Bibexcel与Netdraw：SSCI资料分析与关系图绘制指南

"本文主要介绍了如何使用Bibexcel软件对SSCI资料进行分析，并通过Netdraw绘制关系网络图。步骤包括下载SSCI查询结果、转换文件格式、提取关键信息、统计引用次数、设置引用门槛、生成共引用数据，以及最后在NetDraw中处理数据并绘制网络图。" 在社会科学领域，SSCI（Social Sciences Citation Index）是重要的学术资源数据库，用于检索和分析社会科学领域的研究文献。Bibexcel是一款强大的文献计量工具，可以帮助研究人员对SSCI资料进行深入分析，例如共引用分析，这有助于识别研究领域的关键作者和高影响力论文。 首先，你需要下载SSCI查询结果，通常是以纯文本格式（如：orig.txt）。然后使用Bibexcel来转换和处理这些数据： 1. 转换格式：将原始文本文件转换为Dialog结果格式（如：orig.doc），注意在此过程中，某些特定标签（如CR）可能会被替换为其他标签（如CD）。 2. 数据提取：从中抽取出与共引用分析相关的数据，例如CR（或CD）字段，这将生成一个名为orig.out的文件。 3. 作者信息提取：进一步筛选出作者姓名，生成orig.oux文件。 4. 引用次数统计：通过Bibexcel生成orig.cit文件，以统计每个作者被引用的次数，这有助于确定核心作者。 5. 设置引用阈值：通过选择引用次数超过一定阈值的作者，例如8次以上，来进行共引用分析。 6. 生成共引用数据：选择合适的作者后，执行共引用分析，生成orig.coc文件。但在这个阶段不要打开文件，保持"TheList"窗口不变。 7. 数据处理：由于coc文件格式与NetDraw支持的DL格式不同，需要在Excel中调整数据布局，并处理作者名称中的空白，将其替换为底线。然后将处理后的文件导入NetDraw。 在NetDraw中，你可以进一步定制和优化网络图的显示效果，例如： - 取消边的箭头以显示双向引用关系。 - 根据引用次数调整线的粗细（tie-strength）。 - 节点（作者）的大小可以根据其被引用次数决定，这可以通过设置node的size属性为frequency实现。 通过这样的分析和可视化过程，研究者能够清晰地看到作者之间的合作网络，识别研究热点和影响力中心，从而更好地理解整个研究领域的发展动态。