晨晰統計部落格新站（統計、SPSS、BIG DATA討論園地）

上次提到使用NodeXL分析email來往狀況，這次筆者繼續來分析台灣健保資料庫研究的熱絡狀況。

本公司林星帆顧問曾在2014年8月一篇文章中提到，健保資料庫（National health insurance research database, NHIRD）已經是醫學領域的顯學，2012年後每年至有200-300篇的文章被刊登，並且速度仍在增加當中。

因此筆者想到，如果以文章的作者為節點，使用NodeXL來分析並描繪整個相關領域的研究社會關係圖，應該會有不錯的發現才對。因此，在林顧問的協助下，截至20150814止，共蒐集1762篇文章，再由這些文章中抽取第一作者、通訊作者、年度等，據以進行網絡分析。為使網絡圖易於解讀，筆者使用Clauset-Newman-Moore演算法，將合作較為密切的作者加以分群，以觀察各作者間的合作狀況。

由表1統計可知，在2009年以前還不熱門，十多年才只有193篇，但自2010年開始，呈現近乎翻倍式成長，相當可觀。

表2中，圖中端點代表不重複作者，兩點連線代表第一作者與通訊作者共同發表文章。連線愈粗，代表二人合作篇數愈多。不同顏色代表不同研究社群。

從表中來看，早期發表不多，作者間的合作也較為固定，較沒有形成一個較大的研究社群。一直到2009年止，主要以Lin HC醫師為中心的研究社群有較多的發表。

2011年開始，出現較多的研究社群，且粗線也加多，代表同樣二位作者開始發表第二或更多篇文章。

2013年開始，除研究社群及文章數加多外，跨研究社群間的研究也大量出現；2014年延續熱絡現象，並出現以Kao CH醫師為中心的研究社群；2015年仍然繼續火紅中。

透過NodeXL，我們看到了台灣健保資料庫研究的盛況，也看到了更多醫師投入其中，對台灣的醫療提供了巨大貢獻，相信有助於提供升台灣的醫療學術地位。

註：本文感謝林星帆顧問在資料蒐集與辨識上的大力協助。