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        基于CiteSpace構(gòu)建煤礦安全知識(shí)圖譜①

        2020-12-28 02:37:36夢(mèng),
        關(guān)鍵詞:煤礦研究

        馬 夢(mèng), 盛 武

        (安徽理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,安徽 淮南 232001)

        0 引 言

        煤礦是國家重要能源,煤炭行業(yè)是國家經(jīng)濟(jì)重要支柱。煤礦屬于高危行業(yè),盡管國家在煤礦安全生產(chǎn)管理、事故原因徹查和依法嚴(yán)肅追責(zé)方面有所加強(qiáng),但整體安全管理意識(shí)落后仍使我國煤炭安全形勢(shì)頗顯嚴(yán)峻,煤炭事故頻發(fā)已是滯礙我國煤炭行業(yè)安全的重要因素之一[1]。

        對(duì)煤礦安全的研究,國內(nèi)外學(xué)者大多集中在領(lǐng)域內(nèi)單一細(xì)分主題或技術(shù),忽略了如何系統(tǒng)性地挖掘研究領(lǐng)域內(nèi)大量文獻(xiàn)數(shù)據(jù)潛在規(guī)律價(jià)值。CiteSpace V是一個(gè)主流且有巨大影響力的知識(shí)圖譜繪制軟件,能可視化分析數(shù)據(jù)、挖掘隱含規(guī)律,不僅具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力,而且融合了聚類、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析等功能,擅長(zhǎng)研究知識(shí)間的內(nèi)外在關(guān)系[2]。通過CiteSpace V軟件分析煤礦安全領(lǐng)域關(guān)鍵詞、核心作者和研究熱點(diǎn)等,生成知識(shí)圖譜。知識(shí)圖譜利用符號(hào)展示概念及知識(shí)關(guān)系,可視化煤礦安全的發(fā)展趨勢(shì)與研究動(dòng)向,使文獻(xiàn)知識(shí)網(wǎng)絡(luò)的了解獲取更高質(zhì)高效[3-4]。以期為國內(nèi)煤礦安全研究發(fā)展與創(chuàng)新提供參考,研究技術(shù)路線見圖1。

        圖1 研究技術(shù)路線圖

        1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

        1.1 數(shù)據(jù)來源

        利用《中國期刊全文數(shù)據(jù)庫(CNKI)》高級(jí)檢索功能,主題=“煤礦安全”,選取2009—2018年煤礦安全相關(guān)文獻(xiàn),來源分別為CSSCD、核心期刊和CSSCI,得到文獻(xiàn)2292篇,篩選去除書籍、會(huì)議記錄和新聞報(bào)告等形式,使結(jié)果更有代表性與權(quán)威性。最后篩選出用于分析的2027篇期刊文獻(xiàn),并以Refworks文獻(xiàn)導(dǎo)出格式保存。

        1.2 研究方法

        CitesSpace V是基于引文分析理論和Java環(huán)境開發(fā)的可視化網(wǎng)絡(luò)分析軟件,可用以識(shí)別科學(xué)文獻(xiàn),可視化科學(xué)發(fā)展的動(dòng)態(tài)趨勢(shì)。利用從CNKI庫中收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行詳盡的數(shù)據(jù)分析與圖譜繪制,旨在把握煤礦安全的研究熱點(diǎn)、發(fā)展規(guī)律,明確趨勢(shì)方向[5]。數(shù)據(jù)分析近10年來,關(guān)于煤礦安全研究的機(jī)構(gòu)、作者及關(guān)鍵詞。將引文與共引模式綜合分析,融入社會(huì)網(wǎng)絡(luò)和復(fù)雜性網(wǎng)絡(luò)分析思想,構(gòu)建關(guān)鍵詞時(shí)區(qū)圖,以揭示科研發(fā)展,跟蹤科研演變。

        2 知識(shí)圖譜建模分析

        2.1 發(fā)文量分析

        近10年來國內(nèi)煤礦安全領(lǐng)域發(fā)文量如圖2,依據(jù)發(fā)文量折線分兩階段:沉浮期(2009—2013年)和消退期(2013—2018年)。煤礦安全形勢(shì)初期廣受關(guān)注,發(fā)文量最高值在2009年達(dá)300篇。2009—2013年,發(fā)文量輕微迭降,但仍保持較高量,隨后煤礦安全領(lǐng)域研究呈學(xué)術(shù)降溫勢(shì)態(tài),雖然2013年后發(fā)文量小幅降低,但仍在100篇以上。表明國內(nèi)學(xué)者在此期間始終重點(diǎn)關(guān)注煤礦安全研究領(lǐng)域。

        圖2 2009-2018年發(fā)文量統(tǒng)計(jì)圖

        2.2 機(jī)構(gòu)&作者圖譜分析

        利用CiteSpace V對(duì)煤礦安全研究機(jī)構(gòu)和作者進(jìn)行知識(shí)圖譜構(gòu)建,節(jié)點(diǎn)類型分別設(shè)“Author”和“Institution”。分析煤礦安全研究現(xiàn)狀及合作強(qiáng)度。

        2.2.1 機(jī)構(gòu)圖譜及數(shù)據(jù)分析

        圖3所示為國內(nèi)煤礦安全研究機(jī)構(gòu)分布圖譜(圖中只顯示發(fā)文量不低于27篇的代表性機(jī)構(gòu)),圖中節(jié)點(diǎn)共26個(gè)(節(jié)點(diǎn)大小正相關(guān)機(jī)構(gòu)發(fā)文量),連線共21條(節(jié)點(diǎn)間連線表征合作情況,連線越粗,合作越密切)。觀察煤礦安全研究機(jī)構(gòu)分布圖譜可知,機(jī)構(gòu)多呈點(diǎn)狀分布且節(jié)點(diǎn)連線較少,缺乏合作交流有礙學(xué)術(shù)成果創(chuàng)新。另外,政府與企業(yè)的節(jié)點(diǎn)較少,說明多數(shù)政府和企業(yè)在該領(lǐng)域的科研投入力度較小,高校為煤礦安全領(lǐng)域研究主力軍。

        圖3 國內(nèi)煤礦安全研究機(jī)構(gòu)分布圖譜

        圖4為國內(nèi)煤礦安全研究機(jī)構(gòu)發(fā)文量排名統(tǒng)計(jì),前15名中多達(dá)10位為中國高校,其中中國礦業(yè)大學(xué)(北京)發(fā)文量最多,達(dá)309篇;其次,中國礦業(yè)大學(xué)(徐州)158篇,河南理工大學(xué)開始研究時(shí)間較晚但發(fā)文量多達(dá)36篇,屬國內(nèi)煤礦安全研究領(lǐng)域新興機(jī)構(gòu)。綜合圖3-4,中國礦業(yè)大學(xué)對(duì)煤礦安全領(lǐng)域的研究更熱忱,同其他機(jī)構(gòu)合作較廣,影響力較高。除此之外,山東科技大學(xué)、遼寧工程技術(shù)大學(xué)及太原理工大學(xué)等均為煤礦安全領(lǐng)域的研究貢獻(xiàn)不同程度力量。

        圖4 國內(nèi)煤礦安全研究機(jī)構(gòu)發(fā)文量(前15名)

        2.2.2 作者屬性分析

        研究領(lǐng)域內(nèi)作者發(fā)文情況,找到有高學(xué)術(shù)權(quán)威和影響力的作者或團(tuán)隊(duì),再研究其所著文章,得到的數(shù)據(jù)更具前沿、可靠性,有助于把握研究領(lǐng)域發(fā)展規(guī)律趨勢(shì)。作者發(fā)文量是體現(xiàn)其科研實(shí)力指標(biāo)之一,因此統(tǒng)計(jì)高產(chǎn)作者對(duì)于研究該領(lǐng)域的熱點(diǎn)和前沿問題有重大意義。圖5作者分布圖譜只顯示發(fā)文量不低于9篇的作者,節(jié)點(diǎn)數(shù)2831,連線數(shù)3571,節(jié)點(diǎn)愈大,發(fā)文量愈高。其中最大節(jié)點(diǎn)孫繼平的高產(chǎn)發(fā)文量32。節(jié)點(diǎn)分布顯示,大多文章由作者獨(dú)立產(chǎn)出,且為機(jī)構(gòu)內(nèi)部合作,機(jī)構(gòu)間合作交流欠缺將不利于領(lǐng)域研究全面性地發(fā)展。

        圖5 國內(nèi)煤礦安全研究作者分布圖譜

        由普賴斯定律:

        (1)

        式(1)M為一位高產(chǎn)作者最低發(fā)文量標(biāo)準(zhǔn),nmax為最高產(chǎn)作者發(fā)文量(32篇)。經(jīng)計(jì)算得,煤礦安全高產(chǎn)作者的發(fā)文量應(yīng)不低于M=5(篇)。

        計(jì)算結(jié)果得高產(chǎn)作者共40人。表1選取統(tǒng)計(jì)了國內(nèi)高內(nèi)高產(chǎn)作者,由表看出中國礦業(yè)大學(xué)孫繼平(32篇)和譚章祿(12篇)、太原理工大學(xué)栗繼祖(16篇)、鄭州大學(xué)王金鳳(15篇)和馮立杰(13篇)等論文高產(chǎn)出,是該研究領(lǐng)域的核心代表。其中,孫繼平[6-8]主要專注煤礦安全生產(chǎn)監(jiān)控通信與信息化、煤礦電氣安全研究實(shí)踐,解決了一系列行業(yè)共性、關(guān)鍵性技術(shù)難題,研究成果豐碩,學(xué)術(shù)影響力強(qiáng)。王金鳳和馮立杰[9]專注煤礦安全管理和礦災(zāi)防治研究。對(duì)煤礦安全投入增加率和安全生產(chǎn)因素水平作用安全績(jī)效的影響程度仿真模擬,構(gòu)造安全投入與績(jī)效在煤礦生產(chǎn)中的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型,為礦企安全投入決策提供支撐。太原科技大學(xué)的曾建潮、李亨英和陳兆波等[10-11],主要研究煤礦安全事故人因分析,設(shè)計(jì)了能較快使分析結(jié)果滿足一致性條件的開閉環(huán)分析方法,并將一些安全事故報(bào)告作為樣本以驗(yàn)證方法的有效性,為煤礦安全事故致因研究提供思路。栗繼祖等[12]對(duì)煤礦管理中不安全行為研究深入,在實(shí)踐上有效提高了人為事故隱患防控措施的科學(xué)、有效性,為煤礦安全決策提供支持。

        表1 國內(nèi)發(fā)文量≥9篇的高產(chǎn)作者

        3 研究熱點(diǎn)與趨勢(shì)前沿分析

        3.1 關(guān)鍵詞知識(shí)圖譜構(gòu)建

        關(guān)鍵詞能高度概括論文的核心內(nèi)容、有效表達(dá)文獻(xiàn)主題和承擔(dān)文獻(xiàn)標(biāo)引工作,當(dāng)多篇文章的關(guān)鍵詞表現(xiàn)出一致性時(shí),表明這些文章具有某方面相關(guān)性。馮佳等[13]在研究國際語言規(guī)劃和政策的536篇Web of Science論文的共被引數(shù)據(jù)時(shí),就通過關(guān)鍵詞研究領(lǐng)域所含理論框架和知識(shí)體系。為更全面展現(xiàn)國內(nèi)煤礦安全領(lǐng)域知識(shí)體系及研究熱點(diǎn),對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行關(guān)鍵詞知識(shí)圖譜和共現(xiàn)矩陣分析,如圖6和表2所示。

        圖6經(jīng)CiteSpace V繪制所得,節(jié)點(diǎn)類型設(shè)“Keyword”,年份分割值設(shè)1,閾值模式設(shè)“Top N”,圖6關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)數(shù)75,關(guān)聯(lián)連線185條,節(jié)點(diǎn)方形大小正相關(guān)表征文獻(xiàn)關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率,節(jié)點(diǎn)間連線愈粗,代表這2個(gè)關(guān)鍵詞共現(xiàn)可能性愈大、關(guān)聯(lián)性愈強(qiáng)。由圖6可知煤礦安全領(lǐng)域除涉及到工程方面的研究,還與管理學(xué)有千絲萬縷的聯(lián)系。四周分布較小的節(jié)點(diǎn):卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和不安全行為等揭示了我國煤礦安全領(lǐng)域研究新興熱點(diǎn)。表明研究者逐漸將關(guān)注點(diǎn)聚焦于事故預(yù)防、人員訓(xùn)練和人因失誤等方面。

        圖6 關(guān)鍵詞知識(shí)圖譜

        3.2 關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣

        繪制關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣如表2所示,煤礦安全(452次)及煤礦(386次)為整個(gè)關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)中最大的2個(gè)節(jié)點(diǎn),是占據(jù)矩陣要位的核心關(guān)鍵詞;“安全管理(149次)”、“安全生產(chǎn)(132次)”、監(jiān)控系統(tǒng)(66次)和煤礦事故(48次)等關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次也較高,反映國內(nèi)學(xué)者關(guān)注領(lǐng)域焦點(diǎn)趨向于煤礦安全管理、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)和煤礦事故防治等。

        表2 關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣

        表2關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣列出共現(xiàn)頻次,安全生產(chǎn)與煤礦共現(xiàn)63次,安全管理和安全監(jiān)控系統(tǒng)分別與煤礦共現(xiàn)57和23次。綜合分析,煤礦安全研究可歸納為以下熱點(diǎn):煤礦安全管理、煤礦安全生產(chǎn)、煤礦風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控、風(fēng)險(xiǎn)事故分析和信息技術(shù)應(yīng)用等。其中監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)最具代表性,安全管理及安全生產(chǎn)一直是學(xué)者研究的熱點(diǎn)。由于煤礦安全數(shù)據(jù)種類多、規(guī)模大,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集處理技術(shù)已難以滿足漸增的數(shù)據(jù)處理及存儲(chǔ)需求,因而基于大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等信息化技術(shù)的煤礦安全領(lǐng)域研究逐漸成為焦點(diǎn)。研究者及企業(yè)愈來愈重視安監(jiān)人員的專業(yè)能力素質(zhì),安全培訓(xùn)和制度約束。

        3.3 時(shí)區(qū)圖趨勢(shì)分析

        Citespace時(shí)區(qū)圖能動(dòng)態(tài)順時(shí)地呈現(xiàn)熱點(diǎn)/前沿與知識(shí)根基的聯(lián)系[14]。分析節(jié)點(diǎn)選擇“Keyword”,時(shí)區(qū)切片設(shè)置1年,閾值范圍設(shè)置Top40,布局的可視化方案選擇“Timezone”,繪制時(shí)區(qū)視圖見圖7,圖中上方時(shí)間坐標(biāo)為2009-2018,共293個(gè)節(jié)點(diǎn),974條連線。節(jié)點(diǎn)越大代表關(guān)鍵詞頻數(shù)越高,知識(shí)流向從深色到淺色,且相近深淺代表聚類集中性,關(guān)鍵詞共現(xiàn)以節(jié)點(diǎn)間連線表示。時(shí)間序列圖顯示,對(duì)煤礦安全的研究方向從基礎(chǔ)理論研究漸轉(zhuǎn)技術(shù)應(yīng)用研究;近幾年對(duì)煤礦安全的研究趨勢(shì)逐漸偏向風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)預(yù)測(cè)、員工培訓(xùn)、不安全行為和應(yīng)急聯(lián)動(dòng)等方面。

        圖7 國內(nèi)煤礦安全領(lǐng)域高頻關(guān)鍵詞時(shí)區(qū)視圖

        4 前沿趨勢(shì)分析

        學(xué)術(shù)界稱在短期出現(xiàn)或被用頻次較高的詞為突現(xiàn)詞[15]。通過CiteSpace V剖析突現(xiàn)詞,以突現(xiàn)詞強(qiáng)度及突現(xiàn)時(shí)長(zhǎng)了解煤礦安全領(lǐng)域研究前沿趨向,統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表3所示。

        表3 煤礦安全研究突現(xiàn)詞統(tǒng)計(jì)

        由表3可知“煤礦監(jiān)控”突現(xiàn)的時(shí)間最長(zhǎng)(2012-2016年),“煤礦安全監(jiān)控”突現(xiàn)的強(qiáng)度最大(5.8022),表明煤礦安全監(jiān)控一直是煤礦安全研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)前列?!懊旱V安全監(jiān)控系統(tǒng)”、“不安全動(dòng)作”及“應(yīng)急管理”等關(guān)鍵詞自突現(xiàn)后時(shí)長(zhǎng)延伸至2018年末時(shí)研究熱度仍未減弱,為該領(lǐng)域內(nèi)的最新前沿趨勢(shì)代表。近年突現(xiàn)詞表明未來國內(nèi)煤礦安全將聯(lián)合計(jì)算機(jī)信息技術(shù)領(lǐng)域、依托技術(shù)創(chuàng)新支撐煤礦安全智能化發(fā)展。

        5 結(jié) 論

        通過CiteSpace V對(duì)國內(nèi)煤礦安全領(lǐng)域發(fā)表的核心期刊文獻(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘,得到以下結(jié)論:

        (1)煤礦安全研究政府及企業(yè)投入力度低,力量多集中高校,發(fā)文機(jī)構(gòu)間欠缺交流合作,大多文章由內(nèi)部作者獨(dú)立產(chǎn)出,會(huì)導(dǎo)致研究片面性,制約領(lǐng)域研究深入發(fā)展,應(yīng)加強(qiáng)相關(guān)合作交流。

        (2)煤礦安全研究熱點(diǎn)包括:煤礦安全管理與生產(chǎn)、風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)預(yù)測(cè)、煤礦事故分析、信息技術(shù)應(yīng)用;礦業(yè)員工素質(zhì)及培訓(xùn)和事故應(yīng)急愈來愈被重視。

        (3)信息技術(shù)應(yīng)用拓寬了煤礦安全領(lǐng)域研究廣度,提高了信息處理能力,實(shí)現(xiàn)了多渠道煤礦事故防治,為煤礦安全領(lǐng)域提供了良好技術(shù)支撐。

        (4)不安全動(dòng)作、風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)與智能監(jiān)控預(yù)警等是領(lǐng)域內(nèi)近年來廣受關(guān)注的熱點(diǎn)前沿,煤礦安全領(lǐng)域?qū)⒔Y(jié)合大數(shù)據(jù)等信息技術(shù),呈現(xiàn)數(shù)字、智能化發(fā)展趨勢(shì)。

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