1 引言
2019年末,由一种新型冠状病毒感染的肺炎疫情（简称新冠肺炎,COVID-19）在世界多地、多点出现。2020年1月20日疫情在中国暴发之时,中共中央总书记、国家主席习近平对新冠肺炎疫情做出重要指示,强调要及时深化国际合作。抗击疫情期间,中国与美国、德国、日本、韩国、尼日利亚、俄罗斯、新加坡和世界卫生组织25名专家组成的中国-世界卫生组织联合专家考察组,与全球共享新冠病毒基因组信息,不断与各国疾控中心进行信息沟通和技术合作
[1]。2020年8月24日,全球确诊病例已超过2 300万,与此同时,全球的科研机构争分夺秒开展攻关,在疫情期间独立或合作发表的关于新冠肺炎的科研成果数量快速增加。因此,有必要对相关研究进展进行总结梳理,并针对其中的国际合作情况开展分析。本研究使用文献计量法对此阶段的科研成果及国际合作进行了定量分析,利用VOSviewer工具进行了可视化展示,通过总结当前的科研成果和研究热点,了解国际合作的现状,可为该领域下一步的研究及政策制定提供建议和依据。
2 数据来源与分析方法
2.1 数据来源
选取WoS核心集数据库作为数据来源,检索策略基于新冠病毒及感染肺炎的命名过程制定。2020年1月7日,中国疾病预防控制中心从患者样本中鉴定出这种新型冠状病毒,随后世界卫生组织将其命名为“2019-nCoV”,后因其临床症状与严重急性呼吸综合征（SARS）非常相似,国际病毒分类委员会正式将其命名为“SARS-CoV-2”。2020年2月11日,世界卫生组织正式将这种病毒感染的疾病命名为“COVID-19”。因此本研究确定最终的检索式为：“TS=(2019-nCoV OR ‘2019 novel coronavirus’ OR SARS-CoV-2 OR COVID-19 OR Wuhan NEAR1 (coronavirus OR pneumonia))”,检索时间范围为2019年12月1日至2020年8月25日,检索日期为2020年8月26日,选择论文类型为Article、Early Access和Letter,检索出16 308篇,去重后共16 064篇。
2.2 数据分析方法
VOSviewer是众多科学知识图谱软件之一,可通过“网络数据”（文献知识单元）的关系构建和可视化分析,实现科学知识图谱的绘制,展现知识领域的结构、进化、合作等关系,其突出特点是图形展示能力强,适合大规模数据
[2]。
首先利用VOSviewer对新冠肺炎相关研究主体的合作行为进行分析,包括国家/地区和机构的合作网络分析,可视化展示合作密集的区域,获取合作密切的国家/地区和机构。其次,重点对新冠肺炎相关研究进行主题聚类,绘制聚类图谱以归纳主要的研究主题,并具体分析每个主题下的代表性论文,同时具体分析合作紧密的中国与美国、英国之间的研究主题,比较中美、中英之间的科研差异。
3 结果与分析
3.1 合作网络分析
VOSviewer软件可进行机构、国家/地区的合作网络分析。合作网络图谱中,节点的大小表示发文量,节点越大代表发文量越大。节点间的连线表明两者的合作关系,线条越粗,表明合作的次数越多、合作越紧密、连接强度越高。节点的中心度是指所在网络通过该节点的任意最短路径的条数,代表节点在整体网络中所起的连接作用的大小,整个网络范围内的合作密切程度也可以用中心度衡量,合作网络图中紫色节点代表中心性较高,表示合作关系较紧密。
3.1.1 机构合作分析
将新冠肺炎的相关文献数据导入到VOSviewer中,分析类型选择Co-authorship合著研究,分析单元选择Organizations,设置阈值为5,利用VOSviewer初步筛选出发文量≥5的1 682个发文机构。虽然VOSviewer的内置功能已初步对机构名称进行了统一大小写的去重工作,但对于作者著录时采用不同方式表述的同一机构名称仍需要进行清洗。首先,使用Google开发的开源数据清洗工具OpenRefine对机构名称进行自动聚类,然后,根据聚类结果人工判读是否为同一机构,最终获取规范化后的机构1 613个。最后将规范后的机构数据再次导入VOSviewer,绘制发文量≥5的1 613个研究机构的合作图谱（
图1）和具体发文量排名表（
表1）。
从
图1可以发现,研究机构主要分为两大部分：第一部分是发文较多、合作较紧密的位于中间区域的机构,第二部分是少数分散在外部区域的机构,其相互之间关联较少,说明合作比较稀疏。总体而言,大部分机构之间合作紧密,据VOSviewer统计,1 613个发文机构中有1 603个彼此之间有连线,表明彼此间存在合作关系。
由
表1可知,前一阶段新冠肺炎的研究集中在中国武汉的高校及一些中外知名高校、病毒研究所和医院。排名前2位的华中科技大学和武汉大学均为中国武汉的高校,发文量分别为457篇和296篇。哈佛医学院位居第3,发文281篇。其他发文较多的机构依次是华盛顿大学（217篇）、米兰大学（208篇）、多伦多大学（187篇）、牛津大学（163篇）、伦敦大学学院（156篇）、复旦大学（154篇）、罗马大学（152篇）、香港大学（151篇）、中国科学院大学（146篇）、浙江大学（141篇）、哥伦比亚大学（140篇）等。总体而言,发文机构都是（医学类）高校机构。
表1体现了中国科研机构在参与新冠肺炎临床救治时高效的科研攻关能力和快速响应能力。
3.1.2 国家/地区合作分析
VOSviewer中分析类型选择Co-authorship合著研究,分析单元选择Countries,共有161个国家/地区参与本领域的研究,Top20发文国家/地区及其独立发文量见
表2。156个国家/地区之间有连线,绘制国家/地区合作网络图谱（
图2）,并统计跨国合作情况（
图3）。其中,英国（United Kingdom）的发文数据为英格兰（England）、苏格兰（Scotland）、威尔士（Wales）及北爱尔兰（North Ireland）的合并数据,中国的发文数据未合并台湾地区数据。
从发文数量看（
表2）,美国位居首位,共发表论文4 374篇,其中独立发文量为2 741篇。其次是中国,发表论文3 099篇,其中独立发表论文2 212篇。中、美明显领先其他国家,且中国独立发文量占比更高。意大利名列第3,发文2 157篇,其他发文较多的国家分别是英国（1 861篇）、印度（856篇）、加拿大（761篇）、法国（747篇）及德国（692篇）等。发文量的多少不仅和科研水平有关,还与该国是否大面积暴发疫情有一定关联。结合世界卫生组织在2020年8月25日公布的全球海外疫情数据,截至2020年8月24日下午14时,美国累计确诊病例数最多,发文量也位居世界第1。发文量位居第2的中国则是疫情暴发较早的地区。发文量较多的印度、西班牙、英国、德国和法国均在确诊病例数排名的前20位。
在16 064篇论文中,国际合作论文占比约为四分之一。其中美国节点的连线最多,总连接强度为3 592,表示美国和其他国家共同出现次数（合作次数）为3 592次。英国的发文量排名第4,但其合作次数仅次于美国（2 906次）。意大利的发文量明显低于中国,但合作次数（2 344次）高于中国。中国的发文量位居第2,但总连接强度为1 776,排名第4,国际合作的发文量占比最低（28.62%）,国际合作有待加强（
图2和
图3）。
3.2 研究热点分析
3.2.1 主题聚类分析
高频关键词的共现可以揭示出研究领域的热点主题,有利于分析某个领域的研究热点和前沿。利用VOSviewer进行关键词共现分析并聚类,分析类型选择Co-occurrence,分析单元选择all keywords。VOSviewer提供用于数据清理的词典操作功能,具体是通过复写官方提供的thesaurus_terms.txt文件进行清洗,可过滤掉同义词、单复数词汇、缩写词汇等表达形式不同的词汇以及词频高但意义不大的停用关键词等,共筛选出21 025个关键词。最终选取词频≥10的834个关键词进行分析,筛选出9个类别,绘制出相应的关键词共现聚类网络图（
图4）。
聚类图谱中,不同颜色代表不同的类别,标签的大小代表关键词的频率,标签越大表示关键词的频率越高。依据类别中频率较大的主题特征词,为每个类别命名相应的主题名称（
表3）,总结得到以下9个方面的研究热点。
（1）新冠肺炎的暴发及公共管理,涉及暴发初期、相关流行病学的研究,以及公共卫生、公众心理的管理;
（2）临床特征与病理机制研究,涉及临床症状、急性呼吸综合征研究及相关病理机制,如受体表达、细胞因子风暴的研究;
（3）溯源、疫苗研究及治疗方法,涉及和SARS病毒相关的溯源研究、疫苗进展及相关的治疗方法,如药物治疗、恢复期血浆治疗和疫苗方面的研究;
（4）新冠肺炎的预防指南,涉及预防新冠肺炎的传播和个人防护设备;
（5）流行病学传播模型的研究,涉及病毒传播方式的计算机模型;
（6）新冠肺炎的诊断方法研究,涉及CT诊断法、核酸检测诊断或依据临床特征的临床诊断方法;
（7）交叉症状研究,涉及耳鼻喉科、眼科相关交叉科室,如对患者嗅觉、味觉缺失的研究;
（8）新冠肺炎的临床实践研究,涉及临床实践、免疫抑制剂的研究,主要针对如肾脏移植患者等需要抑制免疫功能的特殊群体;
（9）信息技术在疫情期间的应用,如机器学习、深度学习等人工智能技术。
3.2.2 代表性文献
根据3.2.1小节聚类的主题特征词,选取相关主题下的代表性文献（
表3）,以辅助解读不同主题的阶段性研究进展。文献选取遵循以下原则：文献的关键词包含在聚类主题的主题特征词列表中;文献的被引频次相对较高（被引频次的统计截至2020-12-06）。
（1）新冠肺炎的暴发及公共管理
在新冠肺炎的暴发与定性方面,多是基于新冠病毒与SARS的相似性研究
[3],在分离出多名患者基本一致的病毒基因序列后,新冠肺炎被定性为传播性流行疾病
[4]。在公共卫生安全和防控管理方面,对新冠病毒的潜伏期预测研究
[5,6]为政府防控和隔离措施提供一定参考。在公共管理尤其是心理健康管理方面,一些研究表明约三分之一的中国受访者处于中到重度焦虑,建议有针对性地对女性、武汉的护士和一线医护人员进行心理支持
[7,8]。
（2）临床特征与病理机制研究
在临床特征方面,研究人员起初是对武汉初期的感染患者进行临床特征的回顾性分析,推测其传染源、分析临床特点
[9,10],随后分析不同地区、不同数量的患者的临床特点
[11,12,13,14],便于医护人员有针对性地做出适当的临床处理,同时比较关注孕妇、儿童及器官移植患者等特殊群体的临床特点
[15,16,17,18]。在病理机制研究方面,Xu等
[19]发现新冠肺炎合并了急性呼吸窘迫综合征的病理表现和机制。
（3）溯源、疫苗与治疗方法研究
在溯源研究方面,根据病毒的全基因组序列推断蝙蝠可能是该冠状病毒的来源
[20,22],随后有研究认为穿山甲可能是潜在的中间宿主
[23]。但由于缺乏关键的证据,目前这些研究结果尚无定论。
在治疗方面,瑞德西韦（Remdesivir）及磷酸氯喹（Chloroquine Phosphate）可在细胞水平上有效抑制COVID-19的感染
[24]。恢复期血浆输注的非对照和对照试验都证明血浆治疗可以让患者病毒转阴且体内抗体明显增加,且高滴度抗体更有效
[25,26]。
在疫苗研发方面,新冠肺炎的疫苗研究有5个路线：全病毒灭活疫苗、基因工程亚单位疫苗（重组蛋白疫苗）、腺病毒载体疫苗、减毒流感病毒载体疫苗以及核酸疫苗。疫苗正式接种需要三期临床试验,1期临床是安全性指标的观察,2期临床是免疫原性和安全性指标的观察,3期临床主要在流行的人群、区域中观察疫苗是否能够预防感染,完成三期临床是疫苗研发成功的关键要素。2020年5月22日,由陈薇院士团队研制的腺病毒载体新冠疫苗已完成1期2期接种,1期结果的初步评价表明该疫苗接种28天后耐受性和免疫原性良好
[27]。该疫苗成为我国首个获批进入临床研究的新冠疫苗,也是全球第一个进入2期临床试验的新冠疫苗,于2020年8月11日获得专利授权
[28]。我国已于7月22日正式启动新冠疫苗的紧急使用,成为全球研发新冠病毒疫苗成效最为显著的国家。截至2020年8月17日世界卫生组织统计,全球共有170款候选疫苗,31款疫苗进入临床试验阶段,其中已有7款进入临床3期,4款来自中国,2款来自美国,1款来自英国
[29],疫苗研发仍处于激烈的竞争阶段。且在我国的4款疫苗中,3款是灭活疫苗,1款是腺病毒载体疫苗,另外3种类型疫苗尚没有进入临床3期;英国1款疫苗是腺病毒载体疫苗;美国2款疫苗都属于核酸疫苗。因此,在疫苗研发领域,中国仍需并行推进不同技术路线的疫苗研究,以根据其不同优缺点,应对复杂的疫情需求。
（4）预防指南
个人防护设备方面主要涉及一线的医护人员的防护设备的改良和管理,如气溶胶箱和其他个人防护设备等
[30]。Dargaville等
[31]针对疫情期间防护装备的短缺问题,提出材料专家和供应商可以与病毒学和生物医学专家合作,以满足快速研发个人防护用品和口罩的要求。还有学者提出一种电子防护设备的概念,即医生使用远程医疗工具执行电子医疗筛查,以应对紧急医疗
[32]。
（5）流行病学传播模型方面
Li等
[26]通过对425名患者数据进行分析,根据对疫情倍增时间和基本生殖数量R0的估计,提供了早期的传播动态模型。Wu等
[33]基于传播动力学,利用官方月度航班预订数据和腾讯数据库中的中国大陆300多个地级城市的人员流动性数据,进行数学建模以预测新冠病毒的感染情况。
（6）新冠肺炎的诊断方法研究
最初在没有病毒材料的情况下,Corman等
[34]依据荧光检测RT-PCR技术进行诊断;后续在拥有病毒RNA材料后,诊断方法主要是基于病毒核酸的检测,具体有2种：实时逆转录PCR法和基因组测序法
[35]。但很多研究表明,核酸检测的假阴性不可避免,因此建议联合其他方法作为补充,如血清抗体检测试剂和CT影像方法
[36]。
（7）交叉症状研究
美国、德国、法国、意大利等多国专家联合研究指出,新冠肺炎患者通常伴有“嗅觉缺失症”,部分出现味觉障碍,短暂失去味觉或嗅觉是感染新冠病毒的症状之一
[37,38]。因此,对于急性丧失嗅觉或味觉的患者应给予高度关注,为疫情的防控增加一道防护。但此结论仍需要深入研究,因为很多病毒都可能会损伤颅内神经,进而影响味蕾神经和嗅觉神经。
（8）新冠肺炎的临床实践研究
牛津大学对新冠肺炎患者基于一种常见免疫抑制药物（类固醇地塞米松,Dexamethasone）的试验发现,对重病患者使用这种廉价类固醇药物可显著降低死亡率
[39]。
（9）信息技术在疫情期间的应用
辅助CT或X线图像诊断检测病例,可提高诊断精度和效率：如Jiang等
[40,41,42]将深度学习中的多种神经网络算法与CT样本的诊断方法进行分类比较,开发一种结合了最新临床理解、胸部CT的深度学习3D模型,诊断精确率最高可达99.6%,还有学者提出了用于诊断临床严重程度的人工智能框架
[43];
对新冠肺炎的传播进行预测：Yang等
[44]据2003年SARS的数据进行训练构建修正了SEIR和AI预测的预测模型,可用于预测疫情发展;
实施数据监测、大规模数据处理：Allam等
[45]建议使用大数据和人工智能技术构建智慧城市网络,未来在应对突发事件时可共享生物医疗数据,进行公共卫生监测;
机器人应用：机器人在医院、机场、交通系统、娱乐和景区、酒店等应用,有助于新冠肺炎期间的管理
[46];
药物筛选：依据SARS-CoV-2与SARS-CoV高度同源特征,Zhang等
[47]提出了一种基于深度学习的方法,可进行大规模的虚拟筛选和序列分析,研究结果提供了COVID-19 3C样蛋白酶的潜在药物清单。
3.2.3 中国与其他国家的合作主题分析
绘制中国与其他国家的合作网络图谱（
图5）,并统计中国与其他国家的合作强度排名（
表4）。可以看出,中国和美国之间的连线最粗,表明中-美合作强度最高,链接强度为448,其次是英国,中-英链接强度为178。因此,此处重点分析中-美、中-英的合作主题情况。
（1）中-美文献的聚类主题
对中-美合作的448篇文献进行主题聚类分析,共筛选出1 361个关键词,由于文献数量较少,选择词频≥5的49个关键词进行分析,关键词之间存在共现关联。设置resolution=0.5得到聚类结果图（
图6）,总结主题类别名称（
表5）。
聚类结果图显示中美合作的研究主题相对较分散,故将关联紧密的主题合并,归纳为3部分,主要包括：(i)新冠疫情的病理机制研究,(ii)公共心理健康研究,(iii)传播机制与防护管理。图中这3个部分之间连线较多、距离较近,说明主题之间的关系紧密。
（2）中-英文献的聚类主题
对中-英合作的178篇文献进行主题聚类分析,共筛选出613个关键词,由于文献数量较少,选择词频≥3的38个关键词进行分析,关键词之间存在共现关联。同样设置resolution=0.5得到3个聚类结果（
图7）,总结类别的主题名（
表6）。
聚类结果图中可以发现中英合作的研究主题同样归为3类,但子主题相对中美合作较少。研究主题主要包括：(i)病理机制研究,(ii)疫情防控管理,(iii)空气污染与COVID-19之间的相互影响。
4 结论
本文使用文献计量分析方法,利用VOSviewer绘制全球关于新冠肺炎的研究热点主题图谱和合作图谱,可视化展示研究热点和国际合作的情况。初步归纳出全球关于新冠肺炎的研究热点主题和需要加强合作的方向,可为研究学者和政策制定者提供参考建议,主要结论如下。
第一,在2019年12月1日至2020年8月25日期间,关于新冠肺炎的研究热点集中于预防与公共卫生及公众心理管理,临床特征与病理机制研究、疫苗和治疗方法研究、预防指南、传播模型、诊断方法、交叉症状、临床实践、信息技术的辅助应用这几个方面。中国研究者在本阶段关于新冠肺炎的研究发表了较多代表性的成果。
第二,中国的发文量仅次于美国,排名第2,独立完成的论文占比位居全球首位,但另一方面,国际合作的总连接强度位于全球第4,低于美国、英国和意大利。因此,中国在下一阶段新冠肺炎研究方面,可以考虑加强与其他国家的合作。同时,面对当前日渐紧张的世界战略竞争环境,尤其是美国对中国的遏制和技术封锁,中国需要专注于独创性的技术攻关和科技创新。
第三,对比全球的新冠肺炎研究主题与中-美、中-英的合作研究主题发现,中国和美、英等国可在治疗方法、临床实践、交叉症状、模型预测等主题的研究上开展更多的科研交流,进一步加强合作。
第四,新冠肺炎领域还有很多研究尚无准确的定论,如新冠肺炎的中间宿主问题、核酸检测的假阴性问题,以及丧失嗅觉或味觉的症状是否可以纳入新冠肺炎的症状中等,围绕此类问题已开展很多研究,但未有准确的定论,有待科研工作者深入探索。
通过本研究的文献计量分析发现,我国在新冠肺炎相关研究方面取得了多项研究成果,在科技抗疫方面发挥了关键支撑作用。结合我国在新冠疫苗、药物研发和临床救治等诸多方面取得的实践性突破,尤其是在灭活类型疫苗上的领跑,体现了我国的科研创新能力和大国表率作用。另外,本研究文集的时间范围为2019–2020年,时间跨度不足9个月,不适合进行更细粒度的时间演变分析,随着后续研究的不断深入,有待开展更为细化和全面的研究。
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