Семантический анализ ключевых слов в зарубежных статьях по психотерапии (2012–2021 гг.)

Введение. Для частотного анализа ключевых слов в больших массивах публикаций сотрудники Centre for Science and Technology Studies of Leiden University (Нидерланды) разработали аналитическую программу VOSviewer. Программа достаточно широко используется в науковедении. К сожалению, в программе не осуществляется содержательный анализ терминов.
Цель – провести семантический анализ ключевых слов, полученных при помощи программы VOSviewer, в зарубежных статьях по психотерапии.
Методология. При помощи программы VOSviewer проанализировали 79,6 тыс. статей по психотерапии, проиндексированных в международной базе данных PubMed в 2012–2021 гг. При 250 повторениях выявили 532 ключевых слова, которые рутинным способом по смысловому содержанию объединили в 56 терминов.
Результаты и их анализ. Объединенные термины позволили распределить массив статей на 5 кластеров. В 1‑м кластере показано, что авторы в основном представляли результаты психического воздействия на пациентов с позиций доказательной медицины и принципов охраны здоровья и организации здравоохранения с общей силой связи 51,9 % от общего массива статей. Во 2‑м кластере исследовались психические процессы, в том числе, когнитивные, двигательные расстройства и расстройства памяти. Значительное место в изучении этих расстройств отводилось биологическим аспектам, и при терапии использовали приемы с биологической обратной связью, анималотерапией и физиотерапией, сила связи – 15,4 %. В 3‑м кластере анализировались эмоции, которые были взаимообусловлены с показателями качества жизни пациентов, уровнем стресса, формированием соматоформных расстройств и пр. Как правило, для коррекции указанных расстройств применялись приемы медитации и музыкальной терапии, сила связи – 14,4 %. В 4‑м кластере авторы исследовали социальные отношения, например между профессионалами и пациентами, межличностные отношения пациентов и психическую адаптацию. Оптимизацию этих отношений осуществляли при помощи конкретных психотерапевтических процессов, групповой психотерапии и психоанализа, сила связи – 13,8 %. В 5‑м кластере изучали вопросы самоконтроля, самооценки, самоэффективности пациентов, их отношения к здоровому образу жизни. Возможные нару- шения поведения корригировались при помощи телесной терапии, сила связи – 4,5 %.
Заключение. Семантический анализ выявил некоторые сходства и различия в кластеризации статей по ключевым словам без их объединения и позволил более объективно изучить содержание массива зарубежных публикаций по психотерапии.

1. Гринева М.С., Васильев Л.Г. Опровержение иррациональных убеждений как основная аргументативная стратегия терапевтического диалога // Вестн. Удмуртского ун-та. Сер. История и филология. 2017. Т. 27, № 6. С. 848–855.

2. Гуров Ю.В., Гуров Д.Ю. К особенностям индикации и использования гетеросуггестии и аутосуггестии в клинической практике // Психология, педагогика и образование в условиях инновационного развития: сб. науч. тр. Смоленск, 2017. С. 4–13.

3. Дьяков С.И. Семантическая репрезентация деструктивного опыта в системе психической самоорганизации личности [Электронный ресурс] // Клинич. и спец. психология. 2019. Т. 8, № 4. C. 123–137. DOI: 10.17759/psyclin.2019080408.

4. Евдокимов В.И., Назыров Р.К., Плужник М.С., Климшин Д.А., Коровицин В.В. Структура научных исследований в зарубежных статьях по психотерапии (2012–2021) // Вестн. психотерапии. 2023. № 86. С. 5–32. DOI: 10.25016/2782-652X-2023-0-86-05-32.

5. Жмурин И.Е., Корнейчик И.В. Качественное тематическое исследование динамики уровня тревожности пациента в отношениях с родными и близкими: анализ единичного случая психоаналитического консультирования // Науч. результат. Педагогика и психология образования. 2022. Т. 8, № 4. С. 127–146. DOI: 10.18413/2313-8971-2022-8-4-0-10.

6. Заболеева-Зотова А.В., Орлова Ю.А., Бобков А.С. Автоматизация начальных этапов проектирования программного обеспечения // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем. 2011. № 1. С. 177–180.

7. Любова С.Г. Трехуровневое семантическое описания как метод исследования эмоциональной лексики // Антропоцентрические науки в образовании: монография. Воронеж, 2019. С. 163–169.

8. Усатенко О.Н. Структурно-семантический анализ диагностико-коррекционного диалога как разновидность супервизии // The Caucasus. Economic and Social Analysis Journal of Southern Caucasus. 2014. Т. 5. № 6. С. 48–53.

9. Яцино С.Л. Сравнение типов искусственных нейронных сетей для семантического анализа текста // Научное сообщество студентов XXI столетия. Технические науки: электрон. сб. ст. по материалам LXV междунар. студ. науч.-практ. конф. Новосибирск, 2018. Т. 5 (64). С. 239–243. URL: https://sibac.info/archive/technic/5(64).pdf.

10. Koo M. A Bibliometric Analysis of Two Decades of Aromatherapy Research // BMC Res Notes. 2017. Vol. 10, N 1. P. 46. DOI: 10.1186/s13104-016-2371-1.

11. Liu Z., Yang Z., Osmani M. The Relationship between Sustainable Built Environment, Art Therapy and Therapeutic Design in Promoting Health and Well-Being // Int. J. Environ. Res. Public Health. 2021. Vol. 18, N 20. P. 10906. DOI: 10.3390/ijerph182010906.

12. Van Eck N.J., Waltman L. Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping // Scientometrics. 2010. Vol. 84, N 22. P. 523–538. DOI: 10.1007/s11192-009-0146-3.

13. Van Eck N.J., Waltman L. Manual for VOSviewer version 1.6.19 / Leiden Universiteit. 2023. 54 p. URL: https://www.aidi-ahmi.com/download/Manual_VOSviewer_1.6.19.pdf.

14. Xin Q., Paudel D., An K. [et al.]. Thematic Trends and Knowledge Structure on Cognitive Behavior Therapy for Insomnia: A Bibliometric and Visualization Analysis // Front. Psychiatry. 2022. Vo. 13. P. 940741. DOI: 10.3389/fpsyt.2022.940741.