討論。

3.1 醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析的目的：①期刊評(píng)價(jià)：利用醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析對(duì)某一種或一類期刊進(jìn)行評(píng)價(jià)，確定該刊的發(fā)展現(xiàn)狀以及在同類期刊中的地位和作用。②個(gè)人或機(jī)構(gòu)評(píng)價(jià)：利用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法確定某一領(lǐng)域的核心期刊，高產(chǎn)作者，高產(chǎn)機(jī)構(gòu)等。③研究熱點(diǎn)預(yù)測：利用醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析得到某一研究領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和研究現(xiàn)狀。

3.2 醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析的對(duì)象：①以某一種或某一類醫(yī)學(xué)期刊為對(duì)象進(jìn)行文獻(xiàn)計(jì)量分析。②以某一研究領(lǐng)域的文獻(xiàn)為對(duì)象進(jìn)行醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析，例如藥物不良反應(yīng)、艾滋病、中醫(yī)藥、醫(yī)院管理或生物材料等。

3.3 醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析的數(shù)據(jù)來源：①SCI(科學(xué)引文索引)數(shù)據(jù)庫：SCI(Science Citation Index)是1961年由美國科學(xué)信息研究所(ISI)創(chuàng)建的引文數(shù)據(jù)庫，是世界三大科技文獻(xiàn)檢索系統(tǒng)之一，是世界公認(rèn)的科學(xué)統(tǒng)計(jì)與評(píng)價(jià)的重要數(shù)據(jù)來源。②PubMed數(shù)據(jù)庫：PubMed是由美國國立醫(yī)學(xué)圖書館開發(fā)的Entrez檢索系統(tǒng)的一部分，是世界公認(rèn)的最權(quán)威的免費(fèi)的大型醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫，現(xiàn)有1950年以來的2200多萬篇文獻(xiàn)的記錄，涉及40多個(gè)語種，每年增加60余萬條文獻(xiàn)記錄。其中最重要的MEDLINE數(shù)據(jù)庫收錄1966以來的70余個(gè)國家5000余種生物醫(yī)學(xué)期刊的題錄與文摘。③CBMdisc(中國生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn))數(shù)據(jù)庫：CBMdisc是中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院醫(yī)學(xué)信息研究所創(chuàng)建的綜合性醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫，收錄了1978以來的近1800余種中國期刊，以及匯編、會(huì)議論文的文獻(xiàn)題錄700余萬篇，全部題錄均進(jìn)行主題標(biāo)引和分類標(biāo)引等規(guī)范化加工處理，年增文獻(xiàn)40余萬篇［4］。

3.4 醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析方法：①載文分析：載文分析一般應(yīng)用在期刊評(píng)價(jià)中，是對(duì)某一種或一類期刊的載文情況進(jìn)行分析，主要分析內(nèi)容包括載文量，載文質(zhì)量，參考文獻(xiàn)量，篇均引文率，基金支持情況等等。②著者分析：著者分析的主要分析內(nèi)容包括高產(chǎn)作者，合著情況。高產(chǎn)作者，是指某一研究領(lǐng)域中論文發(fā)表數(shù)量相對(duì)很多的少數(shù)幾個(gè)著者，這些著者在該領(lǐng)域中非?；钴S，可以認(rèn)定為該領(lǐng)域的核心領(lǐng)軍人物。隨著科技的飛速發(fā)展，醫(yī)學(xué)研究的廣度、深度不斷增加，專業(yè)化程度越來越高，分工越來越精細(xì)，一些大型的復(fù)雜的科研實(shí)驗(yàn)往往需要不同學(xué)科學(xué)者的合作，科研合作日趨頻繁。合著情況在一定程度上能夠反映科研合作趨勢，某一研究領(lǐng)域著者合作度越高，表明該領(lǐng)域信息共享和科研合作交往較多，有利于該領(lǐng)域發(fā)展。③引文分析：引文分析是利用各種數(shù)學(xué)及統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法和比較、歸納、抽象、概括等邏輯方法，對(duì)科學(xué)期刊、論文、著者等各種分析對(duì)象的引證與被引證現(xiàn)象進(jìn)行分析，以揭示其數(shù)量特征和內(nèi)在規(guī)律的一種文獻(xiàn)計(jì)量分析方法［5］。引文分析是文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)中的應(yīng)用最為廣泛的方法之一，主要分析內(nèi)容包括引文時(shí)間分布，引文量，引文類型，引文語種，被引期刊等等。④統(tǒng)計(jì)分析、聚類分析：統(tǒng)計(jì)學(xué)方法是文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的最基本的方法之一，聚類分析是統(tǒng)計(jì)分析中最常用的降低維數(shù)技術(shù)的多元統(tǒng)計(jì)方法之一。統(tǒng)計(jì)分析法是利用統(tǒng)計(jì)、概率的原理對(duì)關(guān)系中各屬性進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，從而找出它們之間關(guān)系和規(guī)律的一種方法。常用的統(tǒng)計(jì)分析法有聚類分析、因子分析、相關(guān)分析、多元回歸分析、多維標(biāo)度分析等。

綜上所述，大型的醫(yī)學(xué)權(quán)威數(shù)據(jù)庫如PubMed、CBMdisc等的建設(shè)，深度全面的文獻(xiàn)歸類，規(guī)范化的主題詞表的標(biāo)引，使得醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析的結(jié)果更加具有權(quán)威性、可靠性。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，文獻(xiàn)計(jì)量分析方法越來越多樣化，作為一門交叉科學(xué)越來越受到各領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者的重視。近年來可視化分析法和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法在情報(bào)學(xué)中應(yīng)用廣泛，但在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析中應(yīng)用還相對(duì)比較少，可以預(yù)見這些新的方法將為醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析開辟更廣闊的發(fā)展空間。

［1］邱均平，文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)，科學(xué)技術(shù)文獻(xiàn)出版社，1988.12-13.

［2］尹相旭，張更平，李曉菲.基于關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)的情報(bào)學(xué)研究現(xiàn)狀分析［J］.情報(bào)雜志，2009，28(11)：38-41.

［3］李長玲，支嶺，紀(jì)雪梅，王效岳.我國情報(bào)學(xué)研究進(jìn)展——基于期刊論文關(guān)鍵詞的統(tǒng)計(jì)分析［J］.圖書情報(bào)工作，2010(24)：35-40.

［4］中國生物醫(yī)學(xué)服務(wù)文獻(xiàn)系統(tǒng).http：//sinomed.imicams.ac.cn/，2013-11-24.

［5］邱均平，信息計(jì)量學(xué)［M］，武漢大學(xué)出版社，2007.23.