知识锦囊 | 文献综述神器——CiteSpace入门介绍
— 2023年 —
编者按
当你在撰写研究课题的文献综述时，是否对千头万绪的文献线索感到崩溃呢？本期我们介绍一款文献综述神器——CiteSpace，了解如何以可视化图谱的形式快速分析课题的研究现状、演变趋势和前沿主题等内容。
一
什么是CiteSpace
CiteSpace是Citation Space的简称，可译为“引文空间”，由美国德雷赛尔大学陈超美博士与大连理工大学WISE实验室联合开发的科学文献分析工具，着眼于分析科学文献中蕴含的潜在知识，并通过可视化的手段来呈现科学知识的结构、规律和分布情况，此类可视化图形也被称为“科学知识图谱”。
二
CiteSpace主要功能介绍
目前，CiteSpace在综述性论文写作中被广泛应用，中国知网（CNKI）的检索结果显示，每年使用CiteSpace发表的论文呈快速增长趋势，2022年已接近3000篇。那么CiteSpace在论文写作中到底能发挥什么作用呢？
01
分析科研合作
通过绘制作者、机构、国家之间的合作图谱，帮助分析领域的核心科研人员及地域分布情况，并可通过聚类分析揭示出科研合作团体。
02
判断重要期刊
基于期刊间的引用关系绘制期刊共被引图谱，通过引用频次判断领域的重要期刊。
03
挖掘核心主题
关键词能够反映论文的主题内容，CiteSpace利用高频关键词的共现分析揭示领域的核心主题，从而快速勾勒领域的研究概貌。
04
探测热点主题
利用词频爆发探测功能识别不同年份下的突现关键词，可用于了解热点主题的转变。
05
识别关键文献
识别文献网络中的高被引、引用突现、高中心性等关键文献，有助于快速把握研究主题的发展脉络。
06
洞察前沿方向
领域的高被引文献代表了学者关注的焦点，CiteSpace采用高被引文献的共被引分析识别前沿方向，并结合时间线视图的方式洞察领域的发展动向。
三
CiteSpace基本操作流程（以CNKI数据为例）
01
安装CiteSpace并熟悉操作界面
程序安装
访问https://citespace.podia.com/下载基础版并安装（基础版免费，其他版本需付费使用）。
操作界面
CiteSpace操作界面包含菜单栏、项目区、空间状态、过程报告及参数设置区。
02
准备文献数据
检索文献
进入CNKI的学术期刊论文高级检索页面，在对应的检索字段输入检索词，并限定文献的时间范围和来源类型，点击“检索”获取结果。
导出记录
勾选文献记录（每次最多500条记录）并导出“Refworks”格式的题录信息，将导出文件以CNKI或download开头命名（如CNKIxxxx.txt）。
03
数据预处理
CNKI数据需要进行格式转换才能用于分析，启动CiteSpace程序后，在菜单栏依次选择Data→Import/Export→CNKI进行文献格式转换。
04
创建项目
05
设置网络参数
CiteSpace通过抽取文献中的知识节点及其关系来构建网络，并对网络进行可视化得到科学知识图谱。构建网络的相关参数包括时间切片、文本处理（基础版暂不支持）、节点类型、关系强度、遴选阈值等。
时间切片
根据文献的时间跨度将其按等距离时间段划分为多个独立的数据集进行分析，用以处理大规模文献集合。默认时间切片长度为1年，应用时根据文献规模调整。
节点类型
CiteSpace支持分析的节点类型共有10种（基础版7种），需要根据分析目的选择相应的节点类型。
关系强度
关系强度用于度量节点的相似性，CiteSpace支持4种度量方式，通常采用默认的余弦相似性。
阈值选择
通过出现频次或引用次数的阈值限制每个时间切片下的节点数量，进而控制整个网络规模（基础版支持300个节点）。
运行并可视化
设置网络参数后，点击项目区下方的“GO!”按钮，程序开始提取节点和关系并构建网络，运行结束后点击“Visualize”按钮进行可视化。
06
调整可视化效果
在可视化界面，可利用快捷功能键来调整可视化效果，常用的可视化功能有以下4个。
聚类分析
聚类分析用于识别网络中的社团结构，如关键词网络中的主题构成、作者网络中的合作团体，CiteSpace同时支持自动生成聚类标签，帮助理解聚类簇的内容。
重要节点凸显
以引文年环的方式将高被引、引用突现、高中心性等重要节点凸显。
视图调整
基础版CiteSpace支持聚类视图和时间线视图，其他版本还提供时区视图和景观视图。
其他效果调整
标签效果、节点大小、引用（词频）爆发探测等通过控制面板进行调整。
— END —
文案、编辑：邓启平