CiteSpace科研合作网络的分析
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第5讲 CiteSpace科研合作网络的分析
李杰1，陈超美2
1.首都经济贸易大学-安全与环境工程学院 2. Drexel University- College of Computing and
Informatics
配套教程: 李杰, 陈超美著.CiteSpace科技文本挖掘及可视化[M].首都经济贸易大学出版社.2016. 作者博客: 李杰博客：http://blog.sciencenet.cn/u/jerrycueb；陈超美博客：http://blog.sciencenet.cn/u/ChaomeiChen
Step5: 找到KML文件，使用Google Earth打开
3. 合作网络的地理可视化-详细步骤
Step6: Google Earth 的可视化结果
3. 合作网络的地理可视化-详细步骤
Step6: Google Earth 的可视化结果
3. 合作网络的地理可视化-详细步骤
Step6: Google Earth 的可视化结果
https://www.google.com/maps
https://mapsengine.google.com
http://www.gpsvisualizer.com/
http://display-kml.appspot.com/
对CiteSpace生成的KML文件进行可视化
https://www.google.com/fusiontables
Step3：对作者合作网络的可视化进行分析和结果的保存。
2.案例-安全科学的合作网络分析-作者合作
此处使用的数据集是发表在Safety Science 从1991-2013年的论文数据，分析的时候截 取一定的时间长度进行分析
2.案例-安全科学的合作网络分析-机构合作
此处使用的数据集是发表在Safety Science从1991-2013年的论文数据， 分析的时候截取一定的时间长度进 行分析
2.案例-大数据的合作网络，使用SCI2绘制（图中节点大小表示作者的被引次数，连线宽度表示合作论文量）
思考
右侧合作网络会存在哪些问题？ 或者分析作者合作网络是要注 意哪些问题？
2.案例-大数据的国家或地区的合作网络
使用BibExcel进行数据分析，借助Pajek和Gephi进行数据可视化。
2.案例-大数据的国家或地区的合作网络
https://cartodb.com
Pajek对地理合作网络的可视化
李杰, 绘制于2014年12月
SCI2对地理合作网络的可视化
http://wiki.cns.iu.edu/pages/viewpage.action?pageId=1245861
参考文献
1. Chen, C. (2014) The CiteSpace Manual. https://leanpub.com/howtousecitespace 2. 李杰, 陈超美. 如何使用CiteSpace的一组示范及常见问题解答 http://blog.sciencenet.cn/blog-496649-
提到的工具 http://www.geonames.org/
1. 著名研究合作的案例
在线版-http://viz.olihb.com/scicollab/index.html
1. 科研合作的表现形式及层次
"collaboration level"
AU Li, J Hale, A
co-authorship 作者的合作
本讲主要内容
1. 关于科研合作的讨论 2. 科研合作网络可视化分析 3. 科研合作网络的地理可视化
1. 合作的研究
原始图片来源： Wuchty, S., Jones, B. F., & Uzzi, B. (2007). The increasing dominance of teams in production of knowledge. Science, 316(5827), 1036-1039. 个人英雄主义还是强强联手？ 大数据揭示，多位学者合作，特别是强校联合， 能够产生更具影响力的成果。撰文 周涛
2.CiteSpace进行科研合作网络的步骤
Step1：科研合作网络的节点类型为Author、Institution 或Country，或者还可以复选进行混合网络的分析。
以作者的合作网络为例进行演示
Step2：点击“GO”后直到出现可视化提示为止。点击Visualize进入作者合作网络的可视化界面。
2010年
2011年
2012年
2013年
2014年
2010-2014年
案 例
李杰, 根据斯图加特大学2013年发表的论文数据绘制
案例：洪水安全与风险的研究
（这里使用手机Google Earth展示）
案例：洪水安全与风险的研究
（这里使用手机Google Earth展示）
对CiteSpace生成的KML文件进行可视化
CiteSpace中处理作者合作分析的技巧。
• 首先在作者合作网络可视化结果中，以菜单来进行合并。如要将KW Li合并到 KaiWay Li，此时先单击左键选中节点KaiWay Li，然后右击并在显示的菜单中选择 Add to the Alias List（primary）；再以同样的步骤选择KW Li，Add to the Alias List （secondary）；完成上面步骤后软件会提示用户重新回到软件功能与参数页，再次 运行网络。
Yan E, Guns R. Predicting and recommending collaborations: An author-, institution-, and country-level analysis[J]. Journal of Informetrics, 2014, 8(2): 295-309.
3. 合作网络的地理可视化-详细步骤
Step3:参数设置及其数据加载
3. 合作网络的地理可视化-详细步骤
Step4：完成分析，点击OK。
点击“Make Map”得到一个Google Earth 可 以打来的KMZ文件。执行完后，对话框会提 示你KMZ文件的保存位置。
3. 合作网络的地理可视化-详细步骤
使用BibExcel进行数据分析，借助Gephi进行数据可视化。
李杰绘制，国际纳米安全研究的合作网络
2.案例-大数据研究的机构的合作网络
使用VOSviewer进行分析和可视化。
2. 合作网络分析中的注意事项
作者合作网络分析要慎重，并要注意以下问题。
• 如学者李开伟在Safety Science合作网络中有两种写法，一种是全称 KaiWay Li，还 有一种简称KW Li。A. R. Hale则有好几种写法AR Hale，A. Hale，A Hale以及 Andrew R. Hale。而对于来自中文的姓名辨识有时就更有难度，如J Li的作者就有可 能是李洁，李杰，李捷、李健、李建以及李江文等。此外，无论是中文还是英文， 重名作者分析也是一个重要的难题。目前为了避免在姓名上的混淆，投稿系统都建 议作者使用可用于识别的学术身份证ORCID，此外相关数据库也提供了用于作者之 间进行区分的身份标识（如Web of Science提供的ResearcherID，Scopus提供的 Scopus Author ID）。
机构的合作
[Hale, Andrew] HASTAM, Loughborough LE12 8PY, Leics, EnglHale Waihona Puke Baidund.
[Hale, Andrew] Delft Univ Technol, Safety Sci Grp, NL-2600 GA Delft, Netherlands.
国家的合作
1. 著名研究合作的案例
Map of scientific collaborations from 2005 to 2009.
http://collabo.olihb.com/
From this data, Olivier H. Beauchesne extracted and aggregated scientific collaboration between cities all over the world. For example, if a UCLA researcher published a paper with a colleague at the University of Tokyo, this would create an instance of collaboration between Los Angeles and Tokyo. The result of this process is a very long list of city pairs, like Los Angeles - Tokyo, and the number of instances of scientific collaboration between them. Following that he has used the geoname.org database to convert the cities’ names to geographical coordinates.
按区域进行分析
美国
中国
北京
北京某单位
大数据研究的国际合作网络（使用Google earth进行编辑后的网络）
中 国
美国
欧洲
澳大利亚
英国
丹麦
韩国
印度
德国 新加坡
南美洲
非洲
中国香港（地图的局部放大）
按时间进行分析
2010年
2011年
2012年
2013年
2014年
2010-2014年
按时间进行分析
Ebola研究的全球分布
3. 合作网络的地理可视化-详细步骤
Step1:打开软件，找到地理可视化功能。 在CiteSpace的菜单中，选择Geographical功能
3. 合作网络的地理可视化-详细步骤
Step2:进入地理可视化界面
相关参数设置： 1.时间设置 2.选择需要分析的数据 3.地图规模选择（默认即可） 4.其他选项，可以“默认” 关于不同选项得到的地图有什么差异？ 读者可以自己尝试着制作几幅图进行 比较
838067.html 3. 李杰. CiteSpace中文指南. http://blog.sciencenet.cn/blog-496649-886962.html 4. 李杰，陈超美. (2016) CiteSpace科技文本挖掘及可视化[M]. 首都经济贸易大学出版社. 5. 李杰,(2015)安全科学知识图谱导论[M].化学工业出版社. 6. 李杰等,(2014)安全科学技术信息检索基础[M].首都经济贸易大学出版社. 7. 陈悦，陈超美等 (2014) 引文空间分析原理与应用[M].科学出版社.
3. 合作网络的地理可视化
1. CiteSpace的科技文献地理可视化功能 是其最早的功能之一。用户使用该功 能可以快速的了解到某一领域研究的 地理分布及其学术的合作情况。
2. 该功能的主要特色是强调了用户使用 Google Earth与所的结果的互动，特别 适合在演讲场所进行展示。
3. 当然，为了在科技论文中进行说明， 局部的分组展示也可达到同样的效果。
3. Google Earth中可以编辑CiteSpace生成的KML文件
在Google Earth中可以对节点和连线进行修改（颜色、 透明度以及线宽）
案例：大数据（2010-2014）研究的国际合作网络
案例：大数据研究的国际合作网络
大数据研究的国际合作网络
大数据研究的国际合作网络
（使用Google earth进行编辑后的网络）
C1 [Li, Jie] Capital Univ Econ & Business, Sch Safety & Environm Engn, Beijing 100070, Peoples R China.
[Li, Jie] Steinbeis Adv Risk Technol, D-70174 Stuttgart, Germany.
2.案例-安全科学的合作网络分析-国家/地区
此处使用的数据集是发表在Safety Science 从1991-2013年的论文数据，分析的时候截 取一定的时间长度进行分析
2.案例-中文安全科学学者合作网络
此处使用的数据集是《中国安全科学学报》 和《中国安全生产科学技术》的论文数据。
2.案例-《火灾科学》学者合作网络（CiteSpace 2 Gephi）
李杰1，陈超美2
1.首都经济贸易大学-安全与环境工程学院 2. Drexel University- College of Computing and
Informatics
配套教程: 李杰, 陈超美著.CiteSpace科技文本挖掘及可视化[M].首都经济贸易大学出版社.2016. 作者博客: 李杰博客：http://blog.sciencenet.cn/u/jerrycueb；陈超美博客：http://blog.sciencenet.cn/u/ChaomeiChen
Step5: 找到KML文件，使用Google Earth打开
3. 合作网络的地理可视化-详细步骤
Step6: Google Earth 的可视化结果
3. 合作网络的地理可视化-详细步骤
Step6: Google Earth 的可视化结果
3. 合作网络的地理可视化-详细步骤
Step6: Google Earth 的可视化结果
https://www.google.com/maps
https://mapsengine.google.com
http://www.gpsvisualizer.com/
http://display-kml.appspot.com/
对CiteSpace生成的KML文件进行可视化
https://www.google.com/fusiontables
Step3：对作者合作网络的可视化进行分析和结果的保存。
2.案例-安全科学的合作网络分析-作者合作
此处使用的数据集是发表在Safety Science 从1991-2013年的论文数据，分析的时候截 取一定的时间长度进行分析
2.案例-安全科学的合作网络分析-机构合作
此处使用的数据集是发表在Safety Science从1991-2013年的论文数据， 分析的时候截取一定的时间长度进 行分析
2.案例-大数据的合作网络，使用SCI2绘制（图中节点大小表示作者的被引次数，连线宽度表示合作论文量）
思考
右侧合作网络会存在哪些问题？ 或者分析作者合作网络是要注 意哪些问题？
2.案例-大数据的国家或地区的合作网络
使用BibExcel进行数据分析，借助Pajek和Gephi进行数据可视化。
2.案例-大数据的国家或地区的合作网络
https://cartodb.com
Pajek对地理合作网络的可视化
李杰, 绘制于2014年12月
SCI2对地理合作网络的可视化
http://wiki.cns.iu.edu/pages/viewpage.action?pageId=1245861
参考文献
1. Chen, C. (2014) The CiteSpace Manual. https://leanpub.com/howtousecitespace 2. 李杰, 陈超美. 如何使用CiteSpace的一组示范及常见问题解答 http://blog.sciencenet.cn/blog-496649-
提到的工具 http://www.geonames.org/
1. 著名研究合作的案例
在线版-http://viz.olihb.com/scicollab/index.html
1. 科研合作的表现形式及层次
"collaboration level"
AU Li, J Hale, A
co-authorship 作者的合作
本讲主要内容
1. 关于科研合作的讨论 2. 科研合作网络可视化分析 3. 科研合作网络的地理可视化
1. 合作的研究
原始图片来源： Wuchty, S., Jones, B. F., & Uzzi, B. (2007). The increasing dominance of teams in production of knowledge. Science, 316(5827), 1036-1039. 个人英雄主义还是强强联手？ 大数据揭示，多位学者合作，特别是强校联合， 能够产生更具影响力的成果。撰文 周涛
2.CiteSpace进行科研合作网络的步骤
Step1：科研合作网络的节点类型为Author、Institution 或Country，或者还可以复选进行混合网络的分析。
以作者的合作网络为例进行演示
Step2：点击“GO”后直到出现可视化提示为止。点击Visualize进入作者合作网络的可视化界面。
2010年
2011年
2012年
2013年
2014年
2010-2014年
案 例
李杰, 根据斯图加特大学2013年发表的论文数据绘制
案例：洪水安全与风险的研究
（这里使用手机Google Earth展示）
案例：洪水安全与风险的研究
（这里使用手机Google Earth展示）
对CiteSpace生成的KML文件进行可视化
CiteSpace中处理作者合作分析的技巧。
• 首先在作者合作网络可视化结果中，以菜单来进行合并。如要将KW Li合并到 KaiWay Li，此时先单击左键选中节点KaiWay Li，然后右击并在显示的菜单中选择 Add to the Alias List（primary）；再以同样的步骤选择KW Li，Add to the Alias List （secondary）；完成上面步骤后软件会提示用户重新回到软件功能与参数页，再次 运行网络。
Yan E, Guns R. Predicting and recommending collaborations: An author-, institution-, and country-level analysis[J]. Journal of Informetrics, 2014, 8(2): 295-309.
3. 合作网络的地理可视化-详细步骤
Step3:参数设置及其数据加载
3. 合作网络的地理可视化-详细步骤
Step4：完成分析，点击OK。
点击“Make Map”得到一个Google Earth 可 以打来的KMZ文件。执行完后，对话框会提 示你KMZ文件的保存位置。
3. 合作网络的地理可视化-详细步骤
使用BibExcel进行数据分析，借助Gephi进行数据可视化。
李杰绘制，国际纳米安全研究的合作网络
2.案例-大数据研究的机构的合作网络
使用VOSviewer进行分析和可视化。
2. 合作网络分析中的注意事项
作者合作网络分析要慎重，并要注意以下问题。
• 如学者李开伟在Safety Science合作网络中有两种写法，一种是全称 KaiWay Li，还 有一种简称KW Li。A. R. Hale则有好几种写法AR Hale，A. Hale，A Hale以及 Andrew R. Hale。而对于来自中文的姓名辨识有时就更有难度，如J Li的作者就有可 能是李洁，李杰，李捷、李健、李建以及李江文等。此外，无论是中文还是英文， 重名作者分析也是一个重要的难题。目前为了避免在姓名上的混淆，投稿系统都建 议作者使用可用于识别的学术身份证ORCID，此外相关数据库也提供了用于作者之 间进行区分的身份标识（如Web of Science提供的ResearcherID，Scopus提供的 Scopus Author ID）。
机构的合作
[Hale, Andrew] HASTAM, Loughborough LE12 8PY, Leics, EnglHale Waihona Puke Baidund.
[Hale, Andrew] Delft Univ Technol, Safety Sci Grp, NL-2600 GA Delft, Netherlands.
国家的合作
1. 著名研究合作的案例
Map of scientific collaborations from 2005 to 2009.
http://collabo.olihb.com/
From this data, Olivier H. Beauchesne extracted and aggregated scientific collaboration between cities all over the world. For example, if a UCLA researcher published a paper with a colleague at the University of Tokyo, this would create an instance of collaboration between Los Angeles and Tokyo. The result of this process is a very long list of city pairs, like Los Angeles - Tokyo, and the number of instances of scientific collaboration between them. Following that he has used the geoname.org database to convert the cities’ names to geographical coordinates.
按区域进行分析
美国
中国
北京
北京某单位
大数据研究的国际合作网络（使用Google earth进行编辑后的网络）
中 国
美国
欧洲
澳大利亚
英国
丹麦
韩国
印度
德国 新加坡
南美洲
非洲
中国香港（地图的局部放大）
按时间进行分析
2010年
2011年
2012年
2013年
2014年
2010-2014年
按时间进行分析
Ebola研究的全球分布
3. 合作网络的地理可视化-详细步骤
Step1:打开软件，找到地理可视化功能。 在CiteSpace的菜单中，选择Geographical功能
3. 合作网络的地理可视化-详细步骤
Step2:进入地理可视化界面
相关参数设置： 1.时间设置 2.选择需要分析的数据 3.地图规模选择（默认即可） 4.其他选项，可以“默认” 关于不同选项得到的地图有什么差异？ 读者可以自己尝试着制作几幅图进行 比较
838067.html 3. 李杰. CiteSpace中文指南. http://blog.sciencenet.cn/blog-496649-886962.html 4. 李杰，陈超美. (2016) CiteSpace科技文本挖掘及可视化[M]. 首都经济贸易大学出版社. 5. 李杰,(2015)安全科学知识图谱导论[M].化学工业出版社. 6. 李杰等,(2014)安全科学技术信息检索基础[M].首都经济贸易大学出版社. 7. 陈悦，陈超美等 (2014) 引文空间分析原理与应用[M].科学出版社.
3. 合作网络的地理可视化
1. CiteSpace的科技文献地理可视化功能 是其最早的功能之一。用户使用该功 能可以快速的了解到某一领域研究的 地理分布及其学术的合作情况。
2. 该功能的主要特色是强调了用户使用 Google Earth与所的结果的互动，特别 适合在演讲场所进行展示。
3. 当然，为了在科技论文中进行说明， 局部的分组展示也可达到同样的效果。
3. Google Earth中可以编辑CiteSpace生成的KML文件
在Google Earth中可以对节点和连线进行修改（颜色、 透明度以及线宽）
案例：大数据（2010-2014）研究的国际合作网络
案例：大数据研究的国际合作网络
大数据研究的国际合作网络
大数据研究的国际合作网络
（使用Google earth进行编辑后的网络）
C1 [Li, Jie] Capital Univ Econ & Business, Sch Safety & Environm Engn, Beijing 100070, Peoples R China.
[Li, Jie] Steinbeis Adv Risk Technol, D-70174 Stuttgart, Germany.
2.案例-安全科学的合作网络分析-国家/地区
此处使用的数据集是发表在Safety Science 从1991-2013年的论文数据，分析的时候截 取一定的时间长度进行分析
2.案例-中文安全科学学者合作网络
此处使用的数据集是《中国安全科学学报》 和《中国安全生产科学技术》的论文数据。
2.案例-《火灾科学》学者合作网络（CiteSpace 2 Gephi）