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文献阅读新解决方案-阅前科学知识图谱的分析,帮你快速了解研究方向

前言

读研之后,我一直在思考一个问题:面对海量的文献,我该如何科学地选择阅读?如何快速筛选出自己想要的文献?

通过一个或几个关键词,会搜索出上千篇文献后,一篇篇阅读?不太可能。费时耗力。选择几个高被引论文阅读后,我还是不知道自己在看什么。看综述?好办法,但是综述不一定有,也不一定是较新的。

我发现一篇篇阅读文献的效率实在是太低了,面对一个较新的东西,一篇文献就像一块砖,我阅读了一篇就相当于获得了一块砖,我想用砖搭建一栋楼,那得阅读多少文献?什么时候才能搭建起整个的知识框架啊?

所以我就在想有没有什么可以帮我快速搭建一个研究领域或方向的知识框架?搭建起一个框架后,我阅读一篇文献就知道他位于哪一层或者哪一个屋,我就可以直接放到我的知识框架里去。

那么对于研究领域的知识框架是什么呢?下面的问题可能会有助于了解。比如:

  1. 哪个国家的哪个机构的谁在研究?
  2. 这个研究领域又细分哪些方向?
  3. 这个研究领域发展历程是什么样的?研究方向是怎么演化的?
  4. 哪些论文是里程碑式的论文值得我去读?
  5. 哪些论文影响着后续的研究方向?
  6. 现在最热门的研究方向是哪些?
  7. 未来的研究方向趋向于哪或者什么?
  8. 这些论文都发表在哪些期刊上? 等等等等

作为一个研究生,不了解学科或者研究领域或者研究方向的演化历史或者,不了解有哪些同行,不清楚研究趋势,可以说是不合格的。

科学知识图谱分析-新的解决方案

其实说实话,也不算新的解决方案,科学知识图谱是图书情报学领域的概念,上个世纪就已经有所应用,只不过我才刚刚发现,这个东西可以用于文献分析。

基本概念

科学知识图谱(Mapping Knowledge Domain),是显示科学知识发展进程与结构关系的一种的图形。 以数学方程式表达科学发展规律,并用图谱的形式加以呈现。 以科学知识为计量研究对象,属于科学计量学的范畴。 在国内,科学知识图谱常被简称为知识图谱,但其内涵不同于Google所提出的知识图谱(Knowledge Graph),科学知识图谱是图书情报学领域的概念,侧重于以可视化的方式表示知识单元的联系,Google知识图谱是计算机领域的概念,侧重于以结构化的数据形式(如RDF)描述客观世界中概念、实体及其关系。

作用

  1. 揭示科学知识发展历史
  2. 发现学科内容的研究热点、前沿、趋势
  3. 揭示学科间关系
  4. 研究人物、机构、国家间合作

分析工具

  1. CiteSpace——综合分析
  2. HisCite——引文历史可视化
  3. Bibexcel——字段抽取/生成共现矩阵
  4. VOSviewer——关键词共现分析
  5. BICOMB——共现分析
  6. SATI——文献题录信息分析
  7. SPSS——聚类/多维尺度分析
  8. Ucinet/Pajek——社会网络分析可视化
  9. TDA——专利地图分析
  10. Areak——专利地图分析
  11. NetDraw——社会网络分析可视化

其实还有很多软件,在此不再详述。

需要特别提醒的是工具就是工具,只是辅助,不能代替文献阅读。文献阅读仍然是本。本末倒置的事情可不要干。

------2019.10.30更新-----------

citespace

接下来,我将学习citespace,会将学习过程中的一些心得、问题及其解决方案汇总于此,供大家参考,也用于自己备份及后续查找。

下载与安装

下载

citespace是依托Java环境的,所以安装前需要下载Java。

Java下载地址: Java下载完后直接安装就可以,没有什么需要特别注意的,特别简单。

Citespace官网: 在官网中找到download点击,之后跳转到新的页面,再点击download,会跳转到sourceforge网站进行下载。 或者直接点击进行跳转。 下载完之后就可以安装了。

Citespace安装

注意:软件安装耗时不定,与网速有很大关系。我的网速较差,用了约35min。

安装过程中分为2个步骤:

  1. citespace的初始化,这一步主要是建立citespace的文件夹
  2. 下载WOS Demo。

1、右键管理员方式运行,进行软件初始化 会出现以下界面 等待进度条到达100%,之后会跳出初始化所新的的文件夹,如下 2、点击“确定”,进行下载WOS Demo,过程如下图: 等到进度条达到100% ,之后会跳出所下载的WOS Demo文件,如下图: 点击“确定”,稍等几秒即可进入citespace的界面。

只有完成以上安装步骤,才算完整安装了citespace。不过,不下载Demo,软件也可以正常使用。

知网数据下载

知网文献数据的下载很简单。在此不做详述,只记录几点注意事项。

  1. 搜索时注意搜索字段的差异,使用关键词、主题、篇名字段对同一搜索内容,所展示的结果是不同的。
  2. 下载数据时选择Refworks格式。
  3. 下载的text文件命名必须以“download”为开头。
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