(三)作者知识图谱分析
某一研究领域作者的发文量,在某种程度上
反映作者对这一领域所做贡献的大小和学术影响
力的大小[6]。本项研究684篇文献中,共有555
名学者参与游泳运动领域的研究。其中发文量6
篇及以上的有13位,占比为2.34%;发文量3~5
篇的有42位,占比为7.57%;发文量为1~2篇
的有500位,占比90.1%。由此可知,游泳运动
领域受到众多学者的关注,但是高产的核心作者
数量较少且较为集中。
通过 CitespaceV 软件绘制游泳运动研究领
域的作者共现图谱(图3),其中 Nodes(节点)=
722,Links(连线)=886,Density(密度)=0.0057。
每一个节点对应着一个作者,发文量越多节点与
字体越大;节点间连线表示作者之间的合作关系;
节点与连线颜色表示合作的时间,色彩约亮指示
着时间大约接近;相同时间内连线粗度越高,代表
着协作的频繁程度越高;连线个数越多就意味着
合作的紧密程度。由图3分析可知,我国游泳运
动研究领域研究人员合作较为紧密。其中,国家
体育总局体育科学研究所的程燕、林洪,北京体育
大学的温宇红、高捷,福建省体育科学研究所的周
晓东等众多高产核心作者合作程度较高合作网络
密集,共同组成了我国游泳运动研究领域的合作
网络。
图3 1992—2022年我国游泳运动核心作者共现图谱
(四)关键词图谱分析
1.关键词图谱共现分析
关键词作为论文文献检索标志和自然语言词
汇,表达了文献的主题内容和信息款目,能直观、
高效地概括文献的主题内容。关键词或者主题词
共现分析是从文献内容特征出发,通过分析关键
词或者主题词在单元中的共现频率,以及它们之
间的相互关系,揭示某一学科领域所固有知识结
构的演化情况、研究热点和科学研究前沿。运用
CiteSpaceVI,选择网格节点 Keyword(关键词),
使用Pathfinder(路径)算法对游泳运动领域的相
关文献进行分析,得到 Nodes(节点)=596,Links
(连线)=1266,Density(密度)=0.0071的关键
词共现图谱(图4)。选择 Clusters|ClusterExplorer命令,对关键词共现图谱进一步分析,统计
出发表论文排名前10位的关键词(表2),图谱中
的每个节点是游泳运动研究的一个关键词,节点
的大小反映了关键词的出现频率,节点之间的连
线显示了关键词的关联强度,连线越粗则说明关
键词之间的关联越紧密,中心性高则说明关键词
所处方向是国内游泳运动研究领域的重点。
表2列出我国游泳运动领域频次和中心性排
名前10位的关键词。游泳为本研究的关键词出
现频数最高,为151次;紧随其后的是中国,出现
的次数为27次;其次是竞技体育,出现频次为21
次。游泳的中心性为0.86,排在首位;奥运会的
中心性为0.08,排在第2位;游泳运动的中心性
为0.07,排在第3位。这说明游泳、游泳运动、奥
运会为我国游泳运动研究领域的中心。
表2 1992—2022年我国游泳运动研究排名前10位关键词
排名 高频关键词 频次 高中心性关键词 中心性
1 游泳 151 游泳 0.86
2 中国 27 奥运会 0.08
3 竞技体育 21 游泳运动 0.07
4 奥运会 17 中国 0.06
5 技术 17 竞技游泳 0.05
6 竞技游泳 16 竞技体育 0.04
7 游泳运动 15 技术 0.04
8 运动员 11 自由泳 0.04
9 高原训练 10 推进力 0.04
10 游泳比赛 10 力量训练 0.04
图4 1992—2022年我国游泳运动研究核心关键词共现图谱
2.关键词图谱聚类分析
将关键词共现图谱通过 LLR算法提取得到
廖世浒,王 舜:基于CiteSpace的我国游泳运动研究现状分析 145