高分“文献计量分析”文章的特点与启示

科学

2023-06-12 22:06

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关键词：文献计量分析；解读

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大数据分析和人工智能的飞速发展，也使得文献计量分析正在脱胎换骨；文献计量分析已经越来越多应用于研究项目的选题、结题中，更成为趋势研究及把握研究方向的得力工具。部分高质量分析发表在SCI收录的期刊。

（文献计量分析发文量，截止到2023年5月20日）

为了提高对于文献计量分析的理解，“Hanson临床科研”公众号组织了“文献计量分析沙龙”，并开设了“文献计量学”的专栏，邀请有经验的朋友给大家系统介绍这方面的信息。

今天分享的是“B站：M78的微型小怪兽”撰写的文章，介绍高分文献计量分析文章的特点与启示。

本次检索使用文献鸟的大分析模块，检索词“文献计量分析”，限定时间为since 2023-01-01。

本次我先从IF>10的文章入手，带大家领略一下高分文章中的亮点，这些亮点对我们自己撰写文献计量文章有何启发。

检索式与限定时间如图所示

文献鸟大分析的优势在于，你输入中文之后，它自动给你翻译成英文，避免你找不到检索词英文的尴尬。

通过Impact Factor排序，我们可以看到文献计量分析大于10分的文章仅有两个期刊。未来2-3期重点关注非医学期刊Sci Total Environmet，领略一下非医学期刊的10分文章的文献计量论文魅力所在。

不清楚大家速读文献的方法是什么？

我的习惯是，文献计量类文章，主要浏览图片。看图片有无借鉴的地方，如果有，对其进行亮点总结。以便集百家所长，汇总亮点，撰写自己的文章。

以下是我对几篇高分文章中，大家可以参考的地方做的总结。

🔺图片来源：Bibliometric analysis and literature review of ultrasound-assisted degradation of organic pollutants - ScienceDirect

这篇文章展示的年发文量图，可以拿来参考。

从年发文量和被引次数上，对领域进行三个阶段的划分。图片绘制固然重要，但是我们要获得数据，年发文量与被引次数的数据可以利用R语言的bibliometrix包得到，然后利用Origin或excel绘图，最后用PPT添加其他标识（当然R语言高手，可以利用ggplot2直接操作以上步骤，参考视频见：年发文量统计图绘制Excel&R_哔哩哔哩_bilibili；CiteSpace论文图表—期刊发文量柱状图_哔哩哔哩_bilibili）。

🔺图片来源：Bibliometric analysis and literature review of ultrasound-assisted degradation of organic pollutants - ScienceDirect

这张流程图的展示，主要形式是思维导图。

从三个方面着手，分别是数据收集，文献计量分析和综述（基于文献计量分析内容进行讨论热点和分析趋势）。如果大家留意的话，可以登陆Bibliometrix - Home，可以看到文献计量分析的基本流程。我之前录制过一个有一定启发的视频，可以参考citepace SCI论文中流程图与宏观描述介绍_哔哩哔哩_bilibili

我们在绘制Flowchat的时候可以参考Bibliometrix官网给定的这个框架，添加自己的研究细节。

🔺图片来源：Hydroxyl radicals in natural waters: Light/dark mechanisms, changes and scavenging effects - ScienceDirect

这张图主要是对关键词进行共现分析，不同颜色代表不同的聚类，节点大小代表关键词出现的频次。

对于这张图片的绘制，文章中也提到过“bibliometric analysis was given in this part, with the strategy of “Bibexcel + Pajek + VOSviewer + Scimago Keyword co-occurrence” being selected” 。这张图是把VOSviewer得到的关键词共现图谱导出为pajek可以识别的格式，然后重新调整布局，最后用scimago graphica软件绘制。技术解决可以参考我朋友的视频。全网首发！疯狂输出！bibexcel+pajek+vosviewer+scimago关键词共现网络绘制！_哔哩哔哩_bilibili

🔺图片来源：Hotspots and future trends of phosphorus recycling from livestock manure: A bibliometric review - ScienceDirect

我们在看文献计量类文章的时候，主张直接看图，看图要掌握三点。

第一：数据来源；第二：可视化工具；第三：表达含义。对于这张图，数据来源：WOS数据库期刊类别；可视化工具：VOSviewer+Pajek；表达含义：研究主题主要分布在哪些领域。我亲爱的朋友参考李杰老师的书籍，对这一操作进行了详细讲解，可以参考VOSviewer领域叠加分析_哔哩哔哩_bilibili

🔺图片来源：Hotspots and future trends of phosphorus recycling from livestock manure: A bibliometric review - ScienceDirect

这张图的数据来源：VOSviewer或CiteSpace或bibliometric package；可视化工具：Scimago Graphica；表达含义：各个国家或地区之间的合作关系及发表文章数量。

这张图，据我了解，全网我是第一个复现的，主要是我亲爱的朋友在一篇文章中用到，我拿来复现一下。可以参考：SCImago Graphica：国家合作网络_哔哩哔哩_bilibili

🔺图片来源：Hotspots and future trends of phosphorus recycling from livestock manure: A bibliometric review - ScienceDirect

这张图本身没什么新意，无非就是共被引分析+聚类，但是对于处理时间跨度较大的共被引分析图片时，CiteSpace自带的时间条带就无法显示出具体的年份，因此我们可以只标注起点和终点年。如图所示的，2002年，2021年。

课代表总结

速读文献计量分析图谱三要素：数据源；可视化工具；表达含义。
图谱参考内容

年发文量柱状图+拟合曲线+阶段划分
流程图绘制
共现网络布局美化+重新布局
VOSviewer+Pajek绘制领域分布图
CiteSpace图例启发

本期内容就介绍到这里，我只对文章中的涉及到文献计量分析的部分进行亮点的解读，并提供了一些图谱的实现方法视频链接。

其实大家仔细看这些文章，你会发现，刊登在非医学期刊Sci Total Environmet的涉及到"bibliometric analysis"主题词的文章，文献计量分析只占较少的部分，大部分内容还是以传统综述为主，内容较为丰富。

如果你对文献计量分析有兴趣，欢迎关注我们公众号和我们的专辑。我们后面会组织读者群。

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本期编辑：Henry，微信号healsan。助理：ChatGPT

文中插图多为原文截图，版权均归原作者及出版社所有；仅供学习用。

Hanson临床科研团队，在美国的七位生物医学科学家主持并担任独立理事。主要通过大数据分析，分享生物医学前沿、发展趋势及对临床科研的启发；通过文献计量分析及报告，把握最新技术进展；交流SCI论文撰写、课题设计规范。只提供以数据为基础的客观报告，及专业、独立的思考。

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来源: qq

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