引文分析的新工具——引文关系图探析

本文对引文分析概况进行了介绍,对ISI Web of Knowledge新功能中引文关系图的特征和功能进行了探讨。

面向引用关系的引文内容标注框架研究

引文内容分析能够帮助揭示文献引用关系的深层语义内涵。本文梳理了目前已有的引文内容标注体系,归纳出构建引文分类体系的三个主要维度,即引文功能,引文重要性,情感倾向。以支持文献引用关系分析为目标,针对引文内容分析设计出一个引文内容标注框架,其中包括揭示引文关系抽象性质的引文分类标注体系,描述被引文献具体内容的引用对象标注体系,以及记录引文客观特征的引文属性标注体系。具体的标注实验体现了该标注框架的可用性。

国内外引文内容分析研究进展

[研究目的]引文内容分析是图书情报学科经典的定性研究方法,对引文内容分析的研究与应用现状进行梳理与总结,为未来的研究提供参考。[研究方法]在Scopus数据库中,以citation content analysis、content based citation analysis、content citation analysis、in-text citation analysis等为关键词进行检索,在CNKI数据库中以引文内容分析、引文语境分析、文内引文分析等关键词检索,采用人工筛选的方式获得文献87篇文献,从引文文内特征、引文语义关系、引文内容本体、应用和研究框架等5个方面对当前研究进行了总结和评述。[研究结论]引文内容分析能够揭示引文之间深层次的语义关系,并作出客观、科学的学术评价结论,但引文关系非常复杂,涉及引用目的、引用动机、引用情感、引用功能等多个因素。对于引文间语义关系的研究,在生物医学领域缺乏具有统一的规范化的界定和框架。从应用角度来看,利用自然语言处理和深度学习技术实现自动引文情感分类,以识别出具有可重复价值的临床研究文献进行推荐,区分出不可重复的临床实验,从而避免医学资源浪费是非常有意义的。基于知识实体的引文内容分析给学术评价和科研管理带来了新的活力,将知识图谱和引文内容分析的有机结合能够实现智能化知识发现,是值得进一步探索的方向。

基于知识图谱和文献引用关系的旅游地理研究热点分析

采用"Web of Science"数据库收录的1975—2014年期间发表的旅游地理相关文献,包括9 626篇直接文献和266 434篇间接文献,以这些文献为基础数据构建数据库,并运用Cite Space和Histcite软件对数据库文献进行相互引用关系和知识图谱的可视化分析。通过绘制旅游地理研究发展历程的时间分布图谱、旅游地理主要研究机构及其合作情况的文献共引图谱、旅游地理研究热点的关键词图谱,并对这些图谱进行分析,验证了使用Cite Space和Histcite进行旅游地理文献可视化分析的可行性,对现阶段旅游地理研究的热点问题进行了总结,丰富了综述类文章的研究方法。

大学校园规划更新研究进展与目标要点--基于国际文献图景分析

近年来,我国大学校园建设进入存量更新阶段,以更新改造为视角的校园规划研究热度呈显著上升趋势。运用CiteSpace绘制知识图谱,运用HistCite绘制引文图谱,结合人工深度介入进行文献信息聚类与分层抽样,对国内外文献数据库中海量大学校园规划更新文献进行综述研究,提取本领域文献图景的热点主题、发展趋势、知识基础和重点聚类。研究发现:此类文献可以分为空间规划更新目标、环境资源利用目标与校园运营发展目标三大聚类和18个细分主题,国内外检索结果在大类主题方面相近,在具体分主题的分布上存在差异;并在此基础上分析了相关的国内外实践案例。以期为存量时代的校园规划更新实践提供理论支持。

重大科学发现知识关联方法构建与实证研究

科学发现是实现“未发现之发现”,而重大科学发现更是推动科学领域探索发展边界的源动力。科学知识承载于科学发现中,是无形的、复杂的、动态变化的,其发展路径难以被准确测度。同时,由于信息的泛滥、知识的局限、人为删除或隐藏等原因,科学发现之间存在较为普遍的、至今尚未被发现的隐性关联。本文提出了一种科学发现知识关联方法,结合引文关系中的显性关联(直接引文)与隐性关联(引文耦合、多阶链式),以更深的粒度和更多元的角度挖掘重大科学发现之间存在的知识基础关联;以菲尔兹奖、拉斯克医学奖、图灵奖为实证研究对象,融合多元关系和时间序列分析等方法,结合科学发现的定性判读和专家咨询,以回溯视角探索各领域科学发现的知识关联规律与特点,最终提炼出科学发现的知识传递模式。实证研究表明,本文方法能够增强科学发现之间的语义关联,建立更加富有连通性的知识网络,进一步地,科学发现知识传递模式可划分为直线模式(简单线性和闭合线性)、桥接模式、放射模式和多重模式。本文结果可以加深科研工作者对领域科学发现规律的理解,为科研资助、科技评价等政策制定提供参考。

文献自动聚类算法探讨

文献之间的引文关系，反映了文献之间的内在，本质的联系。本文提出以文献的引用关系强度的文献间的相似系数对文献进行自动聚类的方法。

基于下载数据的消防文献计量学动态分析

介绍文献计量学研究现状,发文数据、引用数据、使用数据、替代计量数据4类数据,以及词频分析、引文关系分析、共词分析、科学知识图谱等基本分析方法。研究趋势的分析主要依靠文本挖掘。为了明确消防科研领域的现状、热点和发展趋势,提出了一种以文献计量学为基础的方法。以《消防科学与技术》和《FireTechnology》为样本,分析文献的下载数据、时间数据、论文元数据,可宏观梳理出消防科研领域不同主题的研究热度、科研机构的科研实力及合作关系。

科学—技术—产业关联测度与主题演化规律研究——以生物医药领域为例

[目的/意义]科学、技术、产业之间相互关联,互为促进。特别是在生物医药领域,科学研究与专利技术的紧密关联加速推进了制药产业的创新发展。然而,科学研究、专利技术、药物产品之间如何关联及科学—技术—产业融合主题如何演化尚不明确。[方法/过程]对美国FDA橙皮书官网上的批准药物、药物的关键专利及专利引用的非专利参考文献进行反向引文追踪,从药物—专利—论文引文关系视角分析科学—技术—产业的关联强度与关联速度;基于药物、专利和论文文本建立语料库,利用BERTopic模型进行主题聚类,分析科技产业主题间的关联及其演化。[结果/结论]研究发现,科学关联度与技术关联度均呈逐年上升趋势,而科学—技术的关联速度及技术—产业的关联速度却有逐年下降的趋势;基于科学—技术—产业融合主题及其演化路径,定义6种主题演化模式;在剖析科学—技术—产业发展动力机制基础上,构建科学—技术—产业融合主题发展成熟度的分析框架,发现生物医药领域科学—技术—产业的知识关联与协同驱动可促进科学—技术—产业之间的知识交换,加快新技术的开发和转化,从而推动生物医药产业的创新发展。

基于引文网络的潜在跨学科合作者识别——以图书情报学为例

文章以图书情报学为例,从18种核心期刊1996—2015年间的引文数据中抽取出五种作者跨学科引文关系,构建作者潜在跨学科合作强度模型,计算作者潜在跨学科合作强度,最终识别出该学科主要的潜在跨学科合作者,并将其归纳为知识互惠型、知识吸收型和知识辐射型三种潜在跨学科合作类型。该方法可以较全面地挖掘某一学科的潜在跨学科合作者,为潜在跨学科合作者识别提供了新视角,为跨学科合作开展提供了便利。

跨学科视角下图情档的外部学科融合与内部知识流动

[目的/意义]从外部学科融合和内部知识流动两个角度全面分析图情档的跨学科性,有助于厘清图情档跨学科发展脉络,对于优化图情档学科体系建设具有重要意义。[方法/过程]基于图情档学科的期刊论文数据及其引文数据,从外部学科融合和内部知识流动两个维度来描绘图情档的知识结构,进而深入了解图情档跨学科演变的特征与规律。[结果/结论]总体而言,图情档领域期刊的整体影响力相对较低,各分支学科的研究领域不断拓宽。从外部学科融合视角出发,图情档一级学科及其二级学科都与外部学科进行了深度交互,具有近缘学科联系紧密、远缘学科联系薄弱的特征。此外,跨学科测度结果显示,图情档学科的知识融合程度逐年递增,其中情报学的跨学科性最强。从内部知识流动维度看,图情档内部学科均具有较高的自引率,图书馆学与情报学之间的知识交流更为活跃。全面分析图情档学科的交叉融合现状,可以为探寻跨学科背景下图情档学科尤其是新时期下的信息资源管理学科的发展路径提供参考。