基于可视化的作者同被引技术的发展

自1981年作者同被引技术(ACA)开发以来,作为一种揭示科学结构行之有效的方法,被学术界认可并广为采用,但烦琐的程序、计算中存在的问题严重阻碍了其发展.信息可视化浪潮为ACA的发展带来了契机.本文重点阐述了将信息可视化技术用于作者同被引分析的成果.

国外图书馆学情报学知识结构演变分析——基于Sci^2的作者同被引分析

以2014年7月最新公布的JCR报告为依据,选择图书情报领域最权威的84种期刊为数据来源。利用可视化工具Sci2从作者同被引角度来梳理2004-2013年10年来国外图书情报学领域的知识结构和发展演变情况。文中重点将10年的发展情况分为五个时间段来分析,以此来看其研究重点的演变情况,最后总结10年来图情领域的总体发展以及研究规律的变化。

基于作者同被引分析的中国大陆网络调查现状研究

基于中国引文数据库(CCD),选取中国大陆网络调查领域内的25位核心作者作为研究对象,采用聚类分析、因子分析、多维尺度分析、中心度分析、核心—边缘分析等方法来进行核心作者同被引分析,并实现了同被引网络的可视化展示,最后揭示出中国大陆网络调查领域的研究现状。结果表明:学术界在该领域投入的人力与资源较少,研究尚处于初级阶段;研究主题多样化,但研究分布过于集中;研究主流已形成,但研究核心尚不明确,经典理论与方法还未出现,研究深度也普遍偏低;目前领域尚未出现权威学者,学术界对网络调查的研究还处于百家争鸣阶段。

人工智能论文作者同被引分析

作者同被引分析是一种通过两个相似作者之间的关系来识别特定知识领域知识结构的分析方法。本文通过作者同被引方法,利用Bibexcel、SPSS和VOSviewer分析Web of Science数据库中2001—2015年人工智能领域的相关文献,探讨15年间人工智能的发展趋势,提出促进人工智能领域发展的相关建议。

我国图情领域核心期刊论文作者同被引现象的可视化分析

以图书馆、情报与文献学领域内核心期刊论文的作者同被引作为研究对象,首次利用中国社会科学引文索引(1999-2007)的回溯数据为统计样本。将作者同被引分析方法应用于图书馆、情报与文献学领域,用可视化的方法展示该领域核心期刊论文的作者同被引情况,并且对结果进行分析说明。

作者同被引视角下的我国信息服务研究分析

我国基于数字化、网络化的全方位、多功能信息服务已经有效开展,学者对信息服务的研究近年来也已有较大的深化和拓展。从作者同被引的角度,对我国信息服务研究领域的核心作者进行了同被引分析,并运用社会网络分析的理论和工具对其可视化,以此揭示我国信息服务研究的结构和状况。

作者耦合分析：一种新学科知识结构发现方法的探索性研究

对作者耦合分析中的基本理论、方法和问题进行综述,在此基础上力求探寻一种新的学科知识结构发现方法。利用作者耦合对图书情报学的知识结构进行可视化分析,并与作者同被引分析得到的图书情报学知识结构进行比较研究。研究证实:作者耦合分析能够较好地挖掘一个学科的"前沿知识结构",它与作者同被引相结合可以更科学、更全面地发现一个学科的知识结构。讨论了作者耦合分析的一些细节问题,如影响因素、研究样本的选择和可视化分析中应注意问题等。

科学计量学的研究主题与发展——基于普赖斯奖得主的扩展作者共现分析

科学计量学（Scientometrics）是用数学方法研究科学的量化特征和发展机制的学科，它作为科学学研究中较为成熟的定量研究方法被用于多个科学领域的研究与应用。本文运用扩展的作者共被引方法一作者共现分析方法，针对传统的ACA分析方法存在的不足给出分析说明并给予相应的改进，且应用多种社会网络分析指标对作者共现网络的结构特征进行测度。本文选择截止到2011年为止的25位普赖斯奖（The Derekde Solla Price Award）奖得主作为分析对象，通过这25位在科学计量学领域有突出贡献的扩展作者共现分析，发掘科学计量学研究的主体结构和研究合作网络特点。

我国情报学研究分析：以ACA为方法

ACA属于同被引分析法，其全称是作者同被引分析（Author Co—citation Analysis）。这种方法从特定学科或特定领域的核心著者的同被引入手，探讨学科结构和流派等问题。本文以ACA为方法，选取1994—2005年间的数据，对我国情报学领域的核心著者进行了同被引分析，以此揭示出我国情报学学科的结构和研究状况。

基于ACA方法的我国当代情报学研究领域的识别与变迁研究

本文采用ACA方法，针对大样本数据，分时段分析并揭示我国当代情报学研究领域的整体状况与变迁。结果表明：我国当代情报学研究主要集中在情报学基础理论、信息检索、数字图书馆、图书馆学、文献计量、竞争情报、知识产权和知识管理。其中，信息检索和文献计量一直是情报学的核心研究领域；情报学基础理论在初具规模后，逐步呈上升趋势；竞争情报、知识管理和知识产权研究规模虽不大，却在情报学中占据独特地位；数字图书馆和图书馆学的存在再次证明了情报学的多学科性与跨学科性。

关联研究中信息的提取与压缩

利用作者同被引分析(ACA)技术研究了产业发展与科技人才群体结构之间的关联.在成功提取了科技人才群体结构的特征之后,选取若干产业发展的指标并进行分类,然后对其数据集的降维与约简进行了较为深入的研究,发现该数据集的固有维数仅为1～2维,因此可以对产业系统的数据结构进行较大的简化,最后对利用经过降维处理、约简的数据集进行关联研究的方法做了探讨.

基于网络信息计量学的共现分析研究进展

[目的 /意义]对网络信息计量学共现分析的研究进行综述。[方法 /过程]探讨了共现分析的起源,论述了网络信息计量学共现分析的定义、研究对象和内容、研究目的和意义、研究方法和工具等基础理论问题,最后从共词分析、作者同被引分析、共链分析3个方面详细介绍网络信息计量学共现分析的研究现状。[结果 /结论]网络环境下的共现分析研究在国内外都还处于起步阶段,特别是共词分析和作者同被引分析。

基于同被引技术的科技人才群体结构特征的比较研究

利用作者同被引(ACA)技术,选取陕、京、津、粤四省市的制浆造纸及相关行业作为典型对象,对其科技人才群体结构提取了若干定量特征,并进行了省市横向间的比较研究。这些定量特征不仅是科技人才群体结构特征之表征,可以供作沿年代的纵向比较和一些地区或行业间的横向比较,而且可以被用作考察产业发展与科技人才群体结构的关联,以便做更深层次的研究。这些结构特征还可供这些地区及行业的有关部门的管理人员参考。

科学共同体测度方法的改进与实证研究

将社会网络分析中的位置分析引入作者同被引分析,改进科学共同体测度方法。实证得出我国经济学领域存在四大科学共同体,并分析了共同体之间的关系。认为,基于个体的统计分析与基于关系的网络分析相融合的新方法能够更本质地揭示科学共同体的形成与发展,在避免数据信息丢失,提取作者同被引行为模式,区分共同体层次结构,识别特殊团体,细分团体以及范式可视化方面具有优势。

ACA法在人文社会科学学术期刊审稿专家遴选中的应用

人文社会科学类学术期刊在审稿专家遴选的过程中存在很大的主观性,大同行现象严重,这样的专家队伍对论文很难作出准确的评价。作者同被引分析法(ACA法)为准确判断哪些专家是真正的同行提供了可能性。本文利用这一方法并借助信息可视化技术,对《科学学与科学技术管理》的审稿专家进行了验证,证明了人文社会科学类学术期刊可以凭借这一方法建立高效的审稿专家队伍。最后指出了该方法的局限性。

从两次ACA分析看情报科学的发展

就美国情报学家怀特(White)分别于1981年、1998年进行的两次ACA(作者同被引分析)结果的差异进行分析,并对情报科学的发展脉络及变化趋势进行探讨。