陳曉玲 王戴尊 姜丹 劉東亮

（1.吉林省科學技術信息研究所，吉林長春 130033；2.吉林大學自然科學學報編輯部，吉林長春 130012）

1 數據來源與研究方法

本研究數據來源于Web of Science核心數據庫中的科學引言索引擴展版（SCI-E）、社會科學索引（SSCI）和科技會議錄索引（CPCI-S）。SCIE、SSCI和CPCI-S收錄了全世界各學科領域的最具有代表性的科技文獻，在一定程度上及時、快速地反映了科學研究前沿和發(fā)展趨勢[1-4]。本研究數據檢索與下載日期為2016年12月9日，在Web of Science數據庫中按以下檢索策略:地區(qū)=Heilongjiang AND 語種=English AND 文獻類型=Article， 數 據 庫=（SCI-E，SSCI，CPCI-S），時間跨度=2012—2016，共檢索并下載了6492篇文獻，下載的每條文獻的題錄包括作者、機構、摘要、關鍵詞、年份及參考文獻等。

以2012—2016年Web of Science收錄黑龍江省的6492篇文獻為數據基礎，采用科學知識圖譜方法中美國德雷賽爾大學計算與信息學院陳超美博士開發(fā)的可視化分析軟件CiteSpace[5-7]，從機構合作的角度找到機構合作關系網絡和核心機構，從關鍵詞的共詞分析角度繪制科學知識圖譜，直觀展示黑龍江省的研究熱點，最后從學科的共現分析挖掘出黑龍江省的優(yōu)勢學科領域。CiteSpace軟件是一款基于Java平臺開發(fā)的多元化、聚類化、動態(tài)化的分析工具，并融入數據挖掘、計算機圖形學和先進算法，進行多維度、分時、動態(tài)網絡分析的創(chuàng)新工具[8-10]。

2 發(fā)文量與高被引文獻

據統(tǒng)計，2012年至2016年黑龍江省的發(fā)文量如圖1所示。從2012年起發(fā)文量呈持續(xù)穩(wěn)定的增長趨勢，每年的發(fā)文量一直保持在800篇以上，并且在2015年達到峰值1702篇，顯示出黑龍江省的論文產出隨時間穩(wěn)步增長。

在6492篇論文中高被引文獻共28篇，按被引頻次分布且排名前10 的高被引文獻列表見表1。從表1可知，哈爾濱工業(yè)大學發(fā)表6篇論文，哈爾濱工程大學2篇，哈爾濱醫(yī)科大學1篇；前6篇高被引文獻的被引頻次在100次以上，其他文獻的被引頻次在60～100次；主要研究學科領域是自動化控制、納米科學、光學等多學科交叉領域。

3 機構合作網絡

CiteSpace軟件描繪出的黑龍江省機構合作網絡圖譜如圖2所示。圖2中節(jié)點的大小代表機構發(fā)文量，節(jié)點間的連線反映機構合作關系和強度，體現了黑龍江省科研機構與其他機構的合作網絡關系，形成了4個主要的機構合作群體。

其中，最大的機構合作群體是機構合作群體1，以哈爾濱醫(yī)科大學為核心，與廣州醫(yī)科大學、黑龍江省醫(yī)學科學院、黑龍江省醫(yī)院和中山大學合作，相對合作關系比較復雜和密集，從圖2中可以得出黑龍江省的核心機構都與鄰近的其他國家、省份的機構開展跨學科、跨領域的科研合作。

圖1 2012—2016年黑龍江省論文年度分布情況

表1 2012—2016年黑龍江省的高被引文獻列表的前10名

對機構合作網絡圖譜中的節(jié)點信息進行指標統(tǒng)計分析，按機構頻次排序，列出頻次排名在前10位的機構（表2），頻次最高的是哈爾濱醫(yī)科大學，第二是哈爾濱工業(yè)大學，兩者的頻次都在1500次以上，其他機構的頻次都在100～500次，體現出哈爾濱醫(yī)科大學、哈爾濱工業(yè)大學是黑龍江省非常具有代表性的核心機構；中介性和Sigma是CiteSpace軟件中的重要指標參數，中介性大于0.1的節(jié)點為關鍵節(jié)點；Sigma是對網絡節(jié)點新穎性的一個綜合量度指標，用來挖掘同時擁有強引文突變性和中心性的科學文獻的節(jié)點。在表2中，黑龍江八一農墾大學和齊齊哈爾大學的中介性大于0.1相對較高，體現了這些機構的合作網絡關系的復雜性、頻繁性。黑龍江省機構之間的合作主要是以工業(yè)、農業(yè)、醫(yī)學等領域的高等院校和科研機構之間校際合作為主，并且同一省份、地域相鄰省份、同一研究領域之間的機構合作也較為密切。

圖2 2012—2016年黑龍江省機構合作網絡圖譜

表2 2012—2016年黑龍江省機構合作按頻次分布的前10名

4 關鍵詞共詞

CiteSpace軟件進行關鍵詞共詞分析的時間切片為1年，節(jié)點類型選擇Keyword，每個時間切片選擇Top50，連線強度選擇Cosine，網絡裁剪使用Minimum Spanning Tree。得到的關鍵詞共詞分析知識圖譜如圖3所示，

圖3中節(jié)點表示關鍵詞，這些關鍵詞來源于文獻的標題、摘要、作者關鍵詞（DE）、WOS提供的關鍵詞（ID），節(jié)點的大小表關鍵詞出現的頻次的高低，以年輪的形式表示關鍵詞在不同時間段內的出現頻次，由內而外依次為2012年至2016年；節(jié)點間的連線反映關鍵詞共現的強度和關系。節(jié)點越大，表示關鍵詞出現的頻次越高；文獻的半衰期越長則代表文獻越經典。其中高頻關鍵詞有表達、細胞凋亡、活性、細胞、模型等共詞分析圖譜中出現的高頻次關鍵詞。此外，系統(tǒng)、增生、生長、疾病、癌癥等頻次也相對比較高。這些關鍵詞出現頻次都在100次以上，反映了黑龍江省區(qū)域的研究熱點都是關于醫(yī)學學科領域。

在關鍵詞共詞分析知識圖譜的基礎上，對文獻數據進行關鍵詞共詞知識圖譜聚類分析，使用LLR算法抽取標簽詞，合并相似聚類，以展現黑龍江省區(qū)域研究的知識結構和研究熱點（圖4），共詞知識圖譜聚類分析結果見表3。

圖3 2012—2016年黑龍江省文獻的關鍵詞共詞分析知識圖譜

圖4 2012—2016年黑龍江省文獻的關鍵詞共詞知識圖譜聚類結果

表3 2012—2016年黑龍江省文獻的關鍵詞共詞聚類分析結果

尺度是聚類中所含有的關鍵詞的數量；輪廓值為衡量整個聚類成員同質性的指標，該數值越大，則代表該聚類成員的相似性越高。年份代表的是該聚類中文獻的平均年份，能夠用來判斷聚類中引用文獻的遠近，并列出了使用tf*idf和LLR算法得到的排名靠前的關鍵詞。從表3的聚類結果分析，結合每個聚類內文獻進行內容分析，近5年黑龍江省的研究熱點主要有以下幾個方面:（1）關于控制糖尿病的血糖的藥物和小鼠實驗的醫(yī)學研究；（2）關于農藥制劑的研究，保持農作物的無毒害；（3）關于納米材料的微觀結構的應用研究；（4）關于抑制前列腺癌細胞增殖的藥物治療研究；（5）關于新型燃料石墨烯的應用研究。

5 學科領域共現

圖5 2012—2016年黑龍江省文獻涉及的主要交叉學科領域共現知識圖譜

學科領域共現圖譜（圖5）表明，黑龍江省的基本學科結構為11大交叉學科群體。其中，最為核心的學科群體2是以工程學為核心的動力學實踐研究群體。工程學、電氣和電子學也是最為核心的基礎學科，它的中介性高達0.55，是連接學科群體4和其他學科群體之間的橋梁性學科，同時說明化學領域研究在黑龍江省作為代表性學科的地位和作用；學科群體0是以基因表達為核心的腫瘤學和生物醫(yī)學領域的知識結構研究群體；學科群體1是以固體燃料電池為核心的化學和物理學領域的知識結構研究群體；學科群體2是以動力學為核心的工程學和數學領域的知識結構研究群體；學科群體3是以微觀結構為核心的材料學領域的知識結構研究群體；學科群體4是以設計為核心的工程、電氣與電子領域的研究群體；學科群體5主要是沉淀物的藥理學和環(huán)境科學領域的研究群體；學科群體6是關于神經細胞的研究群體；學科群體7是關于多態(tài)型的心臟及心血管系統(tǒng)的研究群體；學科群體8是關于纖維化的研究群體；學科群體9是關于畜牧的獸醫(yī)學領域研究群體；學科群體10是關于復合高分子材料的應用研究群體；學科群體11是關于脂肪性肝炎的肝病學研究群體。

6 結語與討論

本文采用科學知識圖譜方法對近5年（2012—2016）黑龍江省科學研究熱點和學科趨勢進行了分析，結果表明:（1）黑龍江省在Web of Science數據庫的研究論文發(fā)文數量穩(wěn)步增長，顯示其科研地位在逐漸提高；（2）黑龍江省的科學研究熱點主要集中在11個學科領域，其中工程學、電氣、電子學的研究是最活躍的、影響力最大的前沿學科領域；（3）在機構合作中，較為緊密的大多是高校，最有代表性的是哈爾濱醫(yī)科大學、哈爾濱工業(yè)大學和哈爾濱工程大學，這與黑龍江省的前沿學科領域是相契合的；（4）今后應加強科研機構之間及其與國外高水平科研機構之間的學術合作與交流。