引用本文： 朱小鳳, 段謙. 社會網絡分析法在醫療衛生領域應用的文獻分析. 華西醫學, 2022, 37(12): 1851-1856. doi: 10.7507/1002-0179.202204130 復制
社會網絡分析是指社會個體成員之間因為互動而形成相對穩定的關系體系，綜合運用圖論和數學模型來研究行動者與行動者、行動者與其社會網絡、一個社會網絡和另一個社會網絡之間關系的一種結構分析方法[1]。
社會網絡分析法的研究發展與美國社會學家莫雷諾創立的社會測量法有密切的關系[2]。目前，社會網絡分析主要被應用于醫療信息溝通、公共衛生行為、交際網絡、醫療衛生系統研究等領域，促進了流行病學、醫療與公共衛生服務、衛生系統等研究的縱深發展[3]。一個領域的研究動態可以從該領域的學術論文的發表情況中體現出來[4]。因此，本研究用 NoteExpress 3.6 和 Excel 2021 對納入的文獻進行統計分析，分別對納入文獻的年限分布、來源期刊、作者、發文地區、發文機構、關鍵詞等進行梳理，進而總結社會網絡在醫藥衛生領域的研究熱點和發展趨勢，為醫藥衛生領域的研究提供參考方向。
1 資料與方法
1.1 納排與排除標準
1.1.1 納入標準
① 醫療衛生領域內的社會網絡分析文獻；② 期刊文獻。
1.1.2 排除標準
① 重復性文獻；② 學位論文、會議等；③ 全文無法獲取或者未標注作者工作單位。
1.2 檢索策略
計算機檢索 PubMed、Web of Science、Springer Link、Science Direct、中國知網、萬方、維普數據庫，檢索時限為建庫至 2022 年 4 月。中文檢索詞為“社會網絡”“醫藥衛生”，英文檢索詞為“Social Network Analysis”“SNA”“medical health”“healthcare”“public health”。以中國知網和 Web of Science 為例，檢索策略見框 1。
圖k1
1.3 文獻篩選與資料提取
文獻篩選的過程分為 2 步：① 閱讀文獻摘要、關鍵詞，篩出重復性的文獻；② 閱讀全文，排除與納入標準不一致的文獻。
通過對文獻的深入閱讀，整理歸納出文獻的發文量及年限、發文期刊、發文單位、作者、被引頻次和關鍵詞等信息。具體提取步驟如下：① 明確需要納入的文獻范圍；② 明確資料提取人員；③ 設計資料提取表；④ 對資料提取表進行預提取并完善；⑤ 進行資料提取；⑥ 資料核查及修改；⑦ 處理相應的分歧。
1.4 統計學方法
采用 NoteExpress 3.6 建立數據庫，錄入數據，運用文獻計量學分析的方法，對納入文獻的指標進行描述性統計分析，并運用 Excel 2021 對相應指標進行圖表處理。
分析指標主要包括：① 年發文量：統計各年份發文數，以反映不同時間該領域的文獻產出情況。② 發文期刊：統計核心/非核心期刊數，以反映納入文獻的質量高低情況。其中，核心期刊包括北大核心、南大核心、中國科學引文數據庫和科技核心。③ 發文地區：統計中文期刊的省市數、英文期刊的發達/不發達國家數，以反映該領域的研究群體是否集中。④ 發文單位：統計各機構類型數，以反映該領域的主要研究群體。⑤ 作者：統計同一篇論文里面的所有作者人數，以了解該領域的主要作者和核心作者群。運用文獻計量學的普賴斯理論來定義納入文獻的核心作者，計算核心作者數量的公式為 M=0.749×Nmax/2，其中 Nmax 代表最高產作者發表的論文數。⑥ 被引頻次：統計被引用次數，以反映該研究領域的主要研究方向（研究熱點）。納入文獻的前 10 位（占總被引頻次的 60%）可充分體現出文章的傳播熱度，因此本研究主要觀察被引頻次最靠前的 10 篇文獻。⑦ 關鍵詞：統計關鍵詞個數，以有效反映該研究領域的研究現狀。
2 結果
2.1 文獻檢索和篩選結果
通過數據庫初檢得到相關文獻共 803 篇，剔除重復性文獻后獲得 573 篇，閱讀文獻、摘要進行初篩后排除 108 篇，遂對 465 篇文獻進一步閱讀全文進行復篩，排除 33 篇，最終納入文獻 432 篇。其中，中文文獻 424 篇，英文文獻 8 篇。篩選流程及結果見圖1。
圖1
文獻篩選流程及結果
*具體包括：PubMed（
2.2 年發文量分析
納入的 432 篇文獻的發文時間范圍為 1993 年—2020 年，見圖2。國內對醫療衛生領域的社會網絡分析研究始于 1993 年[5]，國外最早的研究論文發表于 2005 年[6]。文獻數量逐年增加，依據發文量的增長情況大致可分為 3 個發展階段：① 起步期（1993 年—2008 年），這一時期應用于醫療衛生領域的社會網絡分析研究較少，尚處于一個探索階段；② 快速發展期（2009 年—2018 年），自 2009 年開始社會網絡分析開始廣泛應用在醫學領域，該領域的研究進入快速發展階段，2018 年文獻發布數量達到峰值（62 篇）；③ 逐漸穩定期（2019 年—2020 年），繼 2018 年的最高發文量之后，該領域的研究逐漸步入穩定階段。
圖2
年發文數量分布
2.3 發表期刊情況
納入文獻涉及期刊 154 種，其中發文 1 篇的期刊 101 種，發文 2 篇或以上的期刊 53 種。中文核心期刊及英文期刊 63 種，共 174 篇（40.28%）；中文非核心期刊 91 種，共 258 篇（59.72%）。
2.4 地區分布情況
納入的 424 篇中文文獻的發文地區共涉及 28 個省市，開展研究較多的依次是北京市（99 篇）、上海市（32 篇）、湖北省（24 篇）、安徽省（21 篇）、四川省（19 篇）、山東省（16 篇）、江蘇省（16 篇）、浙江省（13 篇）、山西省（13 篇）、甘肅省（13 篇），其他省市的文獻數量均少于 10 篇。8 篇英文文獻主要集中在美國、加拿大等發達國家。
2.5 發表單位情況
納入的 432 篇文獻的國內外發文單位共 314 家，主要包括高校及其附屬醫院、研究所和疾病預防控制中心，其中高校及其附屬醫院 236 家（75.16%），疾病預防控制中心和研究所 51 家（16.24%），醫療機構 19 家（6.05%）。在國內外發文單位中，發表文章篇數最多的是山西醫科大學（4 篇）。
2.6 文獻作者分析
納入的 432 篇文獻共有 1 075 位作者（同一篇論文里面的所有作者），其中發表1 篇 865 人（80.47%），發表2～3 篇 180 人（16.74%），發表 4 篇及以上 30 人（2.79%）。發表文獻最多的為胡志和秦俠，均為 9 篇。最高產作者的文獻數為 9 篇，代入核心作者計算公式，得到 M=3.37，對 M 取整，即 M=4。因此核心作者人數為 30 人。
2.7 被引頻次分析
在納入的 432 篇文獻中，被引論文 132 篇，被引用次數 1 188 次，引用率為 3.75%，篇均被引頻次為 3.38 次。被引頻次為前 10 位的文獻[6-15]見表1。從表1 可見，社會網絡分析在醫藥衛生領域的研究熱點主要是輿情和疫情的傳播與防控、社會支持對患者身心健康的影響、艾滋病的傳播和預防等。被引頻次不低于 40 次的英文文獻有 5 篇[6，8，10-11，14]。
表1
被引頻次前 10 位的文獻
2.8 關鍵詞分析
本研究納入的文獻共涉及 913 個關鍵詞。圖3 是由 13 個高頻關鍵詞構成的以“社會網絡分析”為核心的社會網絡關系圖譜，節點之間的連線表示關鍵詞之間的共現關系，線條的粗細與關鍵詞之間的共現成正比。可以看出，各節點之間聯系較為緊密，“流行病學”“艾滋病”“老年人”“社會資本”“傳染性疾病”“社會網絡”等詞匯共現較高。
圖3
高頻關鍵詞社會網絡關系圖譜
3 討論
3.1 社會網絡分析研究有待深化
我國社會網絡分析法在醫藥衛生領域的發展起步較晚，最早的文獻發表于 1993 年。2009 年我國實施了新一輪醫療體制改革[16]，這對醫療工作者的科研提出了新的要求，醫療領域論文發表數量顯著增長。然而截至 2020 年社會網絡分析法在我國醫療科研中的研究仍處于起步階段，每年發表的論文數量雖逐漸增長，但相較于其他分析手段，總文章篇數較少；且發表的期刊非核心期刊超過核心期刊，說明非核心期刊是社會網絡分析法在醫藥衛生領域主要的發表載體和平臺。一個領域論文質量的優劣可以從該領域論文發表的核心期刊占比率來體現[17]。因此社會網絡分析法在醫藥衛生領域的進一步發展值得期待，在醫藥領域研究的論文質量有待提高，其深度和廣度都有很大的空間。
3.2 社會網絡分析法的應用有待推廣
地域分布研究是比較地域差異特征的一種有效手段。一個領域的研究論文的地域分布可以反映該領域的研究群體是否集中[18]。應用社會網絡分析法進行醫學研究的相關論文雖遍及全國 28 個省市，但數量排名前 3 位的地區為北京、上海及湖北，這可能是由于北京、上海和湖北經濟相對發達，高校、醫療機構及醫療相關科研院所的數量和質量均位于全國前列；且其擁有豐富的科研從業人員、一線臨床執業醫師及相關社會人才，同時該區域的科研發文要求較高，科研論文數量作為評價醫療水平、醫療相關科學研究成果的重要考核因素，使得論文的發表數量名列前茅。從論文發表機構的性質來看，發文機構主要集中在高校及其附屬醫院、疾病預防控制中心和研究所、醫療機構；其中高校及其附屬醫院發文數量占比達到 75.16%。這說明在醫藥領域內應用社會網絡分析法來研究的主要是高校的科研人員及臨床一線崗位，可能因為高校人員及臨床一線崗位有良好的科研平臺和豐富的臨床數據，推動了社會網絡分析法在醫藥領域的應用。
3.3 社會網絡分析法在真實醫療領域的應用有待加強
納入文獻的關鍵詞及文獻引用頻次歸納出社會網絡分析在醫藥衛生領域的研究熱點集中于 3 類[7，9，12]。第一是疾病的傳播網絡，通過運用社會網絡分析方法，可以分析疾病的傳播速度、傳播途徑、傳播方式、傳播結構以及傳播的源頭等問題，基于此，研究者們可以識別出傳播網絡中的核心節點，以便于能夠盡快地切斷傳播途徑，幫助政府制定防控措施。
第二是社會支持網絡，對于患者群體而言，通過研究社會支持網絡的規模、密度、網絡強度、異質性等，社會網絡規模越大、密度越強，它的社會支持的力量就越大，就可以幫助患者疏導排解負面情緒，建立良好的自我認知，提高對疾病的心理控制力，促進患者的身心健康。如楊開連等[19]運用社會網絡問卷調查的方法，對北京市老年 2 型糖尿病患者的現狀進行了分析，發現其社交活動比較局限，僅來自于家庭和社區，社交網絡水平不足。而良好的社會網絡環境可以促進老年人的身心健康發展，因此通過社會網絡分析可以幫助醫務人員、社區服務人員了解患者的社會支持網絡的情況，從而采取有效的措施去提升患者的社會網絡水平，如鼓勵患者參加社區疾病教育等活動，加大社會支持力度等，以進一步對患者病情進行有效的控制。
第三是防控網絡。社會網絡分析可以在制定傳染性疾病的預防措施上發揮重要的作用，以及對突發性傳染病的隔離工作給予巨大的幫助。如在新型冠狀病毒肺炎中，社會網絡分析方法可以運用于“超級傳播者”的篩查。考慮到“超級傳播者”的高連通性、高機動性，社會網絡分析所構建的社會行動者關系集合，可以縮小“超級傳播者”的排查范圍，縮短“超級傳播者”的篩查時間，從而輔助政府制定有效的防疫政策，采取有效的隔離措施，達到“準確迅速切斷病毒傳播路徑，防止生成新的病毒網絡”的目的。
綜上所述，社會網絡分析對于梳理、剖析社會關系是一個比較具有代表性的方法，它可以通過可視化的方式去探索社會關系網絡。醫學科研人員將社會網絡分析方法深入融合進醫藥衛生領域，醫療衛生系統各部門多方面協作，深入發展，不僅有助于了解和提升醫療服務水平，還能幫助政府設計合理的科學方法去遏制疾病的傳播，構建社會支持系統，提高患者的生存質量。但是，目前國內醫藥衛生領域對于社會網絡分析方法的研究還存在許多的不足之處，研究者們對于實際數據和理論模型的敏感度不夠，研究的深度和廣度有待完善和加強，為該方法的推廣奠定基礎。
利益沖突：所有作者聲明不存在利益沖突。
社會網絡分析是指社會個體成員之間因為互動而形成相對穩定的關系體系，綜合運用圖論和數學模型來研究行動者與行動者、行動者與其社會網絡、一個社會網絡和另一個社會網絡之間關系的一種結構分析方法[1]。
社會網絡分析法的研究發展與美國社會學家莫雷諾創立的社會測量法有密切的關系[2]。目前，社會網絡分析主要被應用于醫療信息溝通、公共衛生行為、交際網絡、醫療衛生系統研究等領域，促進了流行病學、醫療與公共衛生服務、衛生系統等研究的縱深發展[3]。一個領域的研究動態可以從該領域的學術論文的發表情況中體現出來[4]。因此，本研究用 NoteExpress 3.6 和 Excel 2021 對納入的文獻進行統計分析，分別對納入文獻的年限分布、來源期刊、作者、發文地區、發文機構、關鍵詞等進行梳理，進而總結社會網絡在醫藥衛生領域的研究熱點和發展趨勢，為醫藥衛生領域的研究提供參考方向。
1 資料與方法
1.1 納排與排除標準
1.1.1 納入標準
① 醫療衛生領域內的社會網絡分析文獻；② 期刊文獻。
1.1.2 排除標準
① 重復性文獻；② 學位論文、會議等；③ 全文無法獲取或者未標注作者工作單位。
1.2 檢索策略
計算機檢索 PubMed、Web of Science、Springer Link、Science Direct、中國知網、萬方、維普數據庫，檢索時限為建庫至 2022 年 4 月。中文檢索詞為“社會網絡”“醫藥衛生”，英文檢索詞為“Social Network Analysis”“SNA”“medical health”“healthcare”“public health”。以中國知網和 Web of Science 為例，檢索策略見框 1。
圖k1
1.3 文獻篩選與資料提取
文獻篩選的過程分為 2 步：① 閱讀文獻摘要、關鍵詞，篩出重復性的文獻；② 閱讀全文，排除與納入標準不一致的文獻。
通過對文獻的深入閱讀，整理歸納出文獻的發文量及年限、發文期刊、發文單位、作者、被引頻次和關鍵詞等信息。具體提取步驟如下：① 明確需要納入的文獻范圍；② 明確資料提取人員；③ 設計資料提取表；④ 對資料提取表進行預提取并完善；⑤ 進行資料提取；⑥ 資料核查及修改；⑦ 處理相應的分歧。
1.4 統計學方法
采用 NoteExpress 3.6 建立數據庫，錄入數據，運用文獻計量學分析的方法，對納入文獻的指標進行描述性統計分析，并運用 Excel 2021 對相應指標進行圖表處理。
分析指標主要包括：① 年發文量：統計各年份發文數，以反映不同時間該領域的文獻產出情況。② 發文期刊：統計核心/非核心期刊數，以反映納入文獻的質量高低情況。其中，核心期刊包括北大核心、南大核心、中國科學引文數據庫和科技核心。③ 發文地區：統計中文期刊的省市數、英文期刊的發達/不發達國家數，以反映該領域的研究群體是否集中。④ 發文單位：統計各機構類型數，以反映該領域的主要研究群體。⑤ 作者：統計同一篇論文里面的所有作者人數，以了解該領域的主要作者和核心作者群。運用文獻計量學的普賴斯理論來定義納入文獻的核心作者，計算核心作者數量的公式為 M=0.749×Nmax/2，其中 Nmax 代表最高產作者發表的論文數。⑥ 被引頻次：統計被引用次數，以反映該研究領域的主要研究方向（研究熱點）。納入文獻的前 10 位（占總被引頻次的 60%）可充分體現出文章的傳播熱度，因此本研究主要觀察被引頻次最靠前的 10 篇文獻。⑦ 關鍵詞：統計關鍵詞個數，以有效反映該研究領域的研究現狀。
2 結果
2.1 文獻檢索和篩選結果
通過數據庫初檢得到相關文獻共 803 篇，剔除重復性文獻后獲得 573 篇，閱讀文獻、摘要進行初篩后排除 108 篇，遂對 465 篇文獻進一步閱讀全文進行復篩，排除 33 篇，最終納入文獻 432 篇。其中，中文文獻 424 篇，英文文獻 8 篇。篩選流程及結果見圖1。
圖1
文獻篩選流程及結果
*具體包括：PubMed（
2.2 年發文量分析
納入的 432 篇文獻的發文時間范圍為 1993 年—2020 年，見圖2。國內對醫療衛生領域的社會網絡分析研究始于 1993 年[5]，國外最早的研究論文發表于 2005 年[6]。文獻數量逐年增加，依據發文量的增長情況大致可分為 3 個發展階段：① 起步期（1993 年—2008 年），這一時期應用于醫療衛生領域的社會網絡分析研究較少，尚處于一個探索階段；② 快速發展期（2009 年—2018 年），自 2009 年開始社會網絡分析開始廣泛應用在醫學領域，該領域的研究進入快速發展階段，2018 年文獻發布數量達到峰值（62 篇）；③ 逐漸穩定期（2019 年—2020 年），繼 2018 年的最高發文量之后，該領域的研究逐漸步入穩定階段。
圖2
年發文數量分布
2.3 發表期刊情況
納入文獻涉及期刊 154 種，其中發文 1 篇的期刊 101 種，發文 2 篇或以上的期刊 53 種。中文核心期刊及英文期刊 63 種，共 174 篇（40.28%）；中文非核心期刊 91 種，共 258 篇（59.72%）。
2.4 地區分布情況
納入的 424 篇中文文獻的發文地區共涉及 28 個省市，開展研究較多的依次是北京市（99 篇）、上海市（32 篇）、湖北省（24 篇）、安徽省（21 篇）、四川省（19 篇）、山東省（16 篇）、江蘇省（16 篇）、浙江省（13 篇）、山西省（13 篇）、甘肅省（13 篇），其他省市的文獻數量均少于 10 篇。8 篇英文文獻主要集中在美國、加拿大等發達國家。
2.5 發表單位情況
納入的 432 篇文獻的國內外發文單位共 314 家，主要包括高校及其附屬醫院、研究所和疾病預防控制中心，其中高校及其附屬醫院 236 家（75.16%），疾病預防控制中心和研究所 51 家（16.24%），醫療機構 19 家（6.05%）。在國內外發文單位中，發表文章篇數最多的是山西醫科大學（4 篇）。
2.6 文獻作者分析
納入的 432 篇文獻共有 1 075 位作者（同一篇論文里面的所有作者），其中發表1 篇 865 人（80.47%），發表2～3 篇 180 人（16.74%），發表 4 篇及以上 30 人（2.79%）。發表文獻最多的為胡志和秦俠，均為 9 篇。最高產作者的文獻數為 9 篇，代入核心作者計算公式，得到 M=3.37，對 M 取整，即 M=4。因此核心作者人數為 30 人。
2.7 被引頻次分析
在納入的 432 篇文獻中，被引論文 132 篇，被引用次數 1 188 次，引用率為 3.75%，篇均被引頻次為 3.38 次。被引頻次為前 10 位的文獻[6-15]見表1。從表1 可見，社會網絡分析在醫藥衛生領域的研究熱點主要是輿情和疫情的傳播與防控、社會支持對患者身心健康的影響、艾滋病的傳播和預防等。被引頻次不低于 40 次的英文文獻有 5 篇[6，8，10-11，14]。
表1
被引頻次前 10 位的文獻
2.8 關鍵詞分析
本研究納入的文獻共涉及 913 個關鍵詞。圖3 是由 13 個高頻關鍵詞構成的以“社會網絡分析”為核心的社會網絡關系圖譜，節點之間的連線表示關鍵詞之間的共現關系，線條的粗細與關鍵詞之間的共現成正比。可以看出，各節點之間聯系較為緊密，“流行病學”“艾滋病”“老年人”“社會資本”“傳染性疾病”“社會網絡”等詞匯共現較高。
圖3
高頻關鍵詞社會網絡關系圖譜
3 討論
3.1 社會網絡分析研究有待深化
我國社會網絡分析法在醫藥衛生領域的發展起步較晚，最早的文獻發表于 1993 年。2009 年我國實施了新一輪醫療體制改革[16]，這對醫療工作者的科研提出了新的要求，醫療領域論文發表數量顯著增長。然而截至 2020 年社會網絡分析法在我國醫療科研中的研究仍處于起步階段，每年發表的論文數量雖逐漸增長，但相較于其他分析手段，總文章篇數較少；且發表的期刊非核心期刊超過核心期刊，說明非核心期刊是社會網絡分析法在醫藥衛生領域主要的發表載體和平臺。一個領域論文質量的優劣可以從該領域論文發表的核心期刊占比率來體現[17]。因此社會網絡分析法在醫藥衛生領域的進一步發展值得期待，在醫藥領域研究的論文質量有待提高，其深度和廣度都有很大的空間。
3.2 社會網絡分析法的應用有待推廣
地域分布研究是比較地域差異特征的一種有效手段。一個領域的研究論文的地域分布可以反映該領域的研究群體是否集中[18]。應用社會網絡分析法進行醫學研究的相關論文雖遍及全國 28 個省市，但數量排名前 3 位的地區為北京、上海及湖北，這可能是由于北京、上海和湖北經濟相對發達，高校、醫療機構及醫療相關科研院所的數量和質量均位于全國前列；且其擁有豐富的科研從業人員、一線臨床執業醫師及相關社會人才，同時該區域的科研發文要求較高，科研論文數量作為評價醫療水平、醫療相關科學研究成果的重要考核因素，使得論文的發表數量名列前茅。從論文發表機構的性質來看，發文機構主要集中在高校及其附屬醫院、疾病預防控制中心和研究所、醫療機構；其中高校及其附屬醫院發文數量占比達到 75.16%。這說明在醫藥領域內應用社會網絡分析法來研究的主要是高校的科研人員及臨床一線崗位，可能因為高校人員及臨床一線崗位有良好的科研平臺和豐富的臨床數據，推動了社會網絡分析法在醫藥領域的應用。
3.3 社會網絡分析法在真實醫療領域的應用有待加強
納入文獻的關鍵詞及文獻引用頻次歸納出社會網絡分析在醫藥衛生領域的研究熱點集中于 3 類[7，9，12]。第一是疾病的傳播網絡，通過運用社會網絡分析方法，可以分析疾病的傳播速度、傳播途徑、傳播方式、傳播結構以及傳播的源頭等問題，基于此，研究者們可以識別出傳播網絡中的核心節點，以便于能夠盡快地切斷傳播途徑，幫助政府制定防控措施。
第二是社會支持網絡，對于患者群體而言，通過研究社會支持網絡的規模、密度、網絡強度、異質性等，社會網絡規模越大、密度越強，它的社會支持的力量就越大，就可以幫助患者疏導排解負面情緒，建立良好的自我認知，提高對疾病的心理控制力，促進患者的身心健康。如楊開連等[19]運用社會網絡問卷調查的方法，對北京市老年 2 型糖尿病患者的現狀進行了分析，發現其社交活動比較局限，僅來自于家庭和社區，社交網絡水平不足。而良好的社會網絡環境可以促進老年人的身心健康發展，因此通過社會網絡分析可以幫助醫務人員、社區服務人員了解患者的社會支持網絡的情況，從而采取有效的措施去提升患者的社會網絡水平，如鼓勵患者參加社區疾病教育等活動，加大社會支持力度等，以進一步對患者病情進行有效的控制。
第三是防控網絡。社會網絡分析可以在制定傳染性疾病的預防措施上發揮重要的作用，以及對突發性傳染病的隔離工作給予巨大的幫助。如在新型冠狀病毒肺炎中，社會網絡分析方法可以運用于“超級傳播者”的篩查。考慮到“超級傳播者”的高連通性、高機動性，社會網絡分析所構建的社會行動者關系集合，可以縮小“超級傳播者”的排查范圍，縮短“超級傳播者”的篩查時間，從而輔助政府制定有效的防疫政策，采取有效的隔離措施，達到“準確迅速切斷病毒傳播路徑，防止生成新的病毒網絡”的目的。
綜上所述，社會網絡分析對于梳理、剖析社會關系是一個比較具有代表性的方法，它可以通過可視化的方式去探索社會關系網絡。醫學科研人員將社會網絡分析方法深入融合進醫藥衛生領域，醫療衛生系統各部門多方面協作，深入發展，不僅有助于了解和提升醫療服務水平，還能幫助政府設計合理的科學方法去遏制疾病的傳播，構建社會支持系統，提高患者的生存質量。但是，目前國內醫藥衛生領域對于社會網絡分析方法的研究還存在許多的不足之處，研究者們對于實際數據和理論模型的敏感度不夠，研究的深度和廣度有待完善和加強，為該方法的推廣奠定基礎。
利益沖突：所有作者聲明不存在利益沖突。
