基于CiteSpace的全球纺织服装研究热点及其趋势文献计量分析

2020-05-23何儒汉刘军平

毛纺科技 2020年4期

何儒汉，唐娇，刘军平，陈佳

(武汉纺织大学湖北省服装信息化工程技术研究中心，湖北武汉 430200)

纺织服装产业作为我国国民经济的重要支柱产业，随着经济全球化的加深及各种环境新变化的出现，中美贸易摩擦日益加剧，纺织服装行业面临着一系列机遇与挑战。据统计，2018年我国纺织服装出口2 767.3亿美元，虽然出口量保持增长，但是增速有所放缓，使得我国国际市场份额小幅度下滑[1-2]。本文研究选取Web of Science数据库2009—2018年有关纺织服装行业24 597篇英文文献，使用CiteSpace(科学文献分析工具)绘制纺织服装行业科学知识图谱，分析和总结全球纺织服装行业发展现状、研究热点和发展趋势，宏观把握纺织服装行业研究发展趋势，为我国纺织服装行业的发展提供参考方向[3-4]。

通过查阅资料可以发现，对纺织服装领域某项技术的研究较多，而从知识图谱角度梳理分析纺织服装行业的文献较少[5]。刘秀玲等[6]利用CiteSpace可视化软件绘制国内纺织行业知识图谱，分析该领域的研究现状并通过关键词图谱分析国内近年纺织领域的研究热点。赵君丽等[7]利用CiteSpace软件对中国纺织业绘制了知识图谱，并从经济管理的角度探索我国纺织行业的发展。整体来说，这些研究都是基于国内纺织行业，且绘制图谱选用的文献数量集较少，仅为百篇或千篇。本文主要有以下创新点：①不拘泥于国内视角，从全球的角度出发，更全面地分析全球纺织服装业的发展；②不限定于中文数据库，选用Web of Science数据库，筛选后样本英文文献数量为24 597篇，样本数据充实；③多层次多角度分析，绘制热点动态演化图、关键字共现时区视图和突发性节点等分析研究热点及研究趋势。

1 全球纺织服装行业研究现状分析

本文文献数据均来源于Web of Science数据库，选择该数据库合集中的SCI-EXPANDED(科学引文索引扩展版)，CPCI-S(科学技术会议录引文索引)和CPCI-SSH(社科及人文会议录引文索引)，检索时选定“Textile(纺织)”“Spinning Industry(纺纱业)”“Costume(服装)”“Garment(服装)”“Clothing Industry(服装业)”作为关键词，文献类型选择为“Article(论文)”，经过筛选剔除无效及重复数据，最终确定全球纺织服装行业2009—2018年相关研究英文文献共24 597篇。

研究分析纺织服装行业2009—2018年文献发表量，从整体上把握该领域研究发展的进程。通常核心机构与核心作者研究的内容体现了一个领域研究的主流方向。通过绘制纺织服装行业作者共现图谱研究文献作者发现核心作者群，同时分析该领域核心研究机构。中介中心性是一个量化点在网络中重要性的图论概念，其大小反映出该节点的重要程度，中介中心性越大反映该节点在网络中越重要，以此分析纺织服装领域研究的重要方向。而对关键词聚类分析、关键词时区视图的研究可以发现该领域的研究热点及热点变化[8-9]。最后分析热点动态演化、突现节点，从侧面发现该领域的研究前沿。

1.1 文献发表情况

科学文献的发表数量能够直观反映出纺织服装领域研究水平的变化情况，文献发表量的多少一般代表了科研水平的高低。经过统计得到2009—2018年全球纺织服装领域文献发表数量，如图1所示。从整体上看，2009—2018年发文量一直平稳增长，2018年的发文量比2009年增长了1.24倍，说明学术界对纺织服装领域一直有着较高的关注度。其中2011年和2017年的增速较快，分别比前一年增加了274、369篇，反映出这2个时期纺织服装领域取得巨大的进步。

图1 2009—2018年全球纺织服装领域文献发表数

1.2 核心作者分析

通过研究核心作者来把握纺织服装领域的研究重点。一般来说，核心作者的高质量文献体现了该领域的研究方向，通过在CiteSpace中设置相关参数得到2009—2018年全球纺织服装领域作者合作关系图谱，如图2所示。

图2 2009—2018年全球纺织服装领域作者合作关系图谱

在图2中，节点的大小代表了作者文献发表量的多少，节点间的连线代表了作者之间的合作。从整体上看，全球纺织服装领域存在的合作关系并不紧密，核心作者之间缺乏广泛合作，普遍存在小团体内部合作的现象，更有大量边缘性的研究学者发表了少量的论文，从长远发展来看，学术上的交流合作是必不可少的，只有通过更多的交流合作才能使纺织服装领域的研究达到新的高度。

据统计可知，发文量前10位的核心作者在2009—2018发文量总和为565篇，占24 597篇样本总量的2.3%，纺织服装领域发文量居于首位的作者是MAJID MONTAZER，在2009—2018年发表文献89篇，主要研究纺织材料化学、有机化学及高级染整工艺。排名第二的作者是SANJAY P GOVINDWAR，10年间共发表文献82篇，主要研究染料降解、细菌脱色及废水处理方面。排名第三的作者是ALIREZA KHATAEE，2009—2018年统计发表文献79篇，主要研究纳米催化剂、光催化及有机染料等方面。通过对比分析核心作者相关研究发现，传统的染整工艺及纺织废水的处理是该领域的研究热点。

1.3 核心机构分析

通过分析全球纺织服装领域核心研究机构及其合作关系来把握纺织服装领域研究的前沿，设置CiteSpace相关参数可得到机构合作关系图谱，对该图谱进行数据统计可得到2009—2018年全球纺织服装核心机构信息，如表1所示。

表1 2009—2018年全球纺织服装核心机构

由表1可知，前10位核心机构在2009—2018年发文总和为3 024篇，占24 597篇样本总和的12.3%,其中发文量最多的机构是东华大学，东华大学前名中国纺织大学，发文量共597篇，排名第二、三分别为香港理工大学和伊斯兰阿扎德大学,发文量分别为435和390篇，排名第四的是发文量为344的中国科学院。中介中心性值超过0.1被称为关键节点，从表1可以看出，东华大学的中介中心性最大为0.38，其次是发文量排名第四的中国科学院为0.35，由此可知，东华大学不仅发文量排名第一而且在作者关系图谱中重要程度最大，而中国科学院虽然在发文量上排名第四，但在整个作者合作关系图谱中的重要程度远超发文量第二的香港理工大学和第三的伊斯兰阿扎德大学，说明随着改革开放的深入推进，中国在全球纺织服装领域的比重不断加大，逐渐追赶世界水平。

2 全球纺织服装研究热点和趋势分析

2.1 关键词共现分析

关键词是一篇文献的精准提炼，对关键词的研究可以准确地把握纺织服装领域的研究热点及热点演变趋势。使用LLR对数似然比聚类算法对样本文献的摘要进行分词、分类并抽取名词短语作为同一类关键词的聚类标签，得到2009—2018年全球纺织服装领域关键字聚类信息，如表2所示。

表2 2009—2018年全球纺织服装领域关键字聚类信息

由表2可知，前4个聚类的成员数量大体相同，后5个聚类成员数相对较少，聚类0是有关水溶液的研究，主要包括研究如何去除水溶液中的亚甲蓝及检测染料浓度等方面。聚类1主要表示的是和聚类0水溶液相关的纺织废水方面，同时聚类6和聚类8研究的都是染料方面，分别是偶氮染料和蒽醌染料，主要研究如何去除纺织废水中的偶氮染料及通过漆酶对蒽醌染料进行脱色处理，说明随着绿色纺织的提出，纺织废水的处理逐渐成为学术界研究的重点。聚类2则是对棉织物的研究，随着生活质量逐渐提高，人们不仅仅满足于服装的保暖性，也开始关注面料的透气性、舒适度等方面；聚类3在聚类2棉织物研究的基础上，进一步关注纺织材料的性能问题，主要是对复合材料的性能研究，体现了学者在注重环保的同时，对纺织面料提出了更高的要求。聚类4主要研究的是透射电子显微镜方面，透射电镜法能精准检测出纤维里是否含有石墨烯材料，有效解决了纺织服装领域检测的重难点问题。聚类5主要是光催化技术方面，光催化技术能够高效节能的处理工业废水，通过研究提高TiO2纳米粒子光催化活性来提高氧化反应效果。聚类7研究的是可穿戴电子产品，人工智能的发展给纺织服装领域带来了重大的影响，对导电纤维和超级电容器等方面的研究表明智能纺织将会是纺织服装领域今后很长一段时间的研究重点[10]。从整体上看，9个聚类中有5个聚类与纺织废水的处理相关，随着人们环保意识的提高，纺织废水中染料的脱色处理问题成为全球纺织服装领域至关重要的研究方向，表明了学术界对环境问题的重视程度。

2.2 研究热点动态演化

为了更好地分析全球纺织服装领域研究前沿，将样本数据进行细分，以4年为界进行关键词聚类分析，观察分析研究热点的动态变化。2009—2012年、2012—2015年、2015—2018年关键词共现图谱分别如图3～5所示。其中0#～6#为聚类编号。从聚类信息可以看出，每年的聚类标签及数量各有不同，说明纺织服装领域近10年的研究热点一直在发生变化。

图3 2009—2012年关键词共现图谱

图4 2012—2015年关键词共现图谱

图5 2015—2018年关键词共现图谱

2009—2012年，聚类信息主要与纺织废水的处理和偶氮染料的脱色去除有关，同时存在少量的聚类研究的是纺织面料的性能问题，说明该期间学者的研究还停留在较为传统的层面；2012—2015年，在继续之前研究的基础上，新增了蒽醌染料和光催化脱色的聚类，表明染料废水的处理进一步得到了重视，光催化处理废水技术的出现相比传统技术更加节能高效，反映出在此期间学者们在处理纺织废水方面取得了巨大的进步；2015—2018年，首次出现了可穿戴电子产品的聚类，随着人工智能的快速发展，纺织服装领域也兴起了一股“智能纺织”的潮流，有关各种可穿戴电子设备的研究悄然兴起，对与智能纺织相关的超级电容器的研究也是一大热点。10年来，全球纺织服装领域的研究热点整体上均与染料废水的处理和服装面料性能研究有关，从最近几年关键词聚类信息来看，纺织服装已经向着智能化的方向发展。

2.3 关键词时区视图分析

2009—2018年全球纺织服装领域关键词聚类时区视图如图6所示。可以看出，2009年的研究热点是纺织服装领域染料废水的处理，主要是关于偶氮染料废水氧化降解的研究；2010年各种有关纺织工艺流程设计的优化成为新的亮点；2011研究热点主要是与纺织废水相关的各种新型吸附剂；2012年研究热点则集中在对合成染料的研究，通过生物降解等方法来降低、净化合成染料的毒性；2013年和2014年则更多地将研究重点放在了纳米粒子及活性炭等方面；2015年和2016年纺织服装面料受到了极大的关注，使用石墨烯制造抗菌面料体现出纺织服装领域研究开始逐渐向智能化发展；2017—2018年，主要是对传感器和超级电容器的研究，进一步反映了全球纺织服装领域对智能纺织的重视。时下，全球纺织服装领域已向自动化、智能化方向发展，智能纺织是企业升级转型的重要举措。

图6 2009—2018年全球纺织服装领域关键词聚类时区视图

2.4 突发性节点分析

突发性节点是指某一时段内突现的节点，突发性节点的强度大小代表了该节点的突发增长率的高低，强度大的突发性节点从一定程度上反映了全球纺织服装领域的研究前沿，2009—2018年全球纺织服装领域突发性节点分析如表3所示。

表3 2009—2018年全球纺织服装领域突发性节点分析

表3汇总了2009—2018年全球纺织服装领域突发性最强的22个关键词。部分节点如“流出的”出现一年便消失且强度相对较小，说明该节点对全球纺织服装领域研究趋势参考性较小可忽略不计。

由表3可知，2009年一共突现了9个关键词，其中“吸附”“纺织废水”“活性染料”“酶”突发性节点始于2009年，直到2012年才消失，且强度较大均大于45，并于2009年出现后持续了4年，反映出2009—2012年使用漆酶处理纺织废水及活性染料的脱色是该领域的研究重点及趋势；2010年以TiO2光催化氧化降解染料废水成为研究热点，同时也是2009年处理纺织废水研究的延续；2012年的突现点是对纤维素纤维主要是壳聚糖纤维的研究，一直持续到2015年，反映纺织服装原材料的研究成为新的趋势；而2014年值得关注的是出现持续4年的突发性节点“电极”，说明随着人工智能的发展，对于智能纺织的研究已经成为新的潮流；2015年纺织废水的处理再次成为研究热点，反映出降解处理纺织废水是全球纺织服装领域永恒的研究重点；2016年，有关功能性纺织品[11-12]的研究热度持续上升，主要是对石墨烯和碳纳米管等抗菌材料的研究，一直延续到本文样本数据的最后年份，即2018年，说明随着生活质量的提高，人们开始关注纺织服装功能的多样性及智能化。

基于以上分析可知，纺织废水的处理是全球纺织服装领域一直以来的研究重点，纺织原材料、纺织服用性能的研究也相对比较重要，功能纺织品及智能纺织则是今后全球纺织服装领域的研究趋势。