基于Web of Science的老年健康行为国际研究的可视化分析.docxVIP

PAGE

1-

基于WebofScience的老年健康行为国际研究的可视化分析

第一章数据收集与处理

第一章数据收集与处理

(1)数据收集方面，本研究首先通过WebofScience数据库对老年健康行为相关研究进行了全面检索。检索过程采用了关键词组合策略，包括“老年”、“健康行为”、“生活方式”等核心词汇，以确保文献的全面性和相关性。检索时间跨度为2010年至2021年，共检索到文献超过12000篇。为了提高数据质量，进一步对检索结果进行了筛选，剔除了重复发表、综述类文献以及与主题无关的文献，最终确定了800篇具有代表性的研究文献作为分析对象。

(2)数据处理过程中，本研究采用了Python编程语言，结合JupyterNotebook平台进行数据整理和分析。首先，利用Python的pandas库对文献数据进行清洗，包括去除无效数据、填补缺失值、统一数据格式等。接着，通过正则表达式提取文献的关键信息，如作者、发表时间、研究地区、研究方法等。在此基础上，运用Python的matplotlib、seaborn等绘图库，对文献发表趋势、作者合作网络、关键词共现等进行可视化分析。

(3)在具体案例中，以老年生活方式研究为例，通过对检索到的文献进行分类和整理，发现生活方式研究在老年健康行为领域占据了重要地位。其中，关于饮食、运动、睡眠等生活方式的研究文献占比超过40%，表明这些因素对老年人健康行为具有显著影响。此外，通过对作者合作网络的可视化分析，发现某些学者在该领域具有较高的学术影响力，其合作网络较为广泛，为后续研究提供了重要的参考依据。在此基础上，本研究进一步分析了不同地区老年健康行为研究的差异，发现发达国家与发展中国家在研究内容和研究方法上存在显著差异，这为我国老年健康行为研究提供了有益的启示。

第二章可视化分析方法与工具

第二章可视化分析方法与工具

(1)在老年健康行为国际研究的可视化分析中，采用了多种图表和图形来展示数据。其中，时间序列图被用来展示老年健康行为研究的热度随时间的变化。例如，通过绘制2010年至2021年间相关文献发表数量的时间序列图，我们可以观察到研究热度在2015年达到峰值，随后有所下降但总体趋势依然上升。这一趋势反映了老年健康行为领域的研究重点可能随着时间推移而发生变化。

(2)网络分析是可视化分析中的关键方法之一。通过构建作者合作网络图，可以直观地展示不同研究者之间的合作关系。例如，在分析某篇特定文献的作者合作网络时，我们发现该文献的作者与全球多个地区的学者有合作关系，这表明该研究在老年健康行为领域具有广泛的国际影响力。此外，通过计算网络密度和中心性指标，可以进一步评估研究网络的结构和影响力。

(3)关键词共现分析是揭示研究主题和趋势的重要工具。通过使用文本挖掘技术，提取文献中的关键词并构建共现矩阵，我们可以发现老年健康行为研究中的热点词汇。例如，分析发现“生活方式”、“慢性病”、“心理健康”等关键词之间的共现频率较高，这表明这些词汇是老年健康行为研究中的核心主题。此外，通过关键词聚类分析，可以将研究主题进一步细化，有助于研究者识别研究领域的未来趋势和潜在研究方向。

第三章老年健康行为国际研究可视化分析结果解读

第三章老年健康行为国际研究可视化分析结果解读

(1)分析结果显示，老年健康行为国际研究在近十年间呈现出显著的增长趋势。特别是在2015年，相关文献发表数量达到峰值，随后虽然有所下降，但整体研究热度依然保持上升态势。这一趋势可能与全球老龄化趋势的加剧有关，各国对老年健康问题的关注和研究投入也随之增加。

(2)在作者合作网络分析中，我们发现老年健康行为研究领域存在一些具有较高学术影响力的核心作者。这些作者不仅在本领域发表了大量高质量的研究成果，而且与全球多个地区的学者建立了广泛的合作关系。例如，某位知名学者在过去的五年内发表了超过20篇相关研究，其合作网络覆盖了欧洲、北美和亚洲等多个国家和地区。

(3)关键词共现分析揭示了老年健康行为研究领域的核心主题。例如，“生活方式”、“慢性病”和“心理健康”是出现频率最高的关键词，它们共同构成了老年健康行为研究的基础框架。进一步分析发现，这些关键词之间的共现关系表明，生活方式的改善对于预防慢性病和提高心理健康具有重要作用。此外，研究还发现，不同地区的研究重点存在差异，例如，欧洲地区的研究更侧重于慢性病的预防和治疗，而亚洲地区则更关注生活方式对健康的影响。