來源：丁香科研

文獻計量學作為科研領(lǐng)域一種性價比超高的發(fā)文手段，近年來備受醫(yī)學生和醫(yī)生喜愛，這一點從 Pubmed 數(shù)據(jù)庫近 10 年的 SCI 論文數(shù)量直線劇增就可見一斑。文獻計量學通過下載大量文獻，挖掘信息并梳理總結(jié)，最終以數(shù)據(jù)和圖表的可視化形式產(chǎn)出研究成果，門檻低，發(fā)文快，科研效率超級高。那具體應該怎么進行文獻計量學分析呢？接下來，筆者就給大家推薦一款文獻計量學工具- CiteSpace ，助力大家實現(xiàn)高效發(fā)文！

一、 CiteSpace 軟件概述

CiteSpace 是一款由美國德雷塞爾大學的陳超美教授開發(fā)的可視化文獻分析軟件。它能夠顯示學科或知識域在一定時期內(nèi)的發(fā)展趨勢與動向，并幫助研究者形成若干研究前沿領(lǐng)域的演進歷程。簡而言之， CiteSpace 能夠找出學術(shù)文獻中文字（包括作者、雜志、關(guān)鍵詞、被引用詞匯等）的關(guān)系，并將其可視化表達出來。

二、 CiteSpace 軟件下載與安裝

1、下載地址：用戶可以在 CiteSpace 的官方網(wǎng)站（https://citespace.podia.com/download）進行免費下載。需要注意的是， MAC 用戶需下載 dmg 安裝程序， Windows 用戶需下載 msi 安裝程序。

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2、安裝步驟：Windows 用戶按照安裝步驟完成安裝即可正常使用；MAC 電腦的用戶在下載軟件后，可能需要按照網(wǎng)站提供的 FAQs 中的指導，將特定的代碼復制進電腦終端并輸入開機密碼，以解決 app 已損壞的問題。

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三、 CiteSpace 軟件使用步驟

1、數(shù)據(jù)采集

在使用 CiteSpace 進行文獻分析前，用戶需要從權(quán)威的數(shù)據(jù)源獲取文獻。這些數(shù)據(jù)源包括 Web of Science 、中國知網(wǎng)（ CNKI ）以及谷歌學術(shù)等。以中國知網(wǎng)（ CNKI ）為例，數(shù)據(jù)采集的具體步驟如下：

（1）、在中國知網(wǎng)高級檢索中輸入研究主題的關(guān)鍵詞進行檢索，設(shè)定文獻的年份范圍，選擇所需要的期刊類型。

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（2）、將顯示文獻量改為「 50 」，點擊「全選」（注意：知網(wǎng)文獻一次最多下載 500 篇，額度達到上限后需要點擊「清除」重新選擇）。

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（3）、選擇「導出與分析」，點擊「 Refworks 」格式，導出的文件命名格式為「 download_01/02…… 」，并將其放入事先建立好的 input 文件夾里。

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2、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換

由于 CiteSpace 無法直接識別 txt 數(shù)據(jù)，因此需要對數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)化。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的具體步驟如下：

（1）、打開 CiteSpace 后，點擊菜單欄的「 Data-Import/Export 」進入界面。

（2）、選擇「 CNKI 」。

（3）、在「 Input Directory 」一欄選擇 Input 文件夾。

（4）、在「 Output Directory 」一欄選擇 Output 文件夾。

（5）、點擊「 CNKI Format Conversion（3.0）」完成轉(zhuǎn)換。此時， output 文件夾里會生成一個轉(zhuǎn)換后的文件，將該文件復制到 data 文件夾里。

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3、 新建項目并導入數(shù)據(jù)

（1）、在 CiteSpace 主界面，點擊「 New 」在「 Title 」一欄給項目重新命名。

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（2）、「 Project Home 」一欄選擇「 Project 」文件夾。

（3）、「 Data directory 」一欄選擇「 Data 」文件夾。

（4）、「 Data Source 」一欄選擇「 CSSCI 」。

（5）、點擊「 Save 」保存。

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4、參數(shù)設(shè)置與運行項目

（1）、在功能選擇區(qū)進行參數(shù)選擇：

「 Time Slicing 」根據(jù)下載文獻時所選擇的時間范圍進行設(shè)置。

「 Years Per Slice 」 設(shè)置為 1 。

「 Node Types 」選擇需要分析的內(nèi)容，如「 Keyword 」。

「 Pruning 」選擇「 Pruning sliced networks 」，其他參數(shù)保持默認設(shè)置即可。

（2）、點擊「 GO 」，再點擊「 Visualize 」即可開始運行項目并生成可視化結(jié)果。

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四、 CiteSpace 軟件的可視化分析結(jié)果解讀

1、關(guān)鍵詞頻次分析：通過對關(guān)鍵詞的頻次分析，可以迅速抓住某一領(lǐng)域特定時期的研究重點。

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2、關(guān)鍵詞共現(xiàn)關(guān)系分析：關(guān)鍵詞共現(xiàn)關(guān)系以連線的方式呈現(xiàn)，連線的顏色和粗細分別代表關(guān)鍵詞共現(xiàn)的時間和次數(shù)/可能性。

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3、關(guān)鍵詞中心度分析：中介中心度是衡量文獻關(guān)鍵詞重要性的一個量化指標。中介中心度越高，說明這個關(guān)鍵詞在圖譜中連接的節(jié)點越多，值得重點關(guān)注。

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4、關(guān)鍵詞聚類分析：聚類關(guān)系是建立在共現(xiàn)關(guān)系的基礎(chǔ)上的，關(guān)鍵詞基于不同的親疏程度可形成不同的聚類，識別這些聚類可以廓清研究的各個熱點子域。

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5、關(guān)鍵詞時間線視圖分析：時間線視圖以時間為 X 軸，聚類為 Y 軸，同一聚類的節(jié)點按時間順序分布在同一水平線上，可以展現(xiàn)話題的演進路徑和熱度。

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五、 CiteSpace 軟件的注意事項

（1）、在使用 CiteSpace 進行文獻分析時，應確保所采集的文獻數(shù)據(jù)質(zhì)量較高，避免包含重復收錄、主題不相關(guān)、信息不完整等無效樣本。

（2）、在進行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換時，應注意選擇正確的數(shù)據(jù)來源和輸出目錄，以確保轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)能夠被 CiteSpace 正確識別。

（3）、在新建項目和導入數(shù)據(jù)時，應仔細檢查項目信息和數(shù)據(jù)目錄，確保所有設(shè)置都已正確保存。

（4）、在解讀可視化分析結(jié)果時，應結(jié)合實際情況和背景知識進行深入分析和理解。

在探索學術(shù)的征途中， CiteSpaces 始終是您不可或缺的伙伴與向?qū)А募姺睆碗s的文獻數(shù)據(jù)中提煉真知灼見，從海量的研究趨勢中捕捉靈感火花，它不僅簡化了復雜的數(shù)據(jù)分析過程，更讓學術(shù)研究的深度與廣度得以無限延伸。無論是初入學術(shù)殿堂的新手，還是深耕多年的專家， CiteSpaces 都值得一試。不想卷了，就趕快來沖文獻計量學這個賽道吧！

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