全球重要信息计量学家的可视化分析——以作者共被引为视角

以Web of Science(SCI-E,SSCI,A&HCI,CPIC-S,CPIC-SSH)为数据源,借助可视化分析软件CiteSpace2.2.R11,对所搜集的信息计量学领域1955-2010年的3567篇文献进行可视化分析,构建作者共被引分析的可视化图谱。界定出被引频次或者中心度较高的48位信息计量学家,将其分为三个区,并结合文献信息统计第一区作者加菲尔德、穆德、格伦采尔、埃格赫、普赖斯、舒伯特、布劳恩、斯莫尔、鲁索、怀特、默顿等11位信息计量学家的学术成就,为了解信息计量学的重要学者及学科结构提供了独特的视角。

基于作者共被引分析方法的知识图谱实证研究——以国内制浆造纸领域为例

知识图谱在揭示学科研究现状,识别学科研究前沿方面有着相当重要的作用。本文以制浆造纸领域为例,利用作者共被引分析方法,采取多元分析与社会网络分析相结合的技术,运用SPSS和Uci-net软件,绘制相关知识领域的可视化图谱,直观形象地展示了我国制浆造纸领域的研究现状,验证基于作者共被引分析方法的知识图谱在学科研究方面的有效性和可靠性。

中文作者共被引分析系统可视化实现研究

作者共被引分析可视化可以直观地表现一个学科的结构，国外已有一些相关的英文实验系统。本文主要叙述了中文作者共被引分析系统可视化研究的实现方法，给出了实现原理与总体结构所包括的三个模块。通过合理划定子树布局区域、限定可分配角度，排列子节点，建立了完整的实验系统，实现了共被引次数居于前lO位的作者的关联图视；系统还实现了人机交互，支持在人工监督下进行连续分析，具有作者研究简历面查询等功能。更换为其他文种的数据库，本文方法也可以用来表示相应的作者共被引分析可视化结果。

基于CSSCI的国内情报学领域作者共被引分析

作者共被引分析作为一种定量的情报研究方法，自1981年被引入之后，在探讨学科结构及其研究现状和趋势方面有着极为广泛的应用。本文对CSSCI收录的2000～2009年情报学领域的70947篇被引文献进行了区别于传统模式下的共被引分析，即综合采用引文分析、因子分析以及社会网络分析等多种方法对国内情报学领域高被引作者的共被引关系进行深入发掘，进一步尝试实现其研究影响力情况以及该领域学科结构的探索分析。

基于作者共被引分析法的即兴领域知识结构研究

运用作者共被引分析方法,以Web of Science数据库中1997年以来即兴研究相关文献中的被引文献为基础,提取文献被引频次前21名的学者构建共被引次数矩阵和皮尔逊相关系数矩阵,并对矩阵进行多元统计分析和社会网络分析。结果表明:即兴研究在发展中形成了3个学派,即组织、战略与创新学派,组织隐喻学派以及创业与信息系统学派。最后对每个学派的学术成果进行了说明。

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。

基于引证关系的国内情报学领域作者研究活力与影响力分析

综合采用作者共被引分析、作者文献耦合分析、社会网络分析等方法,对CSSCI收录的2000-2009年情报学领域的8567篇发文和70947篇引文进行作者共被引关系和作者文献耦合关系的深入发掘,对引证关系视角下的国内情报学领域作者研究活力与影响力进行尝试性探索,并对该领域的研究模式与主题演化作进一步的归纳分析,以期对国内情报学研究的深入开展提供一定参考。

国际科学计量学研究代表人物的科学知识图谱——基于《Scientometrics》期刊的作者共被引网络分析

《Scientometrics》是国际科学计量学研究领域的第一本专门期刊。对该期刊文献的作者进行共被引网络分析,网络中关键节点人物代表了国际科学计量学研究领域的核心作者,代表了国际科学计量学研究的主流方向。利用信息可视化技术对2001-2010年间发表的文献数据进行分析,在作者共被引网络中形成了以Hirsch J.为代表的H指数相关研究团体,以MeyerM.,Narin F.等为代表的专利计量研究团体,以Price D.,WhiteH.,Small H.等为代表的共被引分析和科学计量指标研究团体等为主体的研究结构。

区间分割概念格及其在作者共被引分析中的应用

[目的/意义]作者共被引(Author Co-citation Analysis,简称ACA)是一种揭示作者关系和研究领域知识结构的重要方法,为丰富ACA方法的研究手段,将概念格引入ACA。基于概念格不能对多值属性数据集聚类的局限性,提出区间分割概念格,并给出定量计算ACA中各研究力量的计算公式。[方法/过程]以学科服务为研究主题,首先选取核心作者,然后提取核心作者相似矩阵的因子成份5个,之后对5个连续的因子属性值按照一定的阈值分别进行区间分割,利用Con Exp-1.3构建区间分割概念格,最后截取各因子属性对应的作者类团,同时定量给出不同作者类团对应研究方向的研究力量。[结果/结论]与传统的聚类环境SPSS、Ucinet6.0、Matlab相比,区间分割概念格不仅能够发现研究主题各研究方向的核心作者,还能发现各研究方向的领军人物,得到各研究方向量化后的研究力量。区间分割概念格可以对多值属性问题聚类,聚类结果可靠,可视化效果好,该方法还可以推广应用到文献分析、共词分析、期刊分析的聚类研究中。

基于作者共被引分析的我国生产率研究热点探析

以CSSCI收录的1998-2014年我国生产率研究领域的1492篇学术论文为基础,基于作者共被引的文献计量分析方法,运用因子分析、多维尺度分析和社会网络分析方法绘制我国生产率研究领域的可视化知识图谱,揭示该领域的研究热点并进行阐释。研究结果表明,我国生产率研究热点可划分为7各不同的视角,分别是:TFP的测算与经济增长、TFP与地区差异、环境因素与TFP、劳动生产率研究、企业所有制结构与TFP、国际贸易与TFP、技术效率的研究。

基于引文邻近位置的作者共被引分析

在共被引分析中,共被引作者在施引文献参考文献中被引用的距离对作者间的关系强度有一定的影响。为探析这种影响关系,改善作者共被引分析中缺乏位置信息的不足,将作者在施引文献的参考文献中被引用的位置信息加入到作者共被引分析中,提出了一种新的基于引文邻近位置的作者(RP-ACA),并以情报学领域5种CSSCI期刊上2008—2017年的文献为数据样本,确定核心作者37位,构建ACA矩阵和RP-ACA矩阵,运用Ucinet进行网络密度分析、利用VOSviewer进行聚类。通过聚类效果对比和关键词检验分析发现,与传统ACA方法比较,RP-ACA方法在识别作者研究方向、划分作者群上更加准确、细致。

改革开放30年来我国情报学研究论文的作者分析

作者是推动学科发展的主体,对其研究无疑具有重要意义。本文以《中国期刊全文数据库》为样本,运用文献计量和内容分析等研究方法,对改革开放30年来我国情报学研究论文的作者情况进行系统分析。首先以五年为段介绍各年段作者数量、人均发文量、合作度和合作率。然后统计各年段的核心作者、总年度发文最多的作者、各年段新出现和退出的作者,并对各年段作者量进行洛特卡定律的拟合。最后,对核心作者进行共被引分析,包括分层聚类和多维尺度分析,并用Paiek可视化。研究结果表明：改革开放30年来我国情报学研究出现了较大规模的研究群体,作者队伍的组成与更替结构较为合理,出现了系列核心作者,研究内容也呈现一定的稳定结构。

改革开放30年来我国情报学研究的回顾与展望(二)——情报学研究论文的作者分析

对改革开放30年来我国情报学研究论文的作者进行分析。首先以五年为段对各年段作者数量、人均发文量、合作度和合作率进行介绍。然后对各年段的核心作者进行统计,包括总年度发文最多的作者、各年段新出现和退出的作者,并对各年段进行洛特卡定律公式的拟合。最后,对核心作者进行共被引分析,包括分层聚类和多维尺度分析,并用Pajek进行可视化。

基于作者角度的国内开放存取研究文献计量分析

以《中国期刊全文数据库》为数据来源,运用文献计量与作者共被引分析方法,对我国开放存取研究论文的作者情况进行分析。首先对作者数量、合作度和合作率、机构及地区分布情况进行统计分析。然后利用综合指数法计算得出开放存取研究领域的核心作者。最后利用SPSS19.0软件对核心作者进行共被引分析,包括聚类分析和多维尺度分析,并用Ucinet6.0进行可视化。分析表明,我国开放存取研究所关注的重点领域有科技期刊的OA出版、学术交流、信息资源、自存储与知识库、版权策略以及OA期刊等。

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。

基于多元统计分析与社会网络分析的国内知识管理学派探析

为探寻我国知识管理研究现状和发展趋势,本文依托中国知网(CNKI)获取国内知识管理领域作者被引用和共被引数据,确定最有影响力的27名作者并建立其共被引矩阵.在此基础上,运用作者共被引分析方法,通过多元统计分析和社会网络分析相结合,揭示出国内知识管理理论丛林中的学派.研究表明,国内知识管理研究领域初步形成了企业管理、技术导向、图书情报和综合(早期研究者)4个学术群体.同时,梳理了国内知识管理各学派的内涵及研究中存在的不足,提出了对策建议.

中国大陆地区教育技术学科范式可视化研究——基于ACA方法的分析

ACA方法是范式可视化研究的重要方法,也为范式问题讨论提供了定量研究的新思路。本文运用ACA方法,选取"中国期刊全文数据库"1989—2009数据,对我国大陆地区教育技术学科领域的40位核心作者进行共被引分析,以揭示我国教育技术学研究的基本架构。

国际科学合作领域主流学术团体与代表人物分析

在美国ISI的Web of Science网络平台检索数据库中,以Topic=(″Scien*collaborat*″or″Scien*cooperat*″or″researchcollaborat*″or″research cooperat*″)为检索式进行检索,对下载的文献数据进行信息可视化分析。基于作者共被引分析方法,使用CiteSpace可视化软件绘制作者共被引网络科学知识图谱,探测科学合作领域研究中的主流学术团体和代表人物。国际科学合作研究领域的代表性人物主要有Newman M.,Katz J.,Glanzel W.,Barabasi A.,Beaver D.,Luukkonen T.,Narin F.,Watts D.,Albert R.,Price D.等。主流学术团体主要包括:以Beaver D.,Luukkonen T.等为代表的科学合作基础理论和应用研究;以New-man M.,Barabasi A.等为代表的科学合作网络研究;以Bozeman B.,Etzkowitz H.为代表的科学产出绩效研究;以Merton R.等为代表的科学社会学问题研究等。

基于ACA的中国科学史研究群体分类的知识图谱分析

以中国学术期刊全文数据库(CJFD)为数据来源,以《自然科学史研究》杂志1995-2010年的高被引作者为研究对象,通过构造他们之间的共被引矩阵,并利用多元统计分析与社会网络分析软件对标准化后的共引矩阵进行分析,描绘出了中国科学史界研究群体的分类图谱。

1998—2013年我国文献编目研究力量的信息可视化实证分析

对CSSCI数据库收录的有关我国文献编目领域的1998—2013年所有研究论文的数量、高被引作者所在机构以及高被引作者的社会网络关系分别进行了信息可视化实证分析,从宏观上揭示了当前我国文献编目领域的学科结构、学科力量分布及研究热点,反映了我国文献编目领域的学科进化信息。