中国智慧机场的研究热点及前沿动态——基于Citespace的可视化分析

□ 田利军 秦 文/文

一、引言

随着科学技术的日益发展，互联网越发普及，高科技技术在各行各业中的应用越发广泛，我国民航业中机场的运行模式发生了深刻的变化。对于智慧机场发展的相关研究也日益丰富。机场开始使用信息化、智能科技手段来改变运行模式1。同时，全球其他地区的机场的运行模式也因智能科技的发展而发生了深刻的变革。可见，机场智能化是未来机场的主要发展趋势2。信息的高效传达，利用科技手段强化信息的准确性和时效性成为了智慧机场的主要特征，使得智慧机场的运行效率得以大幅提高3。机场通过信息技术手段将信息在多个主体间瞬时流转，极大地提高了机场运行效率。同时，良好的技术基础为机场的商务合作伙伴提供了更加高效优质的服务，助力机场实现经济效益最大化。

2020年，中国民用航空局印发了《中国民航四型机场建设行动纲要（2020-2035）》4，指导全国民航推进建设以“平安、绿色、智慧、人文”为核心的四型机场。通过前沿技术创新，对机场内全要素、全方位、全过程进行优化，从而达到四型机场的基本标准，即完备的安全保障体系，低碳运行、节约资源的生态环境，数据共享、协同高效的运营体系和以人为本的出行体验等要求。“智慧”虽与“平安、绿色、人文”同处并列，但实则“智慧”才是实现另外三型机场的前提条件5。在当前新的基础设施建设背景下，基于物联网、大数据、云计算、数字孪生等数字技术的智能机场建设将是四类机场建设的重中之重，提升机场智能化建设也将是未来几年的发展重点。

二、研究方法及数据来源

（一）研究方法

在文献计量学的理论背景下，本文利用文献数据挖掘的Citespace软件对中国智慧机场的研究现状和动态前沿进行分析。Citespace软件可实现JAVA程序在分析和可视化共引网络中的应用，对科学知识的结构、分布等特征进行可视化，得到可视化图形，即 “知识图谱”6。

Citespace软件的使用过程主要包括了数据采集、数据处理、参数选择、可视化和解读等五个方面。Citespace支持多种数据源，包括Web of Science、Scopus、Derwent、 CNKI、CSSCI以及其他大型数据库，并集成一个数据转换程序，可以直接转换为中文数据。用户导入数据后，可根据需要进行有关时间段、节点、切片和阈值等一系列的功能选择。时间切片功能允许用户根据需要对不同时间或相同时间的子时段进行分析，可实现对研究问题的全面因果分析。用户可以选择多个不同的节点类型用于不同的分析。比如，选择节点类型为作者、机构、国家来执行相关文献的协作网络映射。选择节点类型为术语、关键词、文献来源对被引文献进行共现映射。还可以选择节点类型为参考文献、被引作者和被引期刊进行文献的共被引分析。具体选择哪种节点类型，研究者可以根据被研究的问题进行有针对性地判断，阈值的选择为文献数据提供了多种过滤方法，最简单且最常见的是前N名的选择，即选择每个时区中频次最高的前N个节点。此外，为了使知识图谱清晰易读，Citespace软件还提供了寻径器和最小生成树等修剪算法，并且提供了多种可视化方法，在默认情况下使用集群视图时间线和时区。

（二）数据来源

为了系统分析中国智慧机场的研究热点和前沿趋势，本研究选择CNKI数据库作为数据源，时间跨度为2000～2021年，以“智慧机场”“智能机场”“大数据机场”“数字化机场”作为文章篇名关键词进行期刊高级检索。截至2021年12月31日，通过检索获得1058份文献，剔除书评、报告、通知等非学术性文献和其他无关文献后，共选取667份文献作为样本数据。

三、发文量、期刊及主要研究力量时空知识图谱分析

（一）发文量变化

每年发布的期刊数量及其变化反映了相关领域的重要性和关注度。21世纪初期，中国互联网处于PC互联网阶段，加之互联网、智能技术引入民航领域的时间比较晚。因此，2000年之前我国几乎没有关于互联网、智能技术在民航领域的理论和应用研究。如图1所示，有关中国智慧机场领域研究的文献在2000年以后才出现。从期刊发表的数量来看，2000～2021年期刊年均发文量为30.3篇，而2000～2017年期刊年均发文量仅有11.67篇。

图1：CNKI样本文献时间分布情况

图2：关于智慧机场研究的发文量期刊统计

根据图1，2019～2021年发文量达到364篇，占样本文献总量54.57%。可能的原因是，随着中国进入智能互联网阶段及“互联网+”时代，尤其是2020年10月中国民用航空局颁布《四型机场建设导则》后，智慧机场成为国内各机场建设的指导目标之一，《四型机场建设导则》要求机场在全业务链范围内突出创新，实现生态运营的高效整合、全面可控的安全管理、个性化的航空旅行服务、交通枢纽的高效联动、商业生态的精准互动。因此，有关智慧机场的研究呈现出井喷式增长的趋势。可见，中国智慧机场的研究受政策因素影响很大，具有很强的政策趋向性。

（二）期刊分布

文献在期刊上的分布情况在某种程度上体现了研究领域在理论和实践方面的现实价值7。因此，通过分析文献在期刊上的分布特征，可以指导早期文献的收集工作并提高知识储备。通过对样本数据的分析，与中国智慧机场研究相关的文献共计667篇，分布在287种期刊中。从样本期刊的集中度来看，如图2所示，在论文数量最多的9种期刊中，共有210篇论文发表，占样本文献的31.48%，发文量最大的杂志是《空运商务》，总数为65篇，占样本论文总数的9.6%。可见，智能机场已经成为学者们高度关注的研究领域，但是样本文献在期刊中的分布较为离散，有关我国智慧机场研究尚未形成固定的期刊群。

图3：中国智慧机场研究作者网络结构

图4：智慧机场研究关键词共线知识图谱

（三）主要研究力量分析

使用CiteSpace分析作者的合作网络，选择 “作者” 作为节点类型，确定时间切片范围为“2000～2021年”，并以年为单位进行时间切片。同时，在每个时间切片中提取20篇被引次数最高的文献。为进一步简化图谱，将阈值调整到合适的数字以凸显发文量较多的作者。结合软件提供的可视化窗口，可以很明显地观察到高产作者及发文量大的期刊。因作者分布较为分散，选择显示前四大作者合作网络结构，如图3所示。其中，徐军库、王欣、陈裕通、刘玉芳等作者在中国智慧机场领域发文量相对较高。但是，作者合作网络密度仅为0.0018，表明智慧机场研究的网络结构尚未形成规模。

四、研究热点及前沿动态的知识图谱分析

（一）研究热点聚类分析

关键词作为文章主题内容的高度凝练，是文档收集和索引的重要标志。关键词之间的关系为分析具体领域的研究现状和前沿动态提供了关键线索。本文使用Citespace对2000～2021 CNKI数据库中智能机场样本文献进行关键词共现分析。选择 “关键词” 作为节点类型，确定时间切片范围为“2000～2021年”，并以年为单位进行时间切片，同时，在每个时间切片中提取20篇被引次数最高的文献。进一步使用pruning sliced networks对知识图谱进行调整，为了使要点更为突出，将工程设置标签中的阈值增加到4，过滤掉低频主题词，获得中国智慧机场关键词共现图谱。如图4所示，圆圈的厚度可体现文献的中介中心性、数量增减情况等特征，节点的大小可以体现主题词的频次。上述指标清晰地呈现出了中国智慧机场研究的重要关键词，为寻找该领域的研究热点提供了重要线索。此外，基于主题词共现图谱，可进一步采用聚类算法，依据关键字及强度之间的共现关系，绘制出智慧机场关键词聚类图，如图5所示。

本文结合衡量集群内部同质性的频率、中介中心度和轮廓值，选择了11组主要集群（见表1）。这些簇的出现频率较高，但中心度不高，说明整个网络中对应节点的连接功能较弱。

（二）前沿动态分析

研究前沿属于前沿的次级概念范畴，体现出科学研究的新趋势和新动态，是一个创新的、发展的、跨学科的研究方向。目前，学界对研究前沿的界定并不清晰，但随着科学计量学的发展，目前已有对研究前沿更为细致的分类，即引用文献、被引用文献、突变或热门话题。相应地，还发展出两种基于引文关系和文献内容的分析方法。由于从被引用文献刊出，到施引文章完成撰写再到两者关系的形成，需要经历一个漫长的过程。因此，利用引文关系探究出现频率具有滞后性。此外，文献主题词的出现频率反映出研究内容的重要性，因此可以基于文献内容进行词频分析。在学术界，词频分析更多地应用在研究热点的判断上。相比之下，变异词频率较高的关键词在探测研究前沿方面应用更为广泛。使用工程设置中brust term来检测变异词，选择前n＝20的节点，使用逐年切片，最终得到16个突变词，如表2所示。

表1：智慧机场关键词主要聚类

图5：智慧机场关键词LLR聚类知识图谱

从表2可以看出，16个突变词为智慧机场、民航局、智慧化、民航业、信息化、绿色机场、人工智能、云计算、机场运行、浦东机场、北京大兴、国际机场、数字孪生、大数据、物联网、枢纽机场。其中，民航业、民航局、信息化、绿色机场、北京大兴的Brust强度相对不足，但突变的时间早，是智能机场早期研究的重要组成部分；而智慧机场、智慧化、人工智能、云计算、机场运行、浦东机场、国际机场、数字孪生、大数据、物联网、枢纽机场则是“十四五”时期的研究热点，具备突变强度高，突变时间迟的特征，是现阶段智慧机场领域关注度较高、较前沿的研究热点。进一步结合CNKI数据库中高被引文献分析，可以看出智慧机场、智慧化、人工智能、云计算、数字孪生、大数据、物联网等研究方向受到了极高的关注，预期上述研究主题具有很大的研究价值，也将成为未来智慧机场的研究方向。

表2：Brust探测得到的主要突变词

五、结论与建议

本文在对智慧机场发展脉络及各阶段重要研究内容进行梳理、总结、归纳的基础上，利用Citespace文献计量软件对中国知网(CNKI)数据库收录文献进行可视化知识图谱分析，旨在揭示中国智慧机场的研究热点和前沿趋势。

（一）智慧机场研究理论演进与政策阶段密切相关

根据中国智慧机场的演进阶段，对其发展脉络和重要研究内容进行梳理、归纳和总结。研究发现，中国智慧机场研究的发展与其政策演变阶段密切相关。在智慧机场发展的不同阶段，其现状和发展规划都有所不同，从而在很大程度上决定着智慧机场的热点演进和前沿动态。根据《“十四五”民用航空发展规划》及《智慧民航建设路线图》等顶层制度安排，预测2023年智慧机场的发文量会比2022年更高。在发文热点方面，模型仿真技术缺失、数据采集不明确、基础设计不完善等行业痛点问题将是当前及未来的研究热点。另外，基于民航业多主体特征和高标准的安全要求，建议着力推进数据共享和人工智能应用标准体系建设方面的研究，形成有效的政策制度机制支撑，发挥出政策对智慧机场建设的引领作用。

（二）期刊及主要研究力量不足

通过对研究成果期刊、学科领域分布以及主要研究力量的分析，可以把握智慧机场的研究价值以及学科、作者、机构分布情况。从发文期刊及学科领域分布情况来看，智慧机场具有较高的理论和实践价值，相关研究主要集中在综合人文、社会科学和综合经济科学等学科领域。但论文在期刊上集中度不高，智慧机场研究尚未形成稳定的期刊集群和代表性期刊。同时，作者之间以及作者与机构之间缺乏必要的合作，这也是制约我国智慧机场领域研究与发展的重要因素。

基于智慧机场研究热点及前沿动态，并结合发文量、期刊及主要研究力量时空知识图谱分析，建议成立数字工作委员会，赋予其统筹推进数字化转型工作的管理职能，牵头打造智慧机场，推动从“信息支撑”到“数字引领”的转变。范围涵盖从总体规划、创新研究、资源配置、过程管控、成果转化到创新机理全生命周期的统一管理。聚焦大数据、人工智能、物联网等前沿技术，知名院校、领先企业开展产学研合作，积极发挥高校、科研院所和科技公司的优势，聚焦制约智慧民航发展的瓶颈短板，切实解决民航安全、航班正常、运营效率等方面的问题。

（三）相关领域理论和方法发展滞后

本文通过关键词LLR聚类分析，明确了智慧机场的热点及前沿，主要可概括为智慧机场、大数据、物联网等方面。根据Brust检测分析，智慧机场的研究热点演进可按时间维度上归纳为智慧机场——人工智能、云计算——数字孪生、大数据、物联网等，智慧机场、智慧化、人工智能、数字孪生、大数据、物联网、枢纽机场等具有较高的关注度和发展潜力。总之，中国智慧机场研究总体上受政策影响较深，具有很强的趋向性和滞后性。值得注意的是，智慧机场相关研究的分析方法滞后，年度出版物数量和期刊分布均证实了这一结论。