王金云 宋佳琪

（北方民族大學商學院,寧夏 銀川 750021）

黨的二十大報告指出，繼續(xù)突出創(chuàng)新在我國現代化建設全局中的核心地位，將教育、科技、人才“三位一體”統(tǒng)籌在“實施科教興國戰(zhàn)略，強化現代化建設人才支撐”部分集中表達、專章部署，并擺放在“全面建設社會主義現代化國家的首要任務”即“高質量發(fā)展”之后的突出位置。這一部署深刻體現了黨和國家對科教事業(yè)的重視，賦予了科教興國戰(zhàn)略新的時代內涵[1]?，F階段，隨著高?？蒲许椖坎粩嘣黾?，實驗室數量與規(guī)模擴張，內部人員數量隨之激增，人員流動速度與頻率也明顯提升，但與此同時，實驗室事故發(fā)生概率也有所上升。中國高校設置學科涉及范圍較為廣泛，如工科、理科、醫(yī)科等，每個學科均擁有使用實驗室的需求與權利。而實驗室內部環(huán)境復雜程度較高，帶來風險的因素也較多，例如危險化學品、消防、用電情況等。不僅如此，由于實驗需求的不同，部分實驗室內部還具有高電壓、高溫、高壓等特殊環(huán)境[2]。如果無法對實驗室裝置、藥品等進行正確的應用與管理，會對高校師生的生命和財產安全產生極大的威脅。本文使用文獻計量方法，以2003年—2023年中國知網實驗室安全管理相關文獻作為研究對象，探究國內實驗室安全管理領域的研究熱點與研究現狀。旨在精準分析當前我國在實驗室安全管理工作中面臨的問題，從而為實驗室安全管理的研究與實踐提供有益參考。

1 研究設計

1.1 研究方法

CiteSpace是由美國德雷塞爾大學陳超美教授開發(fā)的一款信息可視化分析軟件，其需要基于Java環(huán)境下運行，對某一特定領域的文獻進行計量，以探尋出學科領域演化的關鍵路徑及其知識拐點，并通過繪制一系列可視化圖譜來形成對學科演化潛在動力機制的分析和學科發(fā)展前沿的探測[3]。

本文利用CiteSpace 6.2.R4軟件對國內“實驗室安全管理”領域，相關研究文獻的作者、關鍵詞等信息展開規(guī)范的文獻計量分析。并據此得到實驗室安全管理的可視化科學知識圖譜，由此梳理歸納國內實驗室安全管理領域相關研究主題的整體情況、研究熱點及發(fā)展趨勢。

1.2 數據來源

本文選取中國知網（CNKI）數據庫作為實驗室安全管理相關文獻的數據源，檢索日期為2023年10月10日。在CNKI數據庫中的具體檢索策略為：以“實驗室安全管理”為主題詞并選取核心期刊收錄的文獻，在高級檢索中進行檢索，共檢索出947篇文獻。為確保數據的準確性和科學性，剔除新聞報道、會議記錄、征稿、訪談等文章，通過對數據進行清洗，最終獲得可供研究的實驗室安全管理的學術文獻共892篇，并以Refwork格式導出。

1.3 研究過程

在CiteSpace中通過Data轉換功能，將Refwork格式的文獻數據，轉換為Wos格式便于軟件分析，并對數據進行二次篩選合并去重。將CiteSpace軟件中的時間跨度（Time Span）設置為2003年—2023年，時間切片（Year Per Slice）設置為2，閾值選擇標準（Selection Criteria）為Top50，其他條件保持默認。并將網絡節(jié)點分別設置為作者（Author）、關鍵詞（Keyword），對經篩選后文獻的有效作者、關鍵詞進行可視化分析。最終得出實驗室安全管理領域的高產作者、研究熱點共現、聚類及前沿的可視化圖譜。

2 知識圖譜可視化分析

2.1 文獻計量分析

2.1.1 文獻年發(fā)文量分析

將清洗所得892篇文獻的發(fā)表時間繪制成圖1,直觀地展示不同階段實驗室安全管理研究的發(fā)文數量，可以從側面顯示這一時期學者對于該領域的關注度與研究程度。由圖1可以看出，國內實驗室安全管理研究的相關文獻發(fā)表數量大致可以分為緩慢探索、快速增長、穩(wěn)步發(fā)展三個階段。2003年—2007年為實驗室安全管理緩慢探索階段，年發(fā)文量為3篇左右；2008年進入快速增長階段，并于2018年開始激增，在2020年達到年發(fā)文量高峰101篇；2021年至今為穩(wěn)步發(fā)展階段，實驗室安全管理相關研究的年發(fā)文量增速放緩，呈下降趨勢。

圖1 實驗室安全管理年發(fā)文量及變化趨勢

2.1.2 高頻作者分析

在CiteSpace 6.2.R4中將網絡節(jié)點設置為作者（Author），繪制實驗室安全管理研究領域的高頻作者知識譜，據此可以統(tǒng)計出在該領域有深入研究的作者及其合作關系，以及研究的關鍵力量和主要研究方向。根據普賴斯定律及其計算公式(M與N max平方根的乘積）計算高頻作者發(fā)文數量，其中核心作者系數M為0.749，N max是第一作者的最大發(fā)文量為17篇，得出結果3.09篇，取整為3篇，故在實驗室安全管理相關研究中發(fā)文量大于或等于3篇的為高頻作者，所有高頻作者均已在實驗室安全管理高頻作者圖譜（見圖2）中顯示。

圖2 實驗室安全管理高頻作者圖譜

通過實驗室安全管理高頻作者信息（見表1）可以看出陽富強（17篇）、艾德生（14篇）、黃開勝（12篇）、張志強（10篇）、李恩敬（10篇）等十位作者的發(fā)文量大于等于9篇，均為實驗室安全管理領域的高產作者，他們的研究方向主要為實驗室安全、安全管理、生物安全、電力工業(yè)及有機化工等。其中，安全管理辦法的應用能夠有效降低實驗室事故發(fā)生的概率。發(fā)文量排在第一位的陽富強，其所在機構為福州大學，研究方向為安全科學與災害防治、高等教育、礦業(yè)工程，主要關注的領域是硫化礦石、安全管理、安全工程、高校實驗室、危險性評價等。陽富強在研究過程中開發(fā)了多種管理模型應用于實驗室安全管理工作，其有關實驗室安全管理研究的發(fā)文量高峰在2023年，截至文獻檢索日2023年10月10日，本年度其已發(fā)表5篇相關論文?！陡咝嶒炇也话踩袨榘邢蚋深A策略研究》是其在實驗室安全管理相關研究中最新發(fā)表的一篇核心論文。文中使用靶向干預法管控不安全行為，包括數據分析、節(jié)點定位和策略實現三個步驟：首先，從131起高校實驗室事故中收集時間、行為個體、實驗室種類和不安全行為的數據信息；然后，使用關聯(lián)規(guī)則分析各個維度之間的潛在聯(lián)系，并定位強關聯(lián)規(guī)則節(jié)點；最后，對定位節(jié)點提出10項具體的干預措施，為高校實驗室安全管理提供參考依據[4]。

表1 實驗室安全管理高頻作者信息

實驗室安全管理高頻作者圖譜（見圖2），呈現了不同作者之間的關聯(lián)性，其中作者發(fā)表的文獻數量以節(jié)點大小表示，連線則表示他們之間的合作情況。圖2中共出現節(jié)點289個（N=289），關鍵路徑310條（E=310），網絡密度為0.007 4（Density=0.007 4）。分析圖2可以發(fā)現高產作者共形成四個成員多達4人以上的合作網絡。其中以高產作者北京大學的張志強為中心，由8位學者組成的合作網絡規(guī)模最大，該網絡成員主要以環(huán)境、化工、生物安全等為視角對實驗室安全管理進行討論。另有一合作最為緊密的網絡致力于有機化工實驗中，使用危險氣體、危險化學品等的安全管理策略研究，該網絡由南開大學的王滿意和虞俊超等6位高頻作者構成。

關注實驗室安全管理的學者雖然存在較多的合作關系，也構成了一定的合作路徑及網絡。但從整體來看，一方面，研究實驗室安全管理的高頻作者多集中于北京大學、清華大學、浙江大學、南開大學等“雙一流”院校；且其研究視角較為單一，多圍繞化工學科展開；另一方面，同一研究網絡內部的學者多來自同一院?；虻貐^(qū)，導致實驗室安全管理的相關研究較為集中，均以學校為平臺，難以輻射至普通高校。因此，應通過建立幫扶機制及對口援建實驗室安全管理系統(tǒng)等，積極鼓勵普通高校的學者參與到實驗室安全管理研究工作之中，并為其提供技術支持，促進跨校及校企之間的交流合作，以豐富研究內容和研究視角。

2.2 研究熱點及演化趨勢分析

2.2.1 關鍵詞共現分析

在關鍵詞共現圖譜中，網絡節(jié)點的值表示關鍵詞出現的次數，關鍵路徑則表示關鍵詞的共現關系，連線表示其關聯(lián)度。實驗室安全管理關鍵詞共現圖譜（見圖3）的網絡節(jié)點共300個（N=300），關鍵路徑377個（E=377），網絡密度為0.008 4（Density=0.008 4），這表示實驗室安全管理領域研究的關注點高度集中。與此同時，可以將關鍵詞大致分為兩類：一是實驗室安全管理措施的實施平臺，例如“實驗室”“高?！钡龋欢菍嶒炇野踩芾淼挠行ьA防和控制措施，例如“安全教育”“生物安全”“管理體系”“安全檢查”等。

圖3 實驗室安全管理關鍵詞共現知識圖譜

為了更準確地體現關鍵詞的地位和關系，本文進一步對實驗室安全管理研究的關鍵詞頻次及其中心性進行了統(tǒng)計（見表2）。結合圖3及表2分析可知，除研究主題“實驗室安全管理”外，出現頻次以及中心性最高的關鍵詞是“安全教育”（詞頻為96），說明其為該領域研究的熱點方向。實驗室安全教育不僅關系著高校師生的安全，與社會穩(wěn)定發(fā)展也存在著密切的聯(lián)系。高校實驗室是一個國家科技發(fā)展水平的體現，新型材料、裝置的使用，以及新成果的產生大部分出現在高等院校實驗室中。加之高校實驗室具有使用頻率較高、科研項目種類較多、實驗人員流動性大等特點，使得實驗室環(huán)境愈加復雜。近年來，高校實驗室安全事故發(fā)生概率居高不下，通過事故分析發(fā)現，人為操作不當是造成安全事故的主要因素之一。由此可見，加強學生的實驗室安全操作知識，提升安全事故應急處理能力，是降低實驗室安全事故發(fā)生概率的有效手段。《“三全育人”背景下實驗室安全教育模式探索》一文中提出了“三全育人”背景下實驗室安全教育模式，主要包括：建立聯(lián)動教育機制，實現全員參與安全教育；建立銜接教育機制，實現全過程安全教育；建立立體教育機制，實現全方位安全教育。從全員、全過程與全方位角度提升實驗室安全教育效果，便于高校實驗室安全教育工作的開展，提升實驗室的整體安全性[2]。

表2 實驗室安全管理研究的關鍵詞頻次和中心性統(tǒng)計

此外，針對中心性較高的“生物安全”一詞，雖然我國對生物安全的認知和相關實驗室管理的研究起步較晚，但隨著國家政府部門的重視和社會公眾的關注，相關工作得到了迅速發(fā)展。生物安全實驗室實行分級和分類管理，我國《實驗室生物安全通用要求》（GB 19489-2008）、美國《微生物和生物醫(yī)學實驗室生物安全》（第六版）以及世界衛(wèi)生組織《實驗室生物安全手冊》（第三版）均將生物安全實驗室分為四個等級，一級生物安全實驗室防護等級最低，四級生物安全實驗室防護等級最高，國際通用表達方式為BSL-1、BSL-2、BSL-3和BSL-4；涉及動物實驗工作的實驗室為ABSL-1、ABSL-2、ABSL-3和ABSL-4[5]。

2.2.2 關鍵詞聚類分析

CiteSpace軟件提供的Modularity（Q值）和Silhouette（S值）指標可以用來評估聚類結果的質量。Q值是衡量聚類結果中各個簇之間的連通性和緊密程度的指標，其值越大表示聚類結果越好。通常認為Q>0.5時聚類結果顯著有效。同時，S>0.7時聚類結果具有高可信度，表示聚類結果的內部距離比數據點與其他簇的距離要更小。圖4中Q=0.550 7，S=0.853 6，說明聚類效果顯著且具有高可信度，該聚類知識圖譜有實際意義。

圖4 實驗室安全管理關鍵詞聚類知識圖譜

聚類結果共產生12個類團，序號越小的聚類包含的關鍵詞數量越多，這些關鍵詞在實驗室安全管理研究中被廣泛使用，因此這些聚類所代表的研究主題更熱門也更重要。為聚焦研究前沿，本文選擇聚類最大的10個類團進行呈現，分別是：#0安全管理、#1安全教育、#2實驗室、#3高校、#4管理體系、#5生物安全、#6安全、#7以人為本、#8管理機制、#9管理。以上10大聚類中有4個圍繞“管理”展開，這源于新形勢下，探索實驗室安全管理對策，構建科學、合理、有效的實驗室安全管理體系，對實驗室發(fā)揮功效和提高科研成果產出具有重要意義。研究學者通過總結和歸納當前實驗室安全管理存在的問題，以問題為導向，提出相應的解決對策，并基于此構建實驗室安全管理體系。

對實驗室安全管理關鍵詞聚類的規(guī)模、中心性和年份進行進一步統(tǒng)計得到表3。其中，中心性表示類團內部成員之間的緊密程度，一般大于0.7認為緊密度良好、聚類成功；年份是文獻出版年的平均值，代表類團的主要年份，由此可知實驗室安全管理類團的研究年份主要集中在2009年—2017年間。說明自2003年開始涉及實驗室安全管理問題的研究后，在6年后初步形成擬合效果較好的集群，研究內容逐漸趨于集中。

表3 實驗室安全管理關鍵詞聚類統(tǒng)計

2.2.3 關鍵詞突現知識圖譜

關鍵詞突現數量取決于參數伽馬（取值范圍[0，1]），參數伽馬越小則突現數量越多，將參數伽馬值設置為0.7，參數Minimum突現時間的最小單位默認為2年，繪制出實驗室安全管理關鍵詞突現圖譜（見圖5）。圖中深灰色（線條磅值最高部分）表示關鍵詞成為研究熱點及其持續(xù)的時間，中灰色（線條磅值次之部分）表示關鍵詞出現及其持續(xù)的時間。

圖5 實驗室安全管理關鍵詞突現圖譜

由圖5可以得知，“生物安全”于2003年出現，為出現時間最早的研究熱點，同時其持續(xù)不間斷地成為研究熱點長達20年時間，不僅如此，其突現強度也較高，達到3.19。這源于2002年在國際范圍內流行的SARS病毒（又稱非典型肺炎病毒），由于該病的高傳染性和高死亡率，不僅在臨床診治過程中要做好醫(yī)護人員的防護，而且在采集、處理和檢測病人標本時亦應做好實驗室生物安全的防護。為此，原衛(wèi)生部辦公廳于2003年4月29日專門公布了《傳染性非典型肺炎實驗室生物安全操作指南》[6]。此后，由于臨床實驗室的科學管理成為近年來備受關注的熱點話題，相應的生物安全這一研究話題的熱度有所下降，但研究者仍對其保持關注。

“安全隱患”及“風險評估”兩個關鍵詞在首次提出后就立即成為研究熱點，且一直持續(xù)至今。啜鵬杰等利用主成分分析法（PCA）結合遺傳算法（GA）和BP人工神經網絡構建實驗室安全風險評價模型[7]；郭萬喜等對北京化工大學化學類實驗室的危險程度及實驗室管理狀況進行了安全評價，并對該實驗室的安全管理狀態(tài)進行了等級的劃分[8]；萬梅基于層次分析與模糊數學原理相結合的評判方法，對實驗室進行安全等級評判，并使用歐幾里得貼進度和擇近原則對評判結果進行了驗證[9]?，F階段有關高校實驗室安全隱患識別及風險評估的研究逐漸增多，為國內實驗室安全管理工作提供了良好的理論基礎和參考依據。

3 討論與展望

本文以2003年—2023年CNKI期刊的892篇文獻為樣本，借助CiteSpace文獻計量軟件，通過繪制實驗室安全管理的年發(fā)文量、高頻作者、關鍵詞共現、關鍵詞聚類等圖譜進行可視化分析，最終得到以下結論。（1）雖然關注實驗室安全管理的學者之間有著廣泛的合作關系和網絡，但大部分高頻作者都集中在一些985高校，如北京大學、清華大學、浙江大學、南開大學等。這些學者的研究視角主要聚焦在化工學科領域，呈現出較為單一的研究重點。此外，研究網絡內的學者主要來自同一院?；虻貐^(qū)，導致實驗室安全管理的相關研究相對集中，主要以這些學校為中心，較難擴展至更廣泛的普通高校。（2）研究熱點大致可以分為兩類：一是實驗室安全管理措施的實施平臺，如“實驗室”“高校”等；二是實驗室安全管理的有效預防和控制措施，如“安全教育”“生物安全”“管理體系”“安全檢查”等。（3）自2019年至今出現的突現詞主要集中在“安全檢查”“安全隱患”“風險評估”等關鍵詞上。

綜上所述，為了進一步推動實驗室安全管理研究領域的發(fā)展，首先，應鼓勵普通高校的學者積極融入實驗室安全管理研究，促使更多的院校參與到這一重要領域中；并建立幫扶機制，為其提供技術支持和資源共享，有助于提升研究的多樣性和拓展廣度。其次，應大力支持跨校和校企之間的合作，通過促進不同機構之間的交流合作，可以豐富研究內容和視角；同時，推動實驗室安全管理實踐的創(chuàng)新，這種合作模式有望加速安全管理方法和技術的發(fā)展，提高實驗室的整體安全水平。最后，可以利用新興技術和數據分析工具，如人工智能、物聯(lián)網和大數據分析，來加強實驗室安全管理系統(tǒng)的智能化并提高效率。這將有助于精準預測風險、優(yōu)化資源分配，從而提高實驗室的安全性。未來的實驗室安全管理研究將更加多元化、創(chuàng)新化，為保障科研工作和人員安全提供更全面的支持和解決方案。