system: [SYSTEM]

user: 3. 分析工具比较 文献数据挖掘过程一般分为数据源获取、数据预处理、数据可视化几个步骤。下面依次从上述几阶段入手，基于笔者实际使用经验，分析论述Citespace和SCI 2 两个工具软件的优劣，为研究学者提供一些研究基础和启发。 3.1. 数据源获取 Citespace是一款中英文文献均可作为分析对象的软件，可以分析不同来源的数据，包括文献数据，比如WOS、Scopus、CNKI、CSSCI等；还有一些其他数据，比如NSF、Derwent等。目前外文文献以WOS数据库数据居多，WOS数据下载时以纯文本格式存储全纪录和参考文献。中文文献的研究以CNKI和CSSCI为主，CSSCI需要有权限才能进行数据下载，CNKI即使没有数据权限也可以分析所收集的数据。来自CNKI和CSSCI的数据需要利用Citespace软件格式转化之后才能进行分析。 SCI 2 主要支持英文文献的分析。它支持多种数据和数据格式，比如，期刊文献、专利、基金和临床试验等数据类型 [ 12 ] 以及.xml、.net、.isi、.csv、.bib、.enw、.nsfdeng等数据格式。它除WOS和Scopus外还可分析Google Scholar数据。 Citespace在数据源包括中英文文献，而SCI 2 只可分析英文文献，但可用于SCI 2 分析的英文文献数据源更广。用户可以根据文献库和文献格式选择恰当的分析工具。 3.2. 数据预处理 数据预处理是数据分析之前保证数据质量的关键步骤。文献计量学分析是基于文献的共被引分析，来源于数据库的原始数据难免会出现作者名的拼写方式多样、一个词有多种表达方式或重复记录等情况。这些异形同义短语及重复记录会影响短语出现的频率。分析工具将这些实际上表示同一人、同一期刊名短语以及同一记录当成不同对象表示出来。例如：earthquake、seismic、earthquakes这些词均表示地震，但是分析工具却将他们识别成三个不同的词。所以数据分析之前有必要通过词汇合并和去重来提高数据质量，保证数据精度。 Citespace的同义词合并比较精确但耗时耗力。它的同义词合并是通过手动建立别名文件(Alias List)，将需要合并的词汇手动添加到文件，在数据可视化之前调用该文件然后合并词汇，另外还有专门针对WOS数据的数据记录去重功能——remove duplicates，该功能直接删除文献数据的重复记录。 SCI 2 的同义词合并功能高效但出错率也对应增加。SCI 2 通过“检测双节点(detect duplicate nodes)”功能，人为设定相似性系数，然后自动合并大于某一相似度的词，并对临近该相似度的词予以警告，如图1。例如，相似度在0.95以上的节点合并，相似度在0.85到0.95之间的节点给予警告但不合并。这样合并方式使得类似于单复数差别的“s”或“es”的微小差异很容易被检测出来，所以如果有大量需要处理的数据时，这种自动检测的方式将节省很多人力和时间。但会导致“but”和“nut”这样虽然拼写相近，但意思完全不同的词汇的误合。并且也不适用于有些书写形式差异较大但表示表示意思相同词或差异虽小但非同义词的情况，比如，全称与缩写(GIS与Geographic Information System)、Earthquake和Seismic、reverse和revert。 所以，Citespace和SCI 2 在数据预处理过程中各有优势与不足，SCI 2 更适合大量数据的去重，但却不适用于有些书写形式差异较大但表示表示意思相同词或差异虽小但非同义词的情况，Citespace需人工添加同义词对照表，故处理工作量较大。 3.3. 数据可视化 3.3.1. 输入设置 数据输出由输入设置决定。Citesapce首先根据不同的标准对文章的重要性排序，选择性输出比较重要的文章。它在可视化之前有四个选择标准，如图2，分别是：1) 每个时间段一定数量的出现次数最多的短语或引用最多的文献；2) 每个时间段一定比例的出现次数最多的短语或引用最多的文献；3) 根据最低被引频次或出现次数、共被引频次或共现次数以及共被引系数确定符合条件的数据；4) 先选施引文献，然后再用方法1~3之一。使用者选取任意一种标准，指定输出文章范围。 SCI 2 可以高效的一次性输入全部数据，这也是它优于大部分文献分析软件的地方。大部分的文献分析软件均只能处理中小规模的数据量(<100，00条数据)，SCI 2 能处理百万甚至上亿条的数据记录 [ 7 ] ，将输入的节点全部可视化显示输出，如图3。这样有助于保留节点间的所有相关关系，使用者可以对全数据图进行观察之后，根据自己需要提取各自有用信息。 图1. 重复节点检测 图2. 选择标准对话框 图3. SCI 2 网络可视化 所以，在数据输入阶段，Citespace是比较有目的性，先将数据提炼然后分析。Citespace输出数据精简但我们难以判断隐去数据是否包含有用信息；而SCI 2 是先输出所有数据，用户根据需要选择符合条件的信息。SCI 2 的全数据虽包含了全部有用信息但数据量庞大，需要足够的判断力来挖掘有用信息。 3.3.2. 数据可视化方式 不同的可视化形式可以传达不同的信息，在可视化表达方面，两种软件都有各自的优势。 可视化方面，Citespace有三种数据可视化的方式，网络图、时间线和时间域视图；SCI 2 支持网络分析、时序和地理空间分析。他们都可以生成时域图，但Citespace的时域分析图较SCI 2 的时域分析图应用更加广泛；他们都可以用于网络分析，Citespace除表示出现频次或共现次数之外还可以突出高中心度的节点，SCI 2 除无向网络外还可以生成有向网络以表示对象间的指向关系。网络图体现主要节点和节点间的关系；时间线视图侧重于描述聚类之间的关系和某一文献对学科影响的历史跨度；时间域视图从另一角度描述知识的发展过程并清晰表示节点之间的联系 [ 13 ] 。网络图的节点对象可以是作者、研究机构、参考文献、关键词等任何一种，如果两个节点共同出现在一篇文章则用直线连接来表示他们之间的相关性。如图4，通常节点大小与其出现次数正相关，节点越大其出现次数越多。此外，该图还可以突出高中心度节点，图中用红圈表示，这些节点在整个网络中起重要的连接作用。时域图以时间轴的形式展示了各个时间段的研究热点，如图5。该图主要用来分析某领域研究随时间的变化情况，或某一具体时间段内学者们的关注热点。目前主要用于网络分析，包括有向网络、无向网络、文献引用网络、作者网络、词共现和作者共现网络等。有向网络是SCI 2 的一大优势，如图6所示，它可以表达对象间的指向关系。比如在作者引用、文献引用分析时，有向网络可以明确区分引用与被引用文献和作者。 图4. 节点共现网络图 图5. 时域图 编辑能力方面，SCI 2 的编辑能力优于Citespace。网络生成后，基于Citespace的网络不可人为修改删减节点，而SCI 2 可以在生成网络的基础上进一步人工选择所需节点。在SCI 2 全纪录生成网络的基础上，我们能够根据需要有选择的提取自己感兴趣的信息，如图7所示。比如提取节点大小小于8，边的权重等于5的节点或边。经信息提取后的图清晰显示了节点之间的关系。 3.4. 小结 本节内容依次从数据源、数据预处理、数据可视化整个数据挖掘阶段介绍了Citespace和SCI 2 在相关过程中的优势互补作用，如表1。差异主要体现在：1) 数据源。Citespace可以分析中英文文献，在国内 图6. 文献引用有向网络 图7. 信息提取 Table 1 The Advantages of SCI2 and Citespac Citespace SCI 2 数据源 中英文 只有英文，但数据源较广 数据预处理 词合并 手动添加 智能判断 编辑能力 不能人为删减网络结点 提取符合条件的结点和边线 可视化 树状显示(脉络清晰) 全网络显示(人工提取兴趣结点和边线) 词属性 出现次数、中心度 出现次数 边属性 结点共现年份和连线颜色一致 定向网络 表1. Citespace和SCI 2 优势互补表 文献分析领域应用较广，SCI 2 数据来源是英文数据库，英文数据源更广；2) 数据预处理。Citespace在同义词合并时手动添加同义词表，故工作量庞大；SCI 2 在同义词合并时是通过相似性检测功能自动合并，节省了人力和时间，但却不适用于书写形式差异较大但是同义词，或差异虽小但非同义词的情况；3) 网络输出。Ciespace只能输出部分节点并且不能删减不相关节点而SCI 2 可以输出全部相关节点，然后人们根据需要筛选各自所需信息。4) 可视化方式。二者均能生成时域和空间网络图。SCI 2 的有向网络能更好地反映引用文献之间的指向关系，而Citespace的网络节点除能表达出现次数多少之外，还能给出节点中心度，节点中心度体现了节点在网络连接中的重要性。并且Citespace的时域图能更好地反映研究随时间变化的特点。总的来说两个软件各有优缺点，在实际分析中应互相结合，优势互补。