牛牛牛！三款文献调研神器测评，一秒掌握本领域热点和动态！
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确定选题可谓是硕博萌新都会面临的难题，如何在短时间内迅速掌握某个领域的发展动态、提出自己的科学问题？不少初学者往往面对海量的文献摸不着头脑，这时候不妨试试利用文献计量分析方法辅助文献调研。
文献计量分析的概念最早可以追溯到1969年，由英国著名情报学家Alan Pritchard提出。简单来说，就是利用数学和统计学的方法分析呈现文献和文献工作系统的数量关系和规律，揭示某一学科发展的性质与趋势。
目前市面上的文献计量分析工具很多，今天小编根据操作难度及功能多寡和大家分享三款~
需要说明的一点是，本次介绍的几款工具均是基于旧版Web of Science网站设计的，新网站的文献数据导出功能尚不完善。因此，接下来的分析演示均基于旧网站展开（ps：旧版Web of Science网站可使用至2021年年底，打开方式如下图所示，即点击网站右上方的“产品”，选择“Web of Science (Classic)”）。
Web of Science旧版入口，
图源：Web of Science官网截图
进行分析之前，首先需要明确分析主题。以最近流行的概念“碳中和”为例，我们在Web of Science中输入“carbon neutrality”，以“Web of Science 核心合集”下的SCI-E数据库进行主题检索。共检索到839篇文献。
检索结果，图源：Web of Science官网截图
接下来分别利用三款文献计量分析进行文献信息解读：
1. 文献计量在线分析平台
（1）简介
官网：
https://bibliometric.com/
该平台曾获得2013年中国科学院国家科学图书馆“科研教育开放信息创新应用大赛”三等奖。可以进行文献总量、合作关系、学科与期刊、关键词及引用关系网络分析。
（2）使用方法
首先将WoS检索的文献信息导出，导出文献数据选择保存到其他文件格式，记录内容选择“全记录与引用的参考文献”，文件格式选择“制表符分隔（Win，UTF-8）”。但由于SCI数据库限制，每次只能导出500条记录。此处的839条文献记录可以分多次导出多个文件，并一起上传到该平台进行合并分析。
文献信息导出步骤，
图源：Web of Science官网截图
完成数据导出后打开网址，点击“立即进入”，接着点击“上传引文数据”，选中文献数据（超过500条的应同时选择多个文件）并进行上传。
平台使用步骤，
图源：文献计量在线分析平台官网截图
成功上传后即跳转至分析结果界面。点击图表名称可查看分析结果。下面展示几张具有代表性的分析图。
文献计量分析结果，
图源：文献计量在线分析平台官网截图
（3）优缺点
傻瓜式操作、不占内存。但功能有限，只能分析Web of Science核心集中SCI-E数据库来源的文献信息，且多数分析结果无法下载，仅支持在线浏览，想呈现在组会汇报上的朋友可以考虑接下来的两款工具。
2. VOSviewer
（1）简介
官网：
https://www.vosviewer.com/
VOSviewer是荷兰莱顿大学科技研究中心的van Eck 和Waltman开发的一款用于构建和可视化文献计量网络的工具。目前有软件和在线平台（网址：https://app.vosviewer.com/）可供用户选择。可用来分析期刊、研究者、研究机构、国家、关键词和术语等。
本文主要介绍VOSviewer软件（Windows与Mac系统均可）的使用方法，对在线平台感兴趣的小伙伴可以自行探索~
（2）使用方法
目前VOSviewer已更新到1.6.17版本，在网页上下载（下载地址：
https://www.vosviewer.com/download）安装包，解压完成后得到一个类似下图的目录，双击VOSviewer图标即可完成安装。
VOSviewer下载界面及安装包目录
该软件支持多种文献导入方式，这里我们依然以从Web of Science导出的文献信息为例。文献数据导出方式同bibliometric.com文献计量分析平台。即导出文件格式设置如下：
文献信息导出格式设置，
图源：Web of Science官网截图
按照以下步骤将数据导入VOSviewer，并根据自己的需求选择分析类型。例如在此处小编选择对所有文献中的关键词进行共现分析。
VOSviewer关键词共现分析步骤，
图源：VOSviewer操作界面截图
下图为分析结果，该界面可分为4部分，即：左上方的缩略图、左下方的操作面板（可增删改新的图，截取图谱，或是更新图）、中间的可视化面板（可通过滑动鼠标缩放整个知识图谱）和右侧的选项面板（可设置参数调整可视化面板中的信息）。
VOSviewer关键词共现分析结果，
图源：VOSviewer操作界面截图
以上展示的图片为网络视图，如何解读图片信息呢？每个圆圈的大小代表这个关键词的权重，两个圆圈之间的距离表示了两个关键词之间的联系，联系越紧密则距离越短。圆圈的颜色代表了各自的聚类。本例中的文献关键词信息共生成了6个聚类。
除网络视图外，还有覆盖视图和密度视图，对于视图的选择以及关于VOSviewer更多玩法的探究可参照最新版使用手册（官网提供的安装包内有）。
（3）优缺点
相比于bibliometric.com文献计量分析平台进行了更为深入的文献信息挖掘，比接下来介绍的CiteSpace又要更易上手。但VOSviewer生成的图谱风格较为单一，聚类仅进行了颜色区分、未提供聚类标签，交互性相对较弱。
3. CiteSpace
（1）简介
官网：
http://cluster.cis.drexel.edu/~cchen/citespace/
CiteSpace是美国德雷塞尔大学信息科学与技术学院的陈超美教授开发的一款信息可视化软件。可进行作者、机构或国家的合作网络分析，主题、关键词或WoS分类的共现分析，以及文献、作者或期刊的共被引分析等。
（2）使用方法
CiteSpace目前已更新到5.8.R1版本，下载地址：
https://citespace.podia.com/courses/download，注册登录后方有下载权限。Windows用户可下载“CiteSpace.5.8.R1-installer_exe”文件，该版本软件内置Java，无需另外安装。Mac用户需预先下载Java，接着下载“5.8.R1.zip”,解压后双击“CiteSpaceV.jar”即可打开软件。（顺便提一下，CiteSpace对Mac用户不是很友好，建议大家尽量在windows系统使用）
CiteSpace软件下载界面，
图片来源：CiteSpace官网截图
Mac系统CiteSpace安装方法
CiteSpace支持 WoS / Scopus / Lens / MAG / CSCD / CSSCI / PubMed 等来源数据分析，这里我们同样以从Web of Science导出的文献信息为例，将检索到文献的“全纪录与引用的参考文献”以“纯文本”形式导出。
文献信息导出格式设置，
图源：Web of Science官网截图
导出的txt文献分别以“download_”为前缀命名。新建两个文件夹，分别命名为“data”和“project”，将导出的txt文件拖入前者。
用于CiteSpace分析的文献信息文件命名
打开CiteSpace，点击“New”导入数据，在弹出的对话框中对分析任务进行命名，设置结果存储路径、数据来源路径，并选择来源数据库，此处即为默认的WoS。
CiteSpace文献信息导入步骤，
图源：CiteSpace操作界面截图
完成数据导入后分别按照以下步骤完成时间切片和节点类型的设置，点击“GO”即可启动分析。此处我们根据检索到的文献信息设置时间切片跨度为1992-2021，以关键词（Keyword）为节点进行分析。
CiteSpace文献关键词贡献分析，
图源：CiteSpace操作界面截图
可视化结果如下图所示。图中列举了几个可视化常用快捷功能，大家可以自行调试。如需对图谱进行调整，可在控制面板（control panel）中调整参数，使图片更加美观。
CiteSpace关键词共现分析结果，
图源：操作界面截图
CiteSpace作为一款集可视化方法、文献计量方法和数据挖掘算法于一身的工具，功能强大，小编也只是做一个入门级的介绍，更多玩法还需要各位自行探索。另外，CiteSpace更新频率较高，每个版本都有使用有效期，但往往有网友反映最新版本bug不少，各位可以下载好用的版本，使用时修改电脑系统时间即可。
这里给大家贴几个教程参考：
1. CiteSpace教程-陈超美老师亲自教学（网址：
https://www.bilibili.com/video/BV1ak4y1C7HF/）
2. 人大图书馆培训：学科动态追踪软件——CiteSpace入门（网址：
http://www.lib.ruc.edu.cn/uploads/1/file/public/201911/20191112091135_s6da3i4qqj.pdf）
3. 陈超美教授科学网博客（网址：
http://blog.sciencenet.cn/u/ChaomeiChen）
4. 科学知识前言图谱（公众号，微信内搜索,除CiteSpace）
5. 信息计量学|CiteSpace使用教程（网址：
https://www.jianshu.com/p/49d41d0ccd7f）
6. CiteSpace中文版指南（网址：
http://cluster.ischool.drexel.edu/~cchen/citespace/manual/CiteSpaceChinese.pdf）
（3）优缺点
CiteSpace功能多样，能辅助研究者深度剖析某领域的研究热点和发展趋势，但同时也对操作环境和使用者提出了更高的要求，使用过程中的bug不少，需要多一点耐心~
关于文献计量分析三款工具我们就介绍到这里，再次强调本文仅供入门，所举的例子也是粗糙示范，至于数据清洗、视图美化、图片解读等等，都需要更进一步地学习。
同时也要提醒大家，文献计量分析与常规统计分析一样，仅仅是开展科研的辅助手段。通过这些工具获取的信息能否真正意义上助益科研，还是取决于我们是否恰当使用以及是否提供了准确的信息。
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