引文空间分析原理与应用：CiteSpace实用指南 [Principles and Applications of Analyzing a Citation Space] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈悦，陈超美，胡志刚 等 著

图书标签:

• 引文分析
• CiteSpace
• 科学计量学
• 信息可视化
• 知识图谱
• 学术研究
• 文献计量学
• 研究方法
• 数据分析
• 情报学

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030417527

版次：1

商品编码：11553469

包装：平装

外文名称：Principles and Applications of Analyzing a Citation Space

开本：16开

出版时间：2014-09-01

用纸：胶版纸

页数：164

字数：193000

正文

编辑推荐

适读人群 ：本书可作为图书馆和情报学专业、医学和生物信息专业、公共管理、管理科学与工程（科技管理、信息管理）以及数据或信息可视化研究方向本科生和研究生的实践教材，也可作为相关领域科研人员日常科学研究甚至科技管理和政策分析的工具书。
CiteSpace凭借其使用简单、适用源于多种数据库格式的数据、可以绘制多种图谱、可视化效果好、提供信息量大和易于解读等强大功能吸引了各个专业的研究人员，但从已有的研究成果来看，仍然存在一些问题。这些问题的存在主要源于对CiteSpace工具的认识不足以及功能的不熟悉，由此带来操作上的一系列问题。正是基于此，《引文空间分析原理与应用:CiteSpace实用指南》预从CiteSpace工具的方法论认识概述、初级启动、数据处理、网络模型、可视化交互、可视化设计、更多信息显示、其他功能、经典案例和常见问题十个方面全方位地深入解析CiteSpace，并详细说明相应功能和操作步骤，以期国内学界能更好地利用该工具进行科学研究。

内容简介

　　我们在考察555篇应用CiteSpace的论文的过程中，深刻感受到国内学界对科学研究新方法和新工具的渴求，CiteSpace凭借其使用简单、适用源于多种数据库格式的数据、可以绘制多种图谱、可视化效果好、提供信息量大和易于解读等强大功能吸引了各个专业的研究人员，但从已有的研究成果来看，仍然存在一些问题。这些问题的存在主要源于对CiteSpace工具的认识不足以及功能的不熟悉，由此带来操作上的一系列问题。正是基于此，《引文空间分析原理与应用：CiteSpace实用指南》预从CiteSpace工具的方法论认识概述、初级启动、数据处理、网络模型、可视化交互、可视化设计、更多信息显示、其他功能、经典案例和常见问题十个方面全方位地深入解析CiteSpace，并详细说明相应功能和操作步骤，以期国内学界能更好地利用该工具进行科学研究。

作者简介

　　陈悦，女，副教授，1975年10月生。2006年毕业于大连理工大学，获管理学博士学位，研究方向为科技管理与创新管理。现任教于大连理工大学科技伦理与科技管理研究中心，网络-信息-科学-经济计量实验室（WISELab）。

目录

CiteSpace的精美图谱绪论　CiteSpace的关注度1　概述1．1设计理念1．2概念模型1．2．1基于引文分析的学科基础1．2．2基于信息可视化的技术基础1．3理论基础1．3．1库恩的科学发展模式理论1．3．2普赖斯的科学前沿理论1．3．3博特的结构洞理论1．3．4信息觅食理论1．4系统要求1．5工作窗口1．6应用流程1．6．1数据采集及处理1．6．2参数功能选择1．6．3数据可视化1．6．4图谱解读
2　初级启动2．1启动CiteSpace2．2运行内置数据的案例演示2．3数据下载2．4参数设定2．4．1设定时间分区2．4．2选取分析对象2．4．3　分析对象的连接强度2．4．4分析对象的数据筛选2．4．5　图谱修剪2．4．6　图谱可视化方式2．5数据可视化2．6聚类生成2．7聚类标注2．8　导出　2．8．1可视化视图存储2．8．2可视化数据导出
3　数据处理3．1数据资源3．1．1 WOS数据库3．1．2 PubMed数据库3．1．3 Derwent数据库3．1．4　CNKI数据库3．1．5　CSSCl数据库3．1．6 Scopus数据库3．1．7　Google Scholar数据库3．1．8 arXiv．org数据库3．1．9 ADS数据库3．1．10　NSF Awards3．2数据预处理3．3数据转换器和内置数据库3．3．1数据转换器3．3．2　内置数据库
4　网络模型4．1分析对象的选择……5　可视化交互6　可视化设计7　关于节点和聚类的更多信息8　其他功能9　经典安例10　CiteSpace的应用情况与常见问题参考文献常用词汇英汉对照致谢

精彩书摘

　　1.2.2基于信息可视化的技术基础　　CiteSpace就是要把大量的文献数据转换成可视化图谱，让人们对知识的理解更直接，并能发现那些隐埋在大量数据中的规律和让人不易察觉的事物，即绘制科学知识图谱。所谓知识图谱是以知识域为对象，显示科学知识的发展进程与结构关系的一种图形。它具有“图”和“谱”的双重性质与特征：既是可视化的知识图形，又是序列化的知识谱系，显示了知识单元或知识群之问网络、结构、互动、交叉、演化或衍生等诸多隐含的复杂关系，而这些复杂的知识关系正孕育着新的知识的产生。科学知识图谱的概念源于2003年美国国家科学院组织的一次研讨会，随着信息可视化的发展，绘制科学知识图谱蓬勃发展，CiteSpace是其中应用最为广泛的信息可视化工具之一。　　在基于引文的分析的学科基础和基于信息可视化的技术基础上，CiteSpace形成了两个重要的基本概念，研究前沿和知识基础。　　1．研究前沿　　简单地说，研究前沿就是某个科学领域中科学文献的暂时性成分。它们还没有稳定，也许以后会成为经典的文献，也许会很长一段时间没有任何踪迹而蒸发了，我们还不能轻易地确定它们是否具有长期价值。　　在CiteSpace中，一个学科的研究前沿表现为涌现的施引文献群组。它从两个方面来体现研究前沿的特征：描述观点的正文和引用的参考文献。具体来说，研究前沿是由形成文献共被引矩阵中的文献及其施引文献巾使用的突显词或突显词的聚类来体现的。　　2．知识基础　　一个学科的知识基础是对应于研究前沿的所有前期文献集合。研究前沿和知识基础之间的关系本质上是对应的。换句话，不提及对方，它们任一方都无法充分地定义自我。例如，同一组文献很可能作为不同研究领域的知识基础。某个研究前沿可能将以前彼此不相十的文献集中在一起以形成自己的知识基础。除了一对一的对称图谱，从科学演进或科学革命的角度看，非对称的图谱似乎更有意义。　　在CiteSpace中，这样的知识基础主要是根据文献共被引聚类来体现的。　　……

前言/序言

探索学术知识的脉络：一本关于文献计量学与可视化分析的导览 本文并非对特定书籍《引文空间分析原理与应用：CiteSpace实用指南》的介绍，而是意在勾勒文献计量学（Bibliometrics）及其核心方法——引文分析（Citation Analysis）——在现代学术研究中的重要性与广阔前景。我们将深入探讨文献计量学的基本原理，引文分析如何揭示知识的演化、研究热点以及关键的学术贡献，并着重阐述可视化分析在理解和呈现复杂学术网络中的强大作用。 一、 文献计量学的基石：量化知识的价值 文献计量学是一门运用统计学方法来研究和分析文献数量、质量、传播规律及其相关关系的学科。其核心在于将抽象的学术成果转化为可量化的数据，从而揭示科学研究的宏观趋势、学科结构、创新动态以及研究人员的学术影响力。 文献计量学的研究对象： 文献计量学关注的不仅仅是文献的数量，更包括文献之间的关联性。文献的作者、机构、关键词、期刊、被引情况等都可以成为分析的对象。通过对这些元素的统计分析，我们可以洞察学术研究的“生命周期”，例如： 学术产出的增长趋势： 观察某一学科或领域在不同时期发表文献的数量，可以判断其发展的速度和规模。 研究热点的形成与演变： 识别在特定时间段内被高频提及的关键词、作者或研究方向，可以 pinpoint 学术前沿。 学科结构的演化： 通过分析不同学科领域文献的交叉引用情况，可以勾勒出学科之间的联系和融合趋势。 高影响力文献的识别： 被引频次是衡量文献重要性的重要指标，高被引文献往往代表了某一领域的开创性工作或核心理论。 研究机构与国家/地区的贡献： 分析不同研究单位在学术产出和引用网络中的位置，可以评估其在学术界的影响力。 文献计量学的基本方法： 文献计量学依赖于一系列统计学和计量学的工具和技术。 描述性统计： 计算文献数量、被引次数、作者数量、关键词频率等基本统计指标。 相关性分析： 探索不同变量之间的关系，例如作者合作网络、关键词共现网络等。 聚类分析： 将相似的文献、作者或研究主题进行分组，揭示研究领域内的细分方向。 网络分析： 将文献、作者、关键词等视为节点，将它们之间的关系（如引用、合作、共现）视为连边，构建学术网络，并分析网络的结构特征，如中心性、密度、社群等。 时间序列分析： 追踪学术研究指标随时间的变化，预测未来趋势。 二、 引文分析：解码学术交流的语言 引文分析是文献计量学中最核心、最常用也最具洞察力的分析方法之一。它基于一个基本假设：一个学者引用另一位学者的工作，是在认可其价值、建立联系或对其研究进行回应。因此，通过分析文献之间的引用关系，我们可以深入理解学术知识是如何积累、传播、发展和转化的。 引文分析揭示的深层信息： 学术思想的传承与演进： 引用关系清晰地展示了学术思想是如何一代代传承和发展的。一篇开创性的论文，往往会成为后继研究的基石，其引用网络也将随之扩展。 研究领域的核心文献与奠基者： 高被引文献和频繁被引的作者，往往代表了某一研究领域的核心知识和关键贡献者。 研究热点与新兴趋势： 新出现的、被快速引用的文献，可能预示着新的研究热点的诞生。通过追踪这些“新生”引用，可以捕捉到学术前沿的动态。 知识的传播路径与扩散速度： 观察一篇论文被引用的地理分布、学科分布以及时间跨度，可以了解其思想传播的范围和速度。 潜在的合作者与竞争者： 经常互相引用的研究者，可能在同一领域进行合作或竞争，为学者发现潜在的研究伙伴提供线索。 研究的完整性与局限性： 作者在论文中引用的文献，反映了其对现有研究的认知程度，同时也可能暴露出研究的局限性（例如，遗漏了某些关键文献）。 引文分析的常用指标： 被引频次（Citation Count）： 最直接的衡量文献影响力的指标。 h-index： 一种综合考虑研究者产出论文数量和被引次数的指标，旨在衡量研究者的学术成就。 Journal Impact Factor (JIF)： 期刊影响因子，衡量期刊在学术界的平均影响力。 Eigenfactor Score： 另一种衡量期刊影响力的指标，考虑了引用的重要性，而非简单地计算被引频次。 CiteScore： 由Elsevier推出的衡量期刊、系列丛书、会议论文集或期刊的国家/地区的衡量标准。 三、 可视化分析：让复杂网络一目了然 尽管引文分析提供了丰富的洞察，但当分析的文献量达到一定规模时，原始的引文数据将变得庞大而难以解读。这时，可视化分析便展现出其独特的价值。通过将抽象的引文关系转化为直观的图形，我们可以更轻松地识别模式、发现结构、洞察趋势。 可视化分析在引文分析中的作用： 揭示知识图谱的结构： 将文献、作者、关键词等抽象概念，以节点的形式呈现，并将它们之间的引用、共现、合作等关系，以连边的方式连接起来，形成一张张“知识地图”。 识别研究热点区域： 在可视化图中，集中的节点群往往代表了某一研究热点。节点的密度、颜色、大小等都可以用来表示其重要性或活跃度。 追踪知识的传播路径： 通过时间维度，可视化图可以清晰地展示某个概念或思想是如何从源头传播开来，并影响到后来的研究。 发现关键的“枢纽”节点： 在网络中，一些节点（文献、作者或关键词）扮演着连接不同研究方向的关键角色，它们通常具有较高的中心性，对整个网络的结构和信息流动有着重要影响。 识别新兴的“突现”领域： 新出现的、快速增长的节点簇，可能标志着新的研究领域的崛起。 进行跨学科研究的探索： 可视化图可以帮助学者发现不同学科领域之间的交叉点，为跨学科研究提供灵感。 直观展示研究趋势和演变： 通过动画或动态图，可以直观地展示研究领域随时间推移而产生的变化，例如新的研究热点的出现、旧热点的衰退等。 常用的可视化技术与工具： 网络图（Network Graphs）： 最常见的可视化形式，用于展示节点之间的连接关系。 聚类图（Cluster Maps）： 将相似的节点分组，并以不同的颜色或区域表示。 时区图（Timezone Maps）： 将研究的时间维度纳入可视化，展示研究随时间的变化。 热力图（Heatmaps）： 用颜色深浅表示数值大小，常用于展示关键词的频率或文献的被引情况。 地图可视化（Geospatial Visualization）： 展示研究的地域分布，例如作者的国籍、研究机构的所在地等。 四、 引文空间分析的意义与未来 引文空间分析（Citation Space Analysis）正是将文献计量学、引文分析和可视化分析融为一体的强大研究范式。它通过构建和分析复杂的引文网络，将科学知识的演化过程、研究热点的动态变化、以及关键研究成果的脉络，以一种可视化的、多维度的方式呈现出来。 引文空间分析的应用场景： 科学政策制定： 帮助政府部门和研究机构了解国家或地区的科研优势与劣势，为科研资源的配置和政策的制定提供依据。 学科发展规划： 识别新兴研究领域，预测未来发展趋势，指导学科的建设与发展。 科研项目管理： 评估研究项目的创新性和影响力，识别潜在的合作者和竞争者。 个人学术研究： 帮助学者了解自己所处的研究领域，发现重要的前沿研究和潜在的合作机会。 技术创新与产业发展： 追踪关键技术的演进路径，识别潜在的颠覆性技术。 文献综述的辅助： 快速、全面地了解某一研究领域的现有文献，发现核心文献和研究 gaps。 面向未来的思考： 随着大数据和人工智能技术的发展，引文空间分析的能力将得到进一步提升。未来的研究将更加侧重于： 更深度的语义分析： 结合自然语言处理技术，不仅仅分析引用关系，更要理解引用背后的语义和意图。 多源数据的融合： 将引文数据与专利、项目、会议记录、社交媒体讨论等多种数据源进行整合分析，提供更全面的视角。 动态化、交互式可视化： 构建更加灵活、交互性更强的可视化工具，允许用户进行更深入的探索和个性化分析。 预测性分析： 利用历史数据和模型，预测未来研究热点、关键技术的发展方向等。 总之，引文空间分析不仅仅是一种研究工具，更是一种理解科学知识生成、传播与演化过程的思维方式。它赋能我们以更宏观、更深刻的视角审视学术研究，发现隐藏在海量数据背后的规律与洞见，从而更好地推动科学的进步与创新。

评分☆☆☆☆☆

从更宏观的学术评价体系来看，引文分析的能力已经成为衡量一个研究领域成熟度的重要标志。这本书如果能成功地将“原理”与“应用”完美结合，它将有助于推动国内相关研究方法的标准化和规范化。我个人非常关注书中对“引文空间”这一概念的界定和拓宽。引文空间不应仅仅是一个静态的节点连接图，它必须能够体现出动态的变化趋势——即知识是如何在时间序列上“流动”和“重构”的。我设想书中会有专门的章节讨论如何利用时间切片功能，捕捉某一特定研究领域的“知识演化轨迹”，识别那些“隐形”的关键文献是如何逐渐浮现并占据核心位置的。此外，如果书中能探讨CiteSpace与其他分析工具（比如VOSviewer或Gephi）在处理特定问题上的优势与劣势的对比，那就更具参考价值了。这样的比较性分析，能帮助读者建立一个更全面的工具箱视角，而不是局限于单一软件的局限性中，从而提升我们对复杂引文数据进行批判性评估的能力。

评分☆☆☆☆☆

对于一个刚接触文献计量学或者希望提升自身科研信息处理效率的研究生来说，选择一本合适的工具书至关重要。我特别关注这本书的“CiteSpace实用指南”这个副标题，它暗示了内容将具有极强的操作性和落地性。很多理论书籍往往停留在宏观层面，读起来晦涩难懂，等到动手操作时却无从下手。我希望这本指南能像一位耐心的导师，从软件的安装配置开始，一步步带领读者完成从数据导入到最终图谱生成的全过程。重点是，它不能仅仅是告诉我们“点击哪个按钮”，更要解释“点击这个按钮背后的数据处理逻辑是什么”。例如，在描述共被引网络构建时，书中能否清晰地区分不同分析单元（作者、机构、关键词）在操作上的细微差别及其对结果解读的影响？我特别期待看到针对常见软件问题的排错指南和效率提升技巧，比如如何优化参数设置以处理大规模数据集，如何根据研究目标选择最恰当的分析算法。如果能配有大量清晰的截图和流程图，那么这本书无疑会成为我案头必备的实战手册，极大地缩短我从理论学习到实际应用之间的鸿沟。

评分☆☆☆☆☆

一本好的实用指南，其价值往往体现在它能否超越基础操作，触及研究设计和方法论的层面。我非常好奇《引文空间分析原理与应用》在处理数据质量和偏见问题上会提出何种见解。例如，引文数据来源的筛选、去除“噪音”节点（如过度引用的综述文章）的方法论，以及如何应对不同学科的引文习惯差异（例如，医学与人文科学在引文密度和焦点上的不同）。如果书中能深入探讨这些“灰色地带”的处理策略，并提供经过验证的实践建议，那么它将极大地提升读者的研究严谨性。我希望它不仅是教授如何使用软件的“How-to”，更是一本关于如何“负责任地”进行引文空间分析的“Should-do”指南。这种对方法论严谨性的强调，是区分普通工具书和经典参考书的关键所在，它关乎我们对科研产出进行可靠评估的基石。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《引文空间分析原理与应用：CiteSpace实用指南》听起来就充满了学术的严谨性和技术的实用性。我首先被它的“引文空间分析”这个概念深深吸引住了。在信息爆炸的时代，如何从浩如烟海的文献中精准定位研究前沿、把握学科脉络，是每个研究者都面临的挑战。这本书似乎提供了一套系统性的方法论，帮助我们理解引文网络背后的深层结构，洞察知识是如何在时间维度上扩散和演变的。我期望它能深入浅出地阐述引文网络分析的理论基础，比如中心性指标的计算逻辑、聚类分析的内在机制，以及如何通过这些量化的指标来构建和解读一个学科的知识图谱。如果它能结合实际案例，展示如何利用CiteSpace工具将这些复杂的理论可视化，并从中提炼出有价值的研究洞察，那么这本书就不仅仅是一本技术手册，更是一把开启学术前沿发现之门的钥匙。我特别期待书中能有关于“知识发现”的章节，讲解如何识别新兴的研究热点、追踪关键的引文链条，以及如何避免落入“文献综述”的传统陷阱，真正做到“洞察先机”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的读者群体显然不限于纯粹的文献计量学家，它更像是为所有需要进行系统性文献回顾和前沿跟踪的研究人员准备的“工具箱”。因此，我期望它的语言风格是那种既有学术深度，又充满启发性的。在阐述原理时，它应该避免过分陷入高深的数学推导，而是用直观的类比和图示来解释核心概念，比如“突现词（bursting terms）”的识别机制，这对非量化背景的研究者至关重要。同时，在应用层面，它应该强调“结果的解释性”而非仅仅是“图谱的生成”。生成一个漂亮的知识图谱只是第一步，真正的价值在于如何从图中解读出“为什么”和“下一步该做什么”。我期待书中能提供一套严谨的报告撰写模板或指导方针，教导读者如何将CiteSpace生成的数据转化为逻辑清晰、论证有力的学术论述，将冰冷的数据转化为富有洞察力的科研叙事，让那些晦涩的引文关系能够被非专业人士理解并接受。

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

具体指导，软件使用，对研究有用

评分☆☆☆☆☆

这本书内容不错，手把手教citespace软件应用，但性价比不高

评分☆☆☆☆☆

很精致的一本书 还没仔细看内容

评分☆☆☆☆☆

陈超美博士的知识图谱，非常不错，学习中！

评分☆☆☆☆☆

项目组统一买的书，是正版。

评分☆☆☆☆☆

还好还好还好还好还好还好

评分☆☆☆☆☆

还没看，很期待，学习中

评分☆☆☆☆☆

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