基于CiteSpace的红景天苷药理学研究文献计量分析：趋势、热点与未来展望

摘要

本研究利用CiteSpace对2000年至2025年全球红景天苷研究进行了图谱分析，揭示了该领域的发表趋势、主要作者与机构、核心研究热点及其药理应用的新兴方向。

摘要

红景天苷具有广泛的药理活性，是治疗心肌缺血-再灌注损伤、急性肺损伤和阿尔茨海默病等多种疾病的潜在候选药物；然而，目前仍缺乏对其整体研究格局进行定量和系统性综述的全面分析。本研究从Web of Science核心合集数据库中检索了2000年至2025年间相关文献，采用CiteSpace和Microsoft Excel进行文献计量与可视化分析。共纳入1400篇符合条件的论文。年度发表数量在2010年之前呈缓慢增长趋势，此后增速加快。来自62个国家的研究人员为该领域做出了贡献，核心研究集群集中于中国药科大学等机构。关键词共现分析显示，当前研究热点聚焦于红景天苷的抗炎、抗氧化和抗凋亡特性，且近年来研究 increasingly 集中于通过调控NF-κB、HIF-1α和NLRP3信号通路来干预呼吸系统、神经系统和心血管系统疾病。同时，红景天苷的生产方式已从传统的草药提取逐步转向工业化发酵，其药理学研究也已从抗衰老和抗缺氧生物活性拓展至抗肿瘤效应及多器官保护作用。

引言

红景天苷是一种苯乙醇苷类化合物，来源于多种药用植物，包括中药材大花红景天（Rhodiola crenulata）、女贞子（Ligustrum lucidum）、肉苁蓉（Cistanche deserticola）、刺五加（Eleutherococcus senticosus）、大血藤（Sargentodoxa cuneata）以及青荚叶（Acer tegmentosum Maxim）^1,2,3,4。红景天苷具有显著的药理活性，涵盖抗氧化、抗炎、抗缺氧、抗疲劳及神经保护作用，并已被用于多种中药制剂中，如诺迪康胶囊、金莲胶囊和贞芪扶正胶囊^5,6,7。红景天苷在防治中枢神经系统疾病（如阿尔茨海默病、帕金森病和缺血性脑卒中）、调控代谢性疾病以及延缓衰老方面展现出巨大潜力，已成为天然产物研究与新药开发领域的研究热点。随着分子生物学技术的发展，红景天苷在调控核因子E2相关因子（Nrf2）、NOD样受体含吡啶结构域蛋白3（NLRP3）和核因子κB（NF-κB）等关键信号通路，改善线粒体功能以及调节自噬等方面的分子机制不断被阐明，迄今已有大量相关文献积累^{8,9,10,11,12,13,14,15,16,17}。

文献计量学最初被归类为统计文献学，是一门将数学和统计方法应用于文献资料的学科。它通过对大量文献进行定量分析，揭示研究领域的发展轨迹、研究热点、前沿方向以及学术合作网络。早期，图书馆员利用该方法识别核心期刊、优化馆藏结构并支持采购决策¹⁸。CiteSpace 通过文本挖掘技术可视化特定知识领域的发展演变。与基于 VOSviewer 的另一种文献计量可视化工具相比，它具备独特功能，如“时区视图”（Timezone View）和“时间线视图”（Timeline View），能够清晰展示研究主题多年来的兴起、分化与融合过程。通过共现分析、共被引分析和聚类分析，CiteSpace 生成知识图谱，精准定位关键文献、作者、机构及新兴研究前沿，因而被誉为“科学知识图谱雷达”¹⁹。

中药研究历史悠久，拥有丰富的文献资料支持。然而，现有研究涵盖了广泛的主题，从红景天苷的天然植物提取与生物工程合成，到其针对多种疾病的药理机制探讨，以及关于其联合用药方案的大量研究。

迄今为止，关于红景天苷的研究已取得显著进展。尽管已有大量综述总结了红景天苷的药理活性，但针对其发表趋势、合作模式、研究热点及新兴主题的定量评估仍然有限。因此，本研究采用 CiteSpace 6.4.R1 对 2000 年至 2025 年间发表的红景天苷相关论文的作者、所属机构及关键词进行可视化分析，旨在揭示过去 25 年来研究趋势与热点主题的演变过程，并识别新兴研究方向和潜在的未来热点(图 1)。

方案

数据来源与检索策略

本研究使用的所有原始数据均从 Web of Science 核心合集数据库中获取^20，21。研究时段为 2000 年 1 月 1 日至 2025 年 12 月 31 日，文献检索日期为 2026 年 5 月 27 日。具体检索公式设定如下：

TS=(红景天苷 OR 罗迪欧苷 OR 罗多辛 OR "2-(4-羟基苯基)乙基 β-D-吡喃葡萄糖苷" OR "对-羟基苯乙基吡喃葡萄糖苷" OR 酪醇 β-D-吡喃葡萄糖苷 OR 萨利多苷) AND FPY=2000-2025。

文献纳入与排除标准

本研究仅纳入 Web of Science 核心合集中的文章和综述，并限定语言为英文。其他文献类型，包括会议摘要、撤回的出版物、更正、撤稿、会议论文、编辑材料、在线优先出版、通讯和带有关注声明的出版物，均被排除在进一步分析之外。

数据处理与可视化

所有检索到的文献均以 RefWorks 格式导出为 download.txt 文件，随后导入 CiteSpace 6.4.R1 进行数据转换与分析²²。分析前，两名研究人员进行人工筛选以剔除重复记录。我们通过比较基本的文献元数据来识别重复项，并对信息不一致的条目进行彻底核查，以确保准确识别。

为确保软件准确识别，对检索到的条目进行了关键词统一。例如，“nf kappa b”和“nuclear factor-kappab”等变体被标准化为“NF-κB”，“interleukin‑6”和“il 6”被统一为“IL-6”；其他标准化条目详见补充表格。经过人工筛选后，所有机构均以其当前官方正式名称呈现，未使用过时名称或二级附属单位名称。作者无别名。以主权国家为统计国家发文量的标准。所有原始标注为“Taiwan”的记录均已重新归类至“中国”²³。

详细参数设置如下：研究时间跨度设定为2000年至2025年，以2年为切片间隔，其中2000年未检出任何文献。节点类型选择为作者、机构和关键词，并设定固定的g指数值为25。该g指数阈值25的选取符合文献计量学研究中的常见做法，能够有效排除分散的低影响力节点，同时保留核心研究实体及主要合作关系。链接保留因子设定为2.5，每个节点的最大链接数限制为10。对于可视化关键词的突现检测，γ值设定为0.7^24,25，该系数取值范围为0至1，较高的γ值意味着更严格的筛选标准，仅保留突现强度极强的关键词。同时，最小持续时间设定为2，即一个关键词只有在研究热点持续至少连续2年的情况下，才被标记为有效的突现术语。所有文献筛选均由两名评审员独立手动完成，分歧通过讨论达成共识予以解决。

结果

出版趋势分析

共检索到2000年至2025年间发表的1468篇文献。经过文献筛选后，仅保留1293篇原创研究文章和107篇综述文章。2000年至2010年间相关出版物数量稀少，表明红景天苷研究尚处于初步且零星探索阶段。2000年、2004年、2005年和2009年均未发表相关论文，此期间尚未形成稳定的研究群体，仅有少数研究人员进行零星研究。自2011年起，年度发表量逐年稳步上升，仅在2020年和2021年连续下降，随后于2025年达到25年来的峰值，共发表166篇文章。2022年出现回升后，2023年至2025年出版数量恢复持续稳定增长。根据这一趋势，我们预测2026年发表数量不会出现下降(图2)。

作者合作网络

采用 CiteSpace 对纳入的出版物作者进行统计分析。根据发表文章数量排名，列出了发文量排名前十的高产作者，并分别构建了通讯作者合作网络，如表1和图3所示。共检索到504位独立作者参与了英文文献的发表。其中，Yan Tianhua 以18篇发表文章位居第一。依据普赖斯定律，

发表论文不少于3篇的作者被定义为核心作者，共确定了141位核心作者²⁶ (图3 和表1)。

对作者合作情况的分析显示，排名前10位的高产作者中，Yan Tianhua、Chang Xiayun、Luo Fen、He He 和 Zhou Rui 属于同一研究团队。2006年至2017年期间，该团队主要致力于红景天苷在心脑血管保护方面的作用研究。近年来，他们的研究方向已转向肿瘤中铁死亡（ferroptosis）的分子机制^{27,28,29,30,31}。

机构与国家合作网络

在25年期间，共有355家机构参与了红景天苷相关的基础与转化研究。网络密度计算为0.012，该指标由陈超美基于节点总数和实际连接边数提出³²。这一较低的密度表明，仅有少数医学院校形成了合作集群，而大多数参与机构之间的跨机构合作仍然有限。早期起步的领先机构包括中国药科大学、中国科学院和成都中医药大学(图4)。

在发表论文数量最多的前10所研究机构中（表2），中国药科大学以发表43篇论文位居第一。该校的研究范围涵盖红景天苷的药理机制、生物合成、代谢途径、药物制剂开发及其临床潜力。

国家层面的发表分析(图4，表3)确认了2000年至2025年间来自62个国家的研究贡献。中国在总产出上位居首位，其次是美国、韩国和印度。

中国的高发表量可归因于三个关键因素。首先，广泛分布于青藏高原和云南西北部的丰富野生Rhodiola资源，形成了独特的地理资源优势。其次，作为8世纪藏医典籍《Yuewang Yaojing（月王药诊）》中记载的中药和藏药重要成分，Rhodiola具有悠久的临床应用历史，为早期研究红景天苷的抗疲劳和抗缺氧活性奠定了基础³³。第三，中国“十四五”规划及国家对中医药振兴发展的政策支持，推动了医疗卫生研究、产业开发和人才培养的资金投入，极大地促进了红景天苷相关研究成果的发表。

文献引用分析

引文频率是评估作者科研成果质量和学术影响力的核心指标。对高被引文献的分析有助于厘清研究背景、发展动态和前沿热点，为后续研究提供基础参考³⁴。红景天苷相关文献的共被引频次汇总于表4；当两篇文献被后续发表的论文共同引用时，即视为发生一次共被引。

高被引文献主要发表于2010年至2021年之间，其中2020年发表的文献占比最高，是该领域引文积累的关键年份。这些高被引文章大多发表在《生物医学与药物治疗》（BIOMEDICINE and PHARMACOTHERAPY）上，同时也见于其他专注于药理学和天然产物研究的权威期刊，如《化学生物学相互作用》（CHEMICO-BIOLOGICAL INTERACTIONS）和《药物研究评论》（MEDICINAL RESEARCH REVIEWS）。

这些高被引成果主要由中国学者贡献，辅以少量海外研究成果。高被引论文主要聚焦于红景天苷的药理作用机制及药效动力学评价，为该领域后续的机制探索和疾病模型构建奠定了重要基础。

关键词共现分析

关键词共现分析可用于识别已发表文献中的主题关联、研究热点及发展态势；共现频率越高，表明相应研究主题之间的关联性越紧密。本研究共从纳入的文献中提取出465个关键词，网络密度为0.0221³⁵。节点之间存在大量连接边，表明该领域内研究主题之间具有较强的相互关联性，且学科交叉融合广泛，如图5所示。

关键词共现频率与中心性密切相关。中心性较高的关键词具有更紧密的共现关系，在网络中发挥更大的影响力。中心性 ≥ 0.1 的节点被视为关键节点。如表5所列，关键关键词包括凋亡（0.13）和糖苷（0.12）。

现有研究主要集中在红景天苷的生物来源及其药理活性。其中一个分支聚焦于药用提取物的物质基础，即苯乙醇苷（0.05）和酚类化合物（0.04）；另一个分支则探讨涉及氧化应激（0.05）、细胞凋亡（0.13）以及NF‑κB（0.05）信号通路的药理机制。研究模型主要包括体外（0.04）实验和体内（0.05）啮齿类动物实验，后者常用大鼠（0.02）和小鼠（0.02）；靶向疾病涵盖神经退行性疾病、器官损伤、癌症以及多种炎症相关疾病。

根据时间线颜色图例，大多数核心关键词节点呈红色或橙色，表明近年来关于红景天苷、氧化应激和炎症的机制研究仍是该领域的主要研究方向。相比之下，一些新兴关键词，如肠道微生物群（0.02）、自噬（0.02）、HIF-1α（0.02）和NLRP3（0.03），呈现出较新的颜色色调，代表红景天苷研究中正在兴起的新前沿领域。

关键词聚类分析

从关键词聚类图中生成了十个不同的聚类。聚类参数计算结果为 Q = 0.4295（>0.3）和 S = 0.7372（>0.7），表明聚类结构稳健，簇内关键词聚合良好，且分组结果具有统计可靠性³⁶（图6 和 表6）。

这十个聚类对应于十个核心研究主题：氧化应激、酪醇、NF‑κB、Rhodiola、Cistanche、线粒体、网络药理学、代谢综合征、质量控制和定向进化。每个聚类均呈现出明确的边界，而聚类之间丰富的交叉连接则揭示了不同研究主题之间广泛的相互渗透和紧密关联。

整个研究体系涵盖四个领域：生物活性成分的物质基础、药理作用的分子机制、相关疾病的药效学研究以及新兴研究方法。这些子领域共同整合，构建了红景天苷的完整研究框架。

第1类（酪醇）、第3类（代谢综合征）和第8类（质量控制）共同构成了以中药材原料和生物活性物质为核心的上游研究。相关研究内容包括红景天药材、酪醇及酚苷类成分的提取与合成、中药材质量标准的建立，以及全草干预代谢综合征的研究，为下游单体纯化后的药效学研究奠定了坚实的物质基础。

基于这些基础研究，#0（氧化应激）、#2（NF-κB）、#4（红景天）和#6（线粒体）等聚类聚焦于药理机制及疾病应用。研究人员利用细胞和动物模型，通过氧化应激、NF-κB介导的炎症级联反应以及线粒体凋亡等关键靶点，开展针对神经退行性疾病、缺血性损伤、癌症和代谢性疾病的药效学研究。聚类#5肉苁蓉反映了红景天与肉苁蓉联用治疗肝病的跨学科探索，拓展了中药复方的研究范畴。

第7类网络药理学与第9类定向进化代表了两种不同的方法论类别。网络药理学结合分子对接及其他生物信息学工具，有助于预测分子靶点，并将活性成分分析与作用机制研究相联系；基于定向进化的生物技术则应用于酒精性损伤等特定领域的研究。创新技术的引入推动了植物化学与药理学的传统研究。密集的类间连接关系直观表明，这些研究模块是相互协作发展，而非孤立进行。在成分发现、机制解析、疾病验证与技术创新等方面的持续跨学科融合，最终形成了一个闭环式研究链条：从中药资源与单体分离出发，深入至基础作用机制及面向疾病的药理学验证，并将传统实验方法与前沿技术手段相结合。

关键词突现分析

红景天苷研究中突发关键词的时间演变清晰揭示了研究热点的发展轨迹。2001年至2014年期间，糖苷（7.15）、四裂红景天（Rhodiola crenulata）（5.12）、苯丙素苷（phenylpropanoid glycoside）（3.73）、应激（stress）（5.95）和提取物（extract）（5.72）等突发术语构成了研究初期的框架，该阶段主要集中在粗提药材资源调查、糖苷类生物活性成分的筛选以及初步的体外抗氧化实验。同时出现的其他突发术语，如PC12细胞（PC12 cell）（5.76）、双盲试验（double-blind trial）（4.82）、一氧化氮（nitric oxide）（4.07）和激酶（kinase）（3.72），进一步丰富了早期研究内容，聚焦于体外细胞模型和药效生物标志物，整体研究重点在于确定物质基础并进行初步药理学验证（表7）。

2015年至2018年期间，急性肺损伤（9.78）在整个观察期内达到了最强的突现强度，同时伴随着体内实验（3.84）及内皮细胞相关关键词的激增。这一转变标志着研究从基础植物化学成分表征转向针对特定器官损伤的体内药效学验证，实验设计也从孤立的细胞培养发展为完整的动物模型，疾病靶向研究逐渐占据主导地位。

2018年之后，研究重点再次发生转变。NLRP3（3.28）炎性小体引领了新一轮的靶点探索，随后肠道微生物群、缺血性脑卒中（3.34）及心脏相关关键词相继出现爆发式增长。这些趋势拓展了红景天苷在肠-宿主相互作用、心脑血管疾病以及新型炎症靶点方面的药理应用。在研究期的末段，网络药理学（11.67）和分子对接（6.85）持续表现出强劲的爆发强度，直至2025年，表明生物信息学预测已成为主流研究范式，实现了传统药理实验与现代计算药物技术之间的无缝整合。

总体而言，热点研究的演变遵循一个渐进的路径：从草药成分和核心信号通路开始，逐步发展到单器官疾病，最终在新兴分析工具的辅助下推进至多靶点、多系统疾病。这一演进过程勾勒出从基础经验性实验向多学科融合发展的逐步演进路线。

数据可用性：

从Web of Science核心合集检索到的原始文献计量数据，以及本研究中处理和合并的文件，已作为补充编码文件1提交。

图1：文献检索与分析流程图。 该流程图展示了文献检索、数据筛选和文献计量分析的步骤。请点击此处查看此图的放大版本。

图2：红景天苷研究的年度发表趋势（2000–2025年）。 柱状图与折线图显示了每年从Web of Science核心合集中检索到的与红景天苷相关的出版物数量。请点击此处查看该图的高清版本。

图3：文献中作者的共现图谱。 该图展示了该领域研究人员之间的合作关系，节点大小代表发表论文数量，连接线表示作者之间的合作关系。 请点击此处查看此图的放大版本。

图 4： 文献中发表机构（A）与国家（B）的共现图谱。节点大小对应于发表论文数量。图（A）中的连线表示机构之间的合作发表，而图（B）中的连线表示不同国家在红景天苷研究领域的联合发表情况。请点击此处查看该图的高清版本。

图5：文献关键词共现图谱。 节点大小反映各关键词出现的频率，连接线表示关键词之间的共现关系。请点击此处查看此图的放大版本。

图6：文献关键词聚类分析。 关键词被划分为不同的主题簇。聚类分布揭示了该领域的核心研究主题及演变趋势。请点击此处查看该图的放大版本。

表1：按文献发表数量排名的高产作者。 该表格列出了在纳入的文献中发表论文数量最多的前十位贡献者。请点击此处下载该文件。

表2：文献中发表论文数量最多的前10所机构。 该列表展示了红景天苷研究领域中发表论文数量最多的领先机构。请点击此处下载该文件。

表3：按文献发表数量排名前十的国家。 该表格列出了红景天苷研究领域中发表文献数量最多的十个国家。请点击此处下载该文件。

表4：纳入文献中按共被引频次排名前10的论文。 该表格列出了所收集文献中被共同引用频率最高的十篇论文。请点击此处下载该文件。

表5：文献中的高频关键词。 该表格列出了与红景天苷研究相关的主要关键词及其排序。请点击此处下载该文件。

表6：文献关键词聚类分析。 该表格将频繁出现的关键词按主题聚类，以揭示核心研究领域。请点击此处下载该文件。

表7：文献中红景天苷研究的关键词突现（2000–2025年）。 红色段表示该关键词出现显著引用突现的时期，代表该时间段内的研究热点。请点击此处下载该文件。

补充编码文件1：从Web of Science核心合集检索的原始文献计量数据。 该文件包含本研究中分析的全部书目记录，由于数据库下载限制，已从Web of Science导出为三个纯文本批次。请点击此处下载该文件。

讨论

本研究采用文献计量学方法，基于从2000年至2025年Web of Science核心合集检索到的出版物。通过系统的定量可视化分析，我们绘制了红景天苷（salidroside）领域的全球科研产出、机构合作格局以及研究热点的演变趋势，揭示了在25年分析窗口内各阶段特有的发展轨迹。该领域的发展呈现出明显的阶段性特征。在2011年之前，总体发表量较低，研究团队地理分布零散，尚未形成统一的研究框架³⁷。研究主要集中在红景天属植物资源的筛选及其生物活性成分的初步表征，所得结果较为零散，机制探讨深度有限。自2011年起，随着研究重点从植物化学分析转向以疾病为导向的体内药效验证，论文发表数量稳步增长^38,39,40。2015年至2018年间，关于器官损伤与内皮功能调控的研究论文数量急剧上升，标志着研究方法从孤立的体外细胞实验向整合性的整体动物病理模型转变。自2018年以来，红景天苷研究进入一个多学科交叉、高质量发展的新阶段。NLRP3炎症小体^41,42,43、肠道微生物群以及心脑血管疾病等新兴主题不断拓展该领域的研究广度⁴⁴。同时，随着网络药理学和分子对接等生物信息学工具的广泛应用，一个涵盖药用资源开发、成分鉴定、机制解析、疾病验证及技术创新的完整研究链条已逐步形成。

关键词聚类与突现检测将当代红景天苷研究划分为三个相互关联的层次：上游的基础植物化学研究、中游的药理机制探索以及下游的转化技术开发。上游研究主要聚焦于从原始红景天材料中分离、纯化酪醇及苯乙醇苷类化合物，并优化其合成工艺，同时开展草药质量控制及整株草药在抗代谢综合征方面的功效评价，为后续单分子药理学研究奠定坚实的化学与实证基础。中游研究集中于核心病理级联过程，包括氧化应激、NF-κB介导的炎症信号通路以及线粒体稳态，以解析红景天苷在神经退行性疾病、心血管损伤、恶性肿瘤及代谢紊乱中的治疗机制⁴⁵。下游进展则依托前沿技术，涵盖从网络药理学预测到定向进化合成生物学的多种方法，实现精准靶点筛选、系统性机制验证以及生物活性化合物的规模化高产制备；这些进步推动了经典药理学、计算药学、合成生物学与生物信息学之间的深度交叉融合^46,47,48。

尽管临床前研究结果坚实，但红景天苷的研究进展及其临床转化仍面临多重障碍。目前的研究过度侧重于细胞和小动物实验，缺乏大规模、多中心的临床试验，且给药方案、安全性数据和治疗适应症尚未明确，阻碍了其临床转化。大多数机制研究仅聚焦于单个信号通路，例如在关键词图谱中识别出的NF-κB、NLRP3和ROS通路。信号网络之间的交互作用尚未得到充分探索，导致细胞特异性的调控机制仍不清晰。关键词图谱中突出的新兴研究方向，包括中药配伍、微生物群调节以及新型药物载体，仍处于初始阶段。研究机构较低的发文密度反映出当前研究模式主要由独立的单个实验室主导，这阻碍了跨领域合作与技术突破。此外，原材料稀缺限制了传统的提取方法；可规模化、低成本的生物合成技术尚不成熟，而较差的口服生物利用度和血脑屏障通透性进一步限制了临床制剂的开发。

在现有局限性和研究趋势的引导下，未来红景天苷的研究很可能会优先聚焦于精细作用机制的探索、转化研究、技术创新以及标准化研究体系的建立。基础研究可能从单一靶点检测转向解析涉及NLRP3介导的细胞焦亡、线粒体自噬及肠-宿主代谢等复杂网络，以补充药理学理论。针对神经保护、心血管修复、抗肿瘤及代谢性疾病的應用研究，将推进结构修饰和靶向纳米制剂的开发以提高生物利用度，同时开展联合疗法研究以拓展临床应用。网络药理学和合成生物学等技术有望构建从靶点筛选到药效验证的闭环研究体系，推动多学科交叉融合。标准化的临床试验可明确剂量与安全性参数，助力新药研发。此外，广泛的全球合作有望促进资源共享，加速中药来源活性成分的现代化进程。

文献计量学的可靠性与可重复性取决于完整的分析流程，包括文献检索、筛选、预处理、参数设置及结果分析。数据库、检索词或研究时间段（如出版物数量）的微小变动均可能导致数据集不一致，而非标准化的双人审核筛选过程也可能造成数据集不一致。作者/机构名称和关键词的非标准化规范化处理会扭曲出版物统计、共现分析和聚类结果。CiteSpace 参数设置的差异以及对网络图谱的主观性后期处理会引发连续性偏差，并削弱结果的可重复性。

本项文献计量学研究存在若干固有的方法学局限性。首先，数据库索引不一致以及红景天苷（salidroside）的多种别名可能导致文献检索不完整或包含无关文献，而参考文献格式的异质性阻碍了全自动去重，因而需要人工进行数据清洗。其次，CiteSpace 参数（包括 g 指数、TopN 值和网络剪枝设置）可能人为影响网络结构、聚类模式及突现词检测结果，这些参数已通过迭代优化以确保可视化结果的可信度⁴⁹。第三，数据库覆盖范围有限，未能纳入灰色文献、未发表数据及民族医药记录，而以英文为主的数据库收录则导致语言偏倚，无法全面反映地区性中医（TCM）研究的真实情况。

此外，在数据预处理过程中存在多个常见障碍，阻碍了文献计量分析的可重复性。作者姓名缩写不一致、拼写变体以及同名异人现象，加之缺乏唯一的研究人员标识符，导致论文发表数量统计和合作网络结构出现偏差。机构名称以大量不同的形式列出；若未能对这些标签进行标准化处理，将导致合作聚类结果无效。

这些数据清洗工作流程在已发表的研究中很少被公开披露。如果复制研究的研究人员直接依赖原始元数据，而未重建作者消歧规则、机构规范化协议、关键词整合方案以及原始检索限制条件，则会在统计结果、可视化图谱和最终结论中均观察到偏差。妥善解决这些挑战对于确保文献计量研究的可重复性至关重要。

材料

本文使用的材料清单

姓名	公司	目录编号	评论
CiteSpace 6.4.R1	美国宾夕法尼亚州费城德雷塞尔大学	https://citespace.podia.com	文献计量可视化软件
Microsoft Excel 2021	微软公司，雷德蒙德，华盛顿州，美国	https://www.microsoft.com/microsoft-365/excel	用于手动筛选和合并关键词、机构及其他项目的软件
Web of Science 核心合集数据库	Clarivate，宾夕法尼亚州费城，美国	https://www.webofscience.com	在线引文数据库