Scientometric analysis of domestic articles on professional burnout using the VOSviewer software

Full Text

Введение

Важное место в психогигиене труда занимают вопросы профилактики профессионального выгорания (ПВ). По мнению многих ученых, психологические компоненты профессионального выгорания в той или иной степени могут встречаться у 40 % специалистов субъект-субъектных отношений, что сказывается на укомплектованности кадров и эффективности деятельности.

По данным ВОЗ, синдром выгорания (Burnout, QD85 по МКБ-11) – результат хронического стресса на рабочем месте, вызывающий негативные изменения личности профессионала. Он характеризуется тремя составляющими: 1) чувство истощения энергии или изнеможения; 2) возрастание эмоциональной отстраненности от работы, негативное или циничное отношение к работе; 3) чувство неэффективности и недостатка достижений [https://mkb11.online/].

ПВ относится к явлениям в профессиональном контексте и не должно применяться для описания переживаний в других сферах жизни. В то же время, в некоторых статьях ПВ оценивали у студентов вузов, которые не имели опыта работы. Скорее всего изучалось психическое выгорание (эмоциональное истощение) у студентов при обучении.

ПВ изменяет функционирование всех биопсихосоциальных компонентов личности человека (психофизиологических резервов организма, индивидуально-психологических качеств, поведенческих реакций на социальном уровне). Выраженность компонентов ПВ зависит от принятой его структуры, поэтому существует большой разброс в сведениях о его распространенности среди специалистов. Например, в некоторых исследованиях ПВ выявлялось почти у 95 % всех врачей психиатрического стационара (есть чем заняться сотрудникам Росздрава или страховых компаний, обязанных контролировать качество оказания медицинских услуг). На самом деле при помощи психологических тестов оценивали психический (эмоциональный) компонент ПВ.

Обобщенные методологические аспекты оценки ПВ показаны на схеме (рис. 1). Наиболее распространенной является 3-факторная модель ПВ, научно-обоснованная C. Maslach и соавт. [11]. ПВ рассматривается в совокупности выраженности трех составляющих: 1) эмоциональное истощение; 2) деперсонализация; 3) редукция личных достижений.

 

Рис. 1. Наиболее распространенные модели ПВ (адаптировано по [4])

 

Эмоциональное истощение проявляется психическим утомлением, усталостью, эмоциональной опустошенностью, симптомами депрессии. Вначале наблюдается эмоциональное перенасыщение, сопровождающееся эмоциональными срывами, агрессивными реакциями, вспышками гнева, впоследствии оно сменяется снижением эмоциональных ресурсов, утратой интереса к окружающей действительности. На рис. 2 представлена динамика вероятных эмоциональных нарушений при стрессе.

 

Рис. 2. Развитие эмоциональных изменений у специалистов при стрессе (адаптировано по [5])

 

Под деперсонализацией понимаются дегуманизация (обесценивание) межличностных отношений, негативизм, циничность по отношению к чувствам и переживаниям других людей. У индивида появляются скрытые или явные негативные установки, возрастают обезличенность и формальность контактов, отмечаются частые вспышки раздражения и конфликтные ситуации. Для всех характеристик деперсонализации важна утрата эмоционального компонента психических процессов (потеря чувств к близким людям, снижение эмпатии – отзывчивости, соучастия).

Редукция личностных достижений характеризуется снижением профессиональной эффективности работника, которая может проявляться в негативизме к служебной деятельности, ограничении обязанностей по отношению к социальному окружению, уменьшении значимости выполняемой деятельности. Ярко выражено чувство собственной несостоятельности и некомпетентности. Некоторые ученые выделяют так называемую профессиональную деформацию личности, при которой работа рассматривается в корыстных целях и становится источником обогащения с использованием запрещенных манипуляционных приемов (шантаж, взятки, подкуп и пр.). Профессиональная деформация работника не имеет отношения к ПВ, а должна рассматриваться в морально-нравственном или даже гражданско-правовом аспекте [2].

Указанные признаки играют разную роль в формировании ПВ и обладают разной степенью изменчивости. Например, ключевым фактором в синдроме является эмоциональная составляющая – эмоциональное (психическое) истощение, которое имеет большую структурную значимость и меньшую степень изменчивости. Оно в незначительной степени подвержено как влияниям факторов профессиональной среды, так и специфике содержания профессии.

По мнению ученых, наиболее гибким и подверженным трансформациям компонентом ПВ является цинизм, специфика проявлений которого во многом зависит не только от содержания профессии, но и от условий жизнедеятельности субъекта, его индивидуально-психологических качеств, стресс-преодолевающих стратегий.

Более подробные сведения о механизмах ПВ, его оценке и коррекции содержатся в многочисленных изданиях.

Цель – расширить информационные возможности по профессиональному выгоранию у практикующих специалистов и ученых, для чего изучить наукометрические показатели отечественных статей, изданных в реферируемых журналах за 18 лет с 2005 по 2022 г., провести семантический анализ ключевых слов и визуализацию их кластеров.

Материал и методы

Объект исследования составили отечественные научные статьи, опубликованные в реферируемых журналах и проиндексированные в Российском индексе научного цитирования (РИНЦ), который формируют сотрудники Научной электронной библиотеки (НЭБ) [https://www.elibrary.ru/].

Алгоритм поиска отечественных статей в базе данных НЭБ [https://www.elibrary.ru/] показан на рис. 3.

 

Рис. 3. Алгоритм поиска статей по ПВ в базе данных НЭБ

 

Поисковый режим включал:

• словосочетания: «профессиональное выгорание», «эмоциональное выгорание», «психическое выгорание» (см. рис. 3, п. 1);
• объект поиска – в названии публикации, аннотации, ключевых словах, статьи в журналах (см. рис. 3, п. 2);
• годы – с 2005 по 2022 (см. рис. 3, п. 3). По поисковым словам с учетом морфологии (см. рис. 3, п. 4) и усеченным словам, например, профес* выгоран* без учета морфологии, создавали подборки публикаций (см. рис. 3, п. 5–7), которые затем объединили.

Исключив поисковый шум (статьи зарубежных авторов или случайные), который был около 7 % от общего первичного массива статей, для наукометрического анализа использовали 6219 отечественных статей по ПВ. Наукометрия – отрасль науковедения (наука о науке), отражающая закономерности развития научных исследований количественными методами и осуществляющая статистическую обработку научной информации.

Наиболее оперативно научная информация публикуется в статьях научных журналов. Они представляют самую значимую часть научных источников. В мире существуют более 100 тыс. научных журналов, в которых ежегодно издаются не менее 1,5 млн. статей. По данным НЭБ, в России заявили себя как научные около 5600 журналов, в которых издаются ежегодно более 60 тыс. научных статей.

В данной публикации содержатся сведения о тех наукометрических показателях, которые анализируются. Среди количественных методов наукометрии наиболее часто используется показатель цитируемости: число цитирований статьи «А», которые осуществили авторы в статье «Б». Если в одной и той же статье проводится цитирование статьи «А» несколько раз, это учитывается как одно цитирование.

Самоцитирование – это цитирование автора (журнала или организации) своих публикаций. Самоцитирование не приветствуется в науке, но в ряде случаев без него не обойтись. Допустимым считается уровень самоцитируемости в 20–25 % своих публикаций.

Импакт-фактор журнала отражает число цитирований в отчетном году на статьи, которые были опубликованы в журнале в предыдущие 2 года.

Индекс Хирша зависит не только от цитирования, но и от времени научной деятельности ученого (журнала, организации). Так, опубликованные статьи в более ранний период имели большую вероятность быть процитированными. Индекс Хирша показывает соответствие числа публикаций такому же количеству их цитирований. Например, если индекс Хирша равен 8, значит имеется 8 публикаций, которые были процитированы 8 раз и более.

Широкомасштабный расчет наукометрических показателей в публикациях авторов, журналов (издательств) и организаций в России представлен в РИНЦ. Подробные сведения о наукометрических показателях представлены в изданиях [1, 2].

Совет по этике научных публикаций Ассоциации научных редакторов и издателей России в 2018 г. принял открытое обращение ко всем исследователям, кто разрабатывает и внедряет количественные индикаторы публикационной активности. Представляем это обращение почти полностью [9]:

• несколько индикаторов лучше одного при условии, что эти индикаторы разные по смыслу, а не только по названию наукометрической базы;
• любое использование количественных индикаторов должно быть обосновано: сначала четкое описание того, что хочется измерить, затем выбор наилучших метрик, а не наоборот;
• все метрики должны быть однозначно определены, дабы избежать ситуации, когда разные субъекты оценки и потребители метрик трактуют их иначе;
• при выборе метрик для оценки необходимо ориентироваться на имеющийся мировой и российский опыт, тщательно изучать дизайн и последствия применения существующих наукометрических решений перед разработкой собственных;
• библиометрические показатели следует поручать рассчитывать профессионалам, а не собирать с самих субъектов оценки в рамках самообследования. При этом все списки учтенных публикаций и показатели их цитируемости должны быть доступны для проверки субъектами оценки. Для государственных организаций все эти сведения настоятельно рекомендуется публиковать в открытом доступе;
• метрики, предполагаемые для самообследования, допустимо вводить только при наличии у обследуемых должной квалификации и доступа к базам данных с обязательной оценкой возникающих трудозатрат;
• информативность библиометрических оценок в разных науках совершенно разная. Недопустимо использование одинаковых абсолютных показателей для оценки публикаций организаций или ученых, занятых в разных областях. Особенно вреден перенос наукометрических методов оценки «статейных» англоязычных естественных наук на гуманитарные области. Для сравнительной оценки достаточно крупных массивов публикаций по различным естественно-научным, медицинским и техническим дисциплинам рекомендуется использование нормализованных метрик цитируемости;
• ценность библиометрических метрик прямо зависит от числа и возраста публикаций, в частности, поэтому никто из специалистов не рекомендует их применение для формализованной оценки молодых исследователей на старте карьеры. Метрики наиболее логично применять для оценки сотен и тысяч публикаций. Недопустимо механически переносить метрики, разработанные для оценки организаций и журналов, на оценку отдельных исследователей;
• метрики дают опасную иллюзию сравнимости. Индекс Хирша и аналогичные показатели уместно использовать для сопоставления состоявшихся ученых одного возраста, работающих в одной предметной области;
• наиболее популярный библиометрический показатель – число публикаций. Однако использование его в качестве основополагающего может привести к смещению потока публикаций в сторону наименее требовательных журналов и источников, что может быть губительно для науки. Широко распространившееся сейчас использование квартилей журналов допустимо с оговорками только для ряда дисциплин. Более оправдано использование «белых списков» лучших журналов, конференций и книжных издательств, составленных ведущими независимыми экспертами. Именно такой подход широко используется, в частности, в Скандинавии (The Norwegian Register for Scientific Journals, Publication Forum, проект Nordic List и т.д.) и является оптимальным в качестве барьера против псевдонауки;
• необходимо учитывать специфические особенности ряда научных областей, форматы соавторства и авторских ролей. Статью, у которой тысячи соавторов из сотни научных организаций со всего мира, следует оценивать иначе, чем статью в том же журнале, опубликованную одним автором без соавторов;
• при дизайне и внедрении наукометрических индикаторов и методик оценки особое внимание нужно уделять оценке возможных последствий для российских научных журналов. Следует избегать дискриминации научных изданий по географическому или языковому признаку.

С 2010 г. при проведении наукометрического анализа стала использоваться аналитическая программа VOSviewer, которая находится в свободном доступе [14]. При помощи программы находят закономерности сходства объектов в анализируемых массивах, например, ключевых слов в публикациях, соавторов в совместных статьях, которые группируются в кластеры [15]. Сила связей (Link Strength) ключевых слов оценивается по числу совместной встречаемости двух слов в статьях, а Total Link Strength показывает общую силу их связей в статьях. Последний показатель является в данном исследовании основополагающим при ранжировании терминов или кластеров. При визуализации взаимоотношений диаметр маркера изучаемого термина (ключевого слова или автора) зависит от количества статей (Occurrences), а толщина линий между маркерами – от силы связей (Link Strength). Наведение курсора на эти графические изображения представляло во всплывающем окне цифровые показатели.

С 2010 по 2023 г. в базе данных PubMed найдено 2410 откликов на статьи с использованием визуализации и кластерного анализа ключевых слов по программе VOSviewer, например, проводился анализ зарубежных публикаций по профессиональному стрессу [16], намерениям самоубийств [12], научным исследованиям по осознанности [10], психическому здоровью при COVID-19 [17] и др.

Для кластерного анализа ключевых слов массива статей и их визуализации использовали программу VOSviewer 1.6.20, которую не соотносят с искусственным интеллектом, в связи с чем решено рутинным способом провести смысловое объединение ключевых слов.

Результаты проверены на нормальность распределения признаков. В статье представлены средние арифметические величины и их ошибки (M ± m). Развитие признаков представлено при помощи динамических рядов, для чего использовали полиномиальный тренд 2-го порядка. Коэффициент детерминации (максимальный R² = 1,0) показывал связь построенной кривой с объективным распределением данных.

Результаты и их анализ

Общие данные. Проанализировали массив из 6219 отечественных научных статей по ПВ, проиндексированных в РИНЦ с 2005 по 2022 г. Динамика статей показана на рис. 4. Полиномиальные тренды общего массива и статей по направлениям научных исследований при очень высоких коэффициентах детерминации демонстрировали увеличение данных.

 

Рис. 4. Динамика статей по ПВ, проиндексированных в РИНЦ

 

Среднегодовое количество статей было (346 ± 58), в том числе, по психологии – (179 ± 29), медицине – (73 ± 11), педагогике – (54 ± 11), экономике – (13 ± 3), физкультуре и спорту – (6 ± 1). В структуре направлений научных исследований статей по психологии оказалось 51,8 %, по медицине – 21,1 %, педагогике – 15,8 %, экономике – 3,8 %, физкультуре и спорту – 1,7 %, по другим отраслям науки – 5,8 % (рис. 5).

 

Рис. 5. Структура направлений научных исследований в статьях по ПВ (%)

 

Изучили ежемесячную частоту запросов пользователей на статьи по ПВ, диагностике ПВ, лечению ПВ в поисковой системе Вордстат, предоставляемой компанией Яндекс, за последние 2 года. Получили данные о том, сколько раз определенные фразы были введены в поисковую строку за определенный период времени. Убедительных данных о динамике всех запросов на поисковые слова не получили. Например, полиномиальный тренд запросов пользователей на статьи по ПВ при очень низком коэффициенте детерминации напоминал горизонтальную линию, то есть отмечался недостоверный стабильный интерес (рис. 6), однако, на рис. 4 показано явное увеличение числа статей по ПВ.

 

Рис. 6. Динамика запросов в Вордстате на статьи по ПВ

 

Наукометрический анализ. Наукометрические показатели общего массива статей и направлений научных исследований показаны в табл. 1. Оказалось, что в общем массиве было только около 8 % статей, изданных в высокорейтинговых журналах, входящих в международные реферативные базы данных Web of Science или Scopus. Средневзвешенный импакт-фактор журналов, в которых опубликовались статьи, был невысоким и показывал, что в текущем году цитировались не более 28 % статей, изданных в предшествующие 2 года. Цитировались хотя бы 1 раз около 59 % статей, притом что уровень самоцитирования их оказался достаточно выраженным – 27,5 %.

 

Таблица 1. Наукометрические показатели общего массива статей по ПВ и по направлению научных исследований

Показатель, n (%)	Общий массив	Психология	Медицина	Педагогика	Экономика	Физкультура и спорт
Число статей в журналах	6219	3224	1312	980	237	104
Статьи в журналах, входящих в Web of Science или Scopus, %	7,6	5,6	*17,8	2,7	2,5	5,8
Статьи в журналах, входящих в ядро РИНЦ, %	10,1	6,8	*25,2	3,1	4,2	5,8
Статьи в журналах, входящих в Russian Science Citation Index, %	7,6	4,2	*21,0	1,7	3,0	5,8
Средневзвешенный импакт-фактор журналов, в которых были опубликованы статьи	0,279	0,270	0,322	0,255	0,300	0,242
Среднее число публикаций в расчете на 1 соавтора	0,49	0,56	0,35	0,54	0,53	0,46
Среднее число цитирований в расчете на 1 статью	3,29	3,63	3,34	2,67	2,54	3,89
Среднее число цитирований в расчете на 1 соавтора	1,62	2,03	1,17	1,44	1,36	1,81
Статьи, процитированные хотя бы 1 раз, %	58,7	60,2	59,7	57,4	57,8	47,1
Самоцитирования, %	27,5	20,1	23,4	6,9	3,5	5,7
Индекс Хирша	40	35	24	20	11	8

* Здесь и в табл. 2, 3: отмечены показатели, которые в 1,5 раза превышают аналогичный в общем массиве статей.

 

Чтобы сравнить наукометрические показатели статей по направлениям научных исследований, в ведущих журналах и организациях произвольно рассчитали данные, превышающие в 1,5 раза аналогичные в общем массиве. Например, уровень представленных статей в базах данных WoS или Scopus должен быть больше показателя 11,4 %, ядре РИНЦ (1000 лучших журналов) – 15,2 %, RSCI – 11,4 %, импакт-фактор – 0,419, цитирование одной статьи – 4,94, в том числе, одного соавтора – 2,43, доля статей, приходящихся на одного соавтора, – 0,74, быть процитированными хотя бы один раз – 88,1 % статей.

Например, в табл. 1 видно, что медицинских статей, которые публиковались в высокорейтинговых журналах было больше, чем по остальным ведущим направлениям.

Не имели цитирований 41,3 % статей общего массива, процитированы хотя бы 1 раз – 58,7 %, из них 1 цитирование имели 17,1 % статей, 2 цитирования – 10,1 %, 3 цитирования – 4,8 %, 4 цитирования – 4,8 %, 40 цитирований и более – 0,7 % статей, которые определили индекс Хирша в общем массиве. В общей сложности массив статей подготовили и представили к опубликованию 9432 автора, число соавторств в статьях – 12 661. На рис. 7 изображен частотный анализ соавторств в статьях. Оказалось, что единолично авторы издали 43,5 % статей, с одним соавтором – 30,9 %, с двумя соавторами – 14,1 %. По 2 статьи опубликовали коллективы из 15 и 17 соавторов.

 

Рис. 7. Распределение соавторств в статьях по ПВ (2005–2022 гг.)

 

Ведущие авторы. На рис. 8 указаны 10 авторов, опубликовавших наибольшее количество статей, их наукометрические показатели, в том числе, данные по всем статьям, проиндексированным в РИНЦ за аналогичный период времени, – в табл. 2.

 

Рис. 8. Авторы с наибольшим количеством изданных статей по ПВ в 2005–2022 гг.

 

Таблица 2. Наукометрические показатели статей по ПВ (числитель) и общего массива журнала (знаменатель) с 2005 по 2022 г. 

Показатель	Молодой ученый	Проблемы современного образования	Ученые записки Лесгафта	Мир науки. Педагогика	Концепт	Азимут научных и психология	Современные проблемы	Студенческий вестник	Вестник психотерапии	Человеческий капитал
Общее число статей в журналах, проиндексированных в РИНЦ	27 865	13 893	12 987	3006	19 063	2710	28600	28769	879	3939
Статьи в журналах по ПВ, в том числе, доля от общего количества статей (%)	103 (0,13)	65 (0,47)	55 (0,42)	51 (1,70)	50 (0,31)	48 (1,77)	44 (0,15)	44 (0,15)	38 (4,32)	38 0,96
Средневзвешенный импакт-фактор журнала		0,300	*0,488	*0,431	0,165	*0,542	0,414		0,368	0,277
Среднее число публикаций в расчете на 1 соавтора	0,67 0,61	0,38 0,43	0,38 0,40	0,54 0,54	0,66 0,65	0,59 0,58	0,35 0,36	*1,00 0,64	0,40 0,48	0,51 0,62
Среднее число цитирований в расчете на 1 статью	4,24 2,29	2,18 2,03	4,27 4,76	3,71 3,89	2,80 2,60	*6,15 5,90	*5,77 4,71	0,09 0,05	*6,53 2,75	2,16 3,00
Среднее число цитирований в расчете на 1 соавтора	*2,86 1,41	0,82 0,88	1,63 1,90	2,01 2,09	1,84 1,68	3,60 3,41	2,05 1,68	0,09 0,03	*2,58 1,31	1,09 1,86
Статьи, процитированные хотя бы 1 раз, %	69,9 47,6	64,6 53,1	76,4 70,0	*88,2 73,4	72,0 51,2	*91,7 83,0	84,1 73,8	4,5 3,9	78,9 63,8	76,3 56,4
Самоцитирования, %	1,6 6,7	1,4 10,3	1,3 18,4	4,2 6,7	3,6 9,0	1,7 1,8	1,6 4,6	0,0 3,2	14,1 10,2	8,5 10,6
Индекс Хирша	9 74	5 36	8 59	7 31	7 44	9 37	8 68	1 7	9 18	5 36

 

Как правило, ведущие авторы издавали ежегодно по 1–2 статьи, что вполне соотносится с общемировыми показателями. Публикационный вклад авторов в общий массив статей был небольшим – не более 0,5 % (см. рис. 8). Уместно указать, что 15 статей и более издали 16 авторов. В связи с разным периодом публикационной активности авторов наукометрические показатели их статей не рассчитывали.

Ведущие журналы. На рис. 9 представлены 10 журналов, которые опубликовали наибольшее количество статей по ПВ. Журналов, которые бы содержали основное количество статей по ПВ или так называемых «ядерных» журналов, не выявлено. Например, в журнале «Молодой ученый» представлено самое большое число статей – 103, но они составили только около 1 % от общего массива по ПВ и только 0,13 % статей от всех опубликованных в журнале (см. рис. 9).

 

Рис. 9. Журналы с наибольшим количество изданных статей по ПВ в 2005–2022 гг.

 

В сведения о журналах включили издателя, период индексации статей по ПВ, международный номер сериального издания (ISSN), второй номер ISSN присваивался электронной версии, рейтинг Science Index (SI) в 2022 г. в общем массиве всех журналов в РИНЦ из 3950 журналов, включение журнала в перечень рецензируемых изданий, рекомендованных ВАК Минобрнауки России. Из представленных журналов только 2 по рейтингу SI входили в 1 тыс. лучших журналов, а 2 журнала не индексировались в РИНЦ вовсе (см. рис. 9).

Наукометрические показатели статей журналов показаны в табл. 2.

Ведущие организации. На рис. 10 перечислены организации, сотрудники которых издали максимальное количество статей по ПВ. В общей сложности эти организации были аффилированы с 12,6 % статей от общего массива публикаций по ПВ.

 

Рис. 10. Организации, авторы которых издали наибольшее количество статей по ПВ в 2005–2022 гг.

 

Наукометрические показатели ведущих организаций представлены в табл. 3. Как правило, доля статей в организациях была ничтожна, только в 2 учреждениях она составляла немногим более 1 % от общего потока всех статей организации. Как правило, отмечаются большие авторские коллективы в статьях по ПВ.

 

Таблица 3. Наукометрические показатели статей по ПВ (числитель) и общего массива журнальных статей (знаменатель) организации с 2005 по 2022 г.

Показатель	Санкт‑Петербургский университет	Российская академия и государственной Президенте России	Курский медицинский	Воронежский медицинский	Российский социальный	Московский психолого‑университет	Кубанский университет спорта и туризма	Российский педагогический им. А. И. Герцена	Московский государственный	Научно‑ институт ФСИН
Общее число статей в журналах, проиндексированных в РИНЦ	90 549	69 141	8597	10 402	21 126	7110	4207	26 126	24 535	5735
Статьи в журналах по ПВ, в том числе, доля от общего количества статей (%)	105 (0,12)	97 (0,14)	96 (1,12)	78 (0,72)	74 (0,35)	72 (1,01)	68 (1,62)	66 (0,25)	65 (0,26)	63 (1,10)
Статьи в журналах, входящих в Web of Science или Scopus, %	*11,4 38,5	1,0 5,8	*19,8 15,4	*14,1 14,4	*16,2 5,5	*29,2 31,9	1,5 2,7	9,1 8,6	7,7 11,5	9,5 3,4
Статьи в журналах, входящих в ядро РИНЦ, %	*21,9 52,6	3,1 9,2	*19,8 22,6	14,1 20,0	*16,2 7,7	*34,7 39,0	1,5 3,0	9,1 13,2	9,2 11,5	9,5 3,8
Статьи в журналах, входящих в Russian Science Citation Index, %	*17,1 25,7	2,1 6,8	6,3 16,3	7,7 15,9	9,5 4,8	*22,2 32,2	1,5 2,4	7,6 8,4	6,2 10,2	6,3 2,0
Средневзвешенный импакт-фактор журнала, в которых были опубликованы статьи	0,368 1,063	0,221 0,395	*0,493 0,443	0,271 0,386	0,369 0,263	*0,758 0,839	0,197 0,245	0,389 0,334	0,406 0,361	0,323 0,310
Среднее число публикаций в расчете на 1 соавтора	0,38 0,01	0,52 0,59	0,58 0,31	0,33 0,27	0,53 0,54	0,46 0,46	0,67 0,41	0,36 0,56	0,47 0,54	0,51 0,55
Среднее число цитирований в расчете на 1 статью	*5,86 7,11	2,02 3,75	3,85 4,11	4,15 3,54	4,31 4,96	*10,26 7,99	*7,50 3,00	3,45 3,41	4,48 3,67	3,05 3,85
Среднее число цитирований в расчете на 1 соавтора	2,24 0,29	1,05 2,22	2,23 1,27	1,39 0,95	2,29 2,70	*4,71 3,66	*5,00 1,24	1,26 1,92	2,12 1,98	1,56 2,11
Статьи, процитированные хотя бы 1 раз,%	81,0 68,3	52,6 61,1	66,7 66,0	67,9 61,0	63,5 62,2	79,2 76,2	61,8 57,7	71,2 57,9	70,8 58,9	68,3 62,2
Самоцитирования, %	3,3 16,3	2,0 11,2	31,1 23,8	15,4 24,5	5,3 19,3	3,1 14,3	12,4 25,2	1,8 15,3	3,1 10,9	11,5 16,0
Индекс Хирша	11 197	8 92	12 49	10 47	9 70	13 69	10 28	7 85	10 71	7 43

 

Сотрудниками из Московского государственного психолого-педагогического университета и Санкт-Петербургского государственного университета были опубликованы статьи с самыми выраженными наукометрическими показателями из перечисленных организаций (см. табл. 3).

Семантический и кластерный анализ. Ключевые слова извлекли из 6219 найденных статей по ПВ в формате «.csv» при помощи алгоритма отбора и последующей обработки информации, проиндексированного в РИНЦ и опубликованного в статье Б.А. Низомутдинова и А.С. Тропникова [8].

При загрузке массива в программу VOSviewer ключевых слов в статьях оказалось 11 604. При 10 повторениях ключевых слов их стало 360. При помощи рутинного семантического анализа ключевые слова объединили в 47 терминов, которые сформировали 7 кластеров. Например, термин эмоциональное выгорание состоял из 31 ключевого слова (психическое выгорание, эмоциональное истощение и пр.), копинг – из 15 (копинг-поведение, копинг-стратегии и др.).

Обобщенные термины 1-го кластера в общей сложности встречались в 36,3 % статей с общей силой связи 32,8 %. Структура обобщенных терминов в кластерах статей по ПВ представлены в табл. 4.

 

Таблица 4. Структура обобщенных терминов в кластерах статей по ПВ

Обобщенный термин (число ключевых слов)	Occurrences, %	Total link strength, %
1-й кластер (111)
Эмоциональное истощение (31)	22,45	17,92
Копинг (15)	2,54	2,72
Личность (12)	2,38	2,58
Самореализация (11)	2,28	2,47
Эмоциональное состояние (7)	1,80	1,92
Позитивные эмоции (6)	1,06	1,14
Образование (7)	1,04	1,06
Межличностные отношения (6)	0,63	0,70
Спортсмены (6)	0,61	0,64
Здоровый образ жизни (3)	0,52	0,60
Доля в общем массиве	36,33	32,75
2-й кластер (108)
Профессиональное выгорание (17)	13,43	11,33
Профессиональные отношения (19)	3,82	4,22
Педагоги (12)	3,61	3,83
Карьера (24)	3,53	3,61
Доказательная медицина (15)	2,01	2,25
Психологи (4)	0,78	0,94
Конфликтность (6)	0,62	0,69
Управление персоналом (5)	0,63	0,68
Высшая школа (5)	0,44	0,46
Доля в общем массиве	29,06	28,26
3-й кластер (60)
Медицинские работники (5)	1,88	2,00
Негативные состояния (11)	1,55	1,89
Психическое здоровье (9)	1,82	1,83
Негативные эмоции (10)	0,98	1,29
Психические расстройства (5)	0,97	1,27
Врачи (3)	0,95	1,02
Организация здравоохранения (8)	0,86	0,92
СOVID-19 (3)	0,84	0,91
Медицинские сестры (4)	0,67	0,62
Медицинская помощь (2)	0,19	0,17
Доля в общем массиве	10,71	11,92

4-й кластер (19)
Стресс (11)	6,23	6,93
Адаптация (7)	2,21	2,68
Вариабельность сердечного ритма (1)	0,08	0,05
Доля в общем массиве	8,52	9,66
5-й кластер (17)
Деформация личности (8)	3,12	3,24
Деперсонализация (2)	1,90	2,62
Редукция профессиональных отношений (7)	1,24	1,75
Доля в общем массиве	6,26	7,61
6-й кластер (34)
Профилактика выгорания (6)	2,92	3,20
Психологическая коррекция (12)	1,80	1,94
Помогающие профессии (10)	1,21	1,32
Психотерапия (6)	0,89	0,94
Доля в общем массиве	6,82	7,40
7-й кластер (18)
Профессиональный риск (11)	1,43	1,46
Психологическая устойчивость (3)	0,46	0,48
Дезадаптация (3)	0,32	0,39
Доля в общем массиве	2,30	2,40
Итог	100,0	100,0

 

В статьях выявлены высокие взаимоотношения ведущих обобщенных ключевых слов в кластерах, например, самый выраженный термин – эмоциональное истощение – встречался со словосочетанием профессиональное выгорание в 504 статьях, с ключевым словом стресс – в 485 статьях, со словосочетанием профессиональные отношения – в 289, деформация личности – в 263, деперсонализация – в 223, профилактика выгорания – в 240, педагоги – в 293, медицинские работники – в 135 статьях и т.д. (рис. 11).

 

Рис. 11. Взаимоотношения обобщенных терминов в общем массиве статей (1-й кластер – красный цвет, 2-й кластер – зеленый, 3-й кластер – синий, 4-й кластер – бирюзовый цвет, 5-й кластер – оранжевый, 6-й кластер – фиолетовый, 7-й кластер – желтый цвет)

 

В 1-й кластер, названный эмоциональное истощение и факторы, его предупреждающие, вошли 36,3 % статей с общей силой связи 32,8 %. В кластере сгруппировались с высокими долями ключевые слова, отражающие копинг-поведение обследованных лиц (стратегии, совладающее поведение, психологическая защита ценностные ориентации и др.), позитивные эмоции (альтруизм, эмпатия, ответственность, креативность), самореализация (самооценка, саморегуляция, самоэффективность, качество жизни), правильно построенные межличностные отношения (коммуникативная компетентность, корпоративная культура, надежность), следование здоровому образу жизни и повышение образовательного уровня (см. табл. 4). Взаимоотношения объединенных терминов в 1-м кластере показаны на рис. 12. Выявились также многочисленные взаимосвязи ключевых слов с показателями в других кластерах.

 

Рис. 12. Взаимоотношения объединенных терминов в 1-м кластере (красный цвет)

 

Во 2-й кластер вошли ключевые слова, содержащиеся в 29,1 % статей с общей силой связи 28,3 %. По аналогии с предыдущим кластером он получил название профессиональное выгорание и факторы, его предупреждающие. С позиций доказательной медицины авторы статей изучали вопросы предупреждения ПВ в зависимости от специфики профессиональной деятельности, внутрипрофессиональной дифференциации и условий работы, развития в профессиональной сфере (карьеризма), выраженности профессионально важных качеств, профессионализма, профессиональной эффективности, удовлетворенности работой и правильно организованного управления трудом. Обобщенный термин ПВ был представлен в 103 статьях с ключевым словом педагоги и в 43 – психологи. Взаимоотношения объединенных терминов во 2-м кластере показаны на рис. 13.

 

Рис. 13. Взаимоотношения объединенных терминов во 2-м кластере (зеленый цвет)

 

В 3-м кластере объединились 10,7 % статей с общей силой связи в 11,9 %. В этих статьях рассматривались вопросы формирования последствий ПВ у медицинских работников. Например, объединенный термин ПВ встречался в 107 статьях у медицинских работников, в 42 – у медицинских сестер, в 44 – у врачей, термин профессиональное истощение – в 135, 35 и 73 статьях соответственно. Высокие доли в этом кластере принадлежали ключевым словам, отражающим негативные эмоции и состояния врачей и медицинских сестер, развитие начальных проявлений психических расстройств и возможных профессиональных заболеваний. Определенную роль имели также особые условия труда при пандемии COVID-19. Взаимоотношения объединенных терминов в 3-м кластере показаны на рис. 14.

 

Рис. 14. Взаимоотношения объединенных терминов в 3-м кластере (синий цвет)

 

В 4-м кластере объединились ключевые слова, представленные в 8,5 % статей с 9,7 % общей силой связи от всего массива публикаций и показывающие влияние стресса на формирование не только показателей ПВ, эмоционального истощения и других негативных состояний, но и повышенной стрессоустойчивости и адаптивности специалистов к профессиональным условиям среды на начальных этапах. Взаимоотношения объединенных терминов в 3-м кластере показаны на рис. 15.

 

Рис. 15. Взаимоотношения объединенных терминов в 4-м кластере (бирюзовый цвет)

 

В 5-м кластере были представлены 6,3 % статей с общей силой связи 7,6 %. Ключевые слова в этих статьях отражали редукцию личных достижений, негативизм к служебным достоинствам, сужение социального окружения, снижение профессиональной эффективности, появление чувства некомпетентности. В 414 статьях анализировались вопросы профессиональной деформации работника, которая, как уже указывалось ранее, не имеет отношения к ПВ, а должна рассматриваться в морально-нравственном или даже гражданско-правовом аспекте. Взаимосвязи объединенных терминов 5-го кластера показаны на рис. 16.

 

Рис. 16. Взаимоотношения объединенных терминов в 5-м кластере (оранжевый цвет)

 

В 6-м кластере, отражающем профилактику ПВ, сгруппировались 6,8 % статей с общей силой связи 7,4 %. Авторы в этих статьях рассматривали вопросы психологической поддержки, сопровождения профессиональной деятельности, психогигиены, психотерапии, включая релаксационные техники, арт-терапию, групповую терапию, тренинг и психологическое консультирование (балинтовские группы) и др. Взаимосвязи объединенных терминов как внутри кластера, так в других кластерах, показаны на рис. 17.

 

Рис. 17. Взаимоотношения объединенных терминов в 6-м кластере (фиолетовый цвет)

 

В 7-м кластере объединились 2,3 % статей с общей силой связи в 2,4 % по факторам риска развития эмоционального истощения и ПВ при экстремальной деятельности и в чрезвычайных ситуациях у военнослужащих, пожарных, личного состава МВД России и других сотрудников уголовноисполнительной системы. Взаимосвязи обобщенных терминов в 7-м кластере показаны на рис. 18.

 

Рис. 18. Взаимоотношения объединенных терминов в 7-м кластере (желтый цвет)

 

Обсуждение. К сожалению, не все авторы в статьях указывали, какой методологический аспект развития ПВ они используют, в связи с чем применяемые методические приемы оценки давали значительную вариабельность показателей ПВ у обследуемых лиц. Нередко оценка психического компонента (эмоциональной составляющей) трактовалась как ПВ, из-за чего и отмечается высокая его распространенность у работающих. Самым частым ключевым словом в статьях было словосочетание эмоциональное выгорание, чтобы не принимать его за реальное ПВ, оно было заменено при семантическом и кластерном анализе на термин эмоциональное истощение.

ПВ затрагивает все биопсихосоциальные компоненты личности человека, только при их существенном изменении можно судить о реальном развитии ПВ. Наиболее простым и существенным показателем ПВ является текучесть кадров. В отличие от отдельного компонентного аспекта ПВ, который можно корригировать, по мнению ряда ученых, развившееся ПВ изменить невозможно, самым оптимальным вариантом является смена профессии у «выгоревшего» человека.

В некоторых статьях отмечается неоправданное применение ПВ для описания переживаний в других сферах жизни, например, у студентов («учебное выгорание»), которые не имели еще опыта профессиональной деятельности. В данном случае более оптимальным является изучение их психических переживаний, которые бывают не менее яркими и могут приводить даже к суицидальным поступкам [13].

Отмечаются невысокие наукометрические показатели в массиве статей по ПВ. Не более 10 % публикаций были изданы в высокорейтинговых отечественных и зарубежных журналах. Процитированы хотя бы 1 раз – только 59 % статей, в том числе, в 28 % цитирований это были статьи в журналах, которые изданы 2 года тому назад. Журналов, ядро которых содержало бы максимальное число статей по ПВ, не выявлено. Ведущие журналы публиковали не более 1 % статей массива по ПВ и 0,1 % от всех статей, изданных в журнале. Рейтинг этих журналов оказался невысоким.

Кластерный анализ ключевых слов показал явно выраженное изложение ПВ в массиве статей с позиций профилактики и реабилитации. Неслучайно в 1-м и 2-м кластерах, которые объединили 65,3 % статей с общей силой связи 61 %, представлялись факторы, которые предупреждали развитие эмоционального истощения и ПВ. В отличие от предыдущих публикаций, в которых анализировались зарубежные статьи, например, по психотерапии [6] или боевому стрессу [7], вклад доказательной составляющей в кластеризацию ключевых слов в отечественных статьях был незначительным.

Заключение

Поисковый режим позволил создать массив из 6219 отечественных статей, представленных в Российском индексе научного цитирования за 18 лет с 2005 по 2022 г., в которых изучалось профессиональное выгорание. Среднегодовое количество статей было (346 ± 58). Отмечается рост числа публикаций, который характеризует увеличение интереса ученых к проблеме. Психологические направления научных исследований были в 51,8 % статей, медицинские – в 21,1 %, педагогические – в 15,8 %, экономические – в 3,8 %, физкультуры и спорта – в 1,7 % другие отрасли науки – в 5,8 %.

Отмечаются невысокие наукометрические показатели в массиве статей по профессиональному выгоранию. Не более 10 % публикаций были изданы в высокорейтинговых отечественных и зарубежных журналах. Процитированы хотя бы 1 раз только 59 % статей, среднее число цитирований в расчете на 1 статью оказалось 3,29, на 1 соавтора – 1,62. Журналов, ядро которых содержало бы максимальное число статей по профессиональному выгоранию, не выявлено. В ведущих журналах публиковалось не более 1 % статей массива по профессиональному выгоранию и 0,1 % – от всех статей, изданных в журнале.

Кластерный анализ ключевых слов показал явно выраженное изложение профессионального выгорания в статьях с позиций профилактики и реабилитации. 1-й кластер объединял ключевые слова по эмоциональному истощению и факторам его предупреждающим в 36,3 % статей с 32,8 % общей силой связи, 2-й кластер – по профессиональному выгоранию и факторам его предупреждающим – в 29,1 и 28,3 %, 3-й кластер – по формированию последствий профессионального выгорания у медицинских работников – в 10,7 и 11,9 %, 4-й кластер – по влиянию стресса на формирование не только профессионального выгорания, но и на повышение стрессоустойчивости и адаптивности – в 8,5 и 9,7 %, 5-й кластер – по редукции личных достижений, деперсонализации и деформации личности – в 6,3 и 7,6 %, 6-й кластер – по профилактике профессионального выгорания – в 6,8 и 7,4 %, 7-й кластер – по вероятности развития профессионального истощения и профессионального выгорания у специалистов экстремальных профессий – в 2,3 и 2,4 % соответственно.

Полученные результаты расширяют информационные возможности у практикующих специалистов, редакторов научных журналов и способствуют проведению исследований учеными по профессиональному выгоранию.

About the authors

Vladimir I. Evdokimov

Nikiforov Russian Center of Emergency and Radiation Medicine of EMERCOM of Russia; Kirov Military Medical Academy

Author for correspondence.
Email: 9334616@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-0771-2102

Dr. Med. Sci., Prof., Chief Researcher; Lecturer, Department of Psychiatry

Russian Federation, Saint Petersburg; Saint Petersburg

Ravil K. Nazyrov

Karvasarsky Institute of Psychotherapy and Medical Psychology

Email: ravil.nazyrov@gmail.com

Dr. Med. Sci., Director

Russian Federation, Saint Petersburg

Mikhail S. Pluzhnik

Kirov Military Medical Academy

Email: pluzhnikms@yandex.ru

Cadet, Military Doctor Training Faculty

Russian Federation, Saint Petersburg

Boris A. Nizamutdinov

ITMO University

Email: boris-wels@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-4090-9564

Leading Analyst, Institute of Design and Urban Studies

Russian Federation, Saint Petersburg

References

Supplementary files