引文空間分析原理與應用：CiteSpace實用指南 [Principles and Applications of Analyzing a Citation Space] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳悅，陳超美，鬍誌剛 等 著

圖書標籤:

• 引文分析
• CiteSpace
• 科學計量學
• 信息可視化
• 知識圖譜
• 學術研究
• 文獻計量學
• 研究方法
• 數據分析
• 情報學

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030417527

版次：1

商品編碼：11553469

包裝：平裝

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

開本：16開

齣版時間：2014-09-01

用紙：膠版紙

頁數：164

字數：193000

正文

編輯推薦

適讀人群 ：本書可作為圖書館和情報學專業、醫學和生物信息專業、公共管理、管理科學與工程（科技管理、信息管理）以及數據或信息可視化研究方嚮本科生和研究生的實踐教材，也可作為相關領域科研人員日常科學研究甚至科技管理和政策分析的工具書。
CiteSpace憑藉其使用簡單、適用源於多種數據庫格式的數據、可以繪製多種圖譜、可視化效果好、提供信息量大和易於解讀等強大功能吸引瞭各個專業的研究人員，但從已有的研究成果來看，仍然存在一些問題。這些問題的存在主要源於對CiteSpace工具的認識不足以及功能的不熟悉，由此帶來操作上的一係列問題。正是基於此，《引文空間分析原理與應用:CiteSpace實用指南》預從CiteSpace工具的方法論認識概述、初級啓動、數據處理、網絡模型、可視化交互、可視化設計、更多信息顯示、其他功能、經典案例和常見問題十個方麵全方位地深入解析CiteSpace，並詳細說明相應功能和操作步驟，以期國內學界能更好地利用該工具進行科學研究。

內容簡介

　　我們在考察555篇應用CiteSpace的論文的過程中，深刻感受到國內學界對科學研究新方法和新工具的渴求，CiteSpace憑藉其使用簡單、適用源於多種數據庫格式的數據、可以繪製多種圖譜、可視化效果好、提供信息量大和易於解讀等強大功能吸引瞭各個專業的研究人員，但從已有的研究成果來看，仍然存在一些問題。這些問題的存在主要源於對CiteSpace工具的認識不足以及功能的不熟悉，由此帶來操作上的一係列問題。正是基於此，《引文空間分析原理與應用：CiteSpace實用指南》預從CiteSpace工具的方法論認識概述、初級啓動、數據處理、網絡模型、可視化交互、可視化設計、更多信息顯示、其他功能、經典案例和常見問題十個方麵全方位地深入解析CiteSpace，並詳細說明相應功能和操作步驟，以期國內學界能更好地利用該工具進行科學研究。

作者簡介

　　陳悅，女，副教授，1975年10月生。2006年畢業於大連理工大學，獲管理學博士學位，研究方嚮為科技管理與創新管理。現任教於大連理工大學科技倫理與科技管理研究中心，網絡-信息-科學-經濟計量實驗室（WISELab）。

目錄

CiteSpace的精美圖譜緒論　CiteSpace的關注度1　概述1．1設計理念1．2概念模型1．2．1基於引文分析的學科基礎1．2．2基於信息可視化的技術基礎1．3理論基礎1．3．1庫恩的科學發展模式理論1．3．2普賴斯的科學前沿理論1．3．3博特的結構洞理論1．3．4信息覓食理論1．4係統要求1．5工作窗口1．6應用流程1．6．1數據采集及處理1．6．2參數功能選擇1．6．3數據可視化1．6．4圖譜解讀
2　初級啓動2．1啓動CiteSpace2．2運行內置數據的案例演示2．3數據下載2．4參數設定2．4．1設定時間分區2．4．2選取分析對象2．4．3　分析對象的連接強度2．4．4分析對象的數據篩選2．4．5　圖譜修剪2．4．6　圖譜可視化方式2．5數據可視化2．6聚類生成2．7聚類標注2．8　導齣　2．8．1可視化視圖存儲2．8．2可視化數據導齣
3　數據處理3．1數據資源3．1．1 WOS數據庫3．1．2 PubMed數據庫3．1．3 Derwent數據庫3．1．4　CNKI數據庫3．1．5　CSSCl數據庫3．1．6 Scopus數據庫3．1．7　Google Scholar數據庫3．1．8 arXiv．org數據庫3．1．9 ADS數據庫3．1．10　NSF Awards3．2數據預處理3．3數據轉換器和內置數據庫3．3．1數據轉換器3．3．2　內置數據庫
4　網絡模型4．1分析對象的選擇……5　可視化交互6　可視化設計7　關於節點和聚類的更多信息8　其他功能9　經典安例10　CiteSpace的應用情況與常見問題參考文獻常用詞匯英漢對照緻謝

精彩書摘

　　1.2.2基於信息可視化的技術基礎　　CiteSpace就是要把大量的文獻數據轉換成可視化圖譜，讓人們對知識的理解更直接，並能發現那些隱埋在大量數據中的規律和讓人不易察覺的事物，即繪製科學知識圖譜。所謂知識圖譜是以知識域為對象，顯示科學知識的發展進程與結構關係的一種圖形。它具有“圖”和“譜”的雙重性質與特徵：既是可視化的知識圖形，又是序列化的知識譜係，顯示瞭知識單元或知識群之問網絡、結構、互動、交叉、演化或衍生等諸多隱含的復雜關係，而這些復雜的知識關係正孕育著新的知識的産生。科學知識圖譜的概念源於2003年美國國傢科學院組織的一次研討會，隨著信息可視化的發展，繪製科學知識圖譜蓬勃發展，CiteSpace是其中應用最為廣泛的信息可視化工具之一。　　在基於引文的分析的學科基礎和基於信息可視化的技術基礎上，CiteSpace形成瞭兩個重要的基本概念，研究前沿和知識基礎。　　1．研究前沿　　簡單地說，研究前沿就是某個科學領域中科學文獻的暫時性成分。它們還沒有穩定，也許以後會成為經典的文獻，也許會很長一段時間沒有任何蹤跡而蒸發瞭，我們還不能輕易地確定它們是否具有長期價值。　　在CiteSpace中，一個學科的研究前沿錶現為湧現的施引文獻群組。它從兩個方麵來體現研究前沿的特徵：描述觀點的正文和引用的參考文獻。具體來說，研究前沿是由形成文獻共被引矩陣中的文獻及其施引文獻巾使用的突顯詞或突顯詞的聚類來體現的。　　2．知識基礎　　一個學科的知識基礎是對應於研究前沿的所有前期文獻集閤。研究前沿和知識基礎之間的關係本質上是對應的。換句話，不提及對方，它們任一方都無法充分地定義自我。例如，同一組文獻很可能作為不同研究領域的知識基礎。某個研究前沿可能將以前彼此不相十的文獻集中在一起以形成自己的知識基礎。除瞭一對一的對稱圖譜，從科學演進或科學革命的角度看，非對稱的圖譜似乎更有意義。　　在CiteSpace中，這樣的知識基礎主要是根據文獻共被引聚類來體現的。　　……

前言/序言

探索學術知識的脈絡：一本關於文獻計量學與可視化分析的導覽 本文並非對特定書籍《引文空間分析原理與應用：CiteSpace實用指南》的介紹，而是意在勾勒文獻計量學（Bibliometrics）及其核心方法——引文分析（Citation Analysis）——在現代學術研究中的重要性與廣闊前景。我們將深入探討文獻計量學的基本原理，引文分析如何揭示知識的演化、研究熱點以及關鍵的學術貢獻，並著重闡述可視化分析在理解和呈現復雜學術網絡中的強大作用。 一、 文獻計量學的基石：量化知識的價值 文獻計量學是一門運用統計學方法來研究和分析文獻數量、質量、傳播規律及其相關關係的學科。其核心在於將抽象的學術成果轉化為可量化的數據，從而揭示科學研究的宏觀趨勢、學科結構、創新動態以及研究人員的學術影響力。 文獻計量學的研究對象： 文獻計量學關注的不僅僅是文獻的數量，更包括文獻之間的關聯性。文獻的作者、機構、關鍵詞、期刊、被引情況等都可以成為分析的對象。通過對這些元素的統計分析，我們可以洞察學術研究的“生命周期”，例如： 學術産齣的增長趨勢： 觀察某一學科或領域在不同時期發錶文獻的數量，可以判斷其發展的速度和規模。 研究熱點的形成與演變： 識彆在特定時間段內被高頻提及的關鍵詞、作者或研究方嚮，可以 pinpoint 學術前沿。 學科結構的演化： 通過分析不同學科領域文獻的交叉引用情況，可以勾勒齣學科之間的聯係和融閤趨勢。 高影響力文獻的識彆： 被引頻次是衡量文獻重要性的重要指標，高被引文獻往往代錶瞭某一領域的開創性工作或核心理論。 研究機構與國傢/地區的貢獻： 分析不同研究單位在學術産齣和引用網絡中的位置，可以評估其在學術界的影響力。 文獻計量學的基本方法： 文獻計量學依賴於一係列統計學和計量學的工具和技術。 描述性統計： 計算文獻數量、被引次數、作者數量、關鍵詞頻率等基本統計指標。 相關性分析： 探索不同變量之間的關係，例如作者閤作網絡、關鍵詞共現網絡等。 聚類分析： 將相似的文獻、作者或研究主題進行分組，揭示研究領域內的細分方嚮。 網絡分析： 將文獻、作者、關鍵詞等視為節點，將它們之間的關係（如引用、閤作、共現）視為連邊，構建學術網絡，並分析網絡的結構特徵，如中心性、密度、社群等。 時間序列分析： 追蹤學術研究指標隨時間的變化，預測未來趨勢。 二、 引文分析：解碼學術交流的語言 引文分析是文獻計量學中最核心、最常用也最具洞察力的分析方法之一。它基於一個基本假設：一個學者引用另一位學者的工作，是在認可其價值、建立聯係或對其研究進行迴應。因此，通過分析文獻之間的引用關係，我們可以深入理解學術知識是如何積纍、傳播、發展和轉化的。 引文分析揭示的深層信息： 學術思想的傳承與演進： 引用關係清晰地展示瞭學術思想是如何一代代傳承和發展的。一篇開創性的論文，往往會成為後繼研究的基石，其引用網絡也將隨之擴展。 研究領域的核心文獻與奠基者： 高被引文獻和頻繁被引的作者，往往代錶瞭某一研究領域的核心知識和關鍵貢獻者。 研究熱點與新興趨勢： 新齣現的、被快速引用的文獻，可能預示著新的研究熱點的誕生。通過追蹤這些“新生”引用，可以捕捉到學術前沿的動態。 知識的傳播路徑與擴散速度： 觀察一篇論文被引用的地理分布、學科分布以及時間跨度，可以瞭解其思想傳播的範圍和速度。 潛在的閤作者與競爭者： 經常互相引用的研究者，可能在同一領域進行閤作或競爭，為學者發現潛在的研究夥伴提供綫索。 研究的完整性與局限性： 作者在論文中引用的文獻，反映瞭其對現有研究的認知程度，同時也可能暴露齣研究的局限性（例如，遺漏瞭某些關鍵文獻）。 引文分析的常用指標： 被引頻次（Citation Count）： 最直接的衡量文獻影響力的指標。 h-index： 一種綜閤考慮研究者産齣論文數量和被引次數的指標，旨在衡量研究者的學術成就。 Journal Impact Factor (JIF)： 期刊影響因子，衡量期刊在學術界的平均影響力。 Eigenfactor Score： 另一種衡量期刊影響力的指標，考慮瞭引用的重要性，而非簡單地計算被引頻次。 CiteScore： 由Elsevier推齣的衡量期刊、係列叢書、會議論文集或期刊的國傢/地區的衡量標準。 三、 可視化分析：讓復雜網絡一目瞭然 盡管引文分析提供瞭豐富的洞察，但當分析的文獻量達到一定規模時，原始的引文數據將變得龐大而難以解讀。這時，可視化分析便展現齣其獨特的價值。通過將抽象的引文關係轉化為直觀的圖形，我們可以更輕鬆地識彆模式、發現結構、洞察趨勢。 可視化分析在引文分析中的作用： 揭示知識圖譜的結構： 將文獻、作者、關鍵詞等抽象概念，以節點的形式呈現，並將它們之間的引用、共現、閤作等關係，以連邊的方式連接起來，形成一張張“知識地圖”。 識彆研究熱點區域： 在可視化圖中，集中的節點群往往代錶瞭某一研究熱點。節點的密度、顔色、大小等都可以用來錶示其重要性或活躍度。 追蹤知識的傳播路徑： 通過時間維度，可視化圖可以清晰地展示某個概念或思想是如何從源頭傳播開來，並影響到後來的研究。 發現關鍵的“樞紐”節點： 在網絡中，一些節點（文獻、作者或關鍵詞）扮演著連接不同研究方嚮的關鍵角色，它們通常具有較高的中心性，對整個網絡的結構和信息流動有著重要影響。 識彆新興的“突現”領域： 新齣現的、快速增長的節點簇，可能標誌著新的研究領域的崛起。 進行跨學科研究的探索： 可視化圖可以幫助學者發現不同學科領域之間的交叉點，為跨學科研究提供靈感。 直觀展示研究趨勢和演變： 通過動畫或動態圖，可以直觀地展示研究領域隨時間推移而産生的變化，例如新的研究熱點的齣現、舊熱點的衰退等。 常用的可視化技術與工具： 網絡圖（Network Graphs）： 最常見的可視化形式，用於展示節點之間的連接關係。 聚類圖（Cluster Maps）： 將相似的節點分組，並以不同的顔色或區域錶示。 時區圖（Timezone Maps）： 將研究的時間維度納入可視化，展示研究隨時間的變化。 熱力圖（Heatmaps）： 用顔色深淺錶示數值大小，常用於展示關鍵詞的頻率或文獻的被引情況。 地圖可視化（Geospatial Visualization）： 展示研究的地域分布，例如作者的國籍、研究機構的所在地等。 四、 引文空間分析的意義與未來 引文空間分析（Citation Space Analysis）正是將文獻計量學、引文分析和可視化分析融為一體的強大研究範式。它通過構建和分析復雜的引文網絡，將科學知識的演化過程、研究熱點的動態變化、以及關鍵研究成果的脈絡，以一種可視化的、多維度的方式呈現齣來。 引文空間分析的應用場景： 科學政策製定： 幫助政府部門和研究機構瞭解國傢或地區的科研優勢與劣勢，為科研資源的配置和政策的製定提供依據。 學科發展規劃： 識彆新興研究領域，預測未來發展趨勢，指導學科的建設與發展。 科研項目管理： 評估研究項目的創新性和影響力，識彆潛在的閤作者和競爭者。 個人學術研究： 幫助學者瞭解自己所處的研究領域，發現重要的前沿研究和潛在的閤作機會。 技術創新與産業發展： 追蹤關鍵技術的演進路徑，識彆潛在的顛覆性技術。 文獻綜述的輔助： 快速、全麵地瞭解某一研究領域的現有文獻，發現核心文獻和研究 gaps。 麵嚮未來的思考： 隨著大數據和人工智能技術的發展，引文空間分析的能力將得到進一步提升。未來的研究將更加側重於： 更深度的語義分析： 結閤自然語言處理技術，不僅僅分析引用關係，更要理解引用背後的語義和意圖。 多源數據的融閤： 將引文數據與專利、項目、會議記錄、社交媒體討論等多種數據源進行整閤分析，提供更全麵的視角。 動態化、交互式可視化： 構建更加靈活、交互性更強的可視化工具，允許用戶進行更深入的探索和個性化分析。 預測性分析： 利用曆史數據和模型，預測未來研究熱點、關鍵技術的發展方嚮等。 總之，引文空間分析不僅僅是一種研究工具，更是一種理解科學知識生成、傳播與演化過程的思維方式。它賦能我們以更宏觀、更深刻的視角審視學術研究，發現隱藏在海量數據背後的規律與洞見，從而更好地推動科學的進步與創新。

評分☆☆☆☆☆

對於一個剛接觸文獻計量學或者希望提升自身科研信息處理效率的研究生來說，選擇一本閤適的工具書至關重要。我特彆關注這本書的“CiteSpace實用指南”這個副標題，它暗示瞭內容將具有極強的操作性和落地性。很多理論書籍往往停留在宏觀層麵，讀起來晦澀難懂，等到動手操作時卻無從下手。我希望這本指南能像一位耐心的導師，從軟件的安裝配置開始，一步步帶領讀者完成從數據導入到最終圖譜生成的全過程。重點是，它不能僅僅是告訴我們“點擊哪個按鈕”，更要解釋“點擊這個按鈕背後的數據處理邏輯是什麼”。例如，在描述共被引網絡構建時，書中能否清晰地區分不同分析單元（作者、機構、關鍵詞）在操作上的細微差彆及其對結果解讀的影響？我特彆期待看到針對常見軟件問題的排錯指南和效率提升技巧，比如如何優化參數設置以處理大規模數據集，如何根據研究目標選擇最恰當的分析算法。如果能配有大量清晰的截圖和流程圖，那麼這本書無疑會成為我案頭必備的實戰手冊，極大地縮短我從理論學習到實際應用之間的鴻溝。

評分☆☆☆☆☆

從更宏觀的學術評價體係來看，引文分析的能力已經成為衡量一個研究領域成熟度的重要標誌。這本書如果能成功地將“原理”與“應用”完美結閤，它將有助於推動國內相關研究方法的標準化和規範化。我個人非常關注書中對“引文空間”這一概念的界定和拓寬。引文空間不應僅僅是一個靜態的節點連接圖，它必須能夠體現齣動態的變化趨勢——即知識是如何在時間序列上“流動”和“重構”的。我設想書中會有專門的章節討論如何利用時間切片功能，捕捉某一特定研究領域的“知識演化軌跡”，識彆那些“隱形”的關鍵文獻是如何逐漸浮現並占據核心位置的。此外，如果書中能探討CiteSpace與其他分析工具（比如VOSviewer或Gephi）在處理特定問題上的優勢與劣勢的對比，那就更具參考價值瞭。這樣的比較性分析，能幫助讀者建立一個更全麵的工具箱視角，而不是局限於單一軟件的局限性中，從而提升我們對復雜引文數據進行批判性評估的能力。

評分☆☆☆☆☆

一本好的實用指南，其價值往往體現在它能否超越基礎操作，觸及研究設計和方法論的層麵。我非常好奇《引文空間分析原理與應用》在處理數據質量和偏見問題上會提齣何種見解。例如，引文數據來源的篩選、去除“噪音”節點（如過度引用的綜述文章）的方法論，以及如何應對不同學科的引文習慣差異（例如，醫學與人文科學在引文密度和焦點上的不同）。如果書中能深入探討這些“灰色地帶”的處理策略，並提供經過驗證的實踐建議，那麼它將極大地提升讀者的研究嚴謹性。我希望它不僅是教授如何使用軟件的“How-to”，更是一本關於如何“負責任地”進行引文空間分析的“Should-do”指南。這種對方法論嚴謹性的強調，是區分普通工具書和經典參考書的關鍵所在，它關乎我們對科研産齣進行可靠評估的基石。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《引文空間分析原理與應用：CiteSpace實用指南》聽起來就充滿瞭學術的嚴謹性和技術的實用性。我首先被它的“引文空間分析”這個概念深深吸引住瞭。在信息爆炸的時代，如何從浩如煙海的文獻中精準定位研究前沿、把握學科脈絡，是每個研究者都麵臨的挑戰。這本書似乎提供瞭一套係統性的方法論，幫助我們理解引文網絡背後的深層結構，洞察知識是如何在時間維度上擴散和演變的。我期望它能深入淺齣地闡述引文網絡分析的理論基礎，比如中心性指標的計算邏輯、聚類分析的內在機製，以及如何通過這些量化的指標來構建和解讀一個學科的知識圖譜。如果它能結閤實際案例，展示如何利用CiteSpace工具將這些復雜的理論可視化，並從中提煉齣有價值的研究洞察，那麼這本書就不僅僅是一本技術手冊，更是一把開啓學術前沿發現之門的鑰匙。我特彆期待書中能有關於“知識發現”的章節，講解如何識彆新興的研究熱點、追蹤關鍵的引文鏈條，以及如何避免落入“文獻綜述”的傳統陷阱，真正做到“洞察先機”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的讀者群體顯然不限於純粹的文獻計量學傢，它更像是為所有需要進行係統性文獻迴顧和前沿跟蹤的研究人員準備的“工具箱”。因此，我期望它的語言風格是那種既有學術深度，又充滿啓發性的。在闡述原理時，它應該避免過分陷入高深的數學推導，而是用直觀的類比和圖示來解釋核心概念，比如“突現詞（bursting terms）”的識彆機製，這對非量化背景的研究者至關重要。同時，在應用層麵，它應該強調“結果的解釋性”而非僅僅是“圖譜的生成”。生成一個漂亮的知識圖譜隻是第一步，真正的價值在於如何從圖中解讀齣“為什麼”和“下一步該做什麼”。我期待書中能提供一套嚴謹的報告撰寫模闆或指導方針，教導讀者如何將CiteSpace生成的數據轉化為邏輯清晰、論證有力的學術論述，將冰冷的數據轉化為富有洞察力的科研敘事，讓那些晦澀的引文關係能夠被非專業人士理解並接受。

評分☆☆☆☆☆

不錯啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊

評分☆☆☆☆☆

好…………………………

評分☆☆☆☆☆

具體指導，軟件使用，對研究有用

評分☆☆☆☆☆

還沒看，很期待，學習中

評分☆☆☆☆☆

一般般，裏麵的東西寫得不是很深入，看完沒什麼收獲

評分☆☆☆☆☆

這本書不好不好不好，還是怪自己沒注意年份之類，太老瞭不說，講的也不清不楚。如果要是零入門，還是買citespace：科技xxxx吧，那本看電子版都比這個強多瞭，哎

評分☆☆☆☆☆

一般般，裏麵的東西寫得不是很深入，看完沒什麼收獲

評分☆☆☆☆☆

感覺京東的係統有問題，有現貨，結果付完款說正在配貨。耽擱瞭一個禮拜，正好齣差，還好配送員比較細心，送瞭好幾迴！

評分☆☆☆☆☆

這本書很好，對學習和提升很有幫助，發貨很快，贊