CiteSpace,一個神奇的工具!

2021-03-01 質化研究

當人們剛開始寫作時

都有文獻數據可視化這一步

不做文章過不了，做了腦子要「爆炸」

不過不用擔心

學長接到快報

現在江湖上已經出現一個

專門提煉數據的「大俠」

學長費了九牛二虎之力將這位「大俠」請來了！

這位英雄豪傑就是CiteSpace

專門對付「文獻數據」這種「邪魔外道」

很多人聽到這個名字都會說

沒聽說過，好用嗎？

不是免費的吧？這種軟體都很貴

可靠嗎？我還是用老辦法吧

結果你在提煉數據的道路上越走越遠...

不聽老人言，吃虧在眼前啊各位

SO不要懷疑！

學長非常清楚你們的疑慮

雖然CiteSpace沒有像Stata那麼普及

但它確實是一顆冉冉升起的新星

針對文獻數據可視化

省去了很多時間有木有

我猜你還有很多問題

別怕有學長在，所有問題都不是問題~

圖譜繪製要「專一」

在說明為什麼繪圖必用CiteSpace之前，學長要強調的是，在開始學習科學知識繪圖時，你應該學習一種語言。

有些人問我是否應該在學CiteSpace的同時學習其他軟體。我的答案是否定的，除非有特殊情況你需要使用一種以上的語言，否則你只需要選擇一種語言程序進行學習。

只忠於一種工具的原因是，你需要更多地關注過程和技術，而不是語法。你需要掌握如何通過軟體來分析數據，以及如何解決問題。事實證明，CiteSpace是繪圖最佳的選擇。

明知可以靠「顏值」取勝

卻偏要靠才華

首先CiteSpace是一款完全免費的軟體（這麼強大居然不收費，果然狠角色都低調），完全開放的數據源，可以在不同系統上運行，且以科學知識為計量研究對象，在以數學方程式表達科學發展規律的基礎上，進而以曲線形式將科學發展規律製成二維圖，就是學長所說的知識圖譜啦！

因為CiteSpace在美國反恐事業和科研機構的迅速成長，軟體的更新速度更是比一般圖譜軟體（比如SPSS、TDA、Ucinet）快得多，數據主要來源於web of science，目前已經更新到CiteSpace5.4.R2版本。幾乎所有類型的科學知識分析任務都可以在CiteSpace中完成，更重要的是CiteSpace簡單易學，科研人員付出很小的成本就可以讓自己從各種數據中解脫出來，而且目前最新的科學動向和圖譜技術大多來源於CiteSpace。

其次CiteSpace是專門為科學文獻可視化而生的軟體，能幫你完成該領域內的很多工作：

1、它可以用來觀察某個研究領域的研究趨勢或動向，並以可視化的方式加以呈現，可以直觀地了解各研究領域的熱點話題，重要學者和研究機構。

2、Citespace創造性地將引證分析（歷時性）和共引分析（結構性）方法綜合起來，創建了從「知識基礎」映射到「知識前沿」的理論模型。

3、基於引文分析的學科基礎和基於信息可視化的技術基礎可以將一些基本觀點和現象進行概念化和可視化，結合了人類視覺的優勢和計算機計算的優勢，更適用於研究某個主題的演進過程，所以有針對性的主題檢索效果相對更好。

4、Citespace具有的尋找徑的知識圖譜功能，可以展現某一個學科領域演進的關鍵路徑，通過軟體 PRUNING功能可以得到的路徑圖（見圖 4）。

最後在CiteSpace裡的文獻數據生態系統，特別在時間維度可視化方面，可以在時間維度上對引文網絡進行可視化，其在時間的維度上標識出關鍵節點的文獻共被引網絡圖譜對於某個領域的整體把握非常有幫助，因此從這個角度看，CiteSpace始終站在科學文獻可視化的尖端位置。

一「出生」就是王者

除了上面介紹的CiteSpace自身優點以為，它在最初是幫助美國反恐襲擊事件演變進行可視化研究分析，研究情報狀態，堪稱工具界小間諜，由此可見它的起點之高，之後更是延伸到學術領域，在科學家和研究人員中也非常受歡迎之外，在著名《自然》雜誌上發表的CiteSpace概況也證實了這一點。

CiteSpace在學術界的備受歡迎，是因為它創造了可實時跟蹤搜集不同時間節點的資料庫。

跟學長看一下近年來的發展概況吧：

此外，隨著數據科學的成熟，商業屆的數據科學家將需要與學術屆的科學家進行更多的溝通。

CiteSpace已經成為炙手可熱的文獻數據可視化工具，不管你是這領域內的學科還是跨領域學科，要發表期刊文章，CiteSpace就是必備技能了。

為了響應老師學員們的要求，學長特意請到了科學知識繪圖領域的大咖黃友良老師開設了《CiteSpace文獻可視化及應用》這門課程，為大家答疑解惑。

黃友良博士，目前主要從事情報學，知識計量和可視化、數據分析和知識發現、知識圖譜的繪製與分析等方面的研究。擔任Scientometrics、數據知識與發現等國內外期刊審稿人，具有豐富的數據可視化和知識圖譜繪製經驗。

第一講CiteSpace概述和數據預處理

1.1-課程簡介與本節內容介紹

1.2-數據挖掘-文本挖掘-文獻挖掘簡介

1.3-文獻知識圖譜

1.4-可視化及知識圖譜相關工具

1.5-citespace簡介與應用現狀

1.6-文獻資料庫簡介及檢索工具應用

1.7-數據採集

1.8-數據預處理

1.9-結束語

第二講軟體下載安裝及基本使用

2.1-內容簡介

2.2-軟體的下載與安裝

2.3-軟體的界面與菜單

2.4-結合軟體介紹界面與菜單

2.5-軟體自帶案例和工作流程總結

2.6-專有名詞及術語

2.7-cnki案例

第三講CiteSpace可視化交互設置與分析

3.1-內容簡介

3.2-可視化視圖-聚類視圖

3.3-可視化視圖類型-時間線視圖和時區視圖

3.4-視圖布局

3.5-文獻節點調節

3.6-詞節點調節

3.7-連線的調節

3.8-聚類標籤的調節

3.9-結束語

第四講CiteSpace可視化設計與分析

4.1-視頻內容簡介

4.2-節點查找

4.3-關鍵路徑

4.4-突現檢測

4.5-分時連線

4.6-信息分析

4.7-聚類顯示

4.8-視頻總結

第五講CiteSpace文獻分析與圖譜繪製

5.1-視頻簡介

5.2-圖譜繪製類型

5.3-合作網絡的繪製

5.4-作者共被引分析圖譜的繪製

5.5-文獻共被引分析和期刊共被引分析

5.6-文獻耦合圖譜的繪製

5.7-資金資助圖譜

5.8-特徵詞和關鍵詞共現網絡圖譜

5.9-學科共現網絡圖譜繪製

第六講CiteSpace高級功能應用

6.1-視頻簡介

6.2-利用複製和粘貼功能進行文本挖掘分析

6.3-利用全文本分析功能進行文本挖掘分析

6.4-利用WoS數據功能進行文本挖掘分析

6.5-全文本主題挖掘分析

6.6-潛在語義分析

6.7-圖層疊加分析

6.8-期刊疊加分析

6.9-資料庫連接

6.10-數據輸出

6.11-課程總結

全面文獻數據繪圖知識細節「掃盲」。

讓學員能儘快掌握CiteSpace的實踐操作，並能用專業地道的語言解析整合數據。

1、對於研究學者和實驗類工作人士。

2、做科研工作的人士；

3、分析機構和高校相關專業的青年教師及學生。

PPT講解+屏幕板述+軟體操作，課上認真聽講，課下實際演練。撇開數學推導，結合必要的軟體操作。

本課程從理論和實用操作相結合，基於多維度探討和分析科學文獻可視化的模式和發展趨勢，介紹了CiteSpace軟體的設計理念、概念模型、理論基礎、應用流程和操作步驟。

通俗易懂，簡單易學，從淺到深，帶你逐步掌握CiteSpace數據分析；理論為輔實踐為主；詳細展示操作步驟，快速精通CiteSpace。

課程先睹為快

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相關焦點

  • CiteSpace學習筆記
    Citespace軟體中的term表示文章中的標引詞，term來源可以來自文章標題、摘要及關鍵詞部分，citespace軟體運行過程中如果採用了term詞標示，需要在面板term source 模塊下選擇term 的來源，可以選擇一個來源，也可以選擇多個來源。
  • CiteSpace學習
    知識圖譜作為一種有效的、綜合性的可視化分析方法和工具，被廣泛應用並取得了較可靠的結論，被越來越多的學者所重視。通過知識圖譜較形象、定量、客觀、真實地顯示一個學科的結構、熱點、演化與趨勢，無疑為學科的基礎研究提供了一種新的視角。與一般計算機圖的結構相比，複雜網絡的複雜性最主要表現在節點數目龐大，通常達到幾千甚至幾萬個。因此，複雜網絡的結構比一般的計算機圖的結構要複雜得多。
  • 32位電腦如何安裝citespace？
    第二，安裝citespace版本，citespace版本信息如下：CiteSpaceIII，大家可以通過網絡下載該版本後安裝，或者在公眾號後臺輸入1索取。第三，關於啟動項的說明。一般來說，從StartCiteSpace啟動，有些電腦從這裡無法啟動，那麼可以CiteSpaceIII.jar啟動。
  • Citespace主要術語的含義
    三組需要設置的slices為第一個，中間一個，和最後一個slice。每組中的三個值分別為c，cc，和ccv。C（Citation）為最低被引次數。只有滿足這個條件的文獻才能參加下面的運算。Betweenness centrality：中介中心性，在CiteSpace中，中介中心性超過0.1的節點稱為關鍵節點TF*IDF：加權算法（聚類標籤詞提取算法之一，citespace默認算法，強調研究主流，一般是根據施引文獻的題目
  • Citespace處理中文數據常見問題解答(二)
    解答：對，目前citespace是按這樣設計的，同時由於CNKI數據不帶參考文獻，所以也無法做被引文獻分析。問題2：CNKI數據轉換，為什麼我用「import/export」將cnki下載的數據轉換之後，出來的結果中文字全是「?」呢？是哪裡需要設置一下嗎？
  • Citespace主要英文術語:含義及應用
    TF*IDF加權算法：強調的是研究主流Log-likehood rate（對數似然率），mutual information（互信息算法）：這兩者強調研究特點18、entropy：熵值的變化19、 Iteration：迭代，表示布局算法的迭代次數，citespace
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