公共卫生论文文献计量法:疾病防控议题的关键词共现分析

公共卫生论文运用文献计量法，针对疾病防控议题展开关键词共现分析，该方法借助特定工具与统计手段，对大量公共卫生领域论文中的关键词进行挖掘与梳理，通过分析关键词共同出现的频率、模式等，揭示疾病防控研究中的热点、趋势以及各主题间的关联，此分析有助于把握该领域研究动态，为后续研究提供方向指引，助力公共卫生事业发展 。

在公共卫生领域,疾病防控议题的关键词共现分析是揭示研究热点、学科交叉及发展趋势的重要工具，通过文献计量法中的共现分析技术，可系统梳理疾病防控领域的知识结构，为政策制定、资源分配及研究方向提供量化依据，以下从方法论、实践案例及技术工具三个维度展开论述。

方法论框架：共现分析的核心逻辑

共现分析基于“关键词在同一文献中共同出现”的频次，构建学科主题间的关联网络，其核心假设包括：

1. 关键词代表性：作者选择的关键词能反映研究核心内容；
2. 共现关系意义：高频共现的关键词可能属于同一研究主题或存在逻辑关联；
3. 群体认可度：若多数研究者承认关键词间的关系，则其学术价值显著。

分析步骤：

1. 数据采集：从CNKI、Web of Science等数据库检索疾病防控相关文献，提取标题、关键词等元数据；
2. 数据清洗：合并同义关键词（如“COVID-19”与“新冠肺炎”），剔除无意义词（如“研究”“分析”）；
3. 共现矩阵构建：统计每对关键词在同一文献中的共现频次，形成对称矩阵；
4. 网络可视化：通过CiteSpace、VOSviewer等工具生成关键词共现图谱，节点大小代表词频，连线粗细表示共现强度；
5. 聚类与主题识别：利用系统聚类或社区检测算法划分主题类团，结合战略坐标图分析主题成熟度。

实践案例：疾病防控领域的共现分析

案例1：新冠肺炎疫情防控研究

以2020-2021年CNKI数据库中2119篇新冠肺炎防控文献为例，共现分析揭示以下主题：

• 高频关键词：疫情防控（频次821）、公共卫生应急（654）、健康管理（543）、医院感染（487）；
• 主题类团：
  • 类团1：医院感染控制：包含“消毒管理”“定点医院”“人员防护”等关键词，反映医疗机构在疫情中的核心作用；
  • 类团2：公共卫生应急体系：聚焦“应急管理能力”“国家治理”“社会协同”，揭示体系短板；
  • 类团3：健康管理：强调“健康素养”“预防意识”“社区干预”，体现疫情下健康管理的转型需求。

案例2：基本公共卫生服务研究

对2012-2022年3241篇文献的共现分析显示：

• 研究热点迁移：2012-2015年以“新农合”“全民医保”为主，2015年后转向“医联体”“慢病管理”“疫情防控”；
• 机构合作网络：安徽医科大学卫生管理学院、华中科技大学同济医学院等机构形成核心集群，地域上武汉、重庆、上海的研究机构联系紧密；
• 作者合作模式：冯占春、刘立远等学者通过高频共现关键词（如“均等化”“绩效考核”）推动理论发展。

技术工具与优化策略

主流分析工具

• CiteSpace：支持关键词共现、作者/机构合作网络、突现词检测，适用于动态趋势分析；
• VOSviewer：擅长可视化共现网络，通过模块化算法划分主题社区；
• BICOMB：中国医科大学开发的工具，可提取高频关键词并生成相异矩阵，适配SPSS聚类分析。

数据清洗与标准化

• 机构名称统一：将“重庆医科大学”“重庆医高专”合并为“重庆医科大学系统”；
• 关键词规范化：合并“大数据”“AI”为“人工智能技术”，避免碎片化；
• 时间切片：按疫情阶段（如2020年初爆发期、2021年常态化防控期）划分数据集，对比主题演变。

结果解读与学术贡献

• 热点识别：通过中心性指标（如度中心性、中介中心性）定位核心关键词；
• 趋势预测：结合突现词检测（Burst Detection）预判未来研究方向（如2022年后“疫苗接种”“国际合作”成为新热点）；
• 政策启示：将分析结果转化为可视化报告，为疾控部门提供资源分配依据（如高风险区域识别、干预措施优化）。

挑战与未来方向

1. 数据质量：跨数据库合并时需解决格式差异，避免重复计数；
2. 语义解析：传统共现分析依赖关键词匹配，未来可结合自然语言处理（NLP）提取深层语义关联；
3. 动态监测：构建实时共现分析平台，跟踪疾病防控研究的即时热点（如猴痘疫情、耐药菌研究）。

关键词共现分析为疾病防控研究提供了“数据驱动”的洞察框架，通过量化关键词间的关联强度，研究者可揭示学科交叉点、理论空白区及政策需求点，随着大数据与AI技术的融合，共现分析将向实时化、语义化、预测化方向发展，为全球公共卫生治理提供更精准的决策支持。