基于文獻計量的研究機構情報可視化分析

[摘要] 以科學引文索引( SCIE) 為數據源基礎，下載以“inst chem* same (chin* aca* or acta*) same beijing)”為檢索字段的科學文獻全紀錄數據，利用SCIE分析功能和信息可視化方法( citespace軟件)，對2004-2008年間中科院化學所發表論文的文獻數據進行統計和可視化分析，得出化學所發表論文的年代分布；通過繪制化學所發表的合著者、與化學所共作者的國家和機構，以及期刊共引和共詞的可視化圖譜，揭示對化學所起關鍵作用的共作者機構和國家、核心期刊、學科領域、學科帶頭人和研究熱點。

[關鍵詞] 研究機構 文獻計量 可視化分析 citespace軟件

在全球化知識經濟環境下，作為支撐一流科技創新的院所文獻情報系統，不僅要面對未來不斷創新的數字科研、e-learning環境和學科領域的交叉與飛速發展，滿足科研用戶對e-science學術信息利用環境不斷提高的需求，而且要有快速收集有效的文獻數據信息，利用文獻情報分析工具，發掘隱藏在數據背后知識內涵和情報的能力，以滿足戰略決策者對研究機構的科研產出和發展態勢情報的需求。

信息可視化(informaiton visualization，InfoVis或Iv)是近年來出現的數據挖掘方法之一，它能很好地利用人類對可視化形式下的模型和結構的獲取能力，解決科技文獻數據量過大、無法快速和有效交流的問題，同時可視化數據挖掘可觀察、篩選、發現和理解信息，發現隱藏在數據和信息背后的含意[1]。

本文以開展基礎研究為主，有重點地開展國家急需的、有重大戰略需求的高技術創新研究，并與高新技術應用和轉化工作相協調發展的多學科、綜合性研究所——中國科學院化學所（以下簡稱化學所）作為研究機構的實例，以化學所近5年（2004-2008年）被科學引文索引數據庫（SCIE）收錄的國際論文為科研產出指標，利用SCIE分析功能，結合近年出現的信息可視化數據挖掘軟件——citespace，對收錄的科學文獻全紀錄數據進行統計和可視化分析。在傳統的對發表論文相關信息文獻計量分析的基礎上，更加注重利用citespace軟件對論文題目、摘要、關鍵詞、標示符等數據提取詞集，從引文數量、共現和共引的頻次多方面進行聚類計算，發現隱藏在可視化數據背后的有價值情報。

1 方法與數據源

1.1 方法

采用美國Drexe1大學陳超美博士開發的基于JAVA平臺的citespace在線可視化軟件，該軟件是一種適于多元、分時、動態的復雜網絡分析的新一代信息可視化技術。使用citespace 的一般步驟：①確定一個研究領域或研究機構，收集盡可能多的文獻；②收集數據， 包括題目、摘要、被引文獻等信息的文獻全紀錄信息；③參數選擇：確定總的時間段范圍和時間分區；選擇分析的節點類型；引文數量、共被引頻次和共被引系數三個層次上分別設定閾值；選擇算法精簡和合并網絡；④顯示可視化圖譜；確定關鍵點。

citespace可用于進行科學文獻全記錄數據共引網絡分析，通過對文獻信息的可視化，能夠較為直觀地識別研究機構科研產出發展態勢的情報[2]。

1.2 數據源

選擇美國科學情報研究所ISI（International for Scientific Information)創建的SCIE數據庫為數據源，檢索策略為：地址= inst chem* same (chin* aca* or acta*) same beijing)，出版年=2004-2008，檢索結果命中記錄4 065條，引文數據138 586條，總被因頻次為38 053次。將2004-2008年間化學所發表的4 065篇論文的作者、題目、主題詞、關鍵詞、文獻的引文等全紀錄信息導入citeSpace軟件，采用SCIE的分析功能和citespace軟件 ( 2009年3月20日發布2.2. R1 Webstart版本[3])進行論文發表年代分布、合作者、學科領域、合作機構、合作國家、期刊共引、作者共引信息分析，繪制網絡可視化圖譜。

2 化學所發表論文情況分析

2.1 發表論文年代分布

SCIE收錄的2004-2008年間化學所發表論文的數量和論文被引頻次分布結果如圖1所示：

在2004-2008年5年間，化學所論文數量保持平穩增長，年均發表論文數量約800篇；但是5年間發表論文的被引頻次從2004年的186次，猛增到2008年的12 805次，呈逐年大幅度增長的趨勢，被引頻次的提高表明化學所發表論文的質量有了顯著的提高。通過SCIE引證檢索結果的數據：化學所論文年平均被引頻次達到6 604.67，篇平均被引頻次為9.36，h指數為66，進一步反映化學所2004-008年5年在國際科學研究領域的影響力顯著加強。

2.2 化學所論文合著者分布（co-authors network）

利用citespace軟件對2004-2008年間化學所發表論文的合著者網絡圖譜進行分析，選擇使用關鍵路徑（pathfinder）算法，網絡節點確定為作者，時間區選擇為1年，閾值為（6，6，40），（8，8，40），（10，10，40）。圖譜中不同大小和不同顏色的圓環組成的作者年輪來表示合著者頻次（freq）和合著年份[4]。如圖2、表1所示：

從圖2、表1中可以清晰地看出，2004-2008年化學所的論文合著者中合著頻次高于100次的有7人，其中，合著頻次位于前5位的分別是：Zhu DB院士、Jiang L研究員、Han BX研究員、Liu YQ研究員和Li YL研究員。對論文合著者進行聚類分析，可以看出圖譜可以聚為6大類，6大類中合著頻次最高的作者分別是由Zhu DB院士、Jiang L研究員、Han BX研究員、Wan LJ所長、Wan LJ研究員和Li YF研究員，因此通過化學所論文合著者的網絡圖譜分析，可以清楚地了解化學所研究領域的學科帶頭人及其研究團隊的分布。

2.3 化學所論文學科領域分布（co-occurring subject category ）

利用citespace軟件對1995-2008年化學所共現學科領域進行分析，選擇使用關鍵路徑算法，網絡節點確定為學科領域，時間區選擇為1年，閾值為（2，2，5），（3，3，5），（3，3，20）。圖譜中不同大小和不同顏色的圓環組成的學科領域年輪表示學科領域的共現頻次和共現年份，用不同顏色的連線來表示學科領域間共現的年代。如圖3、表2所示：

從圖3、表2中可以看出，在化學所論文共現學科領域中，共現頻次大于20次的學科領域有16個，其中化學、聚合物科學、物理、材料科學、納米科學及納米技術位于與化學所共現學科領域的前5位。

2.4 與化學所共作者的機構分布（network of co-authors institutes）

利用citespace軟件對2004-2008年與化學所共作者的機構網絡圖譜進行分析，選擇使用關鍵路徑算法，網絡節點確定為機構，時間區選擇為1年，閾值為（2，2，5），（3，3，5），（3，3，20）。圖譜中不同大小和不同顏色的圓環組成的機構年輪來表示機構與化學所共作者頻次和共作者年份。如圖4、表3所示：

從圖4、表3中可以看出，在與化學所共作者的機構中，中科院的節點（freq=3 718）遠遠大于其他機構，說明化學所與中科院內的共作者者頻次最高。還可以看出共作者頻次大于30次的機構有14個，其中北京大學、武漢大學、山東大學、清華大學、吉林大學位于與化學所國內共作者的前5位，值得注意的是德國Max Planck Inst Colloids Interfaces的合作位居第10位，說明化學所與該機構的合作十分緊密。

2.5 與化學所共作者的國家分布（network of co-authors countries）

利用citespace軟件對2004-2008年與化學所共作者的國家網絡圖譜進行分析，選擇使用關鍵路徑算法，網絡節點確定為國家，時間區選擇為1年，閾值為（2，2，3），（2，2，3），（3，3，5）。圖譜中不同大小和不同顏色的圓環組成的國家年輪來表示國家與化學所的共作者頻次和共作者年份。如圖5、表4所示：

從圖5、表4中可以看出，在與化學所共作者的國家中，中國的節點（freq=3 931）遠遠大于其他國家，說明化學所與國內共作者的頻次最高。還可以看出與化學所共作者的頻次大于10次的國家有9個，其中美國、德國、日本、加拿大、英國位于與化學所合作的前5位。

2.6化學所期刊共引分析（journal co-citation network）

利用citespace軟件對2004-2008年化學所期刊共引進行分析，選擇使用關鍵路徑算法，網絡節點確定為期刊，時間區選擇為1年，閾值為（30，30，30），（30，30，30），（30，30，40）。圖譜中不同大小和不同顏色的圓環組成的期刊年輪來表示期刊的共引頻次和共引年份，用不同顏色的連線來表示期刊間共引的年代。如圖6、表5和表6所示：

從圖6、表5、表6中可以清晰地看出，目前化學所使用的核心期刊中有9種期刊的共引頻次高于1 000，其中，期刊共引頻次位于前5位的分別是：《科學》、《自然》、《物理化學雜志B》、《先進材料》、《化學評論》。尤其值得注意的是SCIE數據庫中化學所發文量位于前5位的期刊分別是：《物理化學雜志B》、《應用聚合物科學》、《聚合物》、《大分子》、《蘭格繆爾》，與期刊共引頻次排在前5位的有所不同，因此，在關注學科領域核心期刊的時候，來源期刊發文量和共引頻次排名居前列的期刊都應該是重點關注的期刊。通過化學所期刊共引網絡圖譜中期刊共引頻次的分析，能夠更快速、直觀地了解化學所的核心期刊分布。

2.7 共詞分析（network of co-occuring phrases）

利用citespace軟件對2004-2008年化學所文獻共詞和突現詞進行分析，選擇使用關鍵路徑算法，網絡節點確定為關鍵詞，時間區選擇為1年，閾值為（10，10，20），（10，10，20），（10，10，20）。圖譜中不同大小和不同顏色的圓環組成的年輪來表示關鍵詞的共現頻次和共現年份，用不同顏色的連線來表示關鍵詞間共現的年代。最外層紫色圈突出顯示表示共詞中心性（centrality），即在整體網絡中所起連接作用大小。軟件還會根據某段時間內關鍵詞共現頻次，將變化率高的詞從大量的主題詞中探測出來，稱為突現詞，用紅色字顯示。如圖7、表7所示：

從圖7、表7中可以清晰地看出，化學所論文共現詞，頻次高于100的關鍵詞有21個，其中被引頻次位于前5位的分別是：聚合物（polymers）、形態學（morphology）、納米粒子（nanoparticles）、膜（films）和衍生物（derivatives）。通過高頻出現的關鍵詞在共詞網絡圖譜中展示的共現頻次，在一定程度上揭示了化學所的熱點研究方向。

3 小 結

本文通過繪制化學所的合作者、學科領域、合作機構、合作國家、期刊共引和文獻共詞的可視化圖譜，以圖譜方式揭示了化學所近5年發展過程中起關鍵作用的學科帶頭人、重點學科、核心期刊、研究熱點等信息情報。目的在于通過研究機構文獻計量的可視化分析方法，探索深度挖掘研究機構內部的重點學科領域分布、合作團隊及學科領軍人物、研究機構外部的合作研究機構及合作國家的分布以及研究機構的熱點研究方向等情報的方法，在滿足科研用戶學術信息查找利用需求的同時，為研究所制定戰略規劃、提升國際競爭能力提供有價值的情報，從而進一步提升學科館員融入研究所科研一線的知識化服務能力。

參考文獻：

[1] Chaomei C．Searching for intellectual turning points：Progressive knowledge domain visualization．Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America，Washington：US National Academy of Sciences，2004，101(Supp1.1)：5303-5301.

[2] 劉則淵. 科學知識圖譜:方法與應用. 北京:人民出版社，2008.

[3] CiteSpace. [2009-12-20]. http://cluster.cis.drexel.edu/~cchen/citespace/.

[4] 齊艷霞，劉則源， 趙玉鵬，等.信息可視化視野下的工程倫理前沿. 倫理學研究，2008，37（5）：49-54

［作者簡介］ 吳 鳴，女，1964年生，副研究館員，發表論文30余篇。