基于CiteSpace的康養旅游研究熱點與前沿趨勢分析

邱如梅，張 煜，李晶晶

（淮北師范大學， a.體育學院，b.歷史文化旅游學院，安徽 淮北 235000）

老齡化社會的到來使康養旅游成為旅游業中備受關注的一個領域?？叼B旅游不僅能夠帶來旅游收入，還可以促進社會的和諧發展，因此，對康養旅游領域開展深入研究極具理論和實踐意義[1]。學界對康養旅游的概念界定較為模糊。國外研究偏向于將“康”與“養”的概念分為Medical Tourism與Wellness Tourism，認為康養旅游是人們尋求保持與增強其個人的身心健康的旅游活動，偏廣義研究；國內研究則將康養旅游作為“健康旅游”的一個子類[2],研究內容更傾向于康養旅游具有養顏健體、營養膳食、修身養性、關愛環境等作用，能使人在身體、心智和精神上達到優良狀態，偏狹義研究[3]。

本文嘗試將康養旅游界定為以健康為目的的廣泛旅游方式，旨在通過旅游活動提升游客的身心健康水平，同時關注自然環境、可持續發展、社會影響等方面?？叼B旅游的產品形態多樣，包括養生、療養、保健、醫療等多個方面，可面向不同年齡和客群?？叼B旅游的應用領域非常廣泛，既可以應用于旅游度假、養生療養等領域，也可以應用于醫療康復、社會福利、健康教育等多個領域?？叼B旅游的商業化和市場化程度逐漸提高，需要在保證旅游品質和社會責任的前提下，推動旅游業的可持續發展。所以本文的文獻檢索詞不僅僅局限于“康養旅游”一詞，即不僅僅局限于國內常見的狹義子集定義，以避免造成對國外相關文獻提取的偏頗。

1 資料與方法

1.1 文獻檢索

本文數據來源于Web of Science核心數據庫和中國知網核心數據庫。為了保證文獻研究的質量和可信度，中文文獻高級檢索式為： 康養旅游 +‘健康旅游’+‘養生旅游’+‘保健旅游’+ ‘醫療旅游’，并選擇核心期刊來源；英文文獻檢索的文獻類型為article，review，檢索式為:“health tourism*” OR “medical tourism*” OR “wellness tourism*” OR “rehabilitation tourism*”，時間跨度設置為2000-01-01至2023-02-10。隨后人工對檢索的結果進行仔細檢查、整理，刪除不相關的條目，得到有關康養旅游的文獻共741篇，其中有499篇英文文獻、242篇中文文獻。

1.2 文獻分析方法

CiteSpace 軟件是一款基于 JAVA 語言原理，用于科學文獻分析的可視化工具軟件。該軟件通過網絡分析和數據可視化技術，可生成熱力圖、時間軸、主題演化圖等多種圖表，幫助用戶更好識別學科領域內的重要研究方向和前沿問題，同時可用于評估作者、期刊、論文等的影響。CiteSpace 軟件具有良好的擴展性和靈活性，可以支持多種數據格式和分析手段，是學術研究領域的常用分析工具之一[4]。本文利用CiteSpace 6.1.R6軟件，對康養旅游的中英文文獻進行可視化分析，以期為未來研究康養旅游提供一定的借鑒。

使用CiteSpace 6.1.R6軟件，將獲取的有關康養旅游的中英文文獻研究數據集通過網絡構建，可視化設置等步驟實現文獻的發表量、作者、國家、機構、關鍵詞和引用文獻等的圖譜化，觀察與解讀可視化結果，深入理解康養旅游領域內的知識結構和發展趨勢，發現康養旅游的研究前沿、熱點和關鍵論文，并探索康養旅游的未來發展方向。

2 結果

2.1 年度文獻量分析

文獻量分析是對該領域所有作者發表的相關學術論文的數量進行統計分析。發表文獻的數量與這一領域關注度成正相關關系，換言之，文獻數量越多，影響力就越大[5]。2000—2023年康養領域的中英文文獻發文量雖然小有波折，但整體上呈上升趨勢，見圖1。自2009年起，中英文文獻發文量年增長速度有所提高。

圖1 2000—2023年康養旅游相關研究中英文文獻年發表量

2.2 高產作者分析

中文文獻高產作者的可視化知識圖譜見圖2，共有309個節點和242條連線，整體網絡密度為0.005 1，陳雪鈞、薛群慧、周義龍、李莉4位作者各5篇，其后是侯勝田、何莽、明慶忠3位作者各3篇。以上作者的發表量（共29篇），約占中文文獻總發文量的1/10。

圖2 2000—2023年康養旅游中文文獻高產作者可視化知識圖譜

英文文獻高產作者可視化知識圖譜見圖3，共有 410個節點和344條連線，整體網絡密度為0.004，Snyder，Jeremy發文量最多（40篇），其后依次是Crooks，Valorie A（39篇）、Johnston，Rory（24篇）、 Adams, Krystyna（11篇）。英文文獻發表量10篇以上的高產作者一共發文124篇，占英文文獻總發文量的1/4。作者名字大小與其發文量成正比關系，節點間的連線狀況表示對應作者之間的合作狀況，線段粗細與合作程度呈正相關關系，在調整ControlPanel時，本文選擇了Colormap里的彩虹色段，色段從左向右是從藍青色系向黃橙色系變化，節點顏色與連線顏色的色暖程度與時間呈正相關關系。

圖3 2000—2023年康養旅游英文文獻高產作者可視化知識圖譜

2.3 國家/地區分析

使用CiteSpace 6.1.R6軟件對英文文獻中的國家或地區進行可視化分析和圖譜繪制，得到共有63個節點和131條連線、總網絡密度為0.067 1的圖譜（圖4）。圖4中的每個節點代表1個國家或地區，節點名稱的大小代表相應國家或地區康養旅游研究文獻的產出量大小，節點之間的連接代表2個國家或區域之間的合作，外周上帶有紫色圓圈的節點代表強中心性節點。英國英格蘭地區的節點中心度最高，為0.40，所以英格蘭地區是康養旅游研究的領導者，具有很高的學術影響力。美國的節點中心性為0.24，僅次于英國英格蘭地區，位居世界第2。美國在康養旅游文獻產量方面排名世界第1，有117篇。

圖4 2000-2023年康養旅游英文文獻高產國家/地區可視化知識圖譜

2.4 研究機構分析

康養旅游中英文文獻的研究機構可視化圖譜分別如圖5、圖6。圖5共有248個節點和136條連線，全網絡密度為0.004 1。圖6共有 346個節點和222條連線，全網絡密度為0.004 7。

圖5 2000—2023年康養旅游中文文獻高產機構可視化知識圖譜

圖6 2000—2023年康養旅游英文文獻高產機構可視化知識圖譜

節點相應的名稱大小與機構發文數量呈正相關關系，節點間的連線表示不同機構間有相關合作，節點之間連線的粗細表示機構之間的合作強度[6]。 云南大學康養旅游中文文獻發文量為7篇，位居國內第1。浙江農林大學康養旅游中文文獻發文量為6篇，位居國內第2。重慶交通大學、湖南師范大學、?？诮洕鷮W院和重慶第二師范學院的康養旅游中文文獻發文量為5篇，并列國內第3。西蒙弗雷澤大學、渥太華大學、明尼蘇達大學和約克大學的康養旅游英文文獻發文量分別為43、9、9、9篇，位居世界前5。由于康養旅游中文文獻研究機構的個體文獻數量都比較少，CiteSpace軟件無法顯示其對應的中心性。而康養旅游英文文獻研究領域內機構中心性普遍極低，格里菲斯大學和中山大學是康養旅游英文文獻研究領域內中心性相對略高的兩大機構，中心性皆分別只有0.01。

2.5 文獻共被引與關鍵詞分析

“文獻共被引”指的是2個或多個文獻，在同一時間被一篇或其他文獻所引用的現象，通過對此類數據進行統計，可以判斷某一話題研究的熱點、前沿以及未來趨勢[7]，它是目前文獻可視化分析的主流模式?；谲浖窒扌栽斐傻闹形臄祿o法作參考文獻現象，本研究采用關鍵詞聚類圖譜觀察討論研究的熱點方向。

2.5.1 文獻共被引聚類分析

圖7數據顯示，英文文獻共形成 9個聚類，Q值=0.653 5，S值=0.879 8，表明該聚類結構顯著，具有較高的可信度。聚類標簽分別為：middleincome countries（中等收入國家）、arab emirate（阿拉伯酋長國）、wellbeing research（幸福感研究）、health system（健康系統）、bolder crossing（邊境跨越）、medical tourism（醫療旅游）、wellness tourism（ 健康旅游）、structural shift（結構性變化）、40-year bibliometric analysis（40年文獻計量學分析）。對文獻聚類圖譜結果進一步分析，21世紀初至今康養旅游英文文獻主要研究熱點領域包括醫療衛生系統、旅游目的地形象與游客意圖決策研究和結構性變化幾個方面。

圖7 2000-2023年康養旅游英文文獻共被引聚類圖

2.5.2 關鍵詞聚類分析

圖8數據顯示，中文文獻共形成11個聚類，Q值=0.719 9，S值=0.942 6，表明該聚類結構顯著。聚類標簽分別為：養生旅游、醫療旅游、森林公園、健康旅游、旅游產品、鄉村旅游、融合發展、旅游者、特色小鎮、中醫藥健康旅游。對關鍵詞聚類圖譜結果進一步分析，國內21世紀初至今的康養旅游領域主要研究熱點方向包括：中醫藥旅游、森林康養旅游與特色小鎮、康養旅游者、融合發展，以及鄉村旅游與鄉村振興。

圖8 2000-2023年康養旅游中文文獻關鍵詞聚類圖

圖9 2000-2023年康養旅游研究文獻共被引突現圖譜

2.5.3 文獻突現分析

在CiteSpace6.1.R6軟件中將其顯示選擇為“Burstness”，隨后單擊“View”鍵，得到2000—2023年康養旅游研究引用的關鍵英文文獻見圖 9。其中有 7 篇文章出現高頻引用，除delaHoz-Correa A為文獻計量學論文，Suess C，Moghavvemi S，Abubakar AM，Han H，Fetscherin M，Hanefeld J 6篇論文主要涉及醫療旅游目的地形象與游客意圖決策研究、醫療旅游的社會影響研究2個方面。

3 討論

3.1 發文量及作者、國家/地區、機構合作網絡分析

根據康養旅游相關核心文獻發文量年變化圖，可知康養旅游領域發文數量大體上呈增長趨勢。2010年以前，國內外康養旅游有關的研究進程都很緩慢，發文量較少；2010年之后，形勢明顯改觀，這可能與研究主題和概念的逐漸明確、經濟和社會發展的影響、政策和法規的推動有重要關系。相對來說，康養旅游是一個較新的研究領域，其定義和內涵在不同國家與地區可能存在一定差異，康養旅游研究的發展需要對其范疇和內涵進行明確定義，這需一定的時間與努力。在中國，學者王趙[8]于2009年對“康養旅游”作出了初步界定?？叼B旅游業的出現與發展，是由經濟與社會的發展所決定的。如果經濟水平較低，大家對康養旅游業的需求水平會下降。學者楊亞萍等[9]曾提出了2010年代之后，大健康、大旅游、大產業逐漸成為學界聚焦的研究熱點。

通過觀察國內文獻作者合作網絡圖可以看出，國內部分文獻作者節點之間存在連線，說明國內文獻作者之間存在一定的合作研究關系，但相較于國外文獻作者合作網絡圖，國內的文獻作者合作網絡整體密度上相差甚遠，這種差異現象或許與研究領域和主題的差異相關。例如，中國的康養旅游研究可能會側重于中醫藥等豐富多彩的中華傳統文化方面的應用，國外可能更關注醫療健康管理等普適角度的應用。這種差異可能會導致中國康養旅游研究者的合作較為分散，合作網絡密度低。在今后的研究中，國內該領域文獻作者需要提高研究合作程度，促進該研究領域的進一步發展。

根據國際合作網絡圖，英格蘭地區是康養旅游研究領先的地區，具有較高的學術影響力，其次是美國。我國發文量雖然較多，但學術影響力仍有待提高。

從國內外研究機構合作網絡圖來看，無論是國內還是國外，機構之間連線都比較少，說明國內外機構之間的研究合作仍有待進一步加強，這或許正是國內外康養旅游領域相關核心文獻產出較少的重要原因之一。合作缺乏現象不利于學術研究上的優勢互補，前文所作文獻共被引與關鍵詞分析后所得出的中外研究熱點的視角差異甚遠的現象，或許正是由于這個原因。機構之間應致力于提高合作意愿，消除信息壁壘，克服合作難題，促進該領域內知識的流通和共享，推進整個研究領域的進一步發展。

3.2 文獻研究熱點分析

研究熱點是指某一學科領域在一定時期內引起學術界廣泛關注的熱點，而這些研究情況又與相應時期內高度相關的文獻相對應[10]。高被引文獻的聚類分析是對該領域當前研究的簡明總結，可以展示康養旅游的熱點問題[11]。每個聚類代表研究主題的1個熱點領域，研究前沿由每個聚類中設置的被引用文獻組成，代表熱點領域的思想現狀。關鍵詞聚類分析是對相似關鍵詞的科學總結，通過關鍵詞聚類分析可以探索熱點研究方向。

通過對中文文獻關鍵詞聚類圖譜的分析，國內康養旅游研究的熱點領域和前沿可以概括為中醫藥健康旅游[12-14]、森林康養旅游與特色小鎮[15-19]、康養旅游者[20-21]、融合發展[22-23]，以及鄉村旅游與鄉村振興[24-25]等方面。

通過對英文文獻共被引聚類圖譜的分析，康養旅游研究的熱點領域和前沿可以概括為醫療衛生系統[26-27]、旅游目的地形象與游客意圖決策研究[28-30]、結構性變化[31-32]等方面。

3.3 文獻研究前沿分析

為了更好地把握康養旅游研究主題的演變[33]，預測未來的研究趨勢，可將國內外健康旅游的研究趨勢歸納為2個方面：Moghavvemi等[34]、Abubakar等[35]、黃清燕[36]等作者提出，醫療旅游目的地形象與游客意圖決策研究可能是未來該領域的研究趨勢之一，應引起學者們的關注；Hanefeld等[37]、Fetscherin等[38]、Suess等[39]、賈亞男[40]、任明麗[41]、葉洋洋[42]等提出，醫療旅游作為一個有可能使現有旅游形式多樣化、改善當地經濟和醫療保健系統、創造就業機會和增加稅收的行業，地位會日益重要，這說明醫療旅游的社會影響研究也是未來康養旅游研究趨勢之一。

4 結論

4.1 主要結論

國內康養旅游領域主要研究熱點方向包括中醫藥旅游、森林康養旅游與特色小鎮、康養旅游者、融合發展，以及鄉村旅游與鄉村振興。對被引文獻進行分析，可將英文文獻康養旅游研究趨勢總結為醫療旅游目的地形象與游客意圖決策研究、醫療旅游的社會影響研究2個方面。雖然國內外學術界對于康養旅游的定義和研究重點存在一定的差異，但隨著康養旅游的發展和市場需求的變化，這種差異會逐漸縮小，未來會有更多的共識和合作。

4.2 研究局限性

由于CiteSpace軟件可支持的數據庫存在限制，所以CiteSpace可視化研究的數據來源有限，同時WOS和中國知網數據庫雖然覆蓋面廣泛，但并不包含所有相關領域的文獻。本文為追求來源文獻的含金量，皆選擇核心期刊來源，大量非核心期刊文獻未納入分析，所以來源上存在一些漏洞和偏差，所依賴文獻的引用關系也不能全部代表研究領域的實際情況，比如新發表的文獻引用機會偏小，且參數設置的主觀性，例如時間跨度、節點大小、連線閾值等的不同參數設置都可能得到不同的結果。此外，對于具有多樣性和復雜性的合作關系，本文無法給出準確的影響力分析，包括作者、地區與機構。