張靜

(鄭州大學(xué)管理學(xué)院，河南 鄭州 450000)

0 引言

此外，也有學(xué)者從項(xiàng)目利益相關(guān)方視角對BIM技術(shù)進(jìn)行研究，李希研等[7]利用ISM方法分析業(yè)主方推廣BIM技術(shù)的障礙因素，并提出具體應(yīng)對措施；趙爽[8]分別從設(shè)計方、監(jiān)理方、施工方、業(yè)主方等視角闡述項(xiàng)目參與方應(yīng)用BIM技術(shù)的影響因素，并針對存在的問題提出對策與建議。

近年來，BIM技術(shù)的集成應(yīng)用成為新的研究方向。徐韞璽等[9]針對目前工程項(xiàng)目預(yù)算超支、工期延長、安全事故頻發(fā)等問題，提出了BIM技術(shù)與集成產(chǎn)品開發(fā)(IPD)相結(jié)合的協(xié)同管理模式；周建晶[10]提出，應(yīng)將BIM技術(shù)與精益建造理論相融合運(yùn)用于裝配式建筑建設(shè)各階段；薛天寒等[11]將BIM技術(shù)與GIS技術(shù)相融合，搭建了港口空間規(guī)劃設(shè)計平臺。

1 研究方法

混合方法是一種將統(tǒng)計薈萃分析與定性分析經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合的分析方法[12]。系統(tǒng)回顧法適用于尋找知識體系中的空白領(lǐng)域和有限研究領(lǐng)域[13]。本文采用混合方法對BIM技術(shù)進(jìn)行文獻(xiàn)綜述，采用CiteSpace軟件對WOS數(shù)據(jù)庫中BIM技術(shù)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析，采用NVivo軟件對CNKI數(shù)據(jù)庫中BIM技術(shù)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行定性分析。

2 WOS數(shù)據(jù)庫文獻(xiàn)可視化分析

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文選用Web of Science核心數(shù)據(jù)庫中的Social Sciences Citation Index (SSCI)和 Science Citation Index Expanded (SCI-Expanded)兩個數(shù)據(jù)庫。檢索條件設(shè)置為：主題=“BIM”or“building information modeling”or“building information modelling”,文獻(xiàn)類型=“Article”，Web of Science類別為“Engineering Civil”or“Construction Building Technology”,出版日期為“2019年1月1日—2022年6月1日”。共檢索出1418篇文獻(xiàn)，每篇文獻(xiàn)均包含標(biāo)題、作者、摘要、關(guān)鍵詞、期刊等信息。

2.2 研究方法

本文選用文獻(xiàn)計量分析法，運(yùn)用CiteSpace軟件對篩選出的1418篇文獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析。CiteSpace軟件可以檢測和可視化科學(xué)文獻(xiàn)中的新趨勢和瞬態(tài)模式，將研究前沿和知識基礎(chǔ)相結(jié)合[14]。突發(fā)檢測算法[15]主要用于識別新興研究前沿概念。中介中心性度量[16]主要用于計算隨時間推移的潛在關(guān)鍵點(diǎn)。這兩種算法都可以通過CiteSpace軟件中的聚類視圖和時區(qū)視圖實(shí)現(xiàn)。本文選取CiteSpace 5.8R3版本對WOS數(shù)據(jù)庫中的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行分析。

2.3 研究結(jié)果分析

2.3.1 發(fā)文量分析

對1418篇BIM技術(shù)相關(guān)文獻(xiàn)的發(fā)文量進(jìn)行統(tǒng)計分析，結(jié)果如圖1所示。

圖1 BIM技術(shù)相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)文量統(tǒng)計

由圖1可以看出，2019年的發(fā)文量為332篇，2020年的發(fā)文量為382篇，2021年的發(fā)文量為490篇，2022年的發(fā)文量為214篇(2022年只選取了上半年的發(fā)文量)，說明BIM技術(shù)是業(yè)界關(guān)注的熱點(diǎn)課題之一，發(fā)文量呈穩(wěn)步上升趨勢。

2.3.2 作者所屬國家分析

對選取的文獻(xiàn)作者所屬國家進(jìn)行分析，得到BIM文獻(xiàn)作者所屬國家統(tǒng)計表，見表1。

表1 BIM技術(shù)文獻(xiàn)作者所屬國家統(tǒng)計表

由表1可知，在BIM技術(shù)文獻(xiàn)作者所屬國家中，中國的出現(xiàn)頻次最高，為334次，中介中心性也相對較高；其次是美國，出現(xiàn)頻次為190次；第三名是英國，出現(xiàn)頻次為115次。

中心性是衡量一個給定節(jié)點(diǎn)所屬的網(wǎng)絡(luò)中最短路徑數(shù)的百分比。由表1數(shù)據(jù)可知，中國在與其他國家合作研究BIM技術(shù)方面處于世界領(lǐng)先地位，這也與我國加大力度推進(jìn)BIM技術(shù)的應(yīng)用，加速新一代信息技術(shù)與行業(yè)快速融合賦能行業(yè)發(fā)展的政策相吻合。

2.3.3 共被引文獻(xiàn)分析

文獻(xiàn)共被引是一種測量文獻(xiàn)間相互關(guān)系的研究方法。若兩篇或多篇論文同時被一篇或多篇論文所引證，說明這兩篇論文存在共被引關(guān)系。通過共被引文獻(xiàn)分析，可以了解BIM技術(shù)的發(fā)展脈絡(luò)及研究趨勢。排名前10的共被引文獻(xiàn)作者及發(fā)表年份統(tǒng)計見表2。

表2 排名前10的共被引文獻(xiàn)作者及發(fā)表年份統(tǒng)計

由共被引文獻(xiàn)聚類圖譜(圖2)可知，共被引文獻(xiàn)共分為9個聚類，前三個聚類是“#0 empiricalstudy”“#1 earlydesignstage”“#2 pointcloud”，說明被共引文獻(xiàn)更側(cè)重于實(shí)證研究、早期設(shè)計階段的研究以及點(diǎn)云設(shè)計相關(guān)研究。

圖2 共被引文獻(xiàn)聚類圖譜

2.3.4 關(guān)鍵詞突現(xiàn)分析

關(guān)鍵詞可以反映學(xué)術(shù)論文最新的研究熱點(diǎn)。通過梳理BIM技術(shù)研究文獻(xiàn)可知，關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次較高的分別是“bim”(715次)、“construction”(206次)、“design”(193次)、“model”(186次)、“management”(155次)、“system”(148次)、“framework”(128次)、“implementation”(100次)，說明以往的BIM技術(shù)研究側(cè)重于工程項(xiàng)目的施工和設(shè)計階段以及BIM技術(shù)的應(yīng)用框架研究等。通過關(guān)鍵詞突現(xiàn)表(表3)可知，隨著以人為本理念、可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的提出以及學(xué)科交叉研究的深入，當(dāng)前的BIM技術(shù)研究更側(cè)重于施工人員健康、交互設(shè)計、建筑碳排放以及BIM技術(shù)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)等方面。

表3 關(guān)鍵詞突現(xiàn)表

2.3.5 關(guān)鍵詞聚類分析

對關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類分析可知，聚類模塊值Q=0.427。當(dāng)Q>0.3時，說明聚類結(jié)構(gòu)顯著。聚類平均輪廓值S=0.716 8，說明聚類可信。1418篇文獻(xiàn)共分為7個聚類，分別為“#0 deep learning”“#1 adoption”“#2 ifc”“#3 virtual reality”“#4 life cycle assessment”“#5 facility management”“#6 green building”。

通過關(guān)鍵詞聚類分析圖譜(圖4)可知，BIM技術(shù)研究熱點(diǎn)為深度學(xué)習(xí)、IFC標(biāo)準(zhǔn)、虛擬現(xiàn)實(shí)、全生命周期評價、基礎(chǔ)設(shè)施和綠色建筑等。這說明BIM技術(shù)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)、BIM技術(shù)在基礎(chǔ)設(shè)施方面的應(yīng)用以及BIM技術(shù)與全生命周期理論、VR技術(shù)等的集成應(yīng)用是當(dāng)前和未來的研究熱點(diǎn)。

圖3 關(guān)鍵詞聚類分析圖

3 CNKI數(shù)據(jù)庫文獻(xiàn)定性分析

3.1 數(shù)據(jù)來源

本文選取中國知網(wǎng)(CNKI)數(shù)據(jù)庫，檢索條件設(shè)置為：主題=“BIM”or“建筑信息模型”,出版日期為“2019—2022年”，學(xué)科為“建筑科學(xué)與工程”，期刊類別為“EI(Engineering Index)來源期刊”。最終檢索出41篇文獻(xiàn)，剔除無關(guān)文獻(xiàn)后，共得到32篇文獻(xiàn)。

3.2 研究方法

本文采用定性分析軟件NVivo對BIM技術(shù)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行分析[17-21]。該軟件的分析和操作方法以扎根理論[22]為基礎(chǔ)。

3.3 研究結(jié)果分析

詞頻分析是一種常用的加權(quán)方法，通過挖掘文本和檢索信息，評價某個詞語對所在文檔或文獻(xiàn)的影響程度[14]。將32篇文獻(xiàn)導(dǎo)入NVivo軟件進(jìn)行詞頻查詢，并按出現(xiàn)頻次排序，得到詞語云圖像，如圖4所示。

圖4 基于CNKI數(shù)據(jù)庫的BIM技術(shù)相關(guān)文獻(xiàn)詞語云圖

由圖4可知，所選文獻(xiàn)聚焦于建筑領(lǐng)域的BIM模型、數(shù)據(jù)、信息化技術(shù)。其中，IFC(857次)頻次最高，說明BIM技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)一直是學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)，BIM技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的核心訴求是建立統(tǒng)一的BIM技術(shù)準(zhǔn)則和流程，提高建筑模型數(shù)據(jù)的兼容性、交互性和安全性，以滿足工程項(xiàng)目利益相關(guān)方實(shí)際需求，促進(jìn)行業(yè)健康發(fā)展；設(shè)計(429次)和施工(426次)次之，說明目前國內(nèi)BIM技術(shù)應(yīng)用研究集中于建筑設(shè)計和建筑施工階段，較少涉及建筑運(yùn)維階段；從裝配式、環(huán)境、疏散、智能、模擬、激光、孿生、掃描、集成、能耗、創(chuàng)新、虛擬、精益、GIS、企業(yè)等詞語頻次可知，BIM技術(shù)與其他信息技術(shù)的集成應(yīng)用有助于拓展BIM技術(shù)的應(yīng)用范圍和應(yīng)用場景，即從施工設(shè)計階段管理向施工全過程精細(xì)化管理拓展，從項(xiàng)目現(xiàn)場管理向企業(yè)管理拓展，從單個階段向全生命周期階段應(yīng)用拓展，從單一技術(shù)向多技術(shù)集成應(yīng)用拓展。

4 結(jié)語

本文通過對WOS數(shù)據(jù)庫中的1418篇文獻(xiàn)和CNKI數(shù)據(jù)庫中的32篇文獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析，得到以下研究結(jié)論：

(1)目前，BIM技術(shù)研究側(cè)重于設(shè)計階段和施工階段，對運(yùn)維階段的研究相對較少。

(2)以往研究多聚焦于BIM技術(shù)的概念、優(yōu)勢、實(shí)施障礙因素、標(biāo)準(zhǔn)等理論層面，缺乏應(yīng)用層面的研究。

(3)BIM技術(shù)未來發(fā)展趨勢可以從兩個層面考慮：一是從應(yīng)用層面上，重點(diǎn)研究BIM技術(shù)如何支撐項(xiàng)目精細(xì)化管理和項(xiàng)目全過程管理；二是從技術(shù)層面上，重點(diǎn)關(guān)注BIM作為智能建造和智慧城市的核心支撐技術(shù)，如何與GIS、AI、3D掃描、VR等技術(shù)相融合，以及BIM技術(shù)與企業(yè)數(shù)字化平臺構(gòu)建的關(guān)系，將BIM技術(shù)從應(yīng)用點(diǎn)向價值面拓展，從單階段向全流程應(yīng)用推進(jìn)。

由于本文所選文獻(xiàn)具有一定的主觀性且數(shù)據(jù)選取年份較少，加之對CNKI相關(guān)文獻(xiàn)僅進(jìn)行了詞頻分析，研究結(jié)果具有一定的局限性。今后，可引入節(jié)點(diǎn)分析，將BIM技術(shù)研究熱點(diǎn)與應(yīng)用實(shí)踐進(jìn)行對比，提升BIM技術(shù)的應(yīng)用價值。