如何使用CiteSpace进行中文的文献分析(I)CNKI部分
citespace介绍及使用
citespace介绍及使用Citespace是一款用于可视化科学文献分析的工具，它可以帮助研究人员更好地理解和展示学术领域的知识图谱。
本文将介绍Citespace的基本概念和主要功能，并提供使用示例，帮助读者快速掌握该工具的使用方法。
一、Citespace简介Citespace是由中国科学院博士胡健民开发的一款学术可视化软件，该软件在整理、分析和可视化科学知识方面具有很高的实用性和准确性。
Citespace的主要特点包括以下几个方面：1.1 知识图谱Citespace可以根据科学文献的引用关系，生成知识图谱。
通过将论文之间的引用关系进行可视化，研究人员可以更好地理解学术领域中不同文献之间的联系和演化过程。
1.2 主题聚类Citespace可以根据关键词和引文共现等信息，对文献进行主题聚类分析。
通过对大量文献进行分析，研究人员可以从海量的科技文献中提取出关键主题和热点问题，进而指导自己的研究方向。
1.3 可视化分析Citespace提供了多种可视化方法，如时序图、地图、对比图等，帮助研究人员更直观地展示和分析科学文献数据。
通过合理利用这些可视化手段，研究人员可以更清晰地了解自己研究领域的整体概貌。
二、Citespace的使用方法在Citespace的使用过程中，主要包括文献数据的导入、分析参数的设置、可视化结果的呈现等几个步骤。
下面将以一个具体的例子为大家演示Citespace的使用方法。
2.1 数据准备首先，我们需要准备一份包含学术文献信息的数据文件，通常是CSV或者BibTeX格式的文件。
在准备数据时，需要确保文献数据的质量和完整性，以保证后续分析的准确性和有效性。
2.2 导入数据打开Citespace软件后，点击“File”菜单中的“Open”选项，选择之前准备好的文献数据文件进行导入。
Citespace会自动解析并显示导入的文献信息。
2.3 设置参数在导入数据后，我们需要设置一些分析参数，以便Citespace能够根据这些参数进行相应的分析和可视化操作。
CiteSpace中文手册
5.2 打开地理可视化功能 ......................................................................................................... 41 5.3 相关参数设置 ..................................................................................................................... 41 5.4 结果的展示 ......................................................................................................................... 42 5.5 结果的编辑 ......................................................................................................................... 43 5.6 使用其他程式可视化 KML 文件 ........................................................................................ 45 6 Derwent 专利数据分析 ............................................................................................................. 47 6.1 登录 Derwent Innovations Index 数据库.
CiteSpace中文手册
CiteSpace 中文版指南
李杰
首都经济贸易大学 安全与环境工程学院
个人主页：/u/jerrycueb E-mail：lijie_jerry@
2 中文 CNKI 数据的分析实践...................................................................................................... 15 2.1 CiteSpace 数据转换功能区 ................................................................................................ 15 2.2 CNKI 数据分析 .................................................................................................................... 16
4 文献的共被引分析—以恐怖主义研究为例............................................................................. 30 4.1 运行软件 ............................................................................................................................. 30 4.2 可视化结果 ......................................................................................................................... 31 4.3 布局调整 ............................................................................................................................. 31 4.4 共被引网络进行聚类 ......................................................................................................... 32 4.4 网络的调整 ......................................................................................................................... 32 4.5 文献共被引分析的原理 ..................................................................................................... 35 4.4 案例结果 ............................................................................................................................. 38
信息计量学CiteSpace使用教程4
信息计量学CiteSpace使用教程4
5.数据处理窗口展示
数据处理窗口
数据处理窗口即展示了上节提到的Citespace支持的数据库类型。
在数据处理窗口，软件可以完成以下功能：
1.数据格式转换（最为常用）
2.数据获取：获取ADS、arXiv数据，属于citespace内置功能
3.数据处理（较为常用）：针对WoS数据，可以进行文件合并、文献去重、分隔符格式转换等。
具体内容如下图所示：
数据处理
1.整理数据（较少使用）：使用本功能要求会使用基本的SQL语句，具体界面如下。
整理数据
5. 基本操作流程
使用citespace的基本操作流程如框图所示，涉及到了数据采集、数据处理、导入软件、功能选择、可视化生成图谱和标签提取、图谱解读几个重要步骤。
基本操作流程
下面以文献共被引图谱分析来展示使用CiteSpace的方法：
5.1 前期工作
•获取数据
•数据转换（非WoS数据）
•以CNKI为例
•（1）新建两个文件夹“input”和“output”，将下载的文件放入“input”文件夹中
•（2）Data →Import→CNKI
•（3）Input directory选择“input”文件夹，Output directory选择“output”文件夹
•（4）点击format conversion，完成转换
•建立新工程；
•参数选择（功能面板选择cited reference）。
CiteSpace中文手册
CiteSpace中文手册CiteSpace是一款专业的学术数据分析软件，广泛应用于学术界的科研工作中。
本文将为您详细介绍CiteSpace的功能和使用方法，以帮助您更好地利用这一强大的工具进行学术研究。
一、CiteSpace概述CiteSpace是一款基于JAVA开发的学术数据分析软件，旨在帮助研究人员进行科学知识的可视化分析。
通过对各类学术文献的数据提取和处理，CiteSpace能够生成图表和网络图，揭示学术知识的发展动态和趋势。
二、CiteSpace的功能特点1. 数据导入与清洗：CiteSpace支持导入多种数据源，包括Web of Science和Scopus等主流学术数据库。
经过数据清洗，可以去除冗余信息，确保分析结果准确可靠。
2. 进行共词分析：CiteSpace能够识别学术文献中的共词关系，分析关键词之间的联系和频次分布。
这有助于发现研究领域的热点和前沿方向。
3. 构建共引网络：CiteSpace可以根据文献引用关系构建共引网络，揭示学术交流的密度和相关性。
通过对网络结构的分析，可以识别学术合作关系和学科交叉。
4. 提供科研指标：CiteSpace可以计算学术文献的引用频次、被引频次以及H指数等重要科研指标。
这些指标有助于评估学术成果的影响力和学者的学术影响力。
5. 可视化分析：CiteSpace支持多种图表和网络图的生成，可以直观地展示学术数据的分布和趋势，帮助研究人员进行深入分析和理解。
三、CiteSpace的使用方法1. 数据准备：首先，需要选择合适的数据源，如Web of Science或Scopus，并导出文献的元数据信息。
然后，通过CiteSpace的数据导入功能将数据加载到软件中进行处理。
2. 数据清洗：在导入数据后，需要进行数据清洗操作，去除重复记录和不完整的数据。
这可以确保后续分析的准确性和可靠性。
3. 分析设置：在进行CiteSpace分析之前，可以根据研究需求对分析参数进行设置，如时间跨度、分析深度等。
CiteSpace入门教程
CiteSpace入门教程在科研工作中，我们常常需要面对海量的文献，如何在这些文献当中找出值得精读、细读的关键文献，挖掘学科前沿，找到研究热点就成为了开展研究之前首先需要解决的问题。
CiteSpace作为一款优秀的文献计量学软件，能够将文献之间的关系以科学知识图谱的方式可视化的展现在操作者面前，既能帮助我们梳理过去的研究轨迹，也能使得我们对未来的研究前景有一个大概的认识。
CiteSpace 又翻译为“引文空间”，是一款着眼于分析科学分析中蕴含的潜在知识，是在科学计量学、数据可视化背景下逐渐发展起来的引文可视化分析软件。
由于是通过可视化的手段来呈现科学知识的结构、规律和分布情况，因此也将通过此类方法分析得到的可视化图形称为“科学知识图谱”。
摘自李杰.CiteSpace中文版指南正如科学计量学界的权威专家刘则渊教授对CiteSpace知识图谱形态的概括一样，“一图展春秋，一览无余；一图胜万言，一目了然”。
近年来，使用CiteSpace开展的研究、发表的论文呈现不断上升的趋势。
根据中国知网的统计，2023年相关论文已经达到388篇；到2023年预测将达到423篇。
使用CiteSpace开展的研究、发表的论文数目变化情况在如此多同质化的文章面前，我们应当如何做好自己的研究才能够不落入俗套，进而脱颖而出呢？我认为，在深入的把握CiteSpace的原理的基础上，熟稔相关操作背后的含义，对CiteSpace软件的应用达到游刃有余，这样才能知道自己的研究需要什么，做到“知己”。
同时了解相关文章的研究套路，清晰他们的研究内容和研究思路，取其精华，规避其错误，做到“知彼”。
下面根据我个人的一些学习的体会和实际使用的情况对CiteSpace使用过程来跟大家做一个基础性的介绍。
使用CiteSpace需要先安装JAVA 8，安装教程参考进入下一个界面，提醒使用者在使用这个软件开展研究的发表论文的时候，别忘了把软件开发者的论文引用上，不同意就用不了，那我们当然选择同意。
基于CiteSpace软件中医数据挖掘文献的可视化分析研究
基于CiteSpace软件中医数据挖掘文献的可视化分析研究一、本文概述随着信息技术的飞速发展，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛的应用。
在中医领域，数据挖掘技术的引入为中医药的研究和发展提供了新的视角和工具。
本文旨在利用CiteSpace软件对中医数据挖掘文献进行可视化分析，以期更深入地理解中医数据挖掘的现状、发展趋势以及研究热点。
本文首先介绍了中医数据挖掘的重要性和必要性，阐述了数据挖掘技术在中医领域的应用现状。
随后，详细介绍了CiteSpace软件的功能特点及其在文献分析中的应用优势。
在此基础上，本文利用CiteSpace软件对中医数据挖掘相关文献进行了可视化分析，包括文献的时间分布、关键词共现网络、主题演化等方面。
通过可视化分析，本文揭示了中医数据挖掘领域的研究热点和发展趋势，为中医药研究者提供了有价值的参考信息。
本文也指出了当前中医数据挖掘研究中存在的问题和不足，为进一步的研究提供了方向和建议。
本文的研究不仅有助于深入了解中医数据挖掘的研究现状和发展趋势，同时也为中医药的现代化、国际化提供了有力的支持。
未来，随着数据挖掘技术的不断进步和应用领域的不断拓展，相信中医数据挖掘研究将会取得更加丰硕的成果。
二、理论基础与文献综述随着信息技术的快速发展，数据挖掘技术在各个领域的应用日益广泛。
在中医领域，数据挖掘技术也被逐渐引入，以期通过对中医文献的深度挖掘和分析，发现传统医学知识中的新规律和新见解。
本文旨在利用CiteSpace软件对中医数据挖掘文献进行可视化分析，以期系统地梳理和归纳中医数据挖掘领域的研究现状和发展趋势。
理论基础方面，数据挖掘是一门通过特定算法对大量数据进行处理和分析，以发现数据中的潜在规律和有价值信息的科学。
在中医领域，数据挖掘技术可以应用于中药方剂配伍、疾病证候分析、名医经验传承等多个方面。
通过数据挖掘技术，可以对中医古籍、现代中医文献等海量数据进行深度挖掘，揭示传统医学知识中的隐藏规律和关联规则，为中医临床和科研提供新的思路和方法。
CiteSpace重要术语及其软件分析步骤
CiteSpace重要术语及其软件分析步骤
1.关键术语：
- 引用：是指一篇文献被其他文献所引用的次数。
CiteSpace根据引
用关系构建文献引用网络，并通过对引用关系的分析来发现研究热点和学
科的发展趋势。
2.软件分析步骤：
- 数据导入：将需要分析的文献数据导入CiteSpace软件中。
文献数
据可以是包含文献信息的数据库文件，也可以是包含文献信息的文本文件。
- 数据预处理：对导入的文献数据进行预处理，包括数据清洗、数据
转换、数据过滤等操作。
数据清洗可以删除文献中的非法字符和噪声数据，数据转换可以将文献信息转换为CiteSpace可识别的格式，数据过滤可以
根据需要筛选出自己感兴趣的文献。
- 构建关键术语网络：基于预处理后的文献数据，CiteSpace通过分
析关键术语之间的共现关系，构建关键术语网络。
关键术语网络可以帮助
研究人员发现文献中的研究热点和知识结构。
- 可视化展示：CiteSpace提供了多种可视化方式，包括关键术语网
络图、文献引用网络图、演化路径图等，帮助研究人员更直观地理解和分
析文献数据。
CiteSpace中文手册
CiteSpace中文手册CiteSpace是一个专门用于文献可视化分析的工具，它可以帮助研究人员更加方便地进行文献调研和分析。
下面将介绍CiteSpace中文手册的相关内容，帮助用户更好地了解和使用这一工具。
首先，CiteSpace中文手册主要包括以下几个部分：简介、安装与启动、基本功能、高级功能和常见问题解答。
在简介部分，用户可以了解到CiteSpace的基本信息和功能特点，以及如何使用CiteSpace进行文献可视化分析。
在安装与启动部分，用户可以学习到如何下载和安装CiteSpace软件，并快速启动软件进行操作。
在基本功能部分，用户可以详细了解CiteSpace的基本功能，包括导入文献数据、生成知识图谱、查看节点关系等。
在高级功能部分，用户可以学习到如何使用CiteSpace进行更加深入的文献分析，包括社区发现、趋势分析等高级功能。
在常见问题解答部分，用户可以查找常见问题的解决方法，帮助用户更好地使用CiteSpace进行文献可视化分析。
除此之外，CiteSpace中文手册还提供了丰富的案例分析和操作示范，帮助用户更好地理解和掌握CiteSpace的使用方法。
用户可以通过学习手册中的案例分析，快速上手使用CiteSpace进行文献分析，提高工作效率和研究质量。
总的来说，CiteSpace中文手册是一个详细而全面的使用手册，为用户提供了丰富的功能介绍和操作指南，帮助用户更好地了解和使用CiteSpace进行文献可视化分析。
通过学习CiteSpace中文手册，用户可以快速掌握CiteSpace的使用方法，提高文献分析的效率和准确性。
愿本手册能够为广大研究人员提供便利，促进学术交流与合作。
CiteSpace使用手册
CiteSpace使用手册CiteSpace使用手册1：安装与配置1.1 系统要求1.2 与安装1.3 配置步骤2：界面与菜单2.1 主界面2.2 导航菜单2.3 工具栏2.4 设置选项3：导入数据3.1 文件格式要求3.2 导入步骤3.3 数据预处理4：可视化分析4.1 知识图谱4.2 时间轴图4.3 关键词共现图 4.4 簇分析4.5 导出结果5：数据过滤与排序5.1 关键词过滤5.2 文献类型过滤 5.3 时间范围过滤 5.4 排序功能6：检索与搜索6.1 文献检索6.2 高级搜索6.3 检索结果导出7：图表操作7.1 缩放与平移7.2 节点与边的操作7.3 颜色与标签设置8：高级功能8.1 社会网络分析8.2 文献演化路径分析8.3 排他性分析8.4 自定义分析9：常见问题解答9.1 安装与配置问题9.2 数据导入问题9.3 可视化分析问题9.4 其他常见问题附件：本文档涉及附件，请参见附件部分。
法律名词及注释：1： CiteSpace：一款用于科学文献可视化分析的软件工具。
2：可视化分析：通过图形化的方式呈现数据，以便于观察、分析和发现数据中的模式、趋势和关联。
3：数据预处理：在数据分析之前对原始数据进行清洗、转换和归一化等处理，以达到更好的分析效果。
4：关键词共现图：展示关键词之间的共现关系，以便于分析研究领域内的热点和关联性。
5：簇分析：将文献根据某些相似性指标进行聚类，从而发现相关研究领域的研究集合。
6：社会网络分析：通过分析研究者之间的合作关系，揭示研究者、团队和机构之间的科学合作网络。
7：文献演化路径分析：分析文献之间的引用关系，揭示研究领域中的演化过程和研究方向的变化。
CiteSpace引文分析工具操作实验
文献检索及数据准备
文献检索：在SCI-WOS库查到 131条记录 数据准备： 选择记录并以 download*.txt 文件名保存
应用案例分析步骤——CiteSpace数据导入与调谐
建立“六维力” 文件夹“
设定年代范围 产生的“调谐数”“引文 数”“节点数”“连线数”
数据导入与调谐
选定时间段 勾选聚类词的来源 勾选聚类词的类型
突显点 表示新兴学科
CiteSpace 使用——图谱判读 2
显示聚类节点及其标题词的图谱
聚类环包括一 组相关节点 各节点对应一 高引文献
聚类标题词显示 研究前沿主题
CiteSpace 使用——图谱判读 3
研究进展时间图
按年代显示 研究前沿
聚类标题词 表示研究热点
CiteSpace 使用——图谱判读 4
Psychological sequelae of the September 11 NEW ENGLAND JOURNAL OF MEDICINE English Article POSTTRAUMATIC-STRESS-DISORDER; NATIONAL Background: post-traumatic stress disorder
年代色标 图谱背景色 保存图谱/ 图像
寻找聚类 寻找最佳 聚类 用标题词 标记聚类
用主题词 标记聚类 用摘要词 标记聚类
图谱大小调谐
按词频显示聚类 高引频文献
类
CiteSpace 使用——图谱调谐 2
参数调谐板 调谐标示的字体、 节点大小 调谐论文标示的 字体、节点大小 突显词选择
聚类视图
时间视图
研究进展时区图
CiteSpace 使用——分析结论/研读高共引文提取研究热点
【尚择优选】citespace使用方法
5、导出文献
2、导出
1、选中Refworks格 式
5、保存数据
注意：把保存 的数据改成以 “download_ XX”开头
6、数据转换
6、数据转换
1、选择“CNKI类型”
2、选择数据存放文件夹 3、点击转换
7、数据转换结果
转换前
转换后
8、建立分析项目
9、使用CiteSpace进行分析
使用步骤演示
——以国内红色旅游研究为例
1. 登录中国知网 2. 检索“关键词”或“篇名”中包含“红色旅游”字段文献 3. 得到结果如下：
4、选择并导出文献
2、选中 文献 3、导出参考文献 1、切换到50 篇每页
5、导出文献
1、全选文献
6、筛选文献（删除领导讲话、致辞、目录卷次、征稿启事等等无关文献）
突现词分析
红色旅游景区
思想政治教育 红色文化
2.9926
2.1059 4.7225
16
20 20
0.06
0.06 0.10
2010
2010 2012
End 200 5 200 7 200 7 200 7 201 3 201 0 201 5 201 3 201 5
2000 - 2015 ▃▃▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂ ▂▂▂▂▂▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂ ▂▂▂▂▂▂▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂ ▂▂▂▂▂▂▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂ ▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃▃▃▂▂ ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▂▂▂▂▂ ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃▃▃
选择专业核心期刊、学科分类 文献的筛选（去重复、删除无关文献等）
3、软件不兼容性、不稳定性 4、图谱只是辅助工具，真正分析还得认真研究相关 重要文献
基于CiteSpace国内慕课研究的知识图谱可视化分析
高师理科学刊Journal of Science of Teachers' College and University第41卷第1期2021年 1月Vol. 41 No.1Jan. 2021文章编号：1007-9831 ( 2021 ) 01-0075-05基于CiteSpace 国内慕课研究的知识图谱可视化分析岳新1张剑飞1王金环2(1.黑龙江科技大学计算机与信息工程学院，黑龙江哈尔滨150022; 2.黑龙江中医药大学第一临床医学院，黑龙江哈尔滨150040)摘要：在新冠肺炎疫情期间，教育部提出“停课不停教、停课不停学”，慕课等线上教学资源得 到充分利用，基于CiteSpace 软件，对知网上慕课研究的文献进行知识图谱可视化分析.通过对关键词节点、聚类和突现词的细节分析，发现研究者不同时期共同关注的热点问题，分析慕课模式 的发展演化过程，寻找慕课研究重点和未来趋势.关键词：CiteSpace ;知识图谱；慕课；在线课堂；可视化分析中图分类号：TP311 : G642.0文献标识码：A doi ： 10.3969/j.issn.1007-9831.2021.01.019Visualization analysis of knowledge graph of domestic research ofMOOC based on CiteSpaceYUE Xin 1, ZHANG Jianfei 1, WANG Jinhuan 2(1. School of Computer and Information Engineering, Heilongjiang University of Science and Technology, Harbin 150022, China;2. Heilongjiang University of Chinese Medicine, First School of Clinical Medicine, Harbin 150040, China )Abstract : During the epidemic period of Covid-19, the Ministry of Education put forward the idea of stopping classeswithout stopping teaching , stopping classes without stopping learning , and massive open online course ( MOOC ) andother online teaching resources were fully utilized. Based on CiteSpace software , carry out the knowledge mapvisualization analysis on the literature of MOOC research on the CNKI. Through the detailed analysis of key wordnodes,clusters and emergent words,the hot issues of common concern to researchers in different periods were found,and the development and evolution process of MOOC model was analyzed to seek out the research focus and futuretrend of it.Key words : CiteSpace ; mapping knowledge domains ; MOOC ; online course ; visualization analysis2020年新冠肺炎在全球蔓延，教育部要求各高校应充分利用线上的慕课和省、校两级优质在线课程教学资源，在慕课平台等支持带动下，实现“停课不停教、停课不停学” [T.慕课(Massive Open Online Course,MOOC,大规模开放在线课程)，大规模化、开放性、在线网络化和创新性是它的4个主要特征.今年第一季度，慕课新增约5 000门，疫情期间学习慕课人数成爆炸性增长[3-4],国内慕课资源得到了充分的应用.本文利用知识图谱对国内慕课研究重点和未来趋势进行可视化分析.收稿日期：2020-08-17基金项目：黑龙江省教育规划科学"十二五”规划重点课题(GJB1319128);黑龙江中医药大学创新团队项目(2019TD03)作者简介：岳新(1977-),男，黑龙江绥化人，副教授，硕士，从事知识图谱、大数据分析研究.E-mail: **************通信作者：王金环(1977-),女，黑龙江绥化人，主任医师，博士，从事中医血液病学及其教学的研究.E-mail ： ****************76高师理科学刊第41卷1研究方案1.1研究工具CiteSpace是一款用于分析和可视化展示科学文献的趋势及动态的Java应用程序，是一个多元、分时、动态和可视化分析工具.主要包括合作分析、共现分析和共被引分析，提供时间切片功能，可以按照年份对文献进行切片分析［5-7］.对于数据庞大的学科，可以使用网络切割，主要方法是最小树切割法和网络切片法.将数据以Refworks格式导出后通过CiteSpace将数据转换，设置时间切片阈值，确定文献的时间区间，选择需要分析的类型节点，采用节点、聚类和突现词显示整个网络的方法将数据以可视化的形式呈现.将知识图谱中信息以图或表的形式显示出来以供细节分析［7-8］.1.2数据来源和阈值选择文献以知网数据库平台期刊为来源数据进行统计.以主题“慕课”或“MOOC”或“MOOCS”或“大规模开放在线课程”或“大规模开放性在线课程”，来源选择知网上SC I来源期刊，EI来源期刊，核心期刊，CSSCI,CSCD期刊的中文文献.统计时间为2012-01-01—2020-03-31.共统计出2824条相关文献，经过筛选、剔除报告类文章，最终有效文献2697条.采用CiteSpace软件5.7.R2.7z版本对其进行可视化分析.选取时间间隔2012—2020年，时区切片为1年，选择N=30,Top N%=5%up to50（C,CC,CCV）默认原值，进行共词分析，算法选择Pathfinder,Pruning sliced networks,Pruning the merged network,可视化采用Cluster View-Static,Show Merged Network®7］.2国内慕课研究的知识图谱分析2.1合作作者分析设置节点为作者进行分析，了解重要学者分布与合作关系.样本中共有288个节点，141个边，网络密度为0.003 4.从网络图（见图1）可以了解，当前作者合作分散不密切，形成陈丽、郑勤华研究团队；从图片边线蓝色绿色橙色看，该团队从2013年到现在一直有持续的研究，经阅读相关文献发现，陈丽、郑勤华［9-14］团队主要进行慕课的理论和调查研究.汪琼［15-16］的研究多为慕课的理论和发展.肖俊洪［17-18］研究的合作者多为外籍研究者，主要进行慕课发展理论研究.张立彬［19-20］的研究较晚，从2016年开始主要研究图书馆慕课版权.钱小龙［21-22］的研究多以加州大学欧文分校为例，进行结构和商业模式研究.从图谱可以看出陈丽、郑勤华有合作构成一个研究团队，汪琼不能称为一个研究团队但有一位合作研究者，其他几位作者都是单独节点，没有形成研究团队.从这主要的6位研究者看，大部分进行慕课理论和发展研究，涉及具体应用的较少.谟逸洲'苗|3锡斌韭建钢哦小龙械杰济晓明徐晓E（H甫中狂*富砂立彬\C许涛\療新民個洪罚丽/7\券成如花/\\I硝俊洪嘗/\\旭图1作者合作网络可视化图M S A RSK4-MI■:xr呂益i常*'urm>CC”H和2.2研究机构分析设置节点为机构进行分析，可以了解机构之间合作关系（见图2）.样本中共有181个节点，61个边,网络密度为0.0037.从网络图谱中可以看出，主要研究机构为师范类大学或者大学的教育学院或信息技术类学院，也有图书馆或出版社等机构，符合慕课的研究群体.北京大学和北京师范大学有合作，主要是陈丽、郑勤华研究团队.慕课早期建设一般都是以学校为单位各个学科进行，学校与学校之间较少形成合作关系.随着慕课研究和建设的逐渐成熟，将会形成多个学校进行慕课研究和建设的合作.2.3研究热点分析2.3.1关键词共词分析节点设置为关键词，运行CiteSpace生成关键词共现知识图谱（见图3）,有140个节点，155个边，网络密度为0.0159.节点圈的大小选择表示关键词频率大小，连线颜色表示时间，绘制出热点关键词频率排序表（见表1）,包括频率、中心性、首次出现年份、关键词4个属性.从知识图谱的角度分析，中心性和频次高的关键词代表研究者共同关注的问题，即研究热点.频次越高，点中心性第1期岳新，等：基于CiteSpace 国内慕课研究的知识图谱可视化分析77越高，说明节点在该领域愈重要."卜怖楹犬技术7院【西师柜人学教務华人学菽冇餅允IK$内前祖大技术7院"ll头广播电8!大学. ■鲁教ff ill版社鱼逖学院申？fdM 理学屁 q、 I 师越大佯远Wttff研宛中心图2研究机构网络图图3关键词共现图表1热点关键词频率排序频率中心性年份关键词频率中心性年份关键词9620.112013MOOC540.042013在线课程6120.812013慕课5402014在线学习2200.552014翻转课堂490.182014微课990.262014SPOC 482013大数据940.042014教学模式440.262014图书馆900.042014教学改革4402015在线开放课程880.112014高校图书馆430.142015互联网+860.042013高等教育370.222014“慕课”830.642013在线教育370.112014教学设计590.082015混合式教学360.082014思想政治理论课580.482013大规模开放在线课程320.482013远程教育时区视图（timezone ）是一种侧重于从时间维度上来表示知识演进的视图（见图4）,它可以清 晰地展示出文献的更新和相互影响，其中图中文字显示的是关键词中心度大于0.1的关键词，中心性 大于0.1的关键词有研究意义.2.3.2关键词聚类分析CiteSpace 依据谱聚类算 法提供了自动聚类的功能，并提供了从聚类施引文 献中提取聚类主题词的3种算法，对检索的文献信 息进行关键词共现网络分析，共现网络形成大小聚类共15个.按照聚类大小和研究的相关度，结合TF*IDF 加权算法和 LLR （log-likelihood ratio ）算法 抽取的标识词，代表了当前该领域研究的主要热点图4关键词时区视图领域和基本的研究主题.CiteSpace 依据网络结构和聚类的清晰度，提供了模块值（Q 值）和平均轮廓值（S值）2个指标，它可以作为评判图谱绘制效果的一个依据.一般而言，Q 值在［0，1］区间内，Q>0.3就意味着划分出来的社团结构是显著的.当S 值在0.5以上，聚类一般认为是合理的，当S 值在0.7以上，聚类是高效率令人信服的.聚类视图（cluster ）见图5,节点数100,连线数106,密度0.021 4, Q 值0.783 6, S值0.633 2.它侧重于体现聚类间的结构特征，突出关键节点及重要连接.时间线视图（Timeline ）见图6,侧重于勾画聚类之间的关系和某个聚类中文献的历史跨度.主要介绍4个最大聚类，规模最大聚类#0开放 教育资源，轮廓值0.952,最活跃的文章是袁莉［23］等（2013 ）大规模开放在线课程的国际现状分析.文章对大规模开放在线课程（MOOCs ）进行了综述分析，讨论了可持续发展、教学方法和质量以及考核和学分方78高 师 理 科 学 刊第 41 卷面的问题.第二大规模聚类# 1xMOOC,轮廓值0.932,最活跃的文章是王萍［24］（2013 ）大规模在线开放课程的新发展与应用：从cMOOC 到xMOOC.文章对MOOC 主要有2种模式进行了探讨，即基于关联主义学习理论的cMOOC 模式和基于行为主义学习理论的xMOOC 模式.第三大规模聚类#2高校图书馆，轮廓值0.951,最活跃的文章是郑伟［25］（2014）MOOCs 背景下的高校图书馆服务探索与思考.文章探讨高校图书馆在面向慕课学生、教师提供服务等，以及对版权保护和数字化技术提供支持服务.第四大规模聚类#3成人 教育，轮廓值0.841,最活跃的文章是陈豪［26］（2014）“慕课”对高校思想政治理论课教学改革的启示.文 章讨论了慕课对高校思想政治理论课教学改革的启示，提岀慕课可以作为思想政治理论课教学的重要补 充.育!学模式I 转课堂#0开放教冇资源女敕玮/ 蘇而在线课'#2商校图蝶[J 刀OOC€线课程\ #1 cmooc-車联网+#3心人教育#9网络课程课#6微谍图5关键词聚类视图#8教育信息化世跌治理论课 、栽育#5教v 模式:践 职业戲育"圮联网+” 混合敦孚2.3.3关键词突现性研究 突现性（Burstness ）通过对关 键词跟踪分析它们在不同时间区间内出现频率的突然变 化（激增），识别出代表研究前沿的若干关键词，以辨识研究前沿的结构及发展演化（见图7）.结合图7突现词 时间可知，信息技术、“互联网+”是近4年的研究热点；在线开放课程、混合式教学、在线课程是近3年的研究热点，其中混合式教学突现值最大.通过关键词的频率、中心性、突现性等综合判断，发现关键词：信息技术、在线教育、开放教育资源、混合式教学、学习者、微课程、“互联网+”实验教学、个性化学习等是未来慕课研究的方向.3结语通过可视化分析，了解到慕课从2012年出现，迅速发展，关键词在线开放课程、混合式教学和在线课程是近图6关键词时间线视图Top 17 Keywords with the Strongest Citation BurstsKeywords Year Strength Begin End 2012 - 2020在线教育2012 3.3174 20137014 __课程20123 1469 20132014__开放教育资源2012 4.2396 20137014 7-—201223336 20137014 na ._ __尢抑橙开能在线谗袒232 3.3846 20137014 na .___网络课稈20124.0298 20142015 ■■微课程2012 3.6926 20142015 ■■个性怦学习2012 3.3556 20142015 ■■中华人民共和国2012 5.3816 20142015■■20124 5282 20152016 ■■信息素养教育2012 4.022 ******** ■■实验教学2012 3.6658 20172018 ■■20124.7172 20172020 ■■■■信息技术20125.9846 20172020 ■■■■在线开放课程2012 5.9598 20182020 ■■■混合式教学20129.8146 20182020 ■■■在线课程201277S7 201R2020 —图7关键词突变性图3年研究的突现关键词,说明慕课在不断演化.而2014年出现的关键词SPOC （频率99,中心性0.26）更是提出了小规模限制性在线课程的许多优点.同年出现的关键词微课（频率49,中心性0.18 ）强调短时间微视频，碎片化学习.2019年出现的新关键词金课（中心性0.61）,是教育部提出的五大金课总称，其中包括线上金课和线上线下金课，线上金课更像是慕课模式的改进版，线上线下金课和SPOC 模式比较接近.第1期岳新，等：基于CiteSpace国内慕课研究的知识图谱可视化分析79最高突现值(9.8146)关键词混合式教学一直都是慕课研究的重点，它可以和包括MOOC在内的许多在线教学模式相结合.这些慕课模式的发展演化，是在外部条件正常情况下进行的，但现在外部条件发生了巨大变化，疫情期间，所有教师完全线上授课.这就使包括慕课模式在内的线上课程成为唯一的教学方式，线上教学模式大部分选择“慕课+线上答疑”或线上直播课.截止2020年4月3日教育部高教司统计全国在线开学的普通高校共计1454所，95万余名教师开设94.2万门、713.3万门次在线课程，参加在线课程学习的学生达11.8亿人次.可以看出，包括慕课等在线教学模式在经历这次大规模高校师生参与后，未来将会更快更好地发展，其相应的理论研究也会更深入.参考文献：［1］杨海军，张惠萍，程鹏.新冠肺炎疫情期间高校在线教学探析［J］.中国多媒体与网络教学学报：上旬刊，2020(4)：194-196［2］余闯.教育部印发指导意见一疫情防控期间做好高校在线教学组织与管理工作［J］.现代教育技术，2020,30(2)：1［3］张鸯远.“慕课”(MOOCs)发展对我国高等教育的影响及其对策［J］.河北师范大学学报：教育科学版，2014,16(2)：116-121［4］冯智文.中国外语金课的内涵及其建设方略［J］.外语教学，2020,41(2)：59-63［5］陈悦，陈超美，刘则渊，等.CiteSpace知识图谱的方法论功能［J］.科学学研究，2015,33(2)：242-253［6］侯剑华，胡志刚.CiteSpace软件应用研究的回顾与展望［J］.现代情报，2013,33(4)：99-103［7］胡玥，董永权，杨淼.基于CiteSpace的国内翻转课堂研究现状与趋势研究［J］.高教探索，2017(11)：50-57［8］王晴.我国MOOCs研究的网络结构与主题聚类一基于CiteSpace皿的知识图谱分析［J］.中国远程教育，2015(5)：18-23,79［9］郑勤华，李秋菊，陈丽.中国M O OCs教学模式调查研究［J］.开放教育研究，2015,21(6)：71-79［10］王志军，陈丽，郑勤华.MOOCs的发展脉络及其三种实践形式［J］.中国电化教育，2014(7)：25-33［11］郭文革，陈丽，陈庚.互联网基因与新、旧网络教育——从MOOC谈起［J］.北京大学教育评论，2013,11(4):173-184［12］李小杉，陈丽，王文静，等.联通主义视阈下的cMOOC知识生产的实证研究一基于机器学习的对比分析［J］.中国远程教育，2020(1)：23-34，76［13］陈丽，逯行，郑勤华.“互联网+教育”的知识观：知识回归与知识进化［J］.中国远程教育，2019(7)：10-18,92［14］陈丽.“互联网+教育”的创新本质与变革趋势［J］.远程教育杂志，2016,34(4)：3-8［15］汪琼.高校面对慕课：机遇与挑战［J］中国高等教育，2015(24)：7-8［16］汪琼.美国慕课评优原则分析［J］.现代远程教育研究，2017(3)：50-57［17］梅雷亚德•尼克•朱拉•梅西尔，马克•布朗，肖俊洪.慕课同心圈式发展：从高等教育破坏性创新向持续性创新模式的转变［J］中国远程教育，2019(3)：58-68,93［18］杰里米•诺克斯，肖俊洪.慕课革命进展如何：慕课的三大变化主题［J］.中国远程教育，2018(1)：53-62,80［19］张立彬.慕课环境中图书馆版权服务的内容与思考［J］.图书馆工作与研究，2016(3)：32-35［20］张立彬，吴嘉敏.慕课环境下美国高校图书馆的MOOC版权指南文件探赜［J］.图书馆学研究，2019(14)：88-97［21］钱小龙.大学慕课商业模式的成本结构解析一以加州大学欧文分校为例［J］.教育学术月刊，2019(7)：103-111［22］钱小龙，盖瑞•马特金.加州大学欧文分校慕课商业模式的客户关系解析［J］.现代远距离教育，2017(4)：75-83［23］袁莉，斯蒂芬•鲍威尔，马红亮.大规模开放在线课程的国际现状分析［J］.开放教育研究，2013,19(3):56-62, 84［24］王萍.大规模在线开放课程的新发展与应用：从cMOOC到xMOOC［J］.现代远程教育研究，2013(3)：13-19［25］郑伟，梁霞.MOOCs背景下的高校图书馆服务探索与思考［J］.图书馆理论与实践，2014(9)：59-63［26］陈豪.“慕课”对高校思想政治理论课教学改革的启示［J］.思想理论教育，2014(4)：70-73。
如何使用CiteSpace进行中文的文献分析(I)CNKI部分
如何使用CiteSpace进行中文的文献分析（I）：CNKI部分李杰首都经济贸易大学安全与环境工程学院个人主页：/u/jerrycueb1. CiteSpace可分析的中文数据库CiteSpace常见用于分析中国社会科学引文索引数据库（CSSCI）和中国知网（CNKI）的数据。
①CSSCI，/需要有权限才能进行数据下载②CNKI，/即使没有数据权限也可以收集所分析数据CiteSpace可用于分析的数据库名称2. 登录数据库登录CNKI， 13. 进入检索页面•以下以收集2013年《中国安全科学学报》的文献数据为例11选择“期刊”22选择“来源期刊检索”334来源期刊输入“中国安全科学学报”，匹配方式选择“精确”4时间选择“2013”最后点击“检索”按钮，即可得到结果页面（见下页）4. 检索结果及其基本信息一共检索到374条文献记录，但是需要注意的是CNKI 检索的结果中新闻、会议通知等信息，因此需要在数据收集是删除。
为了方便进行手工删除，笔者建议可以在下载时逐页检查。
1可以点击“学科”、“发表年度”、“基金”以及研究层次等，对数据进行初步的分析。
122可以对每页显示的记录进行设置，这里推荐选择每页显示50条，以便于手工删除不符合的文献条目。
5. 选择并下载数据12点击选择本页的50条记录，然后点击下一页，直到选中374条记录（注：CNKI允许一次下载500条记录）1这里的（50）代表你已经选择的文献量2点击“下一页”逐页选定文献6.数据导出选定374条记录后，点击“导出/参考文献”，进入数据导出界面。
6.数据导出点击选择本页所有的374条结果。
此时需要逐条对数据进行检查，取消无效的记录。
6.数据导出取消无效的记录6.数据导出继续点击“导出/参考文献”，进入文献输入界面。
此时需要选择输入数据的类型。
6.数据导出使用CiteSpace 进行分析的文献类型输入为“Refworks ”。
这里笔者建议输入“Refworks ”和“Endnote ”两种格式。
如何使用CiteSpace进行中文的文献分析(II)CSSCI部分
载文量
200 180 160 140 120 100
80 60 40 20
0 1996
158 161
165 165 164 165 162
134
145 137 128
141
118 121
1998
2000
2002
2004 时间
2006
2008
2010
2012
文献的年度分布
其他例子：《经济研究》的科学知识图谱
• 如何使用CiteSpace+Google Earth进行文献的地理可视化 • /~cchen/citespace/doc/tutorial/how_to_us
e_CiteSpace+GoogleEarth.pdf • 如何从Web of Science下载数据 • /~cchen/citespace/doc/tutorial/how_to_d
CiteSpace可用于分析的数据库名称
2. 登录数据库
1 登录CSSCI（中国社会科学引文索引）
3. 进入检索页面
• 以下以收集2013年《
2 1
3
1
来源期刊输入“管理科 学学报”，
2 检索字段选择“期刊名 称”，匹配方式选择 “精确”
例子1：《经济研究》的知识图谱
• 本文的数据来源于中国科学引文数据库CSSCI（/），年份选 择1998~2012年，选择来源文献。并在期刊名称中输入“经济研究”，并勾选“精 确”。共检索到包括论文，综述，评论等各类文献2064条（参见表1），经济研 究的年载文量分布参见图1。下载检索结果并保存为“txt”格式文件。“txt”文本 内容包含的论文内容包含作者、机构、关键词、基金和引文等信息。
CNKI中基于CiteSpace的民族传播研究可视化分析
CNKI中基于CiteSpace的民族传播研究可视化分析作者：***来源：《新闻论坛》2021年第01期【内容提要】本文基于CiteSpace软件就CNKI数据库中的核心期刊、CSSCI和CSCD期刊的文献数据中的723篇文献进行了可视化分析。
通过对大量文献的阅读和各个知识图谱分析出的研究结论，有助于梳理揭示民族传播的研究脉络和研究重点，对进一步研究民族传播提供可借鉴的参考。
【关键词】CiteSpace 民族传播可视化近年来，国家日益重视构建中华民族共同体和各民族原生态文化的保存和传播。
民族文化传播不仅能够促进民族间的跨文化交流，提高各地区人民对于本民族的文化自信，也能够促进民族文化在传播过程中的传承发展。
对少数民族经济不发达地区而言，重视民族传播有利于将民族文化财富转化为经济财富，如开展旅游业，举办特色活动等，进一步提高民族地区人们的生活水平。
随着大众媒体和新媒体介入民族传播，民族传播也逐渐呈现新的态势，一直受学界和业界关注。
一、研究概况在民族传播研究早期，熊志、胡小明（1992），但爱兰、李晓红（2004），张祝平（2010）以及妥培兴（2017）等人分别研究了民族体育传播，在这700多篇文献中，民族体育传播相关的文献有23篇。
席强（1993）、冯光钰（2003）、桑德诺瓦（2004）、赵乐（2010）和陈乃平（2016）等人研究民族传播中的音乐传播。
益西拉姆（1995）、闫建设（1996）、白润生（1996）、蒋一峰（1999）、陈峻俊（2006）、高卫华（2007）和于凤静（2012）等人分别研究了民族文化和新闻传播。
钟克勋（2008）、杨光宗（2012）、孙钰钦（2013）、姜昆（2014）和李达（2015）等人分别研究了民族传播在新媒体时代呈现的新态势以及困境出路。
韩龙根（2004）、罗时铭（2008）、孟航宇（2010）、魏丽宏（2011）、陶喜红（2013）以及喇浩钊（2016）等人针对民族相关文化的对外传播进行了探索。
CiteSpace的使用讲解学习
用途： 帮助刚进入该领域研究的学者建立全面的认识； 有利于分析学科的发展脉络； 能够识别学科研究热点； 帮助预测学科未来的发展走向。
对于研究生，可以在开题时辅助完成文献综述。
Thank you.
citespace使用方法
• 主要内容：
– 什么是CiteSpace软件 – CiteSpace软件功能
– CiteSpace软件的应用
– 使用步骤与方法（案例） – 注意事项
汇报人：朱志强 2016.10.20
什么是CiteSpace软件？
CiteSpace是一款可视化文献分析软件 由美国德雷塞尔大学信息科学与技术学院的华人学者陈 超美(Chaomei Chen) 博士于2004年开发，2007年首次被 引入到国内 两部分组成 1.Java JRE（运行环境） 2.CiteSpace软件包
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10、信息可视化
研究热点演变：红色旅游资源开发——〉红色旅游开发模式——〉红色旅 游可持续发展策略——〉红色旅游资源保护与开发——〉红色旅游与思想 政治教育——〉红色文化传承与内涵挖掘等。。。
11、CiteSpace使用心得
1、适合研究交叉性、融合性较强的学科 （互联网+、文化+、旅游+等等） 2、选取文献的代表性和涵盖性
1、帮助刚进入该领域研究的学者建立全面的认识 2、有利于分析学科的发展脉络 3、能够识别学科研究热点 4、帮助预测学科未来的发展走向（对于研究生可以在开题时 辅助完成文献综述）
CiteSpace软件在国内的应用情况
1、CiteSpace应用研究文献数量快速增长 数量：从2007年第1篇到2016年的接近300篇 2、作者和研究机构使用CiteSpace软件情况 研究机构：大连理工大学WISE实验室、武汉大等等 作者：刘泽渊、侯剑华、赵蓉英等 3、应用CiteSpace的主要领域 应用领域：图书情报与数字图书馆、教育理论与教育管理、 高等教育、计算机软件及计算机应用、科学研究管理等
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如何使用CiteSpace进行中文的文献分析（I）：CNKI部分
李杰
首都经济贸易大学安全与环境工程学院
个人主页：/u/jerrycueb
1. CiteSpace可分析的中文数据库
CiteSpace常见用于分析中国社会科学引文索引数据库（CSSCI）和中国知网（CNKI）的数据。
①CSSCI，/需要有权限才能进行数据下载
②CNKI，/即使没有数据权限也可以收集所分析数据
CiteSpace可用于分析的数据库名称
2. 登录数据库登录CNKI， 1
3. 进入检索页面
•以下以收集2013年《中国安全科学学报》的文献数据为例
11选择“期刊”
22
选择“来源期刊检索”
33
4
来源期刊输入“中国安
全科学学报”，匹配方
式选择“精确”
4时间选择“2013”
最后点击“检索”按钮，
即可得到结果页面（见下页）
4. 检索结果及其基本信息
一共检索到374条文献记录，但是需要注意的是CNKI 检索的结果中新闻、会议通知等信息，因此需要在数据收集是删除。
为了方便进行手工删除，笔者建议可以在下载时逐页检查。
1
可以点击“学科”、“发表年度”、“基金”以及研究层次等，对数据进行初步的分析。
1
2
2可以对每页显示的记录进行设置，这里推荐选择每页显示50条，以便于手工删除不符合的文献条目。
5. 选择并下载数据
1
2点击选择本页的
50条记录，然后点击下
一页，直到选中374条
记录（注：CNKI允许一
次下载500条记录）
1这里的（50）代表你已经选择的文献量
2点击“下一页”逐页选定文献
6.数据导出
选定374条记录后，点击“导出/参考文献”，进入
数据导出界面。
6.数据导出
点击选择本页所
有的374条结果。
此时需要逐条对数据进
行检查，取消无效的记
录。
6.数据导出
取消无效的记录
6.数据导出
继续点击“导出/参考文献”，进
入文献输入界面。
此时需要选择
输入数据的类型。
6.数据导出
使用CiteSpace 进行分析的文献类
型输入为“Refworks ”。
这里笔者建议输入“Refworks ”
和“Endnote ”两种格式。
前者可以进行文献可视化分析，
而后者可以用于进行论文写作时使用。
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2
点击“导出”下载文献
6.数据导出
2
1
下载时对文献命名为CiteSpace需要的格式“Download_XXXX”
7. 数据转换
选择“CNKI（Refworks）”
选择“原始数据文件夹”
1
2建立一个空的文件夹用于
保存转换后的数据
最好自己建立一个input文件夹保存原始数
据，output保存转换后的数据
7. 数据转换
7. 数据转换
1
点击“Format Conversion”，完成转换后会显示“Finished”
1
8.数据转换结果
转换前
转换后
9.建立分析项目文件
建立空文件data和project，
复制转换后的数据文件到data文件
Project文件夹仍然为空（主要用于
保存分析后的结果）
10.使用CiteSpace进行分析
10.使用CiteSpace进行分析
10.使用CiteSpace进行分析
1.工程名称为：中国安全科学学报
2.Project和data分别对应到相应的文件夹
nguage选择Chinese
10.使用CiteSpace进行分析
对相关参数进行设置
11.2013年《学报》关键词分析结果
Top50
《中国安全科学学报》以下简称为《学报》
11. 2013年《学报》关键词分析结果
Top100
12. 2013年《学报》作者合作网络
Top100
13. 2013年《学报》机构合作网络
Top100
其他结果
注：笔者通过《中国安全科学学报》和《中国安全生产科学技术》完成的我国安全科学的核心作者合作网络/blog-554179-827726.html
其他结果
注：作者通过《中国安全科学学报》和《中国安全生产科学技术》完成的我国安全科学的核心关键词网络/blog-554179-827219.html
更对信息参见
•Chen, C. (2014) The CiteSpace Manual.
/~cchen/citespace/CiteSpaceManual.pdf •如何使用CiteSpace+Google Earth进行文献的地理可视化
•/~cchen/citespace/doc/tutorial/how_to_us e_CiteSpace+GoogleEarth.pdf
•如何从Web of Science下载数据
•/~cchen/citespace/doc/tutorial/how_to_d ownload_from_WOS.pdf
•如何使用CiteSpace进行文献共被引分析
•/blog-554179-836585.html。