CJLIS (Traditional Chinese Medicine)
Visualization Analysis of Knowledge Mapping of COVID-19 Based on SCI-E
太原科技大学图书馆，山西 太原 030024
摘要：目的 对世界范围新型冠状病毒肺炎（以下简称“新冠肺炎”）研究文献进行可视化分析，通过对知识图谱的解读发现新冠肺炎研究的现状与趋势。方法 运用 CiteSpace 可视化分析软件对 SCI-E数据库中有关新冠肺炎的研究文献从引文分析、合作网络分析两大层面 6 个角度进行分析。结果 引文分析层面，文献共被引分析显示，世界范围新冠肺炎研究的前 10 篇关键文献中我国科研人员发表的文献为 7 篇；文献共被引聚类图谱显示，研究主题主要形成于 2020 年，共分为 9 种类型，主题之间存在交集；文献共被引高突现值文献发表时间均为 2020 年，前 10 篇高突现值文献中我国科研人员发表的文献为 6 篇。合作网络分析层面，作者合作图谱网络密度为 0.021 4，合作关系较弱；机构合作图谱网络密度为 0.035 6，合作关系不强；国家/地区合作图谱网络密度为0.200 0，合作关系较为紧密。结论 对新冠肺炎的前沿研究正逐步深入到更加细分的医学领域，机构及国家层面的合作关系相对较强。关键词：SCI-E；新型冠状病毒肺炎；知识图谱；CiteSpace；可视化分析中图分类号：G250 文献标识码：A 文章编号：2095-5707(2021)03-0012-08
DOI: 10.3969/j.issn.2095-5707.2021.03.003 开放科学（资源服务）标识码（OSID）：
Visualization Analysis of Knowledge Mapping of COVID-19 Based on SCI-E GUO Yi (Library of Taiyuan University of Science and Technology, Taiyuan 030024, China)
Abstract: Objective To conduct a visualization analysis on the articles of new coronavirus pneumonia (hereinafter referred to as “COVID-19”) in the worldwide; To discover the current situation and trend of COVID-19 research by interpreting the knowledge mapping. Methods CiteSpace was used to analyze the articles of COVID-19 in SCI-E from six perspectives from two levels of citation analysis and cooperation network analysis. Results In the citation analysis, co-citation analysis showed that among the top ten key articles of COVID-19 research in the worldwide, seven were written by Chinese researchers; co-citation clustering mapping showed that the research topics were mainly formed in 2020, among which there were nine types of topics and intersection; the co-citation high emergent value articles were all published in 2020, and six were written by Chinese researchers among the top ten highest emergent value articles. In the analysis of cooperation network, the network density of authors cooperation mapping was 0.021 4, and the cooperation relationship was weak; the network density of institutions cooperation mapping was 0.035 6, and the cooperation relationship was not strong; the network density of countries/regions was 0.200 0, and the cooperation relationship was close.
Conclusion The research frontier of COVID-19 is gradually deepening into more subdivided medical fields, and the cooperation of institutions and countries/regions is relatively strong.
Key words: SCI-E; COVID-19; knowledge mapping; CiteSpace; visualization analysis
2019 年 12 月，中国发现一种新型冠状病毒感染引起的急性呼吸道传染病[1]。2020 年 1 月 30 日，
世界卫生组织（WHO）在发布的新型冠状病毒最新疫情报告中，建议将新型冠状病毒感染的肺炎暂命名为“2019-nCoV 急性呼吸疾病”[2]。2020 年 2 月11 日，WHO 总干事谭德塞在瑞士日内瓦宣布，将
新型冠状病毒感染的肺炎命名为“COVID-19”[3]。2020 年 2 月 21 日，国家卫生健康委发布了关于修订新型冠状病毒肺炎英文命名事宜的通知，决定将“新
型冠状病毒肺炎”英文名称修订为“COVID-19”，
[4]与 WHO 命名保持一致，中文名称保持不变 。2020 年 2 月 29 日，国家卫生健康委疾病预防控制局发布了《中国-世界卫生组织新型冠状病毒肺炎（COVID-19）联合考察报告》[5]。2020 年 3 月 4日，国家卫生健康委发布了《新型冠状病毒肺炎诊
疗方案（试行第七版）》[6]。随着新型冠状病毒肺炎（以下简称“新冠肺炎”）感染病例在世界范围的爆发式增长，新冠肺炎已经成为世界各国政府及科研人员的一项全新的重要研究课题。
科学知识图谱是以知识域为对象，显示知识的发展进程与结构关系的一种图像。它具有“图”和“谱”的双重性质与特征：既是可视化的知识图形，又是序列化的知识谱系，显示了知识单元或知识群之间网络、结构、互动、交叉、演化或衍生等
诸多隐含复杂的关系[7]。CiteSpace 是美国德雷赛尔大学计算机与情报学教授陈超美博士于 2004 年使用
Java 语言开发的信息可视化分析软件，是一款着眼于分析科学文献中蕴含的潜在知识，并在科学计量学、数据和信息可视化背景下逐渐发展起来的多元、分时、动态的引文可视化分析软件，可以进行文献共引分析，并挖掘引文空间的知识聚类和分布，还提供其他知识单元之间的共现分析功能，如
作者、机构、国家/地区的合作等[8]2。
本文试图对世界范围新冠肺炎的研究文献进行可视化分析，通过对知识图谱的解读，揭示该项研究的现状、热点及发展趋势。1 资料与方法
1.1 数据来源
数据来自 Web of Science 核心合集数据库中的
《科学引文索引》扩展版（Science Citation Index Expanded，SCI-E），检索时间为 2020 年6月 20 日。
1.2 检索方法
在 Web of Science 核心合集数据库中勾选 SCIE。由于太原科技大学订购的SCI-E 数据年限回溯至
2009 年，所以检索时间跨度为：所有年份（2009－至今），检索方式“标题＝（COVID-19）”。
1.3 纳入及排除标准
纳入标准：文献类型为 Article，Review，Early Access，Editorial Material 与 Letter。排除标准：去
除重复检索结果，使用 CiteSpace 软件的“remove duplicate（WoS）”功能完成去重操作。
1.4 研究方法
运用 CiteSpace 5.6R5[9]对 SCI-E 数据库中的新冠肺炎研究文献进行可视化分析，分别从文献共被引分析、文献共被引聚类分析、文献共被引突现分析、作者合作分析、机构合作分析、国家/地区合作分析 6个角度对知识图谱进行解读。
2 结果
根据纳排标准，共获得7806 条文献记录。
2.1 引文分析
2.1.1 文献共被引分析 2 篇文献共同出现在第三篇施引文献的参考文献目录中，则这 2 篇文献形成
共被引关系[8]139。文献共被引图谱中共有 106 个节点与 81 条连线，图谱网络密度为 0.014 6，图谱网
络较为稀疏，表明该研究领域文献之间的关联不够密切（见图1）。