基于文献计量的国际神经语言学研究核心议题和趋势分析

摘 要：神经语言学是一个具有跨学科特征的研究领域。文章基于神经语言学国际期刊所发表的文献信息，使用R语言程序包bibliometrix进行计量分析。通过作者自定义关键词、高被引作者分析、高被引研究分析以及文献共引网络分析，对该领域的核心研究议题进行梳理。研究发现：核心研究主题涉及（心理）语言学（如语音、语义、语法和听说读写各个方面）、认知心理学（如记忆、注意、控制等）、脑科学（如语言偏侧化等）以及康复评估等不同学科。同时，通过摘要提取三个不同时期的核心术语，发现呈现上升趋势的关键术语主要涉及新技术、语言障碍新类型、新语种、新人群、新角度等方面。基于此，文章讨论了该领域未来的研究趋势与方向。

关键词：神经语言学；文献计量；文献共引网络

中图分类号：N04；Q42" DOI：10.12339/j.issn.1673-8578.2025.01.019

Exploring Core Topics and Research Trends in International Neurolinguistics Research through Bibliome-tric Analysis//CHEN Juqiang， CHANG Hui

Abstract： Neurolinguistics is an interdisciplinary research field. Based on bibliometric records from international journals of neurolinguistics， we conducted a bibliometric analysis via the R package bibliometrix. Through analysis of author-defined keywords， highly cited authors， highly cited studies， and co-citation networks， we systematically reviewed the core topics in this field. The core research themes involved topics from （psycho）linguistics （e.g.， phonetic， semantic， and syntactic aspect of language， as well as listening， speaking， reading， and writing）， cognitive psychology （e.g.， memory， attention， and control）， neuroscience （e.g.， language lateralization） and rehabilitation and assessment. Additionally， by extracting and analyzing key terms from abstracts across three different periods， we find that the key terms showing a rising trend were mainly related to new technologies， new types of language disorders， new languages， new populations， and new perspectives.

Keywords： Neurolinguistics; bibliometrics; co-citation networks

收稿日期：2024-04-03"" 修回日期：2024-09-19

基金项目：全国科学技术名词审定委员会年度项目“基于语料库和文献计量的神经语言学核心术语与研究热点动态挖掘（YB2022019）”；教育部人文社会科学研究青年项目“汉语中风失语症语言产出特征提取及智能评估研究（23YJC740002）”阶段性成果

作者简介：陈居强（1991—），男，博士，上海交通大学外国语学院助理教授。研究方向为实验语音学、语言数据科学、神经语言学。通信方式：chenjuqiang2009@163.com。常辉（1978—），男，博士，上海交通大学外国语学院教授、博士生导师、博士后合作导师。研究方向为二语习得、语言测试、神经语言学。通信方式：jameschanghui@163.com。

0" 引言

神经语言学是一个具有跨学科特征的研究领域。神经语言学主要研究大脑产生、接收、分析和储存语言的神经机制。神经语言学早期主要通过对脑损伤患者的临床观察，构建脑损伤部位和语言功能的关系。比如，经典的神经语言学模型中，认为布洛卡区与语言产出相关，而威尔尼克区与语言理解相关。随着认知神经科学理论和技术的发展，人们逐渐发现在语言加工过程中，不同脑区之间相互联系、协同合作，这些发现推动了神经语言学对于大脑语言机能的认知，催生出一些新的模型如双流模型（dual-stream model）。该模型基于实验证据提出，经基础声学感知解码之后，语言加工有两条通路，一条为腹侧通路，负责将语音或者音系表征映射到词汇概念表征；另一条为背侧通路，负责将语音或者音系表征映射到发音运动表征（articulatory motor representations）上^[1]。

目前，一些综述研究对于神经语言学，特别是中国神经语言学的发展进行了系统归纳与分析^[2-5]。于亮等人^[2]梳理了“十三五”期间我国的神经语言学研究，他们认为在这一时期，神经语言学得到了深化发展，学科体系已初步建立。同时，梁丹丹和顾介鑫^[5]系统介绍了神经语言学的研究方法，如临床解剖学方法、心理实验方法、神经电生理和神经影像方法。梁丹丹^[4]梳理了中国神经语言学的主要研究议题，发现神经心理学界的研究主要涉及汉语字词识别和汉语失语症研究，而语言学界的研究主要为中文大脑词库研究和基于句法理论的神经语言学研究。神经语言学相关基础理论研究的广度和深度不断扩展，并在语法、语义、语音、语言习得与发展、非典型语言使用群体等方面取得了一些重要的研究成果。

上述综述文章聚焦中国神经语言学发展，对了解中国神经语言学研究的整体情况和发展趋势具有重要意义，然而其论证侧重于理论叙述，所涉及的研究数量有限，缺乏量化分析。相比之下，文献计量分析作为一种量化综述手段，可以提供系统、透明和客观的方法论^[6]。文献计量分析通常采用统计和数据可视化方法，分析来自学术数据库（如Web of Science、Scopus、PubMed、Google Scholar或其他专业文献数据库）的出版物元数据。数据具体包括文章标题、作者及其所属机构、出版年份、摘要、关键词、期刊名称或会议信息以及文献引用次数等。本项研究以国际神经语言学期刊论文为数据来源，通过文献计量分析来揭示国际神经语言学发展过程中的核心议题和研究趋势，以期为中国神经语言学学者、临床言语治疗师和康复医师提供参考。

1 研究设计

1.1 数据来源

由于神经语言学是一个学科而非一个研究话题，本研究没有采用主题词检索的方式收集数据，而是通过选择最具有代表性的神经语言学刊物作为数据来源。这些刊物所发表的研究可以一定程度上代表神经语言学领域各个研究方向的基本情况。本研究使用的数据来自四本国际顶级（SSCI检索）神经语言学杂志（Journal of Neurolinguistics， Aphasiology， Brain and Language， Clinical Linguistics and Phonetics）。我们选取上述杂志截至2022年发表的所有期刊论文的文献信息（最长时间跨度为1974—2022）。文献信息主要包括文章的标题、作者、摘要、发表年份、参考文献及引用信息等。通过Scopus数据库搜索上述杂志在此时间范围内所有出版文章的文献信息。之后对文献信息进行了核查，删除了数据不完整的文章信息，最终确定纳入分析的文章为8081篇。

1.2 工具和方法

1.2.1 研究工具

我们使用R语言^[7]对神经语言学文献进行计量分析。与传统的文献计量软件（如CiteSpace）相比，bibliometrix软件包借助R语言的开源环境和生态系统，能不断更新统计算法和可视化工具。此外，通过撰写代码进行分析可以增加研究者分析的灵活度和研究的可重复性。

1.2.2 研究方法

首先，使用bibliometrix自动进行了一些数据预处理，包括将所有文本数据转换为大写，以消除由于大小写变化而产生的差异，并删除非字母字符、标点符号和额外空格。这些做法确保了数据之间的一致性，使得不同来源数据之间的比较和计算更加容易。

我们使用关键词分析和引用分析来挖掘神经语言学领域的核心议题。关键词分析包括作者自定义关键词的频率分析和关键词网络分析。引用分析是指基于引用数据来筛选神经语言学领域的高被引作者和高被引文献。基于此我们进一步梳理和归纳该领域的核心议题。同时通过构建共引文献网络来探究核心议题之间的关系。

为了探究神经语言学研究的动态趋势，我们从论文摘要中提取了高频术语，并通过统计分析识别出呈现上升趋势的高频术语。基于这些术语我们对神经语言学未来的研究方向进行预测。

2 国际神经语言学文献总体发表情况

首先，这四本期刊发表的文献数量从20世纪70年代以来呈现上升趋势，在1997年左右出现高潮，随后每年文献发表总数量保持在150篇左右，呈现出稳步上升状态。从国家角度来看，美国学者无论是在研究的总量还是每年发表的文献数量都遥遥领先（见表1），这显示出美国在神经语言学领域的深厚基础。中国作者在这四本神经语言学期刊的发文量排在前10，体现出我国神经语言学学科已经基本建立，同时相关成果在逐步走向世界。从学术合作的角度看，神经语言学研究呈现比较强的团队合作特征，每篇文献的平均作者数量为3.29人。

3" 神经语言学核心议题及研究趋势分析

本节将从两个方面梳理国际神经语言学文献，即神经语言学核心议题和神经语言学研究趋势。对于核心议题的探讨，我们使用关键词分析和引用分析。作者自定义关键词是作者对于论文的高度浓缩，高频关键词能够反映一个研究领域的核心问题，同时关键词之间的共现关系，能够反映某一核心议题的内在知识结构，关键词网络分析可以以可视化形式反映这种关系。此外，我们认为一个学科的核心议题不仅包含核心术语，还应当反映在核心作者、核心文献以及文献引用关系中。所以之后我们通过引用分析，提炼出神经语言学领域的高被引作者和高被引文献。通过构建共引文献网络来探究核心文献之间的关系。相关的内容可以用于神经语言学教学，并为不同背景的研究者提供参考。

对于研究趋势的探讨，我们主要从文献摘要中不同颗粒度的关键术语介入，我们认为文章摘要是文献主题的浓缩，其中使用频率呈显著升高趋势的术语可以反映神经语言学热点动态和未来研究的趋势。

3.1" 文献关键词分析

首先，我们提取了文章作者自定义的关键词词频，并对排名前100的关键词进行了分类，发现其中包括若干核心研究主题、研究方法和研究对象等方面的术语（表2）。研究主题术语包括心理语言学相关术语（包含语言学中的语音、语义、语法和听说读写各个方面）、认知心理学相关术语（包括记忆、注意、控制等方面）、脑科学相关术语（包括语言的偏侧化等方面）和康复评估相关术语（包括评估、治疗、康复等方面）。研究方法的高频关键术语，既包括传统的行为实验术语（如命名、词汇判断、对话分析、启动范式等），又包括认知神经科学的新方法术语（如FMRI功能核磁成像、ERP事件相关电位等）。

为了更好地理解关键词之间的关系，我们构建了论文关键词共现网络图（图1），发现有三个关键词共现网络。其中红色网络以失语症为核心，涉及中风、失语法、语音产出等话题；蓝色网络以语言为核心，涉及言语、音系、韵律、阅读等话题；绿色网络以时间相关点位为核心，涉及N400、语义、句法等术语。

3.2" 引用分析

为了更好地理解上述关键词在具体研究领域中的含义，深入挖掘神经语言学领域的经典议题，我们分析了高被引作者及代表性工作、高被引研究、文献引文网络及其中的核心文献，从不同角度揭示神经语言学的核心议题。

3.2.1 高被引作者及相关工作

通过文献计量工具，我们得到高被引作者及其年度发文趋势（见图2）。高被引作者的研究方向和关注点间接揭示了该领域的核心热点问题。此外，通过分析他们的高被引论文，可以识别出该领域具有影响力的研究成果，从而进一步挖掘神经语言学领域的核心议题。

通过分析高被引作者的代表性论文，我们发现其中涉及不同类型的语言障碍和相关认知功能考察（表3）。这些研究为我们深入理解失语症和其他语言疾病的发展和治疗提供了重要参考。如Bastiaanse（1998）研究了失语症患者在动作命名和自发言语中的动词提取，Thompson（2000）探讨了失语症患者名词和动词的理解与产生模式。Grossman（1992）关注了帕金森病患者的句子理解，着重考查了其中注意力和记忆的作用。其他研究如Martin（1994）、Baum（2007）、Blumstein（1981）、Caramazza（1976）、Hillis（1991）和Joanette（2009），分别关注了深层失语症、词汇识别、词汇语义加工、失语症患者语言理解、词汇表征和语用理解等方面。

值得注意的是，语言具有很强的社会属性，Worrall（2011）基于世界卫生组织ICF分类框架，从失语症患者的角度探讨了他们的目标和需求。研究发现失语症患者希望重返中风前的生活。失语症患者不仅渴望表达他们的基本需求，还希望表达他们自己的观点，希望获得关于失语症、中风等方面的知识，得到更多的言语治疗，拥有更强的独立生活能力和更多社会尊重。他们清楚参与社交、休闲和工作以及恢复身体健康的重要性，同时也希望帮助他人。虽然语言障碍引起的对于个人社交方面的影响和患者需求不是神经语言学最核心的议题，但是国际失语症学者对于这方面的研究可以供国内相关领域的学者、临床工作人员和政府决策部门参考，这也是神经语言学研究社会价值的体现。

3.2.2 高被引研究

基于数据库，我们筛选的高被引文献涉及神经语言学的两个重要主题：失语症患者语言能力的标准化测量和语言学理论对语言神经加工的影响（表4）。可见，目前失语症研究领域最权威、使用最广泛的是测试量表，大部分神经语言学研究都要通过两者确定被试者的语言水平或语言损伤情况。其次，Chomsky的生成语法，比如《管辖与约束理论》（1981）和《极简方案》（1995），提出了解释语言句法结构的理论模型，这是语言学的经典理论。很多神经语言学的句法实验设计都基于该理论的相关假设。此外，Levelt等人（1999）基于心理语言学实验证据提出了言语产生的认知过程模型，为我们了解语言产生的认知过程和失语症患者的语言缺陷提供参考框架。

3.2.3 文献共引网络分析

文献共引网络是基于文献引用关系构建的网络，用于研究学术文献之间的关联和相互影响。通过分析文献网络中的节点和连接关系，可以识别出特定研究领域中具有重要影响力的核心文献、热点问题和关键主题。通过分析我们发现，本研究文献库中的神经语言学引文网络形成了三个较为核心的引用集群（图3）。红色集群中的文献主要集中在失语症语言量表以及语言学与失语症相结合的研究。蓝色集群主要为从各种认知神经科学角度对于大脑结构和语言加工认知神经过程的研究。绿色集群主要为与语言产出相关的神经语言学研究，涉及词汇、句子、语篇等层面。

从以上关键词分析和引用分析可以看出，神经语言学已经发展成为成熟的学科，有较为完善的研究队伍和知识体系，其重要应用领域是用于指导临床语言障碍的评估诊断和康复治疗。因此，语言损伤的标准化评估是神经语言学的核心议题。西方失语症量表（WAB）^［8］和波士顿失语症量表（BDAE）作为其中的典型代表广泛地应用于科研和临床。除了标准化的评估量表，一系列对于语言加工^[9]和产出^[10]进行量化评估的框架也逐步成熟。

同时，该领域又表现出很强的学科交叉特点，核心理论来源于语言学、心理语言学、认知心理学、神经科学等学科。语言学方面的主要理论来源是乔姆斯基的句法理论^[11-12]，Grodzinsky等人在乔姆斯基句法理论框架下，研究了失语症的句法特征^[13]，并由此衍生出句法树剪裁理论^[14]。心理语言学方面的理论主要来自Levelt等人提出的言语产出模型^[15-16]和Dell等人提出的基于激活扩散理论的言语产出模型^[17]。相关的核心议题集中在词汇通达、词汇提取、句子理解等方面。在认知心理学方面，主要涉及语言加工过中的记忆、注意、执行功能等方面的理论。在神经科学方面主要涉及大脑语言加工模型^[18]和大脑语言功能生理分布模型^[1，19]。在神经语言学的学科发展过程中，认知神经科学技术的发展起到了极大作用。

3.3 基于关键术语的热点分析

我们将数据划分为三个时期（1974—1999、2000—2010、2011—2022）。第一个时期有2732篇，第二个时期有2336篇，第三个时期有3013篇。参考前人研究^[20]，我们选择了文章摘要中不同颗粒度的n-gram来提取术语。将词频的最小阈值设定为20，以确保所提取的术语确实是重要主题。对词频进行了标准化处理，以方便比较不同时期的主题。对每个术语在三个时期的标准化词频进行了卡方检验，表5呈现了在三个时期频率显著上升的关键术语（词频为标准化词频，即每1000篇文献出现的频率）。

呈现上升趋势的关键术语主要涉及新技术、（疾病）新类型、新语种、新人群、新角度等方面。神经语言学的发展受认知神经科学技术的影响巨大，其中以FMRI、EEG为代表的脑成像技术和脑电技术，为研究者探究大脑语言在线加工机制（neural processing，neural basis，neural correlates，brain activation）提供了极大帮助。除了被动收集大脑活动的信息，另一类技术如经颅磁刺激，可以让研究者通过主动刺激大脑的某些区域来观察被试行为，从而了解行为与神经之间的因果关系。

新的疾病类型，如原发性进行性失语症（primary progressive aphasia），引发了新的研究方向。原发性进行性失语症患者表现出孤立、逐渐进行的语言功能衰退，从找词困难开始逐渐发展到语法结构和词听理解的受损。他们生理上多伴有大脑左半球额、顶和颞叶语言区的灰质萎缩。原发性进行性失语症的研究成为神经语言学近几年的热点领域^[21]。

神经语言学研究长期以来以英语母语者（单语者）为研究对象。然而近年来从语言经历及其对语言认知神经机制影响的角度出发，越来越多的研究聚焦非英语母语者（如Chinese）、外语学习者和双语者。其中比较突出的就是汉语神经语言学研究^[22-23]。此外，神经语言学研究的主流对象是健康成年人或者患有语言障碍的成年人。然而最近十几年，研究者们对于儿童的语言发展和老人的语言认知衰退更加关注。此外，神经语言学期刊也开始关注患有语言障碍人群的社会交流、生活质量与干预等方面的研究。

4" 结语

通过对大量神经语言学期刊文献数据的深度分析，我们发现神经语言学具有极强的跨学科属性。从核心术语和高被引论文可以看出，其知识结构不仅涵盖了语言学范畴，更融合了认知心理学、脑科学等多个领域的理论与方法。中国的神经语言学研究利用汉语语言的特点，验证与修正现有以印欧语为基础构建的神经语言学理论，已经形成了自己的学科建构，并在国际学术界获得了认可。

未来可以在不同学科之间深入交流与合作，可尝试从以下方面拓展神经语言学研究的广度和深度。一是拓宽研究对象的范围。目前，对于国际上新发现和关注的语言障碍类型，如原发性进行性失语症，尚缺乏汉语研究。二是构建语言加工神经机制的计算模型。如通过构建词向量与神经活动信号的关系模型，进行双向预测，可以进一步深化神经语言学研究，为脑机接口等技术提供支撑。三是加快基础研究的转化。针对语言障碍的相关神经语言学研究成果也应当加快转化，通过跨学科合作为汉语语言障碍的评估和治疗提供启示，以满足国家与社会需求。

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