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收录期刊（分区）：Georisk: Assessment and Management of Risk for Engineered Systems and Geohazards（2区）

论文题目： Identification of key factors and optimisation of management paths in railway geological disaster prevention and control – an empirical study based on bibliometrics and fsQCA

论文作者：Xin Feng, Yajun Cheng, Hongjing Ma, Heyu Li & Haicheng Shen

论文地址：https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/17499518.2025.2478418

参考文献：Feng X, Cheng Y, Ma H, et al. Identification of key factors and optimisation of management paths in railway geological disaster prevention and control–an empirical study based on bibliometrics and fsQCA[J]. Georisk: Assessment and Management of Risk for Engineered Systems and Geohazards, 2025, 19(2): 358-371.

一、文章写作框架

1引言

2文献综述

3研究设计和数据来源

4实证分析

4.1文献指标

4.1.1出版时间分布

4.1.2关键词聚类分析

4.1.3关键词共现网络

4.2 QCA实证分析

5结论与展望

二、研究主要内容与结果、结论

图1 CNKI关键词共现图

图2 WoS关键词共现图

本研究采用文献计量学方法系统分析了大量相关文献，总结了影响铁路地质灾害防治的关键因素，如地形、气候条件和人为因素风险。灾害类型和隧道岩溶是治理路径的核心条件。有效分配和管理关键因素对于成功防灾至关重要。气候条件虽然不那么重要，但有助于提高可预测性和可靠性。

表1必要性分析

表2配置结果

采用QCA分析来验证这些关键因素的重要性及其相互关系对优化地质灾害预防管理路径的影响。通过对铁路地质灾害防治中关键因素识别和优化管理路径的研究，发现关键因素的综合作用对防灾成功至关重要。关键因素之间存在很强的相互作用，形成促进地质灾害防治成功的协同效应。单一因素的失败或处理不当可能会导致整个预防过程的失败。因此，合理配置和管理关键因素，实现多因素的协同效应，是铁路地质灾害防治管理成功的关键。

三、文章创新点

铁路对社会经济发展至关重要，确保运营安全和稳定。地质灾害日益威胁铁路安全，需要优化防控管理。这篇论文采用学术文献计量学和模糊集定性比较分析（fsQCA）来确定铁路地质灾害管理中的关键因素，并优化管理路径。对学术文献的系统综述总结了相关因素。使用文献计量分析提取关键因素。然后应用fsQCA来分析这些因素的配置路径，并提出优化策略。为管理者提供科学的决策和优化路径，为其他基础设施部门的防灾提供指导。

四、技术方法

4.1 fsQCA

fsQCA（Fuzzy-Set Qualitative Comparative Analysis）即模糊集定性比较分析，是一种基于集合论和组态思维的案例导向型研究方法。它由美国社会学家查尔斯·拉金（Charles Ragin）于20世纪90年代提出，旨在突破传统定量分析的线性假设和定性研究的个案局限性，通过模糊集理论揭示复杂社会现象中的多重因果关系。

（1）核心思想

集合论视角：将案例视为条件变量和结果变量的集合，通过隶属度（0-1之间的连续值）量化案例属于集合的程度。

组态思维：认为结果由多个条件的组合（组态）共同决定，而非单一因素作用。例如，学生成绩好可能由“努力+家庭支持+优质教育”共同导致，而非单一因素。

复杂因果关系：超越传统因果分析，探索条件间的互动关系、可能性组合及等效性路径（即不同条件组合导致相同结果）。

（2）方法优势

跨方法整合：结合定性（案例分析）与定量（数据校准、布尔代数运算）优势，既保留案例整体特征，又引入定量分析技术。例如，在研究政府网上政务服务能力时，可同时分析量化数据（如财政投入）和质性数据（如政策执行力度）。

数据兼容性强：适用于不同数据量（小样本至大样本）、数据类型（定量、定性）和数据来源（问卷、访谈、文献）。例如，在服装零售研究中，可整合销售数据（定量）和消费者反馈（定性）。

识别多重路径：发现导致同一结果的多种条件组合（等效性路径），揭示复杂现象的多元生成机制。例如，研究发现“高家庭支持+高适应性训练”和“高教育水平+优质出院指导”均可提升患者出院准备度。

比较逻辑条件组合：比较同一模式内不同个案及不同模式间的条件组合，提供全面分析视角。例如，对比不同地区政府网上政务服务能力的生成模式（如“政府开放性核心模式”与“自身重视程度依赖模式”）。

（3）操作步骤

研究设计与变量选择：明确研究问题，选择结果变量（如网上政务服务能力）和前因条件（如政府组织开放性、财政资源能力）。条件数量建议3-8个，兼顾样本量和模型简约性。

数据收集与预处理：通过访谈、问卷、文献回顾等收集数据，将原始数据校准为模糊集隶属度（0-1）。例如，将“家庭支持”校准为“强=0.8，弱=0.3”，构建数据矩阵（行=案例，列=变量）。

单因素必要性分析：检验条件是否为结果的必要条件（即结果发生时，案例在该条件上的隶属度通常较高）。

判断标准：一致性（Consistency）>0.9（可放宽至0.85），覆盖度（Coverage）>0.5。例如，若“中央政府支持”的一致性为0.81，则不构成必要条件。

条件组态分析：探索条件组合如何影响结果，构建真值表并筛选有效组态。

输出解类型：复杂解（保留所有逻辑余项）、简约解（简化逻辑余项）、中间解（平衡复杂与简约）。例如，发现“opendemandfund”（政府开放性+公众需求压力+财政资源能力）是提升政务服务能力的关键组态。

结果解释与稳健性检验：结合理论背景解释组态结果，总结生成模式（如“政府开放性核心模式”）。通过调整校准参数、最小案例频数等检验结果稳健性。

（4）应用领域

fsQCA适用于社会科学、管理学、新闻传播学、教育学等多领域，尤其适合：

小样本研究：如稀有事件分析（政策创新、组织变革）。

复杂因果关系：如团队绩效影响因素、员工满意度模型。

多方法结合：与回归分析、SEM（结构方程模型）结合，提升研究创新性。

4.2文献计量学

文献计量学是运用数学和统计学方法，对科学文献及其相关指标进行定量分析的交叉学科，其核心在于通过量化手段揭示文献的数量、质量和影响力，为学术研究、学科评估和信息服务等提供科学依据。

（1）核心概念与研究对象

研究对象：文献计量学的研究对象包括文献量（如期刊论文、引文等）、作者数（个人或集体）以及词汇数（如叙词、关键词等）。

核心概念：

文献：作为文献计量学的基本单元，通过文献的计量分析，可以揭示科学知识的生产、传播与积累规律。

作者：作为文献的创造者，其合作网络、学术影响力等是文献计量学的重要分析对象。

机构：作为科研活动的组织者，其科研实力、学术声誉等可通过文献计量指标进行评估。

学科：作为知识体系的分类，其发展前沿、研究热点等可通过文献计量分析进行识别。

引用：作为文献间的学术关系，其分析结果可揭示科学知识的传承与创新机制。

（2）核心方法与指标

核心方法：

引文分析法：通过分析文献之间的引证关系来评估学科领域的发展状况，揭示学科领域的演进路径、研究热点和知识流动方向。

共词分析法：通过分析同一篇文献中词汇共同出现的情况来研究学科领域的知识结构和发展趋势，揭示学科领域的知识结构、研究热点和学科交叉情况。

主题分析法：通过对文献主题进行分类和归纳来研究学科领域的研究热点和发展趋势，揭示学科领域的研究重点、研究前沿和知识创新情况。

内容分析法：通过对文献内容进行定性和定量分析来研究学科领域的知识结构和研究热点，揭示学科领域的知识结构、研究重点和知识流动情况。

链接分析法：通过分析网络链接关系来研究学科领域的网络结构和发展趋势，揭示学科领域的网络结构、知识流动和学科交叉情况。

核心指标：

文献数量指标：包括文献总数、文献增长率、文献类型分布等，反映某一领域或机构的科研产出规模和活跃程度。

作者指标：包括作者总数、高产作者、合作作者、作者影响力等，反映某一领域的科研领军人物和合作模式。

机构指标：包括机构发文量、机构影响力、机构合作网络等，反映机构的科研实力和学术声誉。

学科指标：包括学科发文量、学科增长率、学科热点等，反映学科的发展规模和潜力。

引用指标：包括引用频次、引用网络、引用强度等，反映文献的学术影响力和科学知识的传承路径。

（3）经典定律与模型

洛特卡定律：描述学术出版中作者生产力的分布，发表特定科学出版物的作者数量遵循平方反比分布。

布拉德福德定律：描述给定学科或领域中科学期刊或信息来源的分散，将期刊划分为核心、密切相关和外围三个区域。

齐普夫定律：描述自然语言文本中词频分布的统计原理，单词的频率与其在频率表中的排名成反比。

普莱斯定律：描述特定领域或领域作者之间的生产力分布，特定领域的贡献者数量的平方根将产生总贡献的一半。

H指数：量化个体研究人员科学成果的影响和生产力，由学者发表的论文数量和这些论文被引用的次数共同决定。

（4）工具与软件

CiteSpace：通过可视化技术展示文献之间的引用关系和合作网络，帮助研究者快速识别研究前沿和热点。

VOSviewer：支持大规模文献数据的可视化分析，揭示学科领域的知识结构和研究趋势。

Gephi：用于网络分析，展示作者合作网络、机构合作网络等复杂关系。

Web of Science、Scopus：提供广泛的文献检索和检索结果分析功能，支持研究者轻松获取某一领域的研究成果。

五、文章带来的思考

小编思考：这篇论文采用学术文献计量学和模糊集定性比较分析（fsQCA）来确定铁路地质灾害管理中的关键因素，并优化管理路径。对于我们的研究启发：首先，可以学习这篇论文中的分析思路，对于岩土工程或地质工程学科中的关键问题与解决思路可以采用本方法进行综合分析和判断，此外针对其中某一具体问题也可以采用本文方法进行分析，而不是一味采用简单的统计分析方法。其次也可以变换其中的方法，这篇论文中选用了fsQCA方法，也可以采用多值集定性比较分析（MVQCA）等方法对文献进行比较分析。

预祝大家在未来寻找到自己的创新点，早日有更深层次研究成果和论文高中。

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