2000-2019年国际排球运动研究动态——基于CiteSpace的可视化分析

张乐乐，史友宽

2000-2019年国际排球运动研究动态——基于CiteSpace的可视化分析

张乐乐，史友宽

河南大学体育学院，河南 开封，475001。

利用CiteSpace V 软件，对2000-2019年收录在Web of Science有关排球的882篇核心文献进行可视化分析，旨在揭示近20年间国际排球领域研究的热点及前沿等，为我国科研工作者提供参考。研究结果：国际排球运动领域发文量与时间呈一定的线性关系，且美国与欧洲国家是主要研究力量；作者、机构与国家间的科研合作关系受地理位置与文化的影响；研究热点集中于运动成绩、运动员、运动训练和运动损伤等关键词；研究前沿集中在运动损伤与运动康复、赛事分析、运动员弹跳力研究和性别与年龄维度下运动员特征分析这4个领域；国际学者善于运用生理学和生物力学知识，通过实验法和数理统计法进行研究，多以运动员为研究主体，最终聚焦于运动成绩的提高。

排球；国际；Web of Science；CiteSpaceⅤ；可视化

2019年8月，国务院办公厅印发《体育强国建设纲要》，明确提出“加强国际交流与合作，强化科技助力，提高‘三大球’训练、竞赛的科学化水平”。为使中国的排球研究站在世界发展前沿，需要科研工作者以国际视野审视和研究排球。通过中国知网查阅文献发现：已有关于国际排球研究状况的文献较少，研究结果不够直观、案例展示不够充分。本文在已有研究的基础上，利用CiteSpace可视化软件，从文献时空分析、合作网络分析、研究热点与主题和研究前沿4个方面透析国际排球研究动态，旨在为排球科研工作者提供借鉴。

1 研究方法

1.1 文献资料法

以Web of Science 核心合集为数据来源库，通过检索最终得到相关文献882篇。用CiteSpace软件对这些数据分析后，再对关键文献进行阅读与归纳，作为本研究的理论支撑。

1.2 知识图谱法

CiteSpace 是由美国德雷塞尔大学陈超美教授基于Java 语言开发的一款信息可视化工具，其主要功能是将大量的文献数据转换成可视化图谱，以便人们对知识的理解更为直观，从而发现那些隐藏在大量数据中的规律和让人不易察觉的事物，即绘制科学知识图谱[1]。本研究运用的软件版本号为CiteSpace 5.5R2.7Z，用其对所选文献进行可视化分析，通过关键词共现、文献共被引、合作网络（作者、机构、国家）反映国外排球研究的热点、主题、前沿以及空间分布等。

2 结果与分析

2.1 国外排球研究的时空分析

2.1.1 国外排球研究发文时间分析 某一学科或领域研究文献在不同时间段上的分布可以帮助我们发现该学科或领域的发展阶段和发展趋势[2]。运用WPS工作表对所筛选的文献进行相关性描述，发现文献数量随时间呈线性的指数趋势，公式为Y=6E-130e0.1498x，且R2=0.9094，说明发文量与年份线性关系较强。由图1可以看出国外对排球运动的关注度不断提高，未来也将有更多的研究者关注这片领域。

图1 2000-2019年国外排球研究年论文发表数量趋势图

2.1.2 国外排球研究发文空间分析 运用CiteSpace软件合作网络模块分析国家合作情况，时间跨度选择2000-2019年，Years Per Slice（时间切片）设置为1，即将20年的文献分成20个区域进行分析，Node Types（节点类型）选择“Country”，阈值设置为TopN%=50%，也就是每个时间切片中选中前50%篇被引次数最高的文献。随后选择Pathfinder（寻径网络算法），并选取“Pruning sliced networks”和“Pruning the mergednetwork”两种裁剪方式来精简网络，之后对网络进行聚类。选择“Keywords”并运用LLR（对数极大似然率）算法进行聚类命名，最终得到时间线图谱（图2）。该图谱由38个节点和36条连线构成，模块值Q=0.6907，平均轮廓值S=0.5816。一般而言，Q值一般在[0，1）区间内，Q>0.3就意味着划分出来的社团结构是显著的，当S值在0.7时，聚类是令人信服的，若在0.5以上，聚类一般认为是合理的[3]。因此该聚类是合理的。图中连线代表合作关系，连线颜色的深浅反映合作关系的强弱；节点越大则发文量越高，外圈颜色越深中介中心性就越大，内圈颜色越深则该点爆发性越强。

图2 2000-2019年国外排球研究国家分布时间轴可视化分析图谱

表1 2000-2019年国外排球研究发文量分布（前10名）

根据图2和表1的分析结果可以看出，在排球运动研究中，美国以153篇发文量高居榜首，紧随其后的是西班牙和葡萄牙。在这38个地区中英国和澳大利亚与其他地区的合作强度最大。在合作网络中，英国与巴西、荷兰、威尔士、中国台湾以及日本有着合作链接，与荷兰和中国台湾的合作最为密切。而澳大利亚则与瑞典、伊朗、南非、中国及新西兰有着合作关系，其中与南非和瑞典的合作最为密切。

2.2 国外排球研究主体分析

2.2.1 国外排球研究者 在CiteSpaceⅤ控制版面上节点类型选择“Author”，其他设置不变，最终绘制出知识图谱（图3）并整理出发文量前5的作者（表2）。该图由169个节点和187条线连接构成，Q值为0.9348，S值为0.6927，说明聚类结果合理。

图3 2000-2019年国外排球研究作者聚类可视化图谱

表2 2000-2019年国外排球研究作者发文量（前5名）

排球领域的研究者主要聚焦于排球赛事分析、运动成绩、运动损伤等，并且形成了相互合作的关系。在169名研究者中，发文量排名第1的是Isabel Mesquita博士，在排球领域发表核心期刊28篇，研究方向主要是男子排球战术分析、排球教学；排名第2的是葡萄牙大学的体育教师Jose Afonso，发文22篇，涉及高水平女子排球运动决策与游戏训练等方面；Palao教授的研究以排球比赛技战术及进攻效率分析为主，Joao 研究的领域是排球赛事分析和体能训练，Perla则更多关注排球运动员的心理。

2.2.2 国外排球研究发文机构 对科学合作网络的分析，为我国各大高校与国外机构的合作提供了参考依据，与相关领域高发文机构合作有利于我国研究机构利益的最大化。在CitespaceⅤ控制版面上节点类型选择“institution”，其他设置不变，最终绘制出知识图谱（图4）并整理出发文量前8的机构（表3）。该图由135个节点和123条线连接构成，Q值为0.861，S值为0.5059，说明聚类结果合理。

从结果中可以看出，排球运动科学研究的基地主要是大学，在这135个科研机构中，发文量前6位的5所大学都位于欧洲，其中葡萄牙的波尔图大学发文量最高，而西班牙竟有3所大学在这前6位之中。此外欧洲这些机构合作链接明显，这可能与欧洲各国接壤和文化相似有关。

图4 2000-2019年国外排球研究机构聚类可视化图谱

表3 2000-2019年国外排球研究机构发文量（前8名）

2.3 国外排球研究热点及主题分析

2.3.1 国外排球研究热点 运用CiteSpace共现网络模块进行关键词共现分析，以探究国外排球运动研究的热点与主题。当两个关键词同时出现在一篇文献中时，就称这两个关键词存在共现关系。关键词共现分析则通过对文献中具有共现关系的关键词进行两两统计，进行聚类分析[4]。在控制面板上选择节点为“Keyword”，时间切片设置为1年，阈值设置为每个时间节点上出现频率最高的20个关键词，设定阙值为 c=2、cc=2、ccv=20，用寻径网络算法进行网络裁剪，最终绘成165个节点和308条连线的图谱（图5）。165个节点代表着165个关键词，节点大小与关键词出现的频率成正比，筛除掉“volleyball”、“sport”等不能直接反映主题的词后整合出频率与中介中心性较高的关键词（表4）。

图5 2000-2019年国外排球研究关键词共现可视化图谱

表4 2000-2019年国外排球研究高频及高中心性关键词（前5名）

结果显示，关键词“运动成绩”出现的频率最高，是第2名的两倍多，可见在排球研究中“运动成绩”是众多学者关注的焦点，同时“运动员”也是排球研究的侧重点，此外国外研究的热点主要还包括“运动损伤”“运动训练”“最大力量”“预防”“运动恢复”等。国外这些热点研究所采用的研究方法多是实验法和对比分析法，以优秀运动员为主要实验对象，以减少运动员的运动损伤、最大限度的开发体能为研究目的，最终服务于竞技体育。国外研究人员用科学的方法指导运动训练、运动康复和损伤预防是值得我们中国研究者学习的。

2.3.2 国外排球研究主题 在关键词分析的基础上以LLR算法对关键词共现图谱进行聚类，将零散的研究热点整合成主题词，利于研究者扩大研究范围。得到的图谱Q值为0.7129，S值为0.7591，说明聚类结果可信度较高。基于LLR算法关键词聚类后共得到12个主题，performance analysis（技术性能分析）、vertical jump（纵跳）、jump training（弹跳训练）、motor skill（动作技能）、anthropometry（人体测量学）、basketball player（篮球运动员）、tendinopathy（肌腱伤病）、free radicals（自由基）、performance（运动成绩）、athletic injuries（运动损伤）、training（运动训练）和motor expertise（运动专长）。为了增加聚类结果的准确性，用LSI算法再次进行标签命名，在LLR聚类的基础上增加biomechanics（生物力学）、athletes（运动员）、humeral avulsion（肱骨脱伤）、ultrasonography（超声波检查）、total energy expenditure（总能量消耗）和nursing（运动康复）主题。其中“人体测量学”涵盖身体成分、运动员选材、运动表现、身体适应能力、体型等关键词。如Scribbans等[5]用实验测量对比方程预测，得出END和MOD方程能准确地预测间歇运动VO2和能量消耗的结论。“超声波检查”涵盖肩胛上神经病变、肌腱变性、损失预防、运动强度等关键词。如Salles等[6]用本体感觉测试装置（PTD）测量TTDPM最终指出“系统训练的运动能力，以及冈下肌的萎缩，改变了本体感受信息处理不同阶段的皮层表现，最终改变了TTDPM的皮层表现”。“自由基”则涵盖反应时、维他命C、氧化应激、血浆、脂质过氧化、肌肉等关键词，以运动生物化学为学科基础。如Mazon等[7]研究周期性模型（SLPM）的选择性负荷对排球运动员比赛前后心率变异性（HRV）的自主调节和内源性应激标志物的影响（N=32），得出SLPM并没有改变HRV的心脏自主调节，而是促进了运动员的有益适应，包括内源性应激标志物的血浆浓度积极变化的结论。从这些研究主题和案例中可以看出，国外研究者更擅长用运动人体科学理论基础和实验仪器进行排球领域的研究，做到了理论与实际的结合，他们以科学的理论指导运动康复和运动训练，更多的关注运动员本身，实实在在的帮助运动员提高运动能力。

2.4 国外排球研究前沿分析

文献共引是指两篇以上的文献同时被别的文献引用，共引频次越高意味着这两篇文献的学科背景越相似，可用以分析和揭示研究前沿及其知识基础等[8]。运用CiteSpace软件共被引模块分析文献的共被引情况，时间跨度选择2000-2019年，时间切片设置为1，节点类型选择“Reference”，阈值设置为10，用Pathfinder算法进行网络裁剪，之后选择“Keywords”并运用LLR算法对结果进行聚类命名，最终得到图谱（图7）。该图谱由209个节点和385条连线构成，Q=0.8096，S=0.5566，说明聚类结果合理。

图7 2000-2019年国外排球研究文献共被引聚类可视化图谱

由图7显示可知，该图谱共生成11个文献共被引集群，这些集群在一定程度上代表着国外排球运动的研究前沿。集群0-膝关节前交叉韧带损伤（acl injury）；集群1-运动技能（skills）；集群2-髌骨韧带（patellar tendon）；集群3-增强式训练（plyometric training）；集群4-人才开发（talent development）；集群5-技术性能分析（performance analysis）；集群6-运动表现（athletic performance）；集群8-跳跃膝（jumpers knee）；集群9-动力学（kinematics）；集群11-生态分析（eclogical analysis）；集群14-女子排球运动员（female volleyball players）。通过对这些主题中文献的阅读，最终将这11个聚类整合成四大类，分别是：聚类Ⅰ，运动损伤与运动康复；聚类Ⅱ，赛事分析；聚类Ⅲ，运动员弹跳力研究；聚类Ⅳ，性别与年龄维度下运动员特征分析。

聚类Ⅰ：该聚类主要运用实验法和力学分析法研究排球运动员膝关节前交叉韧带、髌骨韧带、肩关节和膝关节损伤，并对运动员伤病的预防和康复提供建议，但文章多是病例分析，缺少对运动康复方法的具体研究。例如Lachlan P. James[9]认为“踝关节扭伤、肩部过度使用损伤、髌骨肌腱病和前交叉韧带损伤是排球运动员的主要损伤，减少伤病应该成为一个运动队或组织中任何训练计划的基础，制定有针对性的排球损伤预防计划是至关重要的”。Agel Julie[10]分析了16年9000场比赛，进一步指出在比赛中受伤的比率比在训练中略高，在所有的比赛和训练损伤中，下肢损伤占55%以上，其中脚踝韧带扭伤占44.10%，而踝关节损伤又是女子排球运动中最常见的损伤，并建议未来康复工作应侧重于首次踝关节扭伤和急性创伤性膝损伤以及降低踝关节扭伤复发的风险上。在肩关节损伤研究上，Stickley Christopher D[11]认为肩部损伤发生率与肩部内外侧旋转肌力量差异的关系比与绝对力量的关系更大。肩部强化的重点应是提高偏心力量和纠正内侧和外侧旋转肌力之间的不平衡。Forthomme等[12]人认为肩旋转肌力量的等速评估，特别是偏心模式的评估，有助于确定肩膀疼痛因素的参数，这种评估可以更好地识别出处于危险状态中的运动员。在运动员膝部研究中，Visnes等[13]认为高强度排球训练、高场次比赛和性别是影响运动员膝关节发育的重要因素。

聚类Ⅱ：该聚类主要运用观察法和数理统计法对排球赛事进行分析，反映在竞技过程中球队的胜负因素，具体统计方法包括单因素方差分析、独立样本t检验和皮尔逊卡方检验等。如Afonso运用logistic回归分析法分析高水平女子排球拦网效率和对手进攻效率的关系，认为拦网者在拦网时要分析的最重要的因素之一是对手的副攻击球的可能性。Nikos Bergeles[14]通过分析奥运会男排的二传手传球节奏和进攻效率之间的概率关系，认为二传手的表现和传球节奏是影响奥运会男子排球队进攻效率的重要因素。如果二传在前场表现很好，使攻手进行第1次或第2次快速攻击，将大大增加直接得分的概率。而Castro J[15]认为进攻效率可由3个主要变量预测：进攻速度、进攻类型和拦网数量。通过视频分析和计算，Garcia-de-Alcaraz[16]发现较高的年龄组（高级组），无论运动员的竞技水平和训练水平如何，跳发球的次数都明显减少，发球能力也明显下降。Silva Miguel[17]认为发球失误、接发球失误、拦网失误是影响比赛胜负的重要变量。此外，发球效率是比赛胜利的主要变量，提高发球效率应该是优秀排球队训练的首要任务。再有Ramos Ana[18]指出高水平球队在所有战术表现指标（主要是进攻节奏和拦网对抗）上都显示出较大的不可预测性，并且国家队二传手对团队竞技表现起着重要的作用。教练员应当设计特定场景的训练环境，创新训练模式，在进攻中寻求更多的变化。

聚类Ⅲ：排球运动员的弹跳力在竞技能力中占有重要地位，优秀的弹跳水平可以提高攻手的击球点和拦网高度，并能扩大运动员的视野和进攻范围，从而更大可能的提高进攻效率。因此，对排球运动员弹跳力的研究对研究者来说必不可少。在国外的研究中，Copic Nemanja等[19]认为腿伸肌的肌力和身体组成变量可以有效地预测运动员的跳跃能力，也可以预测其他快速动作能力。对于不同年龄层次的排球运动员，Kitamura Katia[20]指出年龄并不能显著影响他们的起跳水平。因此，为了在这些团队运动运动员的长期发展过程中提高他们的垂直起跳能力，教练和专业人员可以根据每个年龄组的具体需要和生理特点，采取神经肌肉训练策略。此外，Voelzke Mathias[21]又指出RT（抗阻训练）+P（增强式训练）训练能有效提高优秀排球运动员的跳跃能力，EMS（脉冲式训练）+P训练能提高优秀排球运动员的跳跃能力、速度和敏捷性。Bazyler Caleb D[22,23]通过与新球员相比，发现回归球员在巅峰阶段的跳跃力有更大的提高，这在一定程度上与回归球员拥有更大的相对力量、更多的比赛时间和训练经验有关。强壮的运动员会受益于体能退化过度时的微循环，以保持先前积累的肌肉适应性和跳跃性能。此外在运动训练中辅以低强度训练能够保持女子排球运动员的跳远成绩。Delitto等[24]认为助力性跳跃训练法，是提高排球运动员弹跳素质的一种创新性的训练手段，在技术和力量训练阶段发挥重要作用。Hsieh ChengTu[25]则通过比较女子排球运动员四步法扣球跳（VBSJ）与CMJ的垂直跳跃高度，总结出四步法更有利于女排运动员的结论。

聚类Ⅳ：以运动员为研究主体，从不同维度比较他们的身体机能与运动能力，有助于教练员对运动员因材施教，从而更准确、更有针对性的提高运动员体能及技能。例如在性别对比上，Rodriguez-Ruiz David等[26]发现无论男性还是女性，股外侧肌和股内侧肌的正常反应速度评分均高于股直肌和股二头肌，负责扩展（股内侧肌、股直肌和股外侧肌）和弯曲（股二头肌）的肌肉组织的反应速度有明显差异。在年龄层次上，Nikolaidis Pantelis T[27]对62名青少年和58名成年排球运动员进行了人体特征测量和身体成分检测，并通过对他们进行体力测试、3min台阶测试、温盖特无氧测试、坐姿和伸展测试、握力测试以及摆臂法（CMJa）反式垂直起跳测试，得出成年运动员的体脂状况、心肺功能、无氧功能、握力和肌力均优于青少年，且CMJa能力仅在成年组有差异（攻手跳得比自由人高）的结论。除此之外，Kozina Zhanneta[28]研究发现有氧运动与音乐相结合的健身操可以提高青少年排球运动员专项成绩、改善运动恢复过程；女生健身健美操的使用效果比男生好。Pietraszewska Jadwiga[29]则使用下蹲纵跳（CMJ）对女子排球运动员的下肢力量进行生物力学评估后，指出攻手具有更好的CMJ能力。

3 结 论

通过分析CiteSpacesⅤ软件制作的可视化图谱和相应文献，对2000-2019年国际排球领域研究动态作出总结如下：

（1）研究结果表明，国际排球领域文献发文量与时间大致呈指数趋势，拟合度R2=0.9094。其中美国以153篇文献高居榜首，紧随其后的是西班牙，葡萄牙次之。在发文量前5名的国家中，美国、巴西、意大利都在其列，可以推断，一个国家的排球研究热度与该国的排球队水平可能存在相关关系。

（2）在科学合作网络视图中，发文量前2位的分别是Isabel Mesquita和Jose Afonso，他们均来自葡萄牙。机构发文量前6位有5个都位于欧洲，并且西班牙有3所大学入列。由此可以看出，地理位置和文化异同影响着作者及机构间的合作，因此欧洲各国研究机构合作较为密切，而美国则与澳大利亚的合作关系最紧密。

（3）通过关键词共现观察到，国外研究以“运动成绩”和“运动员”为焦点，向“运动损伤”“最大力量”“爆发力”“纵跳”等方面展开。这165个关键词整合成的研究主题包括performance analysis（技术性能分析）、vertical jump（纵跳）、jump training（弹跳训练）、motor skill（动作技能）、anthropometry（人体测量学）、basketball player（篮球运动员）、tendinopathy（肌腱伤病）、free radicals（自由基）、performance（运动成绩）、athletic injuries（运动损伤）、training（运动训练）、motor expertise（运动专长）、biomechanics（生物力学）、athletes（运动员）、humeral avulsion（肱骨脱伤）、ultrasonography（超声波检查）、total energy expenditure（总能量消耗）和nursing（运动康复）。

（4）国外排球领域研究前沿集中在4个领域，分别是运动损伤与运动康复、赛事分析、运动员弹跳力研究和性别与年龄维度下运动员特征分析。

（5）国外学者善于运用生理学和生物力学知识，通过实验法和数理统计法进行研究，多以运动员为研究主体，最终聚焦于运动成绩的提高。

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International Volleyball Sports Research Developments in 2000-2019——Visual Analysis Based on CiteSpace

ZHANG Lele, SHI Youkuan

College of Physical Education, Henan University, Kaifeng Henan, 475001, China.

Using CiteSpace V software to visually analyze 882 core literatures on volleyball included in the Web of Science from 2000 to 2019, aiming to reveal the hotspots and frontiers of volleyball research in the past 20 years in foreign countries, and to provide reference for Chinese researchers. Research results: The volleyball volume in foreign countries has a linear relationship with time，and the United States and European countries are the main research forces. The research cooperation between authors, institutions and countries is affected by geographical location and culture. Foreign research focuses on the key words such as performance，player，exercise and injury. Research frontier focuses on injury and rehabilitation, performance analysis，athletes' jumping ability and analysis of athletes' characteristics in the dimensions of gender and age. Foreign scholars are good at using physiology and biomechanics knowledge to conduct research through experiments and mathematical statistics. Mostly, the athletes are the main research subject, and finally focus on improving sports performance.

Volleyball; International; Web of Science; CiteSpaceⅤ; Visualization

1007―6891（2021）04―0073―06

10.13932/j.cnki.sctykx.2021.04.16

G842

A

2020-01-10

2020-03-23