大數(shù)據(jù)背景下我國壯藥領(lǐng)域研究的可視化分析

范建華 滿小露 梁敏 鐘鳴 鄧鑫 尤劍鵬

摘要：目的 壯醫(yī)藥是祖國傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)的重要組成部分，利用科學(xué)知識(shí)圖譜對(duì)壯藥研究領(lǐng)域熱點(diǎn)探析。方法 檢索的主題=“壯藥”，以2007-2016年CNKI數(shù)據(jù)庫收錄的620篇壯醫(yī)藥論文為研究對(duì)象，運(yùn)用Ucinet和CiteSpace V可視化軟件繪制作者、機(jī)構(gòu)、高頻關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)圖譜和壯藥研究時(shí)間分區(qū)圖譜，把2007-2016年分成2007-2011年（第一階段）和2012-2016年（第二階段）2個(gè)階段，進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果 在壯藥研究領(lǐng)域高頻作者中廣西的作者占95.7%（89/93），廣西發(fā)文機(jī)構(gòu)占75.81%（47/62），每篇文獻(xiàn)由1位或2位作者完成的比例第二階段比第一階段明顯減少，由3位作者共同完成兩個(gè)階段的比例變化不大，而由4～8位作者共同完成的比例第二階段比第一階段明顯增加。通過高頻關(guān)鍵詞社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖譜和壯藥突現(xiàn)詞的時(shí)間分區(qū)圖譜分析，壯藥現(xiàn)階段研究熱點(diǎn)集中在臨床觀察、化學(xué)成分、壯醫(yī)藥、薄層色譜法、質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)等，并形成以質(zhì)量控制、腰肌勞損、鯽魚膽、療效評(píng)價(jià)、小鼠等研究發(fā)展前沿。結(jié)論 壯藥領(lǐng)域的科研人員、科研機(jī)構(gòu)合作意識(shí)增強(qiáng)，應(yīng)加強(qiáng)同國內(nèi)外著名的中醫(yī)藥研究機(jī)構(gòu)合作，揭示近十年來我國壯藥研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢。

關(guān)鍵詞：壯藥；高頻關(guān)鍵詞；可視化；研究熱點(diǎn)；趨勢；數(shù)據(jù)挖掘

DOI： 10.3969/j.issn.2095-5707.2018.03.004

中圖分類號(hào)：G350；R28 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-5707（2018）03-0016-07

Visualization Analysis of Research on Zhuang Medicine in China under the Background of Big Data

FAN Jian-hua1， MAN Xiao-lu1， LIANG Min1， ZHONG Ming1， DENG Xin2， YOU Jian-peng2

（1. Guangxi Institute of Traditional Medical and Pharmaceutical Science， Nanning 530022， China： 2. Guangxi university of Chinese Medicine， Nanning 530001， China）

Abstract： Objective To use scientific knowledge maps to analyze the hot spots of Zhuang medicine， because Zhuang medicine is an important part of traditional medicine in China. Methods The theme of the search was "Zhuang Yao"， and 620 articles about Zhuang medicine included in the CNKI database from 2007 to 2016 were taken as research objects. Ucinet and CiteSpace V visualization software were used to draw authors， institutions， high-frequency keyword network maps and Zhuang medicine research time-frequency spectrum. 2007-2016 was divided into 2007-2011 （first phase） and 2012-2016 （second phase） two stages for comparison. Results Among the high-frequency authors in Zhuang medicine research field， the authors of Guangxi accounted for 95.7% （89/93）， and Guangxi publishing agencies accounted for 75.81% （47/62）. The proportion of each article completed by one or two authors was significantly lower in the second stage than in the first stage. The ratio of the two stages completed by three authors did not change much， but the proportion of each article completed by four to eight authors was significantly lower in the first stage than in the second stage. Through analysis on keywords social network map and time-frequency spectrum of Zhuang medicine emergence words， the research of Zhuang medicine focused on the clinical observation， chemical compositions， Zhuang medicine，

基金項(xiàng)目：廣西科技廳軟科學(xué)研究計(jì)劃（桂科AB16450022）

第一作者：范建華，E-mail： hua3182008@126.com

TLC， quality standards and so on. Quality control， muscle strain， crucian carp， efficacy evaluation， mice and other research and development frontiers were formed. Conclusion Strong awareness of cooperation among researchers and research institutes in the field of Zhuang medicine should be strengthened. Cooperation with famous TCM research institutes both at home and abroad should be strengthened to reveal the status quo and development trend of research on Zhuang medicine in our country over the past decade.

Key words： Zhuang medicine； high-frequency keywords； visualization； research hotspots； trend； data mining

廣西壯族自治區(qū)壯藥資源較為豐富。壯藥是在壯醫(yī)理論和經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)下應(yīng)用于疾病防治和衛(wèi)生保健的天然藥物，具有鮮明的民族性、傳統(tǒng)性和地域性特點(diǎn)。已查明常用壯藥有2285種[1]，民間驗(yàn)方、秘方30 000多條[2]，至今仍是人民群眾賴以防病治病、保障健康的主要衛(wèi)生資源之一。本文以我國壯藥研究領(lǐng)域?yàn)閷?duì)象，梳理已經(jīng)發(fā)表的相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，壯醫(yī)藥研究主要集中在運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則方法發(fā)現(xiàn)壯醫(yī)臨床治療氣道病的用藥特色和組方規(guī)律[3]，采用頻數(shù)分析法對(duì)壯醫(yī)治療月經(jīng)病用藥類別和使用頻次進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，初步認(rèn)識(shí)其用藥特點(diǎn)和規(guī)律[4]。而對(duì)作者、研究機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系及高頻關(guān)鍵詞的定量研究較少。本研究主要借助可視化Ucinet的NetDraw和CiteSpace V分析軟件，從作者、機(jī)構(gòu)合作社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，高頻關(guān)鍵詞等方面探析壯藥研究領(lǐng)域熱點(diǎn)，揭示近十年來我國壯藥研究現(xiàn)狀和趨勢，以期為該領(lǐng)域的后續(xù)探索提供不同的研究視角。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

通過中國學(xué)術(shù)期刊網(wǎng)絡(luò)出版總庫（CNKI）獲取國內(nèi)公開發(fā)表的期刊文獻(xiàn)的題目、作者、機(jī)構(gòu)、摘要、關(guān)鍵詞等。

1.2 檢索方法

檢索的主題=“壯藥”，用精確方式進(jìn)行檢索。檢索時(shí)間段為2007-2016年，檢索日期截止到2017年6月2日。將檢出文獻(xiàn)分別以endnote和Refworks格式導(dǎo)出。

1.3 納入排除標(biāo)準(zhǔn)

納入以壯醫(yī)藥為研究對(duì)象的文獻(xiàn)。排除新聞、指南、摘要，論文中沒有標(biāo)題、作者、發(fā)文機(jī)構(gòu)、關(guān)鍵詞及摘要等類型的文獻(xiàn)。重復(fù)發(fā)表的文獻(xiàn)只取最早發(fā)表的一篇，必要時(shí)查看全文。

1.4 研究方法

知識(shí)圖譜也被稱為科學(xué)知識(shí)圖譜，在圖書情報(bào)界稱為知識(shí)域可視化或知識(shí)領(lǐng)域映射地圖。它把復(fù)雜的知識(shí)領(lǐng)域通過數(shù)據(jù)挖掘、信息處理、知識(shí)計(jì)量和圖形繪制而顯示出來，揭示知識(shí)領(lǐng)域的動(dòng)態(tài)發(fā)展規(guī)律，利用可視化的圖譜形象地展示學(xué)科的核心結(jié)構(gòu)、發(fā)展歷史、前沿領(lǐng)域，為學(xué)科研究提供切實(shí)的、有價(jià)值的參考。本文利用CNKI數(shù)據(jù)庫自帶的數(shù)據(jù)分析功能（endnote和Refworks）將檢索含有文獻(xiàn)標(biāo)題、作者、機(jī)構(gòu)、關(guān)鍵詞、發(fā)表年份等題錄數(shù)據(jù)以endnote格式導(dǎo)入書目共現(xiàn)分析系統(tǒng)，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。對(duì)作者、機(jī)構(gòu)、高頻關(guān)鍵詞分別構(gòu)建共現(xiàn)矩陣，把共現(xiàn)矩陣導(dǎo)入U(xiǎn)cinet軟件的NetDraw，形成以##h為擴(kuò)展名的文件，最后繪制出相關(guān)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜。而將檢索到的題錄數(shù)據(jù)以Refworks格式導(dǎo)入CiteSpace Ⅴ，Time Slicing=（From2007 To 2016）（#Years Per Slice 1）；Term Source全部勾選：即Title（標(biāo)題）、Abstract（摘要）、Author Keywords（DE）（作者關(guān)鍵詞）、Keywords Plus（ID）（擴(kuò)展關(guān)鍵詞）；Node勾選Keyword（關(guān)鍵詞）；Selection Criteria為每個(gè)時(shí)間片前50個(gè)高頻或高被引節(jié)點(diǎn)。

2 結(jié)果

初次檢索獲得668篇文獻(xiàn)，根據(jù)納入排除標(biāo)準(zhǔn)，最終得到620篇有效文獻(xiàn)，

2.1 文獻(xiàn)發(fā)表年代分布

將2007-2016年間國內(nèi)壯藥研究文獻(xiàn)620篇導(dǎo)入Excel 2007版中，得到2007-2016年壯藥研究文獻(xiàn)發(fā)表年代分布圖（見圖1）。2007-2010年度發(fā)文量均在50篇/年以下，在國家和自治區(qū)有關(guān)中醫(yī)藥、壯瑤醫(yī)藥一系列政策引導(dǎo)下，壯藥研究逐漸受到相關(guān)大學(xué)、科研院所、醫(yī)院的重視，從2011年開始，發(fā)文量在2012、2013年出現(xiàn)爆發(fā)式增長，2014年發(fā)文量有所回落，2015、2016年的發(fā)文量又大幅增長。

2.2 高頻作者合作度及作者中介中心性

隨著科學(xué)研究的深入，科學(xué)創(chuàng)新難度的逐漸提高，學(xué)科交叉和科研人員之間的合作不斷增多，科學(xué)研究工作既需要優(yōu)秀的科研帶頭人，也需要一個(gè)協(xié)作的團(tuán)隊(duì)，科研論文合著現(xiàn)象已經(jīng)非常普遍[5]。因此對(duì)論文作者合作度社會(huì)關(guān)系進(jìn)行統(tǒng)計(jì)時(shí)，單獨(dú)考慮以第一作者進(jìn)行科學(xué)評(píng)價(jià)已具有局限性。為了更好地體現(xiàn)論文作者合作度特征，選用作者均一統(tǒng)計(jì)法[6]能較全面地反映合著論文作者的分布情況。620篇壯藥研究論文一共有1148位作者參與撰寫，本研究將93位發(fā)文頻次≥5篇的作者，借助Ucinet的NetDraw可視化軟件，導(dǎo)入生成好的93×93共現(xiàn)矩陣，繪制出壯藥研究中高頻作者共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖（見圖2）。圖中每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表1位作者，用正方形藍(lán)色節(jié)點(diǎn)表示，節(jié)點(diǎn)間的連線表示2位作者間存在合作關(guān)系。節(jié)點(diǎn)越大說明該作者在合作網(wǎng)絡(luò)中具有越高的中心度，即有較多的作者與該作者建立了合作關(guān)系。節(jié)點(diǎn)間的連線越粗表明該作者對(duì)之間的合作關(guān)系越緊密，穩(wěn)定性越高。

為了反映作者合作度變化，把2007-2016年分成2007-2011年（第一階段，共發(fā)文227篇）和2012-2016年（第二階段，共發(fā)文393篇）2個(gè)階段（見表1）。從表1可知，每篇文獻(xiàn)由1位或 2位作者完成的比例第二階段比第一階段明顯減少。2個(gè)階段中，每篇文獻(xiàn)由3位作者共同完成的比例變化不大，而每篇文獻(xiàn)由4～8位作者共同完成的比例第二階段比第一階段明顯增加。

中介中心性是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中的重點(diǎn)之一，反映行動(dòng)者在其社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中所處的地位、媒介能力及影響力，中介中心性測量的是行動(dòng)者對(duì)資源控制的程度，一個(gè)行動(dòng)者在網(wǎng)絡(luò)中的中介中心性值越高，就有越多的行動(dòng)者聯(lián)絡(luò)時(shí)必須通過他發(fā)生聯(lián)系[7]。利用Ucinet對(duì)高頻作者進(jìn)行中介中心性測度，均取排名前10的作者（見表2）。根據(jù)圖2和表2可知，在壯藥研究領(lǐng)域已形成以廣西中醫(yī)藥大學(xué)的林辰、龐宇舟、韋松基、方剛、蔡毅和廣西民族醫(yī)藥研究院滕紅麗等為核心的科研團(tuán)隊(duì)。

圖2顯示，93位作者中有84位處于同一個(gè)合作網(wǎng)里，占90.32%（84/93），而其中只有4位作者屬于廣西壯族自治區(qū)以外的單位。在壯藥研究領(lǐng)域高頻作者中廣西作者占95.70%（89/93），而在作者合作網(wǎng)絡(luò)中的中介中心性>7的作者有林辰、余勝民、韋松基等10人，而中介中心性>3的作者有 22人。研究表明，他們是合著者中的核心人物，擁有更多的學(xué)術(shù)資源，在信息流中占有重要地位，是與其他作者聯(lián)系的關(guān)鍵人物。通過上述計(jì)算得知，在國內(nèi)壯藥研究領(lǐng)域位于結(jié)構(gòu)洞位置、承擔(dān)橋梁作用的作者較多，對(duì)促進(jìn)我國壯藥研究學(xué)科均衡發(fā)展起到積極作用。

2.3 機(jī)構(gòu)合作度分析

科研合作在知識(shí)傳播中起著重要作用。機(jī)構(gòu)協(xié)作網(wǎng)絡(luò)是指為研究一個(gè)學(xué)術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展變化，由相關(guān)大學(xué)、研究機(jī)構(gòu)和醫(yī)院建立的相互聯(lián)系的網(wǎng)絡(luò)。在這個(gè)網(wǎng)絡(luò)中，以機(jī)構(gòu)為節(jié)點(diǎn)，以節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)線為邊。如果2個(gè)機(jī)構(gòu)的研究人員共同撰寫1篇論文，他們是相互關(guān)連的。本次研究的620篇壯藥研究論文一共有179個(gè)機(jī)構(gòu)參與撰寫。

從表3可知，每篇文獻(xiàn)由1家機(jī)構(gòu)完成的比例第二階段比第一階段明顯減少，由2～3家機(jī)構(gòu)完成的比例第二階段比第一階段明顯增加，說明壯藥研究領(lǐng)域機(jī)構(gòu)合作意愿增加。

將其中發(fā)文≥2篇的發(fā)文機(jī)構(gòu)62家，借助Ucinet的NetDraw可視化軟件導(dǎo)入生成好的62×62共現(xiàn)矩陣，繪制出壯藥研究中發(fā)文機(jī)構(gòu)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖（見圖3）。從圖3可知，62家發(fā)文機(jī)構(gòu)中有9家是獨(dú)立發(fā)文，廣西的發(fā)文機(jī)構(gòu)數(shù)為47個(gè)，占75.81%（47/62）。目前我國壯藥研究領(lǐng)域形成巨大機(jī)構(gòu)合作群，以廣西中醫(yī)藥大學(xué)、廣西民族醫(yī)藥研究院、廣西壯醫(yī)醫(yī)院、廣西醫(yī)科大學(xué)等為核心，占據(jù)機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的核心地位，說明在壯藥研究領(lǐng)域廣西的研究機(jī)構(gòu)占主導(dǎo)地位。

2.4 文獻(xiàn)研究主題與基金分布

將壯藥研究文獻(xiàn)分成2007-2011年和2012-2016年2個(gè)時(shí)間段，按不同研究主題進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)，結(jié)果見表4、表5。分析統(tǒng)計(jì)在2個(gè)時(shí)間段內(nèi)各主題與基金對(duì)應(yīng)支持的關(guān)系可以發(fā)現(xiàn)，制劑工藝對(duì)比增長100%，生藥鑒定對(duì)比增長49.49%，高等教育對(duì)比增長48.57%，臨床觀察對(duì)比增長28.31%，藥理研究對(duì)比增長24.62%。

2.5 高頻關(guān)鍵詞分析

關(guān)鍵詞在一篇論文中雖然只有3～8個(gè)，卻是對(duì)論文主題的高度概括和提煉，因此對(duì)論文的關(guān)鍵詞或主題詞進(jìn)行分析，頻次高的關(guān)鍵詞和主題詞即可被用來判定一個(gè)研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題[8-9]。詞頻統(tǒng)計(jì)法是利用關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻次高低來確定某一領(lǐng)域研究熱點(diǎn)和發(fā)展動(dòng)向，利用詞頻進(jìn)行情報(bào)分析研究，可以對(duì)某些問題進(jìn)行簡單、明了的分析預(yù)測，且結(jié)論較為可靠[10]。在導(dǎo)入下載標(biāo)題之前，先對(duì)題錄中關(guān)鍵詞的部分近義詞、同義詞進(jìn)行相應(yīng)的歸并與規(guī)范化處理，去除最高關(guān)鍵詞“壯藥”，獲得1309個(gè)有效關(guān)鍵詞，將頻次出現(xiàn)≥4次的71個(gè)關(guān)鍵詞，借助Ucinet的NetDraw可視化軟件，導(dǎo)入生成好的 71×71共現(xiàn)矩陣，繪制出壯藥研究領(lǐng)域關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖（見圖4）。節(jié)點(diǎn)之間的連線為矩陣中的共現(xiàn)關(guān)系，連線的粗細(xì)表示關(guān)鍵詞之間的緊密度，節(jié)點(diǎn)大小與其在共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)地位、關(guān)鍵詞頻次成正比，節(jié)點(diǎn)越大，表示地位越高、越重要。

2.6 壯藥研究突現(xiàn)詞時(shí)間分區(qū)圖

通過識(shí)別和跟蹤學(xué)科領(lǐng)域的研究前沿，研究人員可以了解新出現(xiàn)的理論趨勢和新出現(xiàn)的主題，然后預(yù)測學(xué)科未來的發(fā)展方向。通過Citespace軟件中的突現(xiàn)詞探測算法，可以從題目、摘要、關(guān)鍵詞、標(biāo)識(shí)符中提取突變的專業(yè)術(shù)語，將其中頻次變化率高的詞從大量的關(guān)鍵詞中探測出來，從而確定某學(xué)科的研究前沿[11]。將檢索到的題錄數(shù)據(jù)以Refworks格式導(dǎo)入CiteSpace Ⅴ，在Article Labeling項(xiàng)選擇By Citation模式，閾值設(shè)定為4、6、30，生成突現(xiàn)詞圖譜，如圖5所示。從圖中可看出壯藥領(lǐng)域熱點(diǎn)詞聚集在2007-2011年期間，圖中圓環(huán)代表壯藥領(lǐng)域研究熱點(diǎn)，圓環(huán)越大，關(guān)注度越大。線條表示其演化過程，圖形下方代表演變年份，從圖5較為直觀地展示“壯藥領(lǐng)域”研究前沿術(shù)語演化歷程，顯示壯藥研究熱點(diǎn)主題演化軌道。

3 討論

壯藥是祖國傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)的重要組成部分，本研究利用Ucinet和CiteSpace V可視化軟件，對(duì)近十年壯藥研究領(lǐng)域的作者、機(jī)構(gòu)合作度及高頻關(guān)鍵詞，繪制作者、機(jī)構(gòu)、高頻關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)圖譜和壯藥研究時(shí)間分區(qū)圖譜，政府基金對(duì)研究主題支持對(duì)比變化，對(duì)壯藥研究的前沿領(lǐng)域和發(fā)展趨勢進(jìn)行分析。學(xué)科主題演化是一個(gè)復(fù)雜的過程，存在多種變量，以單一類型可視化圖譜進(jìn)行分析會(huì)有局限性，把不同的可視化分析工具Ucinet和Citespace綜合利用，可以揭示某學(xué)科知識(shí)結(jié)構(gòu)的演進(jìn)和學(xué)科研究熱點(diǎn)，有學(xué)者對(duì)比Ucinet和Citespace軟件在主題演化方面的優(yōu)劣[12]，發(fā)現(xiàn)Ucinet可以通過節(jié)點(diǎn)、連線展示詞間關(guān)系，發(fā)現(xiàn)核心和邊緣主題詞，但學(xué)科主題演化趨勢展示不足；Citespace則美觀、色彩豐富，可以展示主題時(shí)間演化趨勢，而主題詞間關(guān)系及其內(nèi)部各主題的權(quán)重不能很好的展現(xiàn)。

近十年來，在壯藥研究領(lǐng)域高頻作者中廣西的作者占95.7%（89/93），研究機(jī)構(gòu)占75.81%（47/62），均占主導(dǎo)地位，也占據(jù)網(wǎng)絡(luò)的核心地位，學(xué)者們圍繞核心人物形成了相對(duì)穩(wěn)定的群體，但在一定程度上制約了壯藥研究的發(fā)展。因此，壯藥研究領(lǐng)域要加強(qiáng)同國內(nèi)外著名的中醫(yī)藥研究機(jī)構(gòu)的科研合作，提升合作水平和成果質(zhì)量。“合作規(guī)模越大，論文被引次數(shù)越高”在我國醫(yī)學(xué)科研人員在SCI/SSCI收錄期刊上發(fā)表的論文得到證實(shí)。作者數(shù)、機(jī)構(gòu)數(shù)和國家數(shù)的增多均會(huì)導(dǎo)致論文影響力的升高。合作模式對(duì)論文影響力的促進(jìn)作用按照由大到小的順序依次為國際合作、多機(jī)構(gòu)合作和多作者合作[13]。

從各級(jí)政府部門（基金）對(duì)壯藥研究主題支持力度的變化，對(duì)比2個(gè)時(shí)間段在國家級(jí)基金項(xiàng)目中以制劑工藝（33.33%）、成分分析（32.14%）、理論研究（7.14%）、臨床觀察（5.45%）獲得支持較多，增長幅度較快。綜合國家、省部和地市三級(jí)基金支持，從2個(gè)階段主題數(shù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果對(duì)比來看，增長排前五位分別是制劑工藝、生藥鑒定、高等教育、臨床觀察和藥理研究，質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)前后五年對(duì)比基金的支持力度均保持在100%。

綜合壯藥研究關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖和突現(xiàn)詞時(shí)間分區(qū)圖來看，2007-2011年主要熱點(diǎn)詞匯多集中在壯醫(yī)藥、臨床觀察、HPLC、藥線點(diǎn)灸、薄層色譜法、化學(xué)成分、藥理作用、提取工藝、質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)等。2008年10月出版《廣西壯族自治區(qū)壯藥質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn) 第一卷（2008年版）》共收錄164種壯藥標(biāo)準(zhǔn)[14]，2011年12月出版《廣西壯族自治區(qū)壯藥質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn) 第二卷（2011年版）》共收錄211種壯藥標(biāo)準(zhǔn)[15]，相對(duì)于有記載的2285種壯藥，可以預(yù)見未來在相當(dāng)長的時(shí)期內(nèi)壯藥質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)一定是壯藥研究的熱點(diǎn)和發(fā)展方向。隨著時(shí)間推移，壯藥研究熱點(diǎn)詞匯逐漸向質(zhì)量控制、急性肝損傷、腰肌勞損、療效評(píng)價(jià)、鯽魚膽、小鼠、壯藥香花護(hù)乳凝膠劑等轉(zhuǎn)移，預(yù)示著壯藥研究在注重療效評(píng)價(jià)基礎(chǔ)上，加強(qiáng)質(zhì)量控制，發(fā)展新劑型[16]。

4 小結(jié)

運(yùn)用大數(shù)據(jù)可視化分析方法，將復(fù)雜的數(shù)據(jù)、信息繪制成多維視覺的圖形呈現(xiàn)是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。本文采用Ucinet和CiteSpace V可視化軟件，從三維立體角度，展現(xiàn)了壯藥研究文獻(xiàn)作者合作、機(jī)構(gòu)合作、關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖和突現(xiàn)詞時(shí)間分區(qū)圖譜的社會(huì)關(guān)系，其結(jié)果直觀清晰，可視性更強(qiáng)。研究表明，利用Ucinet和CiteSpace V軟件，在高頻關(guān)鍵詞社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖譜和突現(xiàn)詞時(shí)間分區(qū)圖譜探究壯藥研究熱點(diǎn)和發(fā)展前沿時(shí)，結(jié)果基本相同。采用不同的可視化軟件工具，對(duì)相關(guān)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，有助于提高分析效果和準(zhǔn)確性，從不同的研究視角為今后的壯藥研究提供參考。

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（收稿日期：2018-01-17）

（修回日期：2018-02-09；編輯：魏民）