2.1 发文量趋势 发文量的变化能够反映一个领域的发展状况及未来的研究趋势
[13]
。通过WOS数据库检索发现，2003—2022 年共有 8269 篇 cSCC 相关研究论文发表，表现为逐步发展的趋势（图1）。2019 年以来，cSCC相关研究发文量快速增长，表明近期相关研究的热度升高，是学者们研究的重点领域。
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图1 皮肤鳞状细胞癌相关研究发文量趋势
2.2 作者合作网络 本研究采用CiteSpace软件对来自WOS获取的数据进行可视化分析，作者及合作网络图谱分析结果如图2所示。图中节点和字体大小代表作者发文的数量，节点间连线表示不同作者间互有合作，连线的粗细代表作者间合作的紧密程度。通过分析研究领域内作者发文数量和作者间相互联系可寻找出高影响力作者及高产作者（表1）图2中包含有887个节点和2274条连线，整体网络密度为0.0058。这说明cSCC研究领域的作者合作较为密切。
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图2 皮肤鳞状细胞癌相关研究发文作者及合作网络知识图谱
2.3 研究机构网络 为寻找cSCC研究热门机构，本研究应用CiteSpace 软件工具中的合作网络分析功能，深度挖掘得到了cSCC研究领域内研究机构网络关系（图3）。图中节点大小表示该研究机构的发文量，节点间的连线代表了不同机构之间的合作关系。图3中共包含168个节点、210条连线，网络密度为0.015。这表明cSCC相关研究机构数量多，
研究机构间有着较为紧密的联系及合作。为了发掘各单位间研究成果及合作关联，我们进一步对图3
中的结果进行分析，寻找出发文量较高的研究单位（表2）。其中发文量最多的是HarvardUniversity，发文量共334篇。
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图3 皮肤鳞状细胞癌相关研究发文机构及合作网络知识图谱
2.4 关键词共现 本研究分析中共筛选出391个重点关键词，构建454条连线。文献热点关键词共现图谱如图4所示，图中的节点及文字大小代表关键词出现的频次，节点之间的连线体现不同时期内建立的联系，连线的密度和粗细代表了关键词共现的强度。cSCC研究中，“humanpapilloma virus（人类乳头瘤病毒）”是最大的关键词节点，“actinickerato
sis（光化性角化病）”和“immunohistochemistry（免疫组织化学）”次之。
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图4 皮肤鳞状细胞癌相关研究关键词共现图谱
关键词是对文献核心研究的概括，通过CiteS-pace 软件对高频关键词进行共现分析可以总结出cSCC 领域的研究热点。对WOS数据库中文献关键词进行共现分析后，可进一步得出关键词出现的频次及其中介中心性数值（表3）。
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2.5 关键词聚类 关键词是学术研究的重点概括，在一定程度上体现了某研究领域中的热点趋势
[14] 。笔者采用CiteSpace 软件，以LLR算法行关键词共现聚类分析，绘制关键词聚类图谱（图5）。图5中共含有391 个节点、808 条连线，整体网络密度为
0.0106。模块值 Q体现了整体聚类效果，Q值与聚类效果呈正比关系；平均轮廓值S体现了聚类的同质性，S值与网络同质性呈正比关系，代表聚类具有高可信度。图5中，Q=0.5587，说明研究聚类效果较好；S=0.8092，说明聚类划分较好。图5呈现出以
“apoptosis（细胞凋亡）”、“DNA repair（DNA 修复）”
和“head and neck（头颈部）”为首的十大聚类。
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图5 皮肤鳞状细胞癌相关研究关键词聚类图谱
2.6 时间线 时间线图谱（图6）是CiteSpace的主要视图之一，可将文献关键词聚类在二维时间轴上平铺展开，展现出主题聚类的演变过程和热点趋势。此外，时间线图谱还可为热点主题之间的相互关联提供参考依据。时间线图谱中各颜色代表着其各自聚类，同色的节点为同一聚类中的重点关键词。分析研究中顺序前5名的聚类分别为apoptosis
（细胞凋亡）、DNArepair（DNA 修复）、head and neck
（头颈部）、radiotherapy（放射治疗）、immunotherapy
（免疫治疗）。
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图6 皮肤鳞状细胞癌相关研究关键词时间线图谱
2.7 国家和地区分布 研究的国家和地区分布可体现出某领域在不同区域的研究热度及合作关系
[15]
。本研究对cSCC研究的相关国家及地区分布进行分析，得到国家/地区间合作网络的可视化视图谱（图7）。其中节点大小体现该国家发表论文的数量，节点间的连线表示不同国家间的合作关系，连
线的粗细代表相互合作的紧密程度。图7中共包含
118 个节点和116条连线，整体网络密度为0.0168，
说明cSCC领域研究的国家数量较多，且国家间的合作较紧密。其中以美国为最大的研究中心，中国和德国次之，各个国家间的合作网络较为紧密。通过对不同国家发文量统计的进一步分析可得到表4数据结果。
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图7 皮肤鳞状细胞癌相关研究发文国家及合作网络知识图谱
论文发表数量在一定程度上体现了作者在该研究领域的学术地位。作者合作网络可以反映某一研究的主要作者群体及其合作关联
[16]
。cSCC 研究领域作者主要的合作群体有两大集群，集群1由
M Pawlita、T Waterboer、M Tommasino、MM Asgari 等组成，是最大的合作者网络，且该网络的合作年份较早；集群2由GuptaR、ClarkJR、Ch'ng S 等组成，
这一群体的合作时间较近，且这些作者节点外圈呈红色，说明近期仍有文章发表。作者发文量排名前
3 位的为Pawlita M、Tommasino M、Schmults CD，发文量在20篇及以上的作者有21位。结合表1可发现，cSCC 领域内高产作者的合作度高，可以认为在该领域内具有成熟的合作网络。总体来说，高产作者和合作密度有着明显的关联，合作网络较为密集。
研究机构合作网络图谱可呈现某一领域研究组织的空间分布
[17]
。该网络图谱可以准确反映出各单位间合作关系，并体现出研究单位在cSCC领域内的影响力和贡献。根据图3和表2可以看出，发文量排名前3的机构合作网络关系联系非常紧密。从机构之间的合作度来看，HarvardUniversity 与 U
niversity of California System 的合作较多。根据图 2
结果我们发现，cSCC研究主要机构之间合作度较高，说明国外研究机构间对该领域的合作研究途径已十分成熟。
关键词是论文主题的高度凝练，共现分析以关键词为节点，体现出某一研究领域内的热点、趋势以及研究方法等变化
[18-19]
。从关键词时间跨度上来看，human papilloma virus（人类乳头瘤病毒）、actinic
keratosis（光化性角化病）、immunohistochemistry（免疫组织化学）、ultraviolet radiation（紫外线辐射）等关键词出现时间较早，说明早期cSCC研究以发病机理为主，而最近则出现了immuneinfiltration（免疫渗滤）、reactive oxygen species（活性氧）等关键词，说明免疫治疗等新型治疗方式可能成为cSCC未来研究的新方向。
中介中心性的数值可体现出关键词的影响力及重要性，数值越大则关键词的中介作用越大
[20]
。结合关键词的出现频次及中介中心性可以看出，cSCC
领域研究热点主要集中在immunotherapy（免疫治疗）、p53、cetuximab（西妥昔单抗）等，说明目前基因治疗、免疫治疗及靶向治疗为cSCC研究的热点方向。
cSCC 相关研究中，关键词共现聚类分析排名第一的聚类为“apoptosis（细胞凋亡）”，包含50个关键词，聚类中早期突显的主要关键词包括proliferation
（扩散）、invasion（侵袭）、migration（转移）、immuno
histochemistry（免疫组织化学）等。随着时间的推进，
methylation （甲基化）、cancer-associated fibroblast
（癌症相关成纤维细胞）等新的关键词逐步出现。时间线图谱清晰的展现出了cSCC研究的发展过程，
并提供了当前研究的热点及趋势。
从中心性的角度来看，大部分国家的发文量和中心性呈一定正相关关系，但中国、德国等国的中心性明显不成正比，说明虽然其发文量靠前，但中心性低，表明与其他国家的合作关系并不理想，在日后的研究中有待进一步加强。
本研究通过CiteSpace 分析了 cSCC 的研究趋势和热点，但研究结果可能存在一定局限性。在文献收集中，本研究仅对WOS数据库进行搜寻分析，
发文时间限制为2003—2022年，存在一定的不完整性。本研究依托数据可视化分析技术，旨在为
cSCC 的研究提供一定参考，以期在整形外科的
cSCC 相关研究领域取得进一步进展。
