摘 要：为明晰我国抑郁研究成果现状，为未来抑郁研究提供知识支持，本研究使用Bicomb2.0及SPSS24.0软件对文献中的关键词实行共词分析，描绘抑郁研究的725篇CNKI核心期刊的知识图谱。结果发现：抑郁研究热点大体集中在“大学生抑郁相关研究”、“大学生自杀意念成因”、“大学生抑郁的成因研究”、“大学生特殊群体心理健康”四方面。未来需完善大学生抑郁相关研究，并加强与外界的联系；应加强大学生自杀意念成因与其他领域的联系；需对大学生特殊群体心理健康投入更多关注。
关键词：大学生；抑郁研究；研究热点；知识图谱
一、问题提出
作为一类多见的精神疾病，抑郁一般呈现出心境持续消沉，体验快乐能力丧失，不悦体验增多，同时伴有焦虑、失望、悲观、记忆衰退、思维迟钝、身体不悦等症状[1-2]。作为大学生较常面临的一种情感障碍，抑郁会阻碍个体的心理调适，不仅与种损伤健康的行为相关，亦是大学生休学、失学及自戕毕命的主要起因之一[3-6]。近年来，调查结果显示大学生较易因学业压力、就业、理想与实际的种种冲突和幼稚的心理发展水平而受抑郁的困扰。相关研究显示，当下大学生抑郁检出率高达30%以上，且这一数值未有下降趋势[7-10]。抑郁明显影响了其主观幸福感和生活质量[11]，且已成为其学习、工作的一个重要问题。
在我国当前形势下，研究大学生抑郁不仅能为其提高心理健康水平提供理论和实践指导，更能为其更好地适应社会生活提供思路。为此，急需客观理清眼下大学生抑郁研究近况，归纳其研究领域及热点，进而为未来描摹蓝图。过去，往往是在综述文章的基础上，对相关文献实行主观概括和阐述，受个体主观经验影响较大，不可避免会产生错误或不当的归类和总结。在现今的大数据时代，运用科学计量分析方法，无疑能推动热点研究的科学性进展。新兴的知识图谱为文献综述的科学计量开拓了新途径，给研究带来福音，给我国大学生抑郁的科学研究予以手段支持。该技术可科学梳理、归纳我国大量相关研究成果。它为研究提供了定量分析，研究的科学性与严谨性有了质的飞跃。
陶慕侃吃了一惊,赶快拆开。他还想或者这位朋友是病倒在那里了;他是决不会做和尚的。一边就抽出一大叠信纸,两眼似喷出火焰来地急忙读下去。可是已经过去而无法挽回的动作,使这位诚实的朋友非常感到失望,悲哀。
知识图谱（Mapping Knowledge Domains）通过可量化的手段，将关键词等文本转化数据，以模型呈现该研究领域发展的概况[12]。笔者认为，采用知识图谱的技术分析出我国大学生抑郁研究现状，可为今后改善我国大学生抑郁、提高大学生心理健康水平提供有力的数据支撑。
二、研究方法
（一）资料来源
以“大学生抑郁”为主题、1998—2018年为时间年限，在中国知网上总计检阅到切合条件的文献数是954。为确保研究的有效性与精确性，除掉广告、会议通知、征稿通知等非研究性文献，最终共得有效文献725篇。在此基础上，对关键词进行规范化处理，如将“SCL”和“SCL-90”改为“症状自评量表”。
（二）研究工具
研究工具主要是：Bicomb2.0共词分析软件和SPSS24.0统计软件。
分析图1大学生抑郁研究现状关键词树状图，依据类团连线距离远近的分类原则，最终分为4大类。分类1（见图1中种类1）为大学生抑郁相关研究，由统计学、因素分析、行为、医科、抑郁症、网络成瘾、人格特征、抑郁症状8个关键词构成。对大学生抑郁相关研究主要是以统计学的方法展开，该类研究认为，网络成瘾和抑郁之间的预测关系是双向而非单向的[14]。Banjanin等提出：网络成瘾行为过度减少了传统的面对面互动交流时间，可能是网民抑郁的主要原因之一[15]。国内外相关研究均表明：网络成瘾青少年抑郁倾向更高[16-19]。李晓玉等的研究表明网络成瘾在社会支持与抑郁的关系中起调节效应[20]。刘悦等则指出内向、情绪不稳定人格特征的青少年易网络成瘾[21]。该类研究亦认为，人格特征是影响大学生抑郁的重要因素，外向性人格、稳定性人格是抑郁发生的保护性因素，相反，内倾、神经质和精神质人格是抑郁发生的危险因素[22]。
（三）研究过程
首先，将“大学生抑郁”作为主题词输入中国知网（National Knowledge Infrastructure）检索并挑选共得725篇有效文献，将其转化为ANSI编码格式以便在Bicomb 2.0软件上识别。其次，在Bicomb 2.0软件上统计并挑选出高频关键字段（频次≥11）。第三，利用SPSS 24.0软件构建高频关键词相似矩阵并实行聚类得出树状图。第四，使用SPSS 24.0软件对相似矩阵实行多维尺度分析得出大学生抑郁研究热点图。最后综合第三、四步的结果，使用画图工具圈画领域，绘制出大学生抑郁研究热点知识图谱，并进行分析与解释。
三、研究结果与分析
（一）高频关键字词频统计分析
分类3（见图1中种类3）是大学生抑郁成因，由2个小的分类组成：小类1为大学生抑郁的影响因素，包括社会支持、生活事件、影响因素3个关键词；小类2大学生抑郁与完美人格的关系研究，包括抑郁、焦虑、人格、完美主义、自尊5个关键词。影响抑郁的因素包括生理因素、生活事件、自我概念、归因方式、认知因素、人格因素、社会支持、应对方式、成就动机和人际交往等[28]。社会支持与抑郁发生率呈负相关，社会支持越多抑郁越少，负性生活事件与抑郁情发生率呈正相关，经历的负性生活事件越多抑郁越严重[28]，亦即生活中亲人重病住院／离世、失恋、学业受挫等不良事件的发生，更易导致抑郁[29]。已有研究表明完美主义可负向预测抑郁、焦虑等[30]。而周伟在其硕士论文中指出：自尊在完美主义和焦虑、抑郁间起部分中介作用[31]。韩秀在其硕士论文中则指出：反刍思维在完美主义与负面情绪（抑郁、焦虑）的关系中起中介作用[32]。
表1 31个高频关键词排序(频次≥11)
关键词大学生抑郁学生心理健康焦虑精神卫生心理学社会支持抑郁症体育锻炼影响因素频次257 254 172 136 66 65 42 37 31 25 23关键词回归分析人格抑郁症状应对方式自尊统计学自杀意念因素分析网络成瘾生活事件症状自评量表频次22 22 21 18 16 16 16 16 15 15 14关键词抑郁情绪人格特征行为情绪医科女大学生贫困大学生自我概念完美主义频次14 14 13 12 12 12 12 11 11
表2表明，人们谈论大学生抑郁时，会更多地将其与心理健康结合在一起讨论，而较少与精神卫生结合起来。由表2可知：已有该领域研究成果中，涉及抑郁大学生的精神卫生的较少，多数研究主要探讨抑郁大学生的心理健康，并对其提出相应的对策。
（二）高频关键词相异矩阵分析
自编不进位加法和不退位减法口算题2套和进位加法和退位减法口算题2套．即，1套一位数加一~八位数口算题各8道，共64道；1套一~八位数减一位数口算题各8道，共64道；1套一位数加一~八位数口算题各8道，共64道（只进一位）；1套二~八位数减一位数口算题各8道，共56道（只退一位）．
由表1可知，排前的6个关键词（频次≥60），依次为大学生（257次）、抑郁（254次）、学生（172次）、心理健康（136次）、焦虑（66次）、精神卫生（65次），其余25个关键词出现频次均不小于11。这一结果初步说明，大学生抑郁研究多围绕大学生心理健康、大学生的精神卫生等主题，但欲深入探究高频关键词间潜藏的联系，仍需深入挖掘。
表2前6个高频关键词的Ochiai相异矩阵
大学生抑郁学生心理健康焦虑精神卫生大学生0.000 0.663 0.000 0.636 0.869 0.954抑郁0.663 0.000 0.665 0.952 0.544 0.875学生0.000 0.665 0.000 0.967 0.775 0.499心理健康0.636 0.952 0.967 0.000 0.968 1.000焦虑0.869 0.544 0.775 0.968 0.000 0.939精神卫生0.954 0.875 0.499 1.000 0.939 0.000
（三）高频关键词聚类分析
分类2（见图1中种类2）为大学生自杀意念成因，由学生、精神卫生、心理学、回归分析、自我概念、情绪、自杀意念7个关键词构成。沈连相和章健民采用复杂抽样logistic回归分析对研究数据进行处理发现，自我报告躯体健康差对自杀意念者中精神卫生问题的影响最大，其次是低家庭年收入和低受教育年限[23]。除此之外，低自我概念群体大学生自杀意念率高于高自我概念群体大学生[24]。孟斌亦指出自杀意念与抑郁、焦虑等负面情绪呈正相关[25]。陈洁在其硕士学位论文亦提出相同观点[26]。而杨艳和巢传宣通过实证研究证实：融入心理学知识的思政课教学对大学生的自杀意念的干预效用明显[27]。
“互联网+教育”作为一种新型教育形态具有跨界连接、创新驱动、优化关系、扩大开放、更具生态性的特点[3]。“互联网+”可以与任何一门学科结合，在原有的教育水平上提升和创新，优化各项教育资源，使师生关系、教育机构与学习者的关系发生根本变化，突破学习时空限制，甚至可以将全球教育连成一体。
图1 大学生抑郁研究现状关键词树状图
该模式以石头为主要建筑材料，修筑跌水、谷坊和护岸等主体工程，稳固沟道。在此基础上，布设植物措施，恢复沟道植被。
为深入了解关键词间的近远距离，推进研究热点的剖析，运用SPSS 24.0软件对近似矩阵实行聚类分析（同一类型的关键词一般会分布于同一分支中，反之则处于不同的分支），得出树状图（图1）。
关键词提炼了文献的主题，对笔者的思想与观点进行高度凝缩，能够反映文献的重要内容［13］。对我国大学生抑郁研究文献实行关键词统计分析，共得837个关键词，总计出现2 957次。选取高频关键词（频次≥11），共计31个，总计出现1 410次，占关键词总频次47.39%，符合知识图谱分析要求，结果如表1所示。
分类4（见图1中种类4）为大学生特殊群体心理健康，由2个小分类组成：小类1为贫困大学生应对方式和抑郁情绪相关研究，包括抑郁情绪、应对方式、贫困大学生3个关键词；小类2为女大学生心理健康，包括大学生、心理健康、症状自评量表、体育锻炼、女大学生5个关键词。罗莉君指出积极应对方式可负向预测抑郁情绪，即应对方式越偏向积极，贫困大学生的抑郁情绪越少；消极应对方可正向预测抑郁情绪，当贫困大学生采取消极应对方式时，增强其对应激事件的主观感受进而造成抑郁情绪[33]。赵春琪在其研究中指出41.0%女大学生自评处于心理亚健康状态，除躯体化维度外其余症状自评量表各维度得分均显著高于常模[34]。张东提出：对女大学生进行针对性体育训练有助于提升其心理健康。[35]赵春琪进一步指出：女大学生对运动项目与其干预效果的认知存在偏差[34]。
用Bicomb 2.0软件对31个高频关键词实行共现分析以探究其间的联系，产出词篇矩阵。把该矩阵输入SPSS24.0软件，勾选Ochiai将其转成“31×31”相异矩阵（数值代表关键词间的相异性，越逼近1表明此二个关键词间的间隔越大，共同性越小；越逼近0意味着此二个关键词间的间隔越小，相似度越大），见表2。
（四）大学生抑郁研究热点知识图谱分析
为更深入、直观展现我国大学生抑郁研究热点，以SPSS 24.0软件为研究工具对相异矩阵实行ALSCAL多维尺度分析。结合聚类图，使用画图软件圈画大学生抑郁研究热点知识图谱，如图2所示。
此知识图谱的纵轴代表密度，横轴代表向心度，其可以直观地显示出领域内部联系程度与领域间影响程度[36]。横坐标轴表示领域间相互影响强度、纵坐标轴表示某一领域内部联系强度[37]。小圆点的位置对应于知识图谱中每个高频关键词的位置，关键词关系越紧密，小圆点越接近，反之则相反。关键词“网络成瘾”、“人格特征”在图中与领域三的关键词群较接近，因而把“网络成瘾”“人格特征”划入领域三；关键词“自尊”在图中与领域三的关键词群较接近，因而把“自尊”划入领域三；关键词“抑郁情绪”在图中与领域四的关键词群较接近，因而把“抑郁情绪”划入领域四。
从图2可知知识图谱分类情况与树状图相同。领域一对应种类1，为大学生抑郁相关研究；领域二对应种类2，为大学生自杀意念成因；领域三对应种类3，为大学生抑郁成因；领域四对应种类4，为大学生特殊群体心理健康。知识图谱分类情况与聚类树状图相同，从而证实知识图谱的科学性。且图2清晰地呈现我国大学生抑郁研究主要围绕4大领域展开，各领域依次为：大学生抑郁相关研究、大学生自杀意念成因研究、大学生抑郁成因研究、大学生特殊群体心理健康研究。由我国大学生抑郁知识图谱（图2）所呈现：大学生抑郁相关研究（领域一）主要集中在第三象限，密度和向心度均较低，密度低表明目前对该领域研究的数目不多，内部结构不完整急需完善。向心度低表明此领域处于研究的边缘，与外界连接不密切，发展到某程度后可能因丧失动力而逐渐消散；大学生自杀意念成因（领域二）集中在第二象限，密度高但向心度低，密度高表明该领域的成果多，即大学生自杀意念成因被越来越多人所关注，且其结构完整在整个研究体系中潜在的重要性较大。向心度低表明此领域与外界联系不紧密，且各关键词间的间隔较大，聚合度低；大学生抑郁的成因研究（领域三）主要集中在第一象限，密度、向心度均较高是研究的核心，该领域研究的数量较多，且领域间的联系尚佳；大学生特殊群体心理健康（领域四）主要集中在第四象限，密度较低但向心度较高，密度低说明目前对该领域的研究数目不多，内部结构不完整急需完善。向心度较高说明该领域与其他领域间的连接密切。
图2 大学生抑郁知识图谱
四、结论与展望
经过对国内大学生抑郁知识图谱的定性、定量分析，可发现当下大学生抑郁研究重点在以上四大领域开展，并可知：研究热点是大学生抑郁的相关研究；大学生自杀意念成因愈发被人所关注。与此同时，也存在着不足之处，例如：对大学生网络成瘾抑郁症患者的人格特征领域研究的数目不多，其内部结构不完整，且缺乏与其他领域连接；大学生自杀意念成因缺乏与其他领域的连接；对大学生特殊群体心理健康的关注较少。未来需完善对大学生抑郁成因的研究，并加强与外界的连接；应加强大学生自杀意念成因与其他领域的联系；需对大学生特殊群体心理健康投入更多关注等。
首先将回归函数进行更新，支持向量回归在线训练算法能够在新样本点添加到训练集中后，在有限的步骤中找到适合的系数θc并且该系数与该样本对应同时满足KKT条件。
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Research Statusand Trend of Depression in Chinese University Students--Keyword Co-word Analysis Based on CNKI's 725 Core Journals
BAIYu-xiu
（Humanities Department of Zhejiang Industry&Trade Vocational College,Wenzhou,325003,China）
Abstract:In order to clarify the status quo of research on depression in China and provide knowledge support for future depression research,this study uses bicomb2.0 and SPSS24.0 software to perform co-word analysis on the keywords in the literature to depict knowledge maps of 725 CNKI core journals of depression research..The results showed that the research hotspots of depression mainly concentrated on four aspects,namely,＂relationship among university students＂,＂causes for suicidal ideation among college students,＂＂causes of depression in college students,＂and ＂psychological health of special groups of college students.＂In the future,it is necessary to improve the research related to depression in college students and to strengthen the types of the outside world.It is necessary to strengthen the connection between the research on the cause of suicidal ideation in college students and other fields;more attention should be paid to the mental health of special groupsof college students.
Key Words:university students;depression research;research hot spots;knowledge map
中图分类号：B849
文献标识码：A
文章编号：1672-0105(2019)01-0090-06
Doi:10.3969/j.issn.1672-0105.2019.01.021
收稿日期：2019-01-12
作者简介：白毓秀（1976—），女，汉族，甘肃白银人，浙江工贸职业技术学院讲师，硕士，研究方向：应用心理学。
（责任编辑：邱开金）
标签：抑郁论文; 大学生论文; 关键词论文; 领域论文; 意念论文; 哲学论文; 宗教论文; 心理学论文; 发展心理学(人类心理学)论文; 《浙江工贸职业技术学院学报》2019年第1期论文; 浙江工贸职业技术学院人文系论文;