CiteSpaceに基づくトンネル安全研究進展の文献計量分析

サマリー

本研究は、Web of ScienceのデータとCiteSpaceツールを用いて、トンネル安全性研究の文献計量分析を行い、論文の傾向、共同研究、研究ホットスポットを特定します。分析は火災と交通安全に焦点を当て、知的管理と多災害対応のレジリエンスへとシフトし、断片的な協働が進んでいることを明らかにしています。

要約

トンネル空間の複雑さとリスクの多様化が進む中、トンネル安全研究の包括的な理解が不可欠です。本研究は、Web of Scienceコアコレクションのトンネル安全性に関する出版物の文献計量分析をCiteSpaceに利用しています。結果は、論文数が着実に増加し、2017年以降は大幅に増加していることを示しています。セントラルサウス大学が主要な寄稿者であり、『トンネルと地下宇宙技術』は重要な学術誌として際立っています。研究は地下工学、消防安全工学および関連分野を網羅する高度に学際的ですが、著者や機関間の協力ネットワークは依然として断片的であり、相乗効果は限定的です。キーワード分析によると、研究ホットスポットはトンネル火災安全と交通事故分析に焦点を当てており、基礎理論やリスク評価からインテリジェントでシステム指向の管理へと移行しています。この分野は従来の静的分析から動的運用安全分析、多重ハザード連動リスク評価、システムレジリエンス評価へと移行しています。しかし、デジタル技術の統合や学際的な協働には依然として課題が残っています。従来のナラティブレビューが断片的または静的な評価に依存するのに対し、本研究はトンネル安全研究の進化を動的にマッピングするための再現可能な文献計量学的枠組みを提供します。新たなトレンドを特定し、将来の学際的調査を導くための方法論的構造化された洞察を提供します。

概要

現代の交通およびインフラネットワークの重要な構成要素として、トンネルは世界中で規模と複雑さを継続的に増大させています。しかし、トンネル内の独特で閉鎖的な環境は、構造のひび割れ¹、火災リスク²、交通危険³、運用安全上の懸念⁴、そして全ライフサイクルの安全監視に関連する^問題5といった重大な安全課題を伴います。歴史的なデータは一貫して、特に火災などのトンネル内での事故が深刻な死傷者や^財産被害につながることを示しています。これらの事故は車両やトンネル構造自体を損傷させるだけでなく、既存の安全対応戦略の不十分さも露呈^{させます。}したがって、トンネル安全に関する詳細な研究は、インフラの長期的安定した運用を確保するための基礎であるだけでなく、公共の安全の確保、緊急^{管理システムの最適化}、持続可能な開発^{の促進、社会}の福祉向上にも不可欠です。

トンネルの安全性に関する初期の研究は1990年代にさかのぼることができます。研究テーマは主に可燃性ガスの蓄積やトンネル内の人員避難といった基本的な問題に焦点を当てていました。その後、この分野は大きな進展を遂げ、多くの学者が広範かつ価値ある研究を行いました。研究範囲は徐々に拡大し、トンネル事故メカニズム、防火システム設計、建設安全管理、構造設計最適化などの課題にまで及びました。21^世紀初頭、特に過去20年間でデジタル化と知能技術の急速な進歩により、研究範囲は構造安定性監視^10,11、事故リスク予測、トンネル照明システム、運転者行動、運転者情報インタラクションシステムなどの最先端分野へとさらに発展しました。トンネル安全に関する既存の研究は大きく分けて三つの側面に分類できます。

まず、いくつかの研究は多因子^{結合条件下での}火災災害連鎖の伝達メカニズムに焦点を当てています。これらの研究では、統計的事故分析¹³、事例に基づく回顧的研究、確率的リスク評価(PRA)などの手法を用いて事故の原因を調査し、リスク評価¹⁴、火災の進化メカニズム、避難シミュレーション¹⁵、構造安全監視を調査しました。第二に、動的な環境下での積極的な予防・制御能力の強化に焦点を当てた研究がいくつかあります。多くの研究者が計算流体力学(CFD)シミュレーション¹⁶、BIM-GIS統合モデリング、多源センサーネットワーク技術を用いて、火災煙の拡散、視認性減衰、動的避難経路の最適化、トンネ^{ル運用中の}健康監視および早期警戒を解析しています。これらの研究はトンネル換気および排煙システムのさらなる最適化¹⁸、インテリジェント照明構成の改善¹⁹、人間行動モデリングおよびデジタルツイン駆動のクローズドループ管理の探求を進展させました。第三に、特定の研究は主に先進技術の応用と持続可能なトンネル開発の追求に焦点を当てています。一部の研究者は、バーチャルリアリティ(VR)²⁰やビルディングインフォメーションモデリング(BIM)²¹などのデジタルおよび知能技術を用いてトンネル爆破²²、地下空洞検出、掘削支援を行っています。これらの研究はまた、トンネル工学プロセスにおける環境的、社会的、経済的要因の協調的な発展を探り、特に^{持続可能性に焦点を当て}ています。さらに、一部の学者は、トンネル²⁴の地盤沈下に関する研究をレビューし、インフラ検査²⁵の視覚的分析を行い、トンネル照明と低炭素開発²⁶の関係を検証するために文献計量学的手法を用いています。

トンネル安全は包括的かつ学際的な^{研究分野へ}と進化しました ^6,26。しかし、体系的かつ統合的な研究は依然として不足しており、この分野における知識構造の進化や新興トレンドの特定も十分に明確でないため、将来の研究方向性を決めるのは困難です。ナラティブレビューは、メカニズムの解釈、工学的実践の比較、専門知識の統合に価値があります。しかし、文献選択の主観性や大規模な研究分野の時間的変化を定量的に追跡する困難さによって制限されることが多いです。書誌計量分析は、ナラティブレビューを補完し、透明な検索基準、繰り返し可能なデータ処理手順、協働、中心性、クラスタリング、バースト進化の定量的指標を提供します。本研究では、CiteSpaceは専門家の解釈の代替としてではなく、トンネル安全研究の知的構造や新たなテーマを特定するための可視化および定量マッピングツールとして用いられました。この調査の範囲はトンネルの安全性に限定されました。この範囲には、火災安全、煙の制御、避難、交通安全、運転者行動、トンネル照明、換気、環境制御、監視、緊急管理、リスク評価、トンネル運用中のシステムのレジリエンスが含まれていました。主にトンネル掘削の安全性、シールドトンネル建設予測、爆破、地盤沈下、建設支持、ライニング・クラック診断に関する研究は、運用上の安全性に明示的に対応していない限り除外されました。これらの除外は、建設段階の地盤工学リスクと運用段階の安全管理が、メカニズム、データソース、評価指標、工学的介入において大きく異なるため適用されました^27,28。

トンネル安全分野の研究の特徴と傾向を体系的に明らかにするため、本研究はWeb of Scienceコアコレクション(WoSCC)のデータに基づくCiteSpace可視化ツールを用いて文献計量分析を行い、中国語の出版物や様々な非公式な研究資料は除外しています。この分析は、出版成果の特性、主要ジャーナル、主要著者と機関間の共同ネットワーク、研究キーワードの時間経過による分布とクラスタリング、そして新興のフロンティア方向性を^{カバーしています。}従来のレビューアプローチとは異なり、本研究は定量的で再現性があり、可視化に基づく文献計量学プロトコルを確立します。キーワードバースト検出、タイムラインクラスタリング、共生中心性分析などの多次元指標を統合しています。これらの指標を用いて、本研究は分野の知的構造とテーマ的進化を体系的に明確にする包括的かつ動的な知識枠組みを構築します。本研究には主に2つの分析目的があります。第一の目的は、CiteSpaceの可視化ツールを用いて包括的かつ動的な知識フレームワークを構築し、従来のレビュー評価の断片的で静的な性質を克服することです。第二は、トンネル安全研究が明確な相転移を経験しているかどうかを調査することです。特に、従来の基礎理論や静的リスク分析から、知的で体系的かつ多ハザード結合型動的安全管理システムへのシフトです。

プロトコル

本研究は、1992年から2026年までのトンネル安全分野における研究動向を特定し可視化するために、体系的な文献計量分析を実施しました。

文献検索とデータ収集
Web of Scienceコアコレクション(WoSCC)データベースにアクセスしてください。検索戦略は、以下のトピック固有のクエリを用いて実行されました:TS = [(「トンネル」および"トンネル安全")]]。クエリを入力した後、「検索」ボタンをクリックして文献検索を実行しました。結果は「論文」、「レビュー記事」、「早期アクセス出版物」を文書タイプとして選択してフィルタリングされました。1992年から2026年の間に発表された合計15,861本の論文および総説論文が収集されました。本研究は、トンネル火災安全、道路安全、交通安全、人員避難などの主要分野に焦点を当て、研究の進捗やトンネル全体の安全に関するホットスポットをレビューすることを目的としています。したがって、トンネルの掘削安全性、シールドトンネルの安全性予測、トンネル内壁の亀裂の安全性評価に関する出版物は除外されました。この審査プロセスの後、428本の記事がさらなる分析のために残されました。「記録内容」セクションでは「完全な記録および引用文献」を選択し、フィルタリングされたデータセットは「プレーンテキスト」ファイルとしてエクスポートされました。各記録は完全な引用情報と共著者情報が含まれていることが確認されました。詳細なスクリーニングプロセスはフローダイアグラム(図1)で示されています。

データ前処理
WoSCCからエクスポートされたプレーンテキストデータセットは、 Data |テキスト/CSV関数から 。タブ文字とスペース文字は区切り文字として選ばれ、テキストを列に区切っていました。その結果生まれたスプレッドシートは、記録のフィルタリング、ソート、要約に使われ、その後の分析に用いられました。記録は出版年ごとに集約され、年間および累積出版件数を算出しました。ジャーナル(SO)欄は、3本以上の論文を持つジャーナルのみを保持するように絞り込みました。機関は頻度と中心性でソートされてトップ10の機関を特定し、キーワードは頻度と中心性でソートされてトップ20のキーワードを特定しました。キーワードクラスターはサイズ順にソートされ、最大の6つのクラスターは保持されました。各手術の詳細な基準と手順は、対応する分析小節で説明されました。

発表文献の数変化を分析するために、出版年(PY)列をスプレッドシートソフトでフィルタリングし、その値を数値形式に変換しました。その後、これらの記録は出版年ごとに集計され、年間および累積出版数の両方を算出しました。出版傾向グラフは、年間生産量の棒グラフを作成し、累積合計の折れ線図を重ねて作成しました(図2)。出版ジャーナルの分布パターンの分析では、ジャーナル(SO)欄を分離し、各ジャーナルのレコード数を計算しました。1992年から2026年までの各ジャーナルの出版頻度は、ジャーナルタイトルごとに記録をグループ化し、結果を降順に並べることで計算されました。3本以上の論文を持つ学術誌は保持され、合計28誌となり、結果は要約表(表1)で示されました。

著者協力分析
WoSCCのプレーンテキストデータセットは、 Data |インポート|Web of Science コマンドおよび入力および出力ディレクトリは適切に指定されました。取得した文献の詳細なレビューの結果、1992年から2004年の論文はデータセットの比較的小さな割合を占めていることが判明しました。さらに重要なのは、これらの論文の研究内容やテーマが分散しており、トンネルの安全性に関する関連性が薄いことが示されたことです。これらの論文を文献計量分析に組み込むことは、過度な冗長性を生み、研究のホットスポットや進化する傾向の特定を妨げることになる。さらに、2026年3月に取得した文献では、2026年の年間出版量を完全には反映できませんでした。その結果、CiteSpaceの分析は2005年から2025年の間に発表された文献に限定されました。期間は2005年から2025年まで、出版関連性に基づいて1年のタイムスライスを用いて年間タイムスライシングで設定されました。

CiteSpaceは著者をノードタイプとして設定していました。選択基準はgインデックス(k = 15)に設定されました。用語のソースはタイトル、要旨、著者キーワード(DE)、キーワードプラス(ID)に設定されていました。プルーニングメニューでは、パスファインダーとマージされたネットワークのプルニングオプションの両方を選択してネットワーク構造を簡素化しました。分析は「 Go 」をクリックして著者コラボレーションネットワークの可視化を作成することで実行されました。フォントサイズやカラースキームは読みやすさを向上させるために調整されました(図3)。

機関間の協力とトップ10機関分析
ノードタイプはCiteSpaceで「機関」に設定されていました。選択基準はgインデックス(k = 25)に設定されました。用語のソースはタイトル、要旨、著者キーワード(DE)、キーワードプラス(ID)に設定されていました。プルーニングメニューでは、パスファインダーとマージされたネットワークのプルーニングオプションを選択してネットワークの複雑さを軽減しました。

分析は 「Go 」ボタンを押して機関のコラボレーションマップを生成することで実行されました。タイポグラフィやカラー設定は解釈性向上のために調整されました(図4)。機関のコラボレーションデータは Output |ネットワーク概要はHTML、CSV、RIS |CSVとして保存してください。その後、CSVファイルをMicrosoft Excelで開きました。「Freq」「Centrality」「Label」の各列が統合され、 Sort & Filter |降下中。上位10校が抽出され、最終的な表(表2)にまとめられました。

キーワードの共現とトップ20キーワード分析
CiteSpaceでは、ノードタイプがキーワードに設定されていました。g指数はk = 17に設定されました。用語のソースはタイトル、要旨、著者キーワード(DE)、キーワードプラス(ID)に設定されていました。プルーニングメニューで、パスファインダーとマージされたネットワークのプルーニングオプションを選択してネットワークをトリミングしました。分析は「 Go 」をクリックしてキーワードの共現マップを取得することで開始されました。フォントと色の属性は視覚的可読性を向上させるために修正されました(図5)。キーワードの同時出現データセットは Output |ネットワーク概要はHTML、CSV、RIS |CSVとして保存してください。CSVファイルはMicrosoft Excelで開かれました。「Freq」「Centrality」「Label」の各列が統合され、 Sort & Filter |降下中。上位20キーワードが特定され、最終的な表(表3)に整理されました。

キーワードクラスターとトップ6クラスター分析
ノードカテゴリはCiteSpaceでキーワードに設定されていました。g指数はk = 17に設定されました。用語のソースはタイトル、要旨、著者キーワード(DE)、キーワードプラス(ID)に設定されていました。プルーニングメニューで、パスファインダーとマージされたネットワークのプルーニングオプションを選択してネットワークを細かくしました。キーワードクラスタリング分析は 「Go」をクリックして実施しました。クラスタラベルは対数尤度比(LLR)アルゴリズムを用いて抽出されました。シルエットスコアが0.7を超えるクラスターのみが保持されました。クラスタリングマップは クラスタラベル最適化(Cluster Label Optimization)を用いて生成されました。K: キーワードと表示設定は最適な読みやすさのために調整されました(図6)。クラスターの詳細は クラスタ |クラスタコンテンツの表示をMicrosoft Excelのワークシートに整理できます。データテーブルを開き、「サイズ」列を選択し、「 ソート&フィルター」>降順でソートしました。結果は最終的なキーワードクラスタリングテーブル(表4)にまとめられました。

キーワードタイムラインクラスタ分析
ノードタイプはCiteSpaceのキーワードとして保持されていました。g指数はk = 17に設定されました。用語のソースはタイトル、要旨、著者キーワード(DE)、キーワードプラス(ID)に設定されていました。プルーニングメニューで、Pathfinderと統合されたネットワークのプルーニングオプションが選択されていました。キーワードクラスタリング分析は 「Go」ボタンを押すことで実行されました。クラスターラベルは同じLLRアルゴリズムとシルエットスコア閾値(> 0.7)で抽出されました。 タイムラインビュー を選択して、キーワードタイムラインクラスタリングマップを作成しました。フォントと色の設定は読みやすさ向上のために調整されました(図7)。

キーワードバースティング分析
ノードタイプはCiteSpaceのキーワードとして保持されていました。g指数はk = 17に設定されました。用語のソースはタイトル、要旨、著者キーワード(DE)、キーワードプラス(ID)に設定されていました。プルーニングメニューで、PathfinderとPruning、マージされたネットワークオプションが選択されていました。キーワード分析は 「Go」ボタンをクリックして実行しました。 バースト性 オプションを選択し、パラメータγを0.5に設定し、キーワードバースト検出解析を行うための最小バースト期間を2年に設定しました。データは更新され、引用バーストが最も強い上位25キーワードのリストが生成されました(図8)。

結果

出版量と成長傾向
最初の検索では、Web of Scienceコアコレクション(2026年3月26日時点)から1992年から2026年の間に発表されたトンネル安全に関する15,861本の論文とレビューを取得しました。研究分野に関連のない論文(例:トンネル掘削安全性、トンネル安全予測、トンネルライニング亀裂安全性評価の研究)を手動で除外した後、トンネル安全性に焦点を当てた428件の論文およびレビューが文献計量分析のために保持されました。この洗練されたデータセットにより、トンネル安全分野の文献を的確に検証することが可能となりました。

年間の論文数とその進化傾向は、^{研究分野における}重要性と活動を示すことができます。Microsoft Excelは、1992年から2026年までのトンネル安全性に関する年間および累積論文数の統計をまとめるために使用されました(図2参照)。その結果...

ディスカッション

この文献計量分析は、トンネル安全性に関する研究動向の構造化された概要を提供します。キーワードバースト検出、タイムラインクラスタリング、共生中心性分析などの多次元指標を統合することで、本研究は動的な知識フレームワークを構築します。この枠組みは、分野の知的構造とテーマの進化を明確にします。断片的または静的な評価に依存する従来のナラティブレビューとは異なり、この定量的かつ可視化に基づくプロトコルは、トンネル安全研究における科学的進展をマッピングするための再現可能なモデルを提供します。透明で再現可能なワークフローにより、他の工学的安全トピックにも容易に適応できます。

いくつかの方法論的ステップが書誌計量学結果の妥当性に強く影響します。最初の重要なステップはデータベース検索です。なぜなら、検索クエリ、データベースの範囲、ドキュメントタイプ、取得日の変更が最終データセットに直接影響するからです。第二の重要なステップは手動のスクリーニングであり、特にトンネルの安全性と建設段階のトンネル工学の区別が重要です。第三の重要なステップは...

材料

この記事で使用された材料の一覧

名前	会社	カタログ番号	コメント
CiteSpace	Chaomei Chen	https://citespace.podia.com/	文献計測可視化ソフトウェアで、協力ネットワーク、キーワード共起マップ、クラスターマップ、タイムラインビュー、およびバースト検出出力を生成するために使用されます。
Microsoft Excel	Microsoft Corporation	https://www.microsoft.com/excel	データクリーニング、並べ替え、頻度計算、表作成に使用されるスプレッドシートソフトウェア。
Web of Science Core Collection	Clarivate	https://webofscience.clarivate.cn/wos/woscc/basic-search	文献計測分析に含まれるレコードを取得するために使用される文献データベース。