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  • CiteSpace关键词聚类图谱含义详细解析 回顾上一次推文:CiteSpace关键词共现图谱含义详细解析 其中有一句: 当你人工已经可以很容易的进行归纳后,就不需要再利用CiteSpace聚类功能啦。 我们来看一下上次推文做出来...

    CiteSpace关键词聚类图谱含义详细解析
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    回顾上一次推文:CiteSpace关键词共现图谱含义详细解析
    其中有一句:
    当你人工已经可以很容易的进行归纳后,就不需要再利用CiteSpace聚类功能啦。
    我们来看一下上次推文做出来的关键词共现图谱:

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    人工不好归纳!那怎么聚类呢?
    此时便可使用CiteSpace的聚类功能啦!
    如下所示:我们可以清晰地看到上边的关键词共现网络聚成了一个个不规则区域,每一个区域都对应着一个标签。

    顺序是从0到7,数字越小,聚类中包含的关键词越多,每个聚类是多个紧密相关的词组成的,具体是那些关键词我们可以通过导出得报告得到详细信息。
    在这个网络中我们需要注意两个数值,一个是Q值一个是S值,这两个数值表征着聚类想过的好坏,一般认为:
    Modularity::聚类模块值(Q值),一般认为Q>0.3意味着聚类结构显著
    Silhouette:S值:聚类平均轮廓值 ,一般认为S>0.5聚类类就是合理的,S>0.7意味着聚类是令人信服的。
    如果这两个值不在此范围内,我们可以调节每年出现的次数或者网络的剪切算法。
    但是,我们不能为了调值而调值,有时两个值是调好了,但是呢?图谱已经不能看了,结果根本就不符合实际啦。
    所以呢,关于这两个值到底如何,我们还是需要根据图谱来判断。如果图谱合理了,即使值不在范围内也是可以。
    另外,每个聚类都有一个标签,这个便签是怎么生成的呢?
    这个答案,可以通过下图来回答。
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    每个聚类竟然都是共现网络中的关键词。
    也就是说我们得到的聚类标签其实早已经存在了网络中,只不过CiteSpace是通过算法将关系紧密的关键词进行聚类,然后会给每个关键词一个值,同一聚类中值最大的当选为该类别的代表,给它打上标签。
    哦,原来是排序呀!简单。
    这也是为什么开头告诉大家:当你人工已经可以很容易的进行归纳后,就不需要再利用CiteSpace聚类功能啦。
    因为人工可以总结出共现图谱中没有的词,可以将多个词归纳成一个短语。
    所以。。。你懂了吧。。。
    既然已经聚类完成了,接下来就是根据聚类结果进行论述你的主题啦,这部分要靠你自己啦!
    上图为老版本做的图,下图为新版本做的图,喜欢哪个自己抉择。

    定量分析的大部分最终结果就是排序,只不过过程有所差异罢了。大到国家综合国力的比拼,小到自己考试考了多少分。所谓定量分析无非就是从数字的角度找到最优的结果。
    比如文献定量中关键词频次排序获取研究热点,社会网络分析中点度中心性、接近中心性、中间中心性排序,获取网络中有影响力的行动者,上文CiteSpace聚类中的关键词排序得到该聚类的标签等等。

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    看完下次操作还是容易忘,写笔记方便回顾。

    默认文章数量10篇以内的聚类不会显示,取消筛选
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    取消后会产生许多聚类,此时可以选择想要显示的聚类序号
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    CiteSpace文献共被引聚类的标签究竟是来源哪里?

    回顾上几次推文:
    CiteSpace关键词共现图谱含义详细解析
    CiteSpace关键词聚类图谱含义详细解析
    CiteSpace的时区图谱含义详细解读
    CiteSpace关键词时间线图谱含义详细解析
    CiteSpace关键四张表解读
    CiteSpace文献共被引图谱含义详细解析
    CiteSpace同义词、同机构异名批量合并功能
    CiteSpace最强大的功能当属于共被引分析啦!最最强大的功能当属于共被引聚类了。

    为什么这么说呢?
    因为,我们做文献计量的目的主要是发现研究主题、研究热点以及研究前沿,(除评价人才外)。
    而单纯的共被引分析我们只能观察到文献之间的联系,而无法从文本内容角度发现主题之间的联系。
    但是,文献共被引聚类可以让我们从主题角度分析共被引每一个簇所代表的主题,无需我们在共被引的图谱上再进行人工归纳总结了,这是非常节省时间的。
    在共被引研究初始,每一个簇其实就被认为代表一个研究前沿。
    如:1973年,Small提出了共被引聚类方法,认为研究前沿是共被引聚类文献集;1994年,Garfield又重新界定研究前沿内涵,扩大了研究前沿范围,认为研究前沿是共被引聚类核心文献集和对这些核心文献进行施引的最新文献集的总和。
    按照Small的定义,从下图中我们可以获取7个研究前沿,也就是7个聚类,第四个聚类没有截全,所以做之前需要调图。【视频课程见文末】

    在这里插入图片描述
    可能你会疑问了?
    我做的是共被引分析,而共被引文献的格式如下:
    CiteSpace转化的CSSCI引文格式如下:

    在这里插入图片描述
    
    转化后的格式并没有涉及到主题关系的词,只有作者、年份、期刊、卷和期。没有引文的关键词甚至标题。
    那么聚类标签是如何产生的呢?
    你可能也有此疑惑。
    其实,在共被引聚类的过程中还有一个隐性因素我们没有注意到,即共被引之所以称为共被引是因为他们在同一篇施引文献下,所以他们才构成了共被引关系。没有施引文献,他们便无法在一起出现。
    而施引文献是有关键词的。

    其实共被引文献的聚类标签是从施引文献中获取的。
    施引文献和被引文献是一脉相承的,一定程度上施引文献的主题和其所引用的文献的主题具有很大的相关性,利用这种方法进行表示也具有一定的科学性。
    当然,如果你想更科学那就去研读共被引中的每一个聚类簇中的文献,然后分别人工归纳总结,当然也是可以的并且是更加准确的,但是时间和精力就要消耗很多了。
    关于聚类图谱的其他信息可以参考关键词聚类图谱推文,本质是相同的。
    推文链接:CiteSpace关键词聚类图谱含义详细解析
    拓展:

    虽然共被引分析方法起步早,应用广泛,但利 用该方法进行研究前沿探测遇到的最大挑战就是时滞性。一篇文献从发表到有被引用信息或达到高被 引必须经过一定的时间周期,导致有可能无法及时 发现新兴研究前沿。
    所以利用共被引分析探究一个领域的研究主题及发展脉络还是比较合适的,探究研究前沿稍许有些误差。

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  • citespace使用方法

    2019-04-17 20:23:27
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    如图所示,有些聚类名称较长,显示不完全,是因为label的最大长度设置
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    在Control Panel中的Cluster Labels模块,调整Max Length。
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    此时不会立马就改变,需要重新选择某一种聚类方式,然后按生成键,则可以更新设置
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  • CiteSpace关键词时间线图谱含义详细解析

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  • CiteSpace文献共被引聚类时间线图解析

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citespace的关键词聚类标签

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