CiteSpace 是一款由德雷塞尔大学陈超美(Chaomei Chen)教授团队开发的科学知识图谱与文献计量可视化分析软件,广泛应用于科研评价、研究前沿识别和学术趋势分析。
典型应用场景:
文献综述:快速梳理某一领域的研究历史、现状与前沿
选题立项:通过突现词和新兴聚类发现潜在研究方向
科研评价:分析某机构或团队的合作网络与学术影响力
学科结构:展示学科交叉、知识流动与范式变迁
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【CiteSpace 6.4.R2】安装包
软件安装教程:
① 数据检索:
在使用 CiteSpace 开展文献分析工作之前,需要从若干权威学术平台获取原始文献数据,常用来源包括 Web of Science、中国知网(CNKI)以及谷歌学术(Google Scholar)。以下将以中国知网(CNKI)为例,逐步说明数据的检索与导出流程。
1.新建文件夹
① 首先,在本地磁盘中创建一个主文件夹,并在其内部建立四个子文件夹。② 将这些子文件夹依次命名为 data、input、output 和 project,用于分类存放不同阶段的数据文件。
2.关键词检索
登录中国知网高级检索页面,输入与研究主题相关的关键词进行检索。同时可以限定文献发表的时间区间,并根据需求筛选所需的期刊类型。
3.选择文献
将每页显示的文献数量调整为「50」,然后点击「全选」按钮。需要注意的是,知网平台单次最多支持下载 500 篇文献,达到上限后需点击「清除」并重新勾选文献。
4.数据导出
① 点击「导出与分析」选项,选择「Refworks」格式进行导出,导出的文件请按照 download_01、download_02…… 的格式命名。② 将导出的所有文件存放至第一步建立的 input 文件夹中
② 新建项目:
1.数据转换
在正式新建项目之前,需要先将下载好的文献数据进行格式转换,因为 CiteSpace 无法直接读取 txt 格式的原始数据。
① 启动 CiteSpace 软件,在顶部菜单栏中点击「Data」—「Import/Export」进入转换界面。
② 在数据来源类型中选择「CNKI」。
③ 在 Input Directory 选项中,指定之前建立的 input 文件夹路径。
④ 在 Output Directory 选项中,指定 output 文件夹路径。
⑤ 点击「CNKI Format Conversion (3.0)」按钮,开始执行格式转换。
⑥ 转换完成后,output 文件夹内将生成处理后的文件,请将该文件复制到 data 文件夹中备用。
2.新建项目
① 返回 CiteSpace 主界面,点击「New」按钮,在弹出的窗口中输入项目名称(Title)。
② 在 Project Home 选项中,选择之前建立的 project 文件夹。
③ 在 Data Directory 选项中,选择 data 文件夹。
④ 在 Data Source 下拉选项中,选择「CSSCI」。
⑤ 点击「Save」按钮,完成项目创建。
③ 可视化分析:
1.关键词共现图谱
① 在功能参数设置区域进行相应配置。首先在「Time Slicing」中设定与检索文献时一致的时间范围。
② 将「Years Per Slice」的值设为 1。
③ 在「Node Types」中勾选「Keyword」。
④ 在「Pruning」选项中勾选「Pruning sliced networks」,其余参数保持默认状态。
⑤ 依次点击「GO」按钮和「Visualize」按钮,生成可视化图谱。
2.关键词聚类分析
在关键词共现图谱的基础上,可以进一步开展聚类分析。点击图中所示的对应图标,并输入字母「K」,系统即可自动完成关键词的聚类操作。
3.关键词突现分析
关键词突现是指某一关键词在较短时间内频繁出现在大量文献中,反映出该主题在相应研究领域中受到了高度关注。
① 点击控制面板中的「Burstness」选项卡,用于检测突现关键词。
② 随后点击「Refresh」按钮,系统会计算出即将出现的突现词数量(如果提示无突现词或数量偏少,可以适当降低 Y[0,1] 的阈值,直到获得足够数量的突现词)。
③ 参数设置完毕后,点击「View」按钮查看结果。
在输出的结果列表中,Keywords 代表关键词,Year 表示关键词首次出现的年份,Strength 则代表突现强度。突现强度越高,说明该关键词在某一研究领域获得了极大关注,并已成为具有重要影响力的前沿热点方向。
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