CiteSpace是一款强大的信息可视化软件，特别适用于科研数据分析和学术网络的可视化。它由陈超美教授开发，主要用于分析和可视化共被引网络，帮助研究者揭示文献间的引用关系、发现学术趋势和热点。
在使用CiteSpace之前，首先需要进行数据准备。如果你打算从Web of Science（WOS）检索数据，你需要执行以下步骤：
1. 在WOS中进行一般性的搜索，找到相关的文献记录。
2. 全选搜索结果，并确保选择保存“引用文献”这一选项，这将提供更全面的数据信息。
3. 将这些记录以字段标记的文本格式（如downloadScience1999a.txt, download2004.txt等）保存到你的电脑上，所有数据文件应放在同一个文件夹中。
在掌握了CiteSpace的基础知识后，你可以开始了解它的主要组件和功能：
1. **相关术语**：
- **节点（Nodes）**：在网络图中，节点代表文献或概念，它们是网络连接的起点和终点。
- **节点中心度（Centrality）**：衡量节点在网络中的重要性，中心度高的节点通常是网络的关键点。
- **中间中心性（Betweenness centrality）**：度量一个节点在网络中作为最短路径桥梁的重要性。
- **突现词（Burst terms）**：通过分析词频变化，识别出短时间内显著增长的关键词。
- **引文年环（Citation tree-rings）**：显示文章引文随时间的变化，颜色和厚度表示引文发生的年份和数量。
- **引文半衰期（Citation half-life）**：文献的影响力减半所需的时间。
- **共引（Co-citation）**：两篇文献在同一篇文献中被同时引用的情况。
- **聚类视图（Cluster view）**：显示文献之间的相似性，形成可视化的聚类。
- **合作者（Co-authors）**：共同发表论文的研究人员。
- **MeSH terms**：医学主题词，用于标准化医学文献的检索和分类。
2. **CiteSpace的使用流程**：
- 安装CiteSpace Java应用程序。
- 加载从WOS或其他数据库下载的数据文件。
- 配置分析参数，例如时间跨度、引用半衰期等。
- 运行分析，生成网络图。
- 微调配置，包括节点和边的视觉表示、聚类设置等。
- 交互操作，可以放大、缩小、拖动网络图，探索节点和边的关联。
- 控制可视化属性，调整颜色、大小等以突出显示特定信息。
- 应用路径网络算法，揭示节点间的路径关系。
通过CiteSpace，你可以快速理解和探索大量文献数据的内在结构，发现研究领域的热点、趋势和潜在的合作网络。这对于科研工作者来说是一个非常有价值的工具，可以帮助他们把握学术动态，指导未来的研究方向。
我的内容管理
展开
