基于citespace的可視化分析發展研究

王博　戴欣穎　楊儒仲

摘要：在現代科技的推動下，人們追求更嚴密更有效的參考數據。citespace軟件在提供具體、有力的數據方面有十分重要的作用，如領域研究熱點或突顯詞。通過結合可視化分析的發展以及可視化為文獻分析所帶來的便捷，闡述現代技術citespace對信息檢索的影響。本文運用citespace分析3100篇關于“可視化分析”文獻，希望可以推動可視化分析的發展，完善可視化的功能。

關鍵詞：文獻分析;網絡發展;數據挖掘

引言

信息檢索是一種在進行論文或其他文章寫作時，進行的必要的文獻參考，通過在知網、web of science等網站上獲取所需信息或數據，使文章獲得更有力的支撐或補足缺失的信息。

在現代化科學技術的快速發展與時代的進步下，人們對可視化的研究在不斷深入，進而對有關信息檢索的研究也在不斷增長。目前，國內對可視化分析的研究群體在不斷擴展，人們對信息檢索可視化研究的范圍也在不斷擴大。這種高效且便捷的方法無疑在以后的信息檢索中占據更重要的位置，隨著逐漸完善系統功能，在將來或能根據用戶的設定習慣，優先篩選出符合條件信息，更方便清晰的操作環境也會需要改進的，用citespace對在CNKI檢索出的關于“可視化分析”的為例探討。

通過在知網上對相關主題文獻進行檢索，發現從2010年開始，關于citespace的文獻信息逐漸增加，可見人們對于可視化的數據分析越來越重視，應用越來越廣泛。Citespace是由陳超美團隊研發的，在Java語言運行環境下的可視化分析軟件，本文基于5.3.R4版本，對從CNKI數據庫檢索到的文獻進行分析，得到該領域重要研究機構、主要研究作者、研究熱點及研究演化路徑，并用圖譜加以展示。

1文獻分析與知識圖譜

1.1文獻時間及數量分布

根據在CNKI上檢索2010年——2018年間，主題關于“可視化分析”，得出的3100個文獻數據，通過數據分析，可知2010年有94篇文章發表，從2010年開始，發表數量呈指數增長，到2018年已有808篇。在2014年到2018年間，是可視化分析的研究的快速增長期，也說明了數據的可視化分析在工作中越來越重要，學界逐漸對該領域有更高的關注。

1.2文獻的機構分析

在citespace的運行界面中，把Node types設置成Institution，實現對文獻的研究機構的分布情況。得到知識圖譜如圖 1

在圖譜中，各節點表示其研究機構，節點間的連線表示各機構間的合作情況，節點的大小代表了機構發文量的多少。從圖上看出，共59個節點，提出發文不足3次與無效的研究機構，節點連線僅為17條，可以說明該領域的研究有許多的機構參與，但各機構的聯系與合作不足，還多處于獨立研究。圖中的圓形節點越大表示關鍵詞出現的次數越多，出現頻次較多的關鍵詞一定程度上可以代表相關研究熱點。

對頻次進行整理排序，發文量第一的武漢大學信息管理學院為26篇，第二名陜西師范大學教育學院是23篇。遠高于后面的學院，兩家機構都保持著每年的持續發文，是該領域的研究主力。

1.3文獻的作者分析

在Node types 中設置為Author，再次運行citespace，得到對可視化分析作者的知識圖譜（表2）。從圖譜得知，作者之間的網絡關系散亂，之間沒有過多聯系，中心作者與其他合作者至多有5條連線，說明領域內作者之間的合作較少，且多是兩人之間的小型合作模式，大多數作者也都是單獨研究。通過對比分析剔除無效作者，統計出前十發文數的作者，由表1看出，唐云芝發文數18篇，在該領域十分突出，熊華軍、田金徽、何曉萍、趙蓉英、祁占勇分別有9篇的發文數，且都是在近幾年發表，說明對于可視化分析的研究正在逐步發展，在今后會有更卓越成績。

1.4=文獻的關鍵詞分析

通過關鍵詞的分析，可以直觀的看出文章的主要信息或熱點詞匯，通過文獻關鍵詞，可以快速了解文章主題與觀點。下面從關鍵詞的共現分析和聚類分析進行數據列舉，探討關鍵詞在文獻中的重要作用。

1.4.1關鍵詞共現分析

在citespace界面，將Node Types選擇keyword，時間選擇2010年到2018年，跨度為1，采用pathfinder算法，點擊run，開始運算，生成“可視化分析”的關鍵詞共現知識圖譜如圖2。

圖譜中的一個加號圖形代表一個關鍵詞，顏色深淺代表發表文獻的時間，節點的范圍越大代表發表的文獻越多，越外層的顏色越淺，代表年份越近。各節點之前有連線，代表關鍵詞之間有共現，粗細代表共現頻率系數。圖譜共163個節點，185條連線，密度為0.014。從圖中可直觀看出，“可視化分析”、“知識圖譜”、“citespace”、“可視化”、“研究熱點”，這五個關鍵詞的體積較大且位于中心位置，相互之間有所關聯。且從節點、連線、密度的數據表明，可視化分析的研究領域已經有所發展，并且受到廣泛關注有一定規模，其研究網絡也相互之間有關聯，使文獻具有多樣性。

通過羅列關鍵詞頻率，可以分析目前該研究領域的熱點情況，數據包括關鍵詞名稱、出現頻次、中心度、年份。分別代表了關鍵詞在文獻出現的總次數，關鍵詞之間的信息流的數量對網絡體系的相關程度。有必要從頻次和中心度兩方面來進行數據對比，保留了排行前十的數據分別了解（表2與表3）。

從表2與表3可看出，排名前十的頻率和中心度的關鍵詞，存在很高的相似度，如：可視化分析、可視化、citespace、研究熱點、研究前沿。說明研究熱點集中在這幾個類信息上，有著重要的主導作用。但從年份上看出大都集中在2011-2014年，近年的研究有些像其他方向發展，說明人們已經對可視化有了初步了解并且向其他領域開拓新的發現。

1.4.2關鍵詞聚類分析