第二章 文獻探討
2.1 行動健康
行動健康是屬於電子健康照護(e-health)的一部分，電子健康照護是醫療資訊、
公共衛生及商業交叉產生的新興領域，透過網際網路和資訊通訊技術強化醫療服 務和資訊(Eysenbach, 2001)。世界衛生組織(World Health Organization, WHO)將行 動健康定義為以行動裝置實踐的醫療保健與公共衛生，而行動裝置指的是行動電 話、病患監視裝置、個人數位助理(personal digital assistant, PDA)及其他無線通訊 設備。行動健康的核心應用就是語音功能和簡訊服務，其他更複雜的功能例如衛 星地位、3G 或 4G 通訊系統及藍芽技術等(WHO, 2011)。然而隨著行動裝置的發 展，PDA 已經漸漸被智慧型手機及平板電腦取代，而且具有多元實用的應用程 式(Liu et al., 2011)。Gartner (2016)統計全球手機出貨量已達 19.59 億支，並更進 一步指出 2016 年底全球 82%的手機為智慧型手機，使其成為最公平的通訊技術 (Free et al., 2010)。有研究認為行動電話可以解決引入網際網路後所產生的數位 落差，尤其是醫療水準低下及無法到達的發展中國家(Riley et al., 2011)。在行動 裝置普及率很高的條件下，行動健康有很大的應用空間，目前市面上也已有許多 醫生、護理師、病患及健康的人。Gao and Guan (2009)則針對不同的使用者提出 行動健康的四種功能類型：（一）為研究人員提供疾病數據；（二）為醫護人員提 供醫療教學和記錄；（三）為病患提供預約掛號和治療項目；（四）為一般人促進 健康行為和提供急救照護。Hsu et al. (2016)調查結果顯示，非醫療專業人士通常 使用行動健康應用程式進行遠距醫療和掛號服務。應用在特定的疾病主要是糖尿
病、氣喘、過胖、戒菸及憂鬱症等(Kumar et al., 2013)，而在促進戒菸、減肥、身 體活動和糖尿病管理已被證明是有效的(Cole-Lewis & Kershaw, 2010; Fjeldsoe, Marshall, & Miller, 2009; Whittaker et al., 2016)。除此之外，還有以文字訊息或簡 訊功能為主的應用程式在預防、檢測與治療性傳染疾病的效果提升(Gold, Lim, Hellard, Hocking, & Keogh, 2010)。甚至還有利用行動電話的藍芽技術讓醫生可遠 距監控患者的血壓，高血壓患者對於此種血壓監測的技術是可接受且有效的 (Logan et al., 2007)，但大多數的應用程式都提供類似的簡訊提醒功能。Arnhold, Quade and Kirch (2014)認為患者和醫生應該要更深入的參與應用程式開發的過程。
行動健康的簡訊服務也能協助專業醫護人員進行臨床治療，已有研究證實行 動健康可以成功的改善診斷結果和患者資訊並提高醫護人員的工作效率(Sherry
& Ratzan, 2012)。Lester et al. (2010)試驗肯亞地區的愛滋病患發現，定期與醫護 人員以手機簡訊回報病況，可以改善治療效果並使病患產生「被人關心」的感受，
而且也有研究認為行動健康的介入可以從根本改善醫療服務流程，特別是在偏遠 地區或是資源匱乏的環境中(Vital Wave Consulting, 2009)。醫療機構的簡訊提醒 服務是一種簡單而有效的保健服務，已被證實可以明顯增加患者就醫的可能性，
並為接收提醒的患者帶來健康的好處(Guy et al., 2012)。
2.2 文獻計量分析
文獻計量分析(bibilometrics analysis)早期稱為參考文獻分析，為了對知識領 域的文獻進行分類處理，早期相關重要作者認為研究文獻中使用的所有參考文獻 可以給定相關領域的發展方向(Marshakova, 1973)。Price (1976)更率先嘗試將論文 與其直接相關的論文連接起來描繪出引文網絡，發現最常被引用的文章傾向於引 文 網 絡 中 較 新 的 文 章 ， 並 對 引 文 網 絡 的 解 釋 作 出 重 要 貢 獻 。 文 獻 計 量 學 (bibilometrics)一詞首次出現在 1969 年 12 月的文獻期刊，Pritchard (1969)在其一 篇簡短卻著名的文章中提出文獻計量學的定義，他認為文獻計量學是對書籍或文
章進行數學統計分析，藉由書籍和期刊文字資訊的彙整與解釋的過程來確認某一 分析並回答該學科的一些重要問題 (Holsapple, 2008)。可以顯示近年來文獻產量 最高的作者、收錄最多研究論文的期刊、發表最多研究論文的機構、哪些作者是 該領域的專家、文章最常被引用的作者以及作者最常使用的關鍵字等(Daim, Rueda, Martin, & Gerdsri, 2006)。除此之外，還有研究甚麼主題、使用甚麼方法、
誰領導研究領域、如何相互合作、透過甚麼管道發表及如何認定期刊的品質等問 題。所以，文獻計量分析並非僅探討個別研究工作，而是可以探索某個領域的完 整智慧核心(Sidorova, Evangelopoulos, & Valacich, 2008)。許多科學研究都為多名 作者以合作的方式完成，根據參與研究者的身分將合作的類型分為師生合作、企 業同事合作、主管與助理合作、研究員與分析師合作、組織間合作、跨國合作(Anyi, Zainab, & Anuar, 2009)。因此，也有學者認為文獻計量學為學術交流過程與建立 研究架構的方法(Borgman & Furner, 2005)。
使用科學研究文獻的數量來評估學術領域的發展狀況已是很常見的方法 (Narin, 1994)。由於網路資訊技術的發展，使文章與文章之間得以引用的形式連 繫在一起(Cronin, 1998)，甚至許多研究內容的全文以圖像、影音或數據資料等不 同的形式被收錄在網路資料庫中，研究者可以透過文獻的引用資料或是網站所提 供的超連結輕鬆的取得文件(Harnad & Carr, 2000)，而衍生出其他文獻計量分析 的新方法。
引文分析(citation analysis)是使用科學論文的參考文獻做為主要的分析工具 (Garfield et al., 1983)，引文分析可以有效地敘述和解釋現代科學發展(Cronin, 1998)，也是文獻計量學中最知名的分析方法(Borgman & Furner, 2005)。文章、書
籍或報告都有標題、作者的姓名、國家和所屬機構，若為期刊文章則會有期刊名 稱、發表時間、出版地、卷號和頁碼，這些書目資料有助於科學文獻的量化 (Garfield et al., 1983)。過去文獻計量學常被用來回顧學術期刊引文，如今文獻計 量學不僅可以了解過去的研究基礎，甚至可以預測未來的發展趨勢(Morris, DeYong, Wu, Salman, & Yemenu, 2002)。
文獻計量分析的對象為利用文獻相關的資料欄位進行多元化分析，根據引用 關係可以進一步區分為直接引用關係、文獻耦合關係及共被引關係(Boyack &
Klavans, 2010)，以下逐一介紹。共被引分析(co-citation analysis)是文獻計量學或 定量參考文獻的一種形式(Pritchard, 1969)，主要是衡量兩篇早期文獻共同被後期 使用不同的分析單位來評估影響力，例如一篇論文或書籍(Ramos-Rodríguez &
Ruíz-Navarro, 2004)、一位作者(McCain, 1990; White & McCain, 1998)或一個期刊 (Tsay, Xu, & Wu, 2003)。
作者共被引分析(author co-citation analysis)是共被引分析技術的一種，根據 兩個作者共被引用頻率的資料彙整、分析及圖示方法，用於產生不同學術領域中 最重要作者的網絡，可以用於瞭解一門學科的演變(McCain, 1990; White &
McCain, 1998)。有研究認為這種分析的方式是客觀的，可以避免研究者在解釋特 定領域時受到個人經驗影響而產生偏見(Acedo & Casillas, 2005)。由於同領域的 作者們依賴共同的知識來源，這些作者經常互相引用彼此的著作；此外，其他從 事類似領域的作者也經常被共同引用他們的著作(Nerur, Rasheed, & Natarajan, 2008)。透過創造和傳播知識來建構出作者之間的關係網絡，而最具影響力的作 者的引文則為這個錯綜複雜的網絡奠定了基礎。
期刊共被引分析(journal co-citation analysis)是依文獻引用型態所呈現發表文 章所在期刊的相似度來研究學術領域的架構。由於學術期刊是記錄和傳遞科學研 究及學術活動主要的管道，且研究型圖書館大部分的預算皆用於購買學術期刊，
因此學術期刊被許多文獻計量學家做為分析的單位(McCain, 1991)。
共詞分析(co-word analysis)是一種內容分析技術，使用文本語料庫的字詞同 時出現的方式來確認學術領域之間的關係，並以字詞同時出現的頻率做為衡量字 詞之間關聯強度的指標，再根據這些指標來建構網絡圖(He, 1999)。由於共詞分 析處理的是從文獻的內容直接提取關鍵術語，而不是文獻的引文；因此，共詞網 絡圖是由使用相關的術語的文獻繪製而成(Coulter, Monarch, & Konda, 1998)。除 此之外，文獻內容所包含的關鍵字詞可以被當成在學術交流過程中的概念、想法 或知識；因此，可預期不同的研究主題使用不同的字句，而經常共現的術語可指 出龐大專業領域的特定研究主題(Besselaar & Heimeriks, 2006)。
耦合(coupling)和共被引的概念類似，例如文獻耦合(bibliographic coupling)和
其他的作者耦合(Zhao & Strotmann, 2008)及期刊耦合(Gao & Guan, 2009)也都和 對應的共被引有類似的差別。
直接引用(direct citation)就是不包含原始文章的參考文獻，只觀察原始文章 集合內部的關聯，若集合內有一篇文章引用另一篇文章就形成關聯(Boyack &
Klavans, 2010)。與共被引相比，直接引用在觀察近期的研究主題表現較好，主要 的原因是形成共被引群聚需要非常長的時間區間來獲得足夠的鏈結；此外，透過 直接引用關係來連接文獻具有較強的群聚趨勢(Shibata, Kajikawa, Takeda, &
Matsushima, 2009)。換句話說，最強的直接引用鏈結是由那些引用很多共同文獻 並且經常被共同引用的文獻所形成(Persson, 2010)。從引文涵蓋範圍的角度來看，
在進行引文分析時包含原始文獻集合外部的參考文獻是有助益的，共被引分析與 文獻耦合都能比直接引用群聚更多的文章(Boyack & Klavans, 2010)。因此，對特 定學術領域進行全面性的文獻計量測繪時，若只考慮內部文獻之間的關聯是不夠 充分的。
2.3 科學映射
科學映射(science mapping)亦可稱為文獻計量學映射是文獻計量分析中一個 的重要領域，分析研究領域和視覺化的流程有不同的步驟，包含資料檢索、前置 處理、網絡萃取、正規化、繪圖、分析及視覺化等。而在此流程後，分析師必須 解釋圖形並對結果做 出結論(Cobo, López-Herrera, Herrera-Viedma, & Herrera, 2011b)。科學映射也被視為是進階的文獻計量分析方法，以引文分析來評估科學 研究在國際上的影響，特別是在自然科學、醫學、工程學及社會科學領域(vanRaan, 2014)。科學映射研究的範圍可以是科學學科、研究領域或特定研究問題相關的 主題。換句話說，科學映射分析的單位是科學知識的一個領域，並由科學家的專 業知識及貢獻所形成(Chen, 2017)。
科學文獻常見的資料來源為線上文獻資料庫包含 Web of Science、Scopus、
科學文獻常見的資料來源為線上文獻資料庫包含 Web of Science、Scopus、