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科学文献中新趋势与新动态的识别与可视化

已有 6681 次阅读 2010-1-22 19:07 |个人分类:研究方法|系统分类:科研笔记| 研究前沿, 知识基础

        下面这篇文章在定义研究前沿的基础上,利用聚类视图和时区视图的方法,以可视化的方式大规模生物集群灭绝(mass extinction)(1981~2004年)和恐怖主义(terrorism)(1990~2003年)两个研究领域进行了研究和分析。

       陈超美[著],陈悦,侯剑华,梁永霞[译] .CiteSpaceⅡ:科学文献中新趋势与新动态的识别与可视化.情报学报,2009(3):401-421
       摘要:本文介绍了在科学文献中识别并显示科学发展新趋势和新动态的一种通用方法的最新研究进展。这项研究在理论和方法上极大地促进了知识领域可视化研究。研究领域(specialty)的概念和可视化基于信息科学中的两个概念——"研究前沿"和"知识基础"间的时变对偶(time-variant duality)。研究前沿(research front)被定义为一组突现的动态概念和潜在的研究问题。研究前沿的知识基础(intellecture base)是它在科学文献中(即由引用研究前沿术语的科学文献所形成的演化网络)的引文和共引轨迹。Kleinberg设计的跳跃检测算法(burst detection algorithm)适用于辨认新兴研究前沿专业术语概念。Freeman提出的中间中心性测度可以用来使表示潜在范式变化的关键点凸显出来。我们设计并实现了两个互补的视图:聚类视图(cluster views)和时区视图(time-zone views)。这种方法的贡献在于:①通过对研究前沿术语的算法运算,在动态中认识知识基础的本质 ②用研究前沿专业术语概念明确标出共引聚类的确切含义 ③直观地和靠算法识别的关键点的一致性大大简化了可视化的复杂性。CiteSpaceⅡ应用Java程序实现了大规模生物集群灭绝(mass extinction)(1981~2004年)和恐怖主义(terrorism)(1990~2003年)两个研究领域的建模和可视化过程。可视化网络中的突出的趋势和关键点的作用经各自领域专家直接验证,这些专家本身就是关键点文章的的作者。本文讨论了这项研究的实际意义,并明确了今后研究工作中存在的一系列挑战和机会。
关键词:CiteSpace 信息可视化 科学前沿图谱 知识传播

陈超美简介:

      陈超美,美国德雷塞尔大学信息科学与技术学院副教授(终身教职)。1983获南开大学理论数学学士,1991获牛津大学计算硕士,1995获利物浦大学计算机学博士。1988年任中科院图书文献中心馆员。主要学科领域与研究方向:信息科学、信息可视化和科学计量学。

        陈超美创造性地把信息可视化技术和科学计量学结合起来,开创了以知识领域为分析单元的可视化综合性学术与应用领域,把对科学前沿的知识计量和知识管理研究推进到以知识图谱与知识可视化为辅助决策重要手段的新阶段。发表专著3部,各类学术论文150多篇,包括40篇学术期刊论文(刊于高影响力综合期刊PNAS,和重要核心期刊JASIST、IPM、IJHCS、IEEE Computer、IEEE Transactions on System、Man、and Cybernetics等)。其论著被引高达1600多次,评价学者学术水平的两个最新指标H指数和G指数分别为20和37(据Google学术搜索),居于学术同行前列。近五年主要学术成就:为信息可视化新领域的最早开拓者之一 ;开发了引文网络分析CiteSpace一系列应用软件;对科学知识图谱理论与方法做了奠基性贡献。

http://news.dlut.edu.cn/xwzx/xykx/2008/03/xwzx.xiaoyuankuaixun.1206923490d11763.html

 



CiteSpace由美国德雷赛尔大学信息科学与技术学院的陈超美开发。该程序可以登录到http://cluster.cis.drexel.edu/~cchen/citespace/后免费使用。

        CiteSpace就是利用三个网络(“研究前沿术语的共现”,“知识基础文章的同被引”和“研究前沿术语引用知识基础文章”)在随着时间演变的情况来寻找研究热点及趋势,并以可视化的方式展示出来。

具体做法包括:首先,下载相关文献,用户可以从Web of Science中检索并以固定格式下载某一主题的文献记录,主要包括作者、题目、摘要和文献的引文等字段,将检索到的文献记录输入到系统之后,系统会生成对文章标题、文摘和描述词的频率统计,然后设置参数,如确定要分析领域的总的时间段范围和分割后每一个时间片段的长度等;运行系统后会得到“研究前沿术语的共现网络”(见图10-7),“知识基础文章的同被引网络”和“研究前沿术语引用知识基础文章网络”
(以上黑体字资料来自:http://www.sciencenet.cn/m/user_content.aspx?id=289520


https://blog.sciencenet.cn/blog-113146-289537.html

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