應用CiteSpace和Ucinet對國內(nèi)煤礦安全研究可視化分析

姜 瑤 周星瑞

(中國人民公安大學，北京 100038)

0 引言

“十三五”期間以習近平同志為核心的黨中央高度重視安全生產(chǎn)工作，立足于新的歷史方位，對安全工作作出一系列重要指示，統(tǒng)籌安全和發(fā)展，絕不能逾越安全底線。立足新發(fā)展階段、構(gòu)建新發(fā)展格局為新時期安全生產(chǎn)指明方向。煤礦作為安全生產(chǎn)領域重要組成部分，國務院安全生產(chǎn)委員會提出，到2035年煤礦百萬噸死亡率下降10%。國內(nèi)部分學者對煤礦安全研究進行可視化分析，李紅霞和樊欣怡[1]從人因視角出發(fā)，使用CiteSpace對2000-2019年與煤礦工人有關的研究進行分析，指出人因視角下的研究主要揭示礦工不安全生產(chǎn)行為和心理因素，但主要是針對煤礦工人，不能全面概括煤礦安全影響因素；李紅霞和田辰寧[2]基于Web of Science從多國角度分析煤礦安全研究的國家機構(gòu)、作者以及熱點，在國內(nèi)煤礦安全的研究方面缺乏深度；譚章祿等[3]使用CiteSpace對1992-2018年國內(nèi)煤礦安全生產(chǎn)進行可視化分析，但在文獻數(shù)據(jù)處理方面存在缺陷，中國礦業(yè)大學管理學院、中國礦業(yè)大學(北京)管理學院以及中國礦業(yè)大學等沒有使用統(tǒng)一標準，造成數(shù)據(jù)重復，弱化數(shù)據(jù)的說服力。目前使用可視化文獻計量分析煤礦安全生產(chǎn)的研究還存在較多缺陷，如研究數(shù)量少，數(shù)據(jù)缺乏科學性和完整性。為進一步探索煤礦安全領域研究的現(xiàn)狀、熱點以及趨勢，為今后的研究提供借鑒，本文將使用可視化分析軟件CiteSpace以科學、全方位、可視化的方式展示國內(nèi)關于煤礦安全的研究狀況，并創(chuàng)新性地結(jié)合使用社會網(wǎng)絡分析軟件Ucinet構(gòu)建關鍵詞矩陣對國內(nèi)研究趨勢進一步分析，以期對我國煤礦安全研究領域的后續(xù)研究提供參考。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究方法

本文首先使用陳超美開發(fā)的CiteSpace5.8.R3軟件進行可視化分析[4]；其次使用社會網(wǎng)絡分析軟件Ucinet進行網(wǎng)絡圖譜構(gòu)建，進一步分析當下研究的趨勢。Ucinet是當下比較流行的社會網(wǎng)絡分析的工具，有Pajek、Mage、NetDraw等軟件進行可視化圖譜，本文使用NetDraw進行網(wǎng)絡圖譜展現(xiàn)和分析[5]。

1．2 數(shù)據(jù)來源

在中國知網(wǎng)CNKI數(shù)據(jù)庫中，以“煤礦安全”為主題，選擇學術(shù)期刊進行高級檢索，為進一步增加數(shù)據(jù)的科學性與說服力，將文獻的期刊來源設置為北大核心、CSSCI、CSCD。將數(shù)據(jù)來源的時間跨度設置為1992-2022年，在CNKI數(shù)據(jù)庫檢索到5 825篇文獻。通過人工篩選，對數(shù)據(jù)進行清洗、降重，剔除601篇，將5 224篇作為數(shù)據(jù)分析來源。

2 結(jié)果分析

2.1 發(fā)文文獻數(shù)量分析

對檢索到的文章統(tǒng)計分析，煤礦安全發(fā)文數(shù)量，如圖1。我國煤礦安全研究自1992年起發(fā)文數(shù)量在逐漸增加，進入21世紀以后增長較快。2005年煤礦安全研究發(fā)文量顯著提升，2009年以后發(fā)文量緩慢回落。受國家政策《國務院辦公廳關于進一步加強煤礦安全生產(chǎn)工作的意見》影響，2013年研究數(shù)量達到峰值為429篇，2013年以后，發(fā)文量開始下降，煤礦安全研究呈現(xiàn)下降趨勢。

圖1 文獻發(fā)表數(shù)量情況Fig.1 The quantity of the published literature

2.2 作者合作分析

將CiteSpace中時間切片設置為一年，使用多生成樹(Multiple Spanning Tree，MST)算法，產(chǎn)生608個節(jié)點，密度為0.000 7，表明作者之間沒有緊密的合作，只是存在一些聯(lián)系，其中發(fā)文作者最多的是孫繼平，共39篇，較多關注物聯(lián)網(wǎng)、安全監(jiān)控、信息化以及煤礦井下等方面，該作者發(fā)表的最高被引和下載文章《煤礦物聯(lián)網(wǎng)特點與關鍵技術(shù)研究》分析我國煤炭百萬噸死亡率高于美國等其他主要產(chǎn)煤國的原因，提出煤礦物聯(lián)網(wǎng)的特點以及亟需解決的關鍵技術(shù)問題[6]。其他學者諸如栗繼祖、李紅霞、田水承、李新春、曹慶仁等發(fā)文也較多。同時，通過Science Evolution軟件統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)，含有作者的文章合作率僅為0.502，合作較少。綜上表明，研究作者以孫繼平為核心，但與其他作者之間缺乏緊密的合作關系。

2.3 研究機構(gòu)分析

將CiteSpace時間切片設置為1年，算法選擇MST，節(jié)點為Institution，對研究機構(gòu)進行分析，共有1 093個節(jié)點，密度為0.000 8(如圖2)，同時結(jié)合發(fā)文量前10的機構(gòu)以及數(shù)量(見表1)可知，發(fā)文最多的機構(gòu)是中國礦業(yè)大學(467篇)，其次是煤科集團沈陽研究院有限公司(80篇)。綜上可以看出研究機構(gòu)之間的合作以中國礦業(yè)大學為主，與煤科集團沈陽研究院有限公司、煤礦安全技術(shù)國家重點實驗室等機構(gòu)之間有合作關系，但是機構(gòu)之間沒有形成緊密的合作。

表1 發(fā)文量前10的機構(gòu)Tab.1 Top 10 institutions by publications

圖2 研究機構(gòu)可視化分析Fig.2 Visualization analysis of research institutions

3 研究熱點分析

對文獻進行關鍵詞聚類分析，關鍵詞反應研究的主旨大意，是對研究內(nèi)容的高度總結(jié)，反應作者的思想。首先分析高頻關鍵詞，并總結(jié)出前10的關鍵詞情況，見表2。我國關于煤礦安全的研究，較多關注的是煤礦安全(843次)、煤礦(683次)、安全管理(307次)、安全生產(chǎn)(305次)、監(jiān)控系統(tǒng)(115次)、安全(110次)、煤礦事故(101次)、安全評價(97次)、煤炭工業(yè)(95次)、對策(85次)。對關鍵詞聚類，得到關于煤礦安全研究的關鍵詞聚類圖，如圖3。在聚類中，節(jié)點越大，關鍵詞的字體越大，也就意味著出現(xiàn)的頻次越多，是研究熱點。在關鍵詞聚類中，共發(fā)現(xiàn)190個聚類，顯示前12個聚類：監(jiān)護系統(tǒng)(#0)、安全管理(#1)、煤炭產(chǎn)量(#2)、煤礦安全(#3)、煤礦(#4)、瓦斯抽采(#5)、安全生產(chǎn)(#6)、煤礦事故(#7)、安全(#8)、煤炭工業(yè)(#9)、知識講座(#10)、安全監(jiān)察(#11)，關鍵詞聚類反應出當前煤礦安全研究關注的領域。表3呈現(xiàn)煤礦安全研究領域的被引前10排名情況，其中有8篇文章是定性研究，說明研究者對煤礦安全的研究可能傾向于定性研究，對于定量研究大多應用在模型建立、數(shù)據(jù)統(tǒng)計等方面。

表2 國內(nèi)高頻關鍵詞前10位Tab.2 Top 10 domestic keywords by frequencies

圖3 國內(nèi)研究關鍵詞聚類Fig.3 The clustering of domestic research keywords

4 研究趨勢及前沿

關鍵詞的突現(xiàn)代表當下研究的前沿和未來走向，煤礦安全研究關鍵詞突現(xiàn)，如圖4。“物聯(lián)網(wǎng)”“大數(shù)據(jù)”“瓦斯抽采”等成為近幾年突現(xiàn)關鍵詞，反應煤礦安全研究的趨勢。為進一步分析煤礦安全研究趨勢，選取2021-2022年172篇文章707個關鍵詞進行分析，統(tǒng)計選取出頻次大于等于3次的關鍵詞，構(gòu)建關鍵詞矩陣。使用Ucinet軟件進行中心性分析，中心性分析用來描述節(jié)點在網(wǎng)絡中的重要性，本文使用度數(shù)中心性分析關鍵詞與其他點連接的總和，判斷研究趨勢。節(jié)點越大，中心性越高，節(jié)點之間連線越粗，聯(lián)系越緊密，如圖5。可以看出，煤礦安全最新研究趨勢為“物聯(lián)網(wǎng)”“大數(shù)據(jù)”“煤自燃”“云計算”“區(qū)塊鏈”等；其次，“煤礦安全”“風險預警”“區(qū)塊鏈”“安全管理”“煤礦”之間連線比較粗，是煤礦研究中的熱點。

表3 煤礦安全研究領域被引前10排名Tab.3 Top 10 by the cited quantity in coal mine safety research fields

關鍵詞強度開始結(jié)束1992-2022煤炭部18.0719931997煤炭工業(yè)15.5719932006鄉(xiāng)鎮(zhèn)煤礦22.3419942004安全監(jiān)察21.4819942005對策10.6420002010信息時空10.5520012005安全信息13.520052008物聯(lián)網(wǎng)13.0520112022大數(shù)據(jù)11.820142022瓦斯抽采10.820152020

圖5 2021-2022年關鍵詞社會網(wǎng)絡分析Fig.5 The social network analysis of keywords from 2021-2022

目前，由于我國安全監(jiān)控技術(shù)不足，監(jiān)控技術(shù)有待提高，且相關標準不完善[7]，煤礦安全管理存在制度不全、人員素質(zhì)不齊等問題[8]，有學者在云計算基礎上設計安全監(jiān)測系統(tǒng)[9]，以及物聯(lián)網(wǎng)安全監(jiān)管體系，便于管理人員科學決策[10]。在煤礦安全監(jiān)管系統(tǒng)創(chuàng)新化、智能化發(fā)展背景下，分布式多點激光甲烷檢測技術(shù)、高分辨率激光痕量檢測技術(shù)、超聲波時差法斷面風速監(jiān)測技術(shù)、三維可視化礦井模型、煤礦安全監(jiān)控系統(tǒng)電源的合理使用以及數(shù)據(jù)傳輸、系統(tǒng)適應、無線操作成為未來發(fā)展趨勢[11]。有學者運用層次分析法得出，在影響煤礦安全生產(chǎn)的諸多因素中，人是最主要的因素[12]；目前煤礦安全的研究已經(jīng)不再局限于安全管理或者安全行為層面，研究領域的重點已經(jīng)側(cè)向于心理層面。

5 結(jié)論

本文應用CiteSpace基于1992-2022年國內(nèi)CNKI數(shù)據(jù)庫進行計量分析，并且創(chuàng)新性地使用社會網(wǎng)絡Ucinet，選取近2年頻次大于等于3的關鍵詞構(gòu)建矩陣，突破原有單一文獻計量局限，豐富煤礦安全研究的可視化方法。結(jié)合作者、機構(gòu)、關鍵詞等，對研究熱點以及研究趨勢分析，得出以下結(jié)論：

(1)從發(fā)文量來看，煤礦安全研究在2013年以前波動增長，并在2013年達到峰值，在此之后呈現(xiàn)下降趨勢；從研究作者來看，中國礦業(yè)大學孫繼平是煤礦安全研究領域的高產(chǎn)作者，研究作者之間缺乏緊密的合作關系，目前尚未形成核心作者群；從研究機構(gòu)來看，以中國礦業(yè)大學為主，機構(gòu)之間存在合作關系，但缺乏交流，不利于煤礦安全研究的可持續(xù)發(fā)展。

(2)從關鍵詞的聚類來探討當前研究的熱點，當前國內(nèi)研究主要關注煤礦安全方面。從被引頻次來看，研究者對于層次分析法關注比較多，該方法是當前研究方法的熱點；大多數(shù)研究主要是定性，定量主要是模型建立、數(shù)據(jù)統(tǒng)計等方面。

(3)從關鍵詞突現(xiàn)狀況并結(jié)合應用Ucinet社會網(wǎng)絡分析來看，煤礦安全研究的前沿主要有“物聯(lián)網(wǎng)”“大數(shù)據(jù)”“云計算”“區(qū)塊鏈”等方面，研究領域的重點已經(jīng)側(cè)向于心理層面，不再局限于安全管理、安全行為層面。