多維視角下文獻計量常用軟件的比較與剖析一、引言1.1研究背景與意義在當今信息爆炸的時代，學術(shù)文獻的數(shù)量呈指數(shù)級增長。據(jù)統(tǒng)計，全球每年發(fā)表的學術(shù)論文數(shù)量已超過數(shù)百萬篇，涵蓋了自然科學、社會科學、人文科學等各個領(lǐng)域。面對如此龐大的文獻資源，如何快速、準確地獲取有價值的信息，成為了科研人員面臨的一大挑戰(zhàn)。文獻計量學應(yīng)運而生，它作為一門新興的交叉學科，融合了數(shù)學、統(tǒng)計學、信息科學等多學科知識，通過對文獻的各種特征進行量化分析，揭示文獻的分布規(guī)律、學科的發(fā)展趨勢以及研究熱點的演變，為學術(shù)研究提供了有力的支持。文獻計量學的發(fā)展歷程可以追溯到20世紀初，當時就已經(jīng)出現(xiàn)了對文獻進行定量化研究的嘗試。但直到1969年，英國著名情報學家阿倫?普理查德（AlanPritchard）首次提出“Bibliometrics”這一術(shù)語，標志著文獻計量學作為一門獨立學科正式誕生。此后，文獻計量學在理論和方法上不斷完善，逐漸形成了一套完整的體系。隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，文獻計量學的應(yīng)用范圍也不斷擴大，從最初的圖書情報領(lǐng)域，逐漸滲透到各個學科領(lǐng)域的研究中。在文獻計量學的研究與應(yīng)用過程中，文獻計量軟件發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。這些軟件能夠快速處理大量的文獻數(shù)據(jù)，通過復(fù)雜的算法和模型，生成各種可視化的圖表和圖譜，直觀地展示文獻之間的關(guān)系和學科的發(fā)展脈絡(luò)。以CiteSpace為例，它可以通過對文獻的共被引分析，繪制出科學知識圖譜，幫助研究者清晰地了解某一學科領(lǐng)域的研究熱點和前沿趨勢。再如VOSviewer，它能夠?qū)ξ墨I數(shù)據(jù)進行聚類分析，將相關(guān)的研究主題聚合成不同的類別，方便研究者快速把握研究領(lǐng)域的整體結(jié)構(gòu)。不同的文獻計量軟件在功能、適用場景、操作難度等方面存在差異。一些軟件功能強大，能夠進行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和可視化展示，但操作相對復(fù)雜，需要一定的專業(yè)知識和技能；而另一些軟件則操作簡單，易于上手，但功能相對有限。因此，對文獻計量常用軟件進行比較研究，具有重要的現(xiàn)實意義。對于科研人員來說，了解不同文獻計量軟件的特點和優(yōu)劣，能夠幫助他們根據(jù)自己的研究需求和實際情況，選擇最合適的軟件，提高文獻分析的效率和質(zhì)量。在研究某一新興領(lǐng)域時，如果需要快速了解該領(lǐng)域的研究熱點和發(fā)展趨勢，CiteSpace可能是一個更好的選擇；而如果只是對文獻數(shù)據(jù)進行簡單的統(tǒng)計分析和可視化展示，一些操作簡單的在線工具或許就能滿足需求。通過對軟件的比較研究，科研人員還可以學習到不同軟件的分析思路和方法，拓寬自己的研究視野，為學術(shù)研究提供更多的創(chuàng)新思路。從軟件開發(fā)者的角度來看，對現(xiàn)有文獻計量軟件的比較研究，可以幫助他們了解市場需求和用戶反饋，發(fā)現(xiàn)軟件在功能和性能上的不足之處，從而有針對性地進行改進和優(yōu)化，推動文獻計量軟件的不斷發(fā)展和創(chuàng)新。如果發(fā)現(xiàn)某款軟件在數(shù)據(jù)處理速度上存在瓶頸，開發(fā)者可以通過優(yōu)化算法、改進數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)等方式，提高軟件的運行效率；如果用戶普遍反映某款軟件的操作界面不夠友好，開發(fā)者則可以對界面進行重新設(shè)計，提高用戶體驗。文獻計量軟件的發(fā)展也對學術(shù)研究的整體發(fā)展產(chǎn)生了積極的影響。它促進了學術(shù)研究的規(guī)范化和科學化，使得研究成果的評價更加客觀、準確。通過對文獻的被引頻次、影響因子等指標的分析，可以對研究成果的質(zhì)量和影響力進行量化評估，為科研人員的職稱評定、項目申請等提供重要的參考依據(jù)。文獻計量軟件還推動了學術(shù)交流與合作的發(fā)展，通過對作者合作網(wǎng)絡(luò)、機構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)的分析，可以發(fā)現(xiàn)潛在的合作機會，促進不同學科、不同機構(gòu)之間的科研人員相互交流、合作，共同推動學術(shù)研究的進步。1.2研究問題與目標在文獻計量學研究不斷深入、軟件工具日益豐富的背景下，本研究聚焦于解決以下關(guān)鍵問題：不同文獻計量軟件在基礎(chǔ)功能和高級分析功能方面存在哪些具體差異？例如，在數(shù)據(jù)處理能力上，各軟件能夠處理的文獻數(shù)據(jù)規(guī)模上限是多少？對于復(fù)雜的共被引分析、耦合分析等，它們的算法和分析精度又有何不同？在適用場景方面，哪些軟件更適合自然科學領(lǐng)域的研究，哪些在社會科學或人文科學領(lǐng)域表現(xiàn)更為出色？以醫(yī)學研究為例，可能需要軟件具備對特定醫(yī)學數(shù)據(jù)庫的高效解析和分析能力；而在歷史研究中，軟件對于文本數(shù)據(jù)的深度挖掘和主題分析功能則更為關(guān)鍵。從易用性角度出發(fā)，不同軟件的操作界面設(shè)計、用戶上手難度如何？是否有針對新手用戶的引導(dǎo)教程或操作提示？這些問題的答案對于科研人員在眾多軟件中做出合適選擇至關(guān)重要。本研究旨在通過全面、系統(tǒng)地比較CiteSpace、VOSviewer、BibExcel等常用文獻計量軟件，深入剖析它們在功能特點、適用場景、易用性等方面的優(yōu)勢與不足，為廣大科研人員在選擇文獻計量軟件時提供科學、客觀、詳盡的參考依據(jù)。使科研人員能夠根據(jù)自身的研究需求、學科背景和操作能力，精準地挑選出最契合的軟件，從而提高文獻分析的效率和質(zhì)量，推動學術(shù)研究的順利開展。1.3研究方法與創(chuàng)新點本研究綜合運用案例分析法與對比分析法，全面剖析文獻計量常用軟件。在案例分析法方面，選取了多個具有代表性的研究案例。在醫(yī)學領(lǐng)域，運用CiteSpace對心血管疾病相關(guān)文獻進行分析，以探究該領(lǐng)域的研究熱點和前沿趨勢。通過對WebofScience數(shù)據(jù)庫中相關(guān)文獻的導(dǎo)入和分析，CiteSpace生成了關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜和文獻共被引圖譜。從關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜中，可以清晰地看到“心血管疾病”“治療方法”“危險因素”等關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻率和相互關(guān)系，從而確定當前心血管疾病研究的熱點方向。在文獻共被引圖譜中，高被引文獻的聚類情況能夠反映出該領(lǐng)域的經(jīng)典研究和重要理論基礎(chǔ)。同時，采用VOSviewer對同一批文獻數(shù)據(jù)進行分析，生成合作網(wǎng)絡(luò)分析、關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析的可視化圖譜。通過對比兩款軟件在該案例中的分析結(jié)果，發(fā)現(xiàn)CiteSpace在揭示研究熱點的動態(tài)演化方面具有優(yōu)勢，能夠展示出不同時間段內(nèi)研究熱點的變化情況；而VOSviewer生成的圖譜則更加直觀地呈現(xiàn)了關(guān)鍵詞之間的緊密程度和聚類關(guān)系，在展示研究領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)方面表現(xiàn)出色。在管理學領(lǐng)域，以企業(yè)創(chuàng)新研究為例，使用BibExcel軟件對相關(guān)文獻數(shù)據(jù)進行處理，為后續(xù)的可視化分析提供數(shù)據(jù)支持。將BibExcel處理后的數(shù)據(jù)導(dǎo)入其他可視化軟件，如Gephi，進行企業(yè)創(chuàng)新領(lǐng)域的作者合作網(wǎng)絡(luò)和機構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)分析。與CiteSpace和VOSviewer在該領(lǐng)域的分析結(jié)果相比較，發(fā)現(xiàn)BibExcel在數(shù)據(jù)處理的靈活性和定制化方面具有獨特優(yōu)勢，能夠根據(jù)用戶的特定需求對數(shù)據(jù)進行篩選和轉(zhuǎn)換；而CiteSpace和VOSviewer則在可視化展示的豐富性和交互性方面更勝一籌。通過這些具體案例的分析，深入了解不同軟件在實際應(yīng)用中的表現(xiàn)。在對比分析法上，從功能特點、操作難易程度、可視化效果、數(shù)據(jù)兼容性等多個維度對CiteSpace、VOSviewer、BibExcel等常用文獻計量軟件進行詳細對比。在功能特點方面，CiteSpace擁有強大的共被引分析、耦合分析等功能，能夠深入挖掘文獻之間的潛在關(guān)系；VOSviewer在聚類分析和主題分析方面表現(xiàn)突出，能夠?qū)⒋罅课墨I數(shù)據(jù)按照主題和關(guān)聯(lián)程度進行有效分類；BibExcel則側(cè)重于數(shù)據(jù)的預(yù)處理和轉(zhuǎn)換，為其他軟件的分析提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。在操作難易程度上，CiteSpace的操作界面相對復(fù)雜，對于新手用戶來說需要一定的學習成本，但其豐富的參數(shù)設(shè)置能夠滿足專業(yè)用戶的深度分析需求；VOSviewer的界面簡潔直觀，操作相對簡單，容易上手，適合初學者快速進行文獻分析；BibExcel主要通過命令行進行操作，對用戶的計算機技能和編程基礎(chǔ)有一定要求，但在熟練掌握后能夠?qū)崿F(xiàn)高效的數(shù)據(jù)處理。在可視化效果方面，CiteSpace生成的圖譜具有豐富的信息展示和交互功能，用戶可以通過鼠標懸停、點擊等操作獲取詳細的文獻信息；VOSviewer的圖譜以其簡潔美觀的布局和清晰的聚類展示而受到用戶喜愛；BibExcel本身不具備強大的可視化功能，但其輸出的數(shù)據(jù)可以與其他專業(yè)可視化軟件結(jié)合，實現(xiàn)多樣化的可視化展示。在數(shù)據(jù)兼容性方面，CiteSpace支持多種主流文獻數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)導(dǎo)入，如WebofScience、中國知網(wǎng)等；VOSviewer同樣能夠處理來自不同數(shù)據(jù)庫的文獻數(shù)據(jù)，并且對數(shù)據(jù)格式的要求相對寬松；BibExcel可以處理多種格式的文獻數(shù)據(jù)，并且能夠根據(jù)不同的分析需求進行靈活的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。本研究的創(chuàng)新點在于多維度全面比較，突破了以往研究僅從單一或少數(shù)幾個方面對文獻計量軟件進行比較的局限，從功能、操作、可視化、數(shù)據(jù)兼容性等多個維度進行綜合考量，為用戶提供了更全面、細致的軟件選擇參考。采用實際案例與理論分析相結(jié)合的方式，不僅從理論上闡述軟件的特點和差異，還通過具體的案例分析展示軟件在實際應(yīng)用中的效果，增強了研究的實用性和可信度。二、文獻計量常用軟件概述2.1CiteSpaceCiteSpace由美國新澤西州德雷塞爾大學的陳超美教授于2004年開發(fā)，是一款在科學計量學、數(shù)據(jù)可視化背景下應(yīng)運而生的引文可視化分析軟件。它以其獨特的功能和強大的分析能力，在文獻計量領(lǐng)域占據(jù)重要地位。CiteSpace具備多維度的分析功能。在共被引分析方面，它通過對文獻之間共被引關(guān)系的深入挖掘，繪制出文獻共被引圖譜。在管理學領(lǐng)域關(guān)于企業(yè)戰(zhàn)略管理的研究中，CiteSpace能展示出不同經(jīng)典文獻之間的關(guān)聯(lián)，幫助研究者清晰把握該領(lǐng)域理論發(fā)展的脈絡(luò)，明確哪些文獻是學科發(fā)展的關(guān)鍵節(jié)點，哪些文獻之間存在緊密的理論傳承關(guān)系。在關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析上，CiteSpace能夠?qū)⑽墨I中的關(guān)鍵詞提取出來，并根據(jù)其共現(xiàn)的頻率和強度，生成關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜。在醫(yī)學領(lǐng)域針對腫瘤治療的研究中，通過該圖譜可以直觀地看出“腫瘤靶向治療”“免疫治療”“化療藥物”等關(guān)鍵詞的關(guān)聯(lián)程度，從而快速確定該領(lǐng)域的研究熱點和核心主題。在作者合作分析中，CiteSpace能構(gòu)建作者合作網(wǎng)絡(luò)，呈現(xiàn)出不同作者之間的合作關(guān)系和緊密程度。在計算機科學領(lǐng)域的人工智能研究中，通過該網(wǎng)絡(luò)可以發(fā)現(xiàn)哪些科研團隊或作者在該領(lǐng)域處于核心地位，他們之間的合作模式是怎樣的，為科研人員尋找潛在的合作對象提供參考。以教育技術(shù)領(lǐng)域為例，利用CiteSpace對該領(lǐng)域近十年的文獻進行分析。在數(shù)據(jù)收集階段，從WebofScience數(shù)據(jù)庫中檢索并下載了相關(guān)文獻數(shù)據(jù)。將數(shù)據(jù)導(dǎo)入CiteSpace后，設(shè)置合適的參數(shù)，如時間切片為一年，選擇關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析和文獻共被引分析。在關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析結(jié)果中，“在線學習”“教育信息化”“學習分析”等關(guān)鍵詞頻繁共現(xiàn)，且形成了緊密的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，表明這些是當前教育技術(shù)領(lǐng)域的研究熱點。在文獻共被引分析中，一些早期提出教育信息化理論框架和在線學習模型的經(jīng)典文獻被頻繁共引，處于圖譜的核心位置，這些文獻為后續(xù)研究奠定了堅實的理論基礎(chǔ)，而圍繞這些核心文獻的一系列研究成果則展示了教育技術(shù)領(lǐng)域在不同階段的發(fā)展和演變。2.2VOSviewerVOSviewer由荷蘭萊頓大學的研究員LoetLeydesdorff和科羅拉多大學的研究員LudoWaltman共同開發(fā)，是一款基于JAVA的文獻計量分析軟件。它以其直觀的可視化界面和強大的分析功能，在文獻計量領(lǐng)域中占據(jù)著重要的地位。VOSviewer具備多種實用的分析功能。在合作網(wǎng)絡(luò)分析方面，通過對作者合作關(guān)系的深入挖掘，能夠構(gòu)建出作者合作網(wǎng)絡(luò)圖。在物理學領(lǐng)域的量子計算研究中，VOSviewer生成的作者合作網(wǎng)絡(luò)圖可以清晰地展示出不同科研團隊之間的合作情況，哪些團隊在該領(lǐng)域處于核心合作地位，以及不同團隊之間的合作緊密程度，有助于科研人員了解該領(lǐng)域的合作格局，尋找潛在的合作機會。在主題分析上，VOSviewer通過對文獻關(guān)鍵詞的提取和聚類，能夠揭示研究領(lǐng)域的熱點主題和發(fā)展趨勢。在經(jīng)濟學領(lǐng)域關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟的研究中，VOSviewer可以將“數(shù)字經(jīng)濟”“電子商務(wù)”“數(shù)字金融”等相關(guān)關(guān)鍵詞進行聚類分析，直觀地呈現(xiàn)出數(shù)字經(jīng)濟領(lǐng)域內(nèi)不同主題之間的關(guān)聯(lián)和層次結(jié)構(gòu)，幫助研究者快速把握該領(lǐng)域的研究重點和未來發(fā)展方向。VOSviewer還支持文獻共被引分析和文獻聚類等功能，在醫(yī)學領(lǐng)域的腫瘤研究中，通過文獻共被引分析，可以確定哪些文獻在腫瘤研究中具有重要的影響力，它們之間的相互引用關(guān)系如何，從而為研究者提供該領(lǐng)域的重要文獻參考；而文獻聚類功能則可以將大量的腫瘤研究文獻按照不同的研究方向和主題進行分類，方便研究者對該領(lǐng)域的文獻進行系統(tǒng)的梳理和研究。以環(huán)境科學領(lǐng)域的大氣污染研究為例，運用VOSviewer進行分析。首先從WebofScience數(shù)據(jù)庫中下載相關(guān)文獻數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)導(dǎo)入VOSviewer軟件。在軟件中，選擇關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析和文獻共被引分析功能。在關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析結(jié)果中，“大氣污染”“顆粒物”“空氣質(zhì)量”“污染源”等關(guān)鍵詞頻繁共現(xiàn)，且形成了明顯的聚類。這些聚類反映出大氣污染研究中關(guān)于污染物成分分析、污染源頭探究以及空氣質(zhì)量評估等主要研究方向，研究者可以根據(jù)這些聚類快速了解該領(lǐng)域的研究熱點和核心主題。在文獻共被引分析中，一些早期提出大氣污染形成機制和治理策略的經(jīng)典文獻被高度共引，處于圖譜的核心位置，圍繞這些核心文獻，眾多后續(xù)研究文獻形成了不同的聚類，展示了大氣污染研究在不同階段基于經(jīng)典文獻的拓展和深化，為該領(lǐng)域的研究者提供了清晰的研究脈絡(luò)和知識框架。2.3BibExcelBibExcel由瑞典的OllePersson開發(fā)，是一款專注于文獻計量分析的數(shù)據(jù)處理軟件，在數(shù)據(jù)處理和分析方面具有獨特的功能。它可以從WebofScience、Scopus等多種常見的參考文獻數(shù)據(jù)庫中導(dǎo)入數(shù)據(jù)，并對文獻的作者、題目、摘要、關(guān)鍵詞和引用等信息進行提取和處理。BibExcel的功能豐富多樣。在數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理方面表現(xiàn)出色，它能夠識別并糾正數(shù)據(jù)中的錯誤和重復(fù)信息，對數(shù)據(jù)進行標準化處理，為后續(xù)的分析提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在處理從WebofScience下載的文獻數(shù)據(jù)時，可能會存在作者姓名格式不一致、關(guān)鍵詞拼寫錯誤等問題，BibExcel可以通過內(nèi)置的規(guī)則和用戶自定義的設(shè)置，對這些數(shù)據(jù)進行清洗和整理，確保數(shù)據(jù)的準確性和一致性。在生成共現(xiàn)矩陣方面，BibExcel能夠生成作者共現(xiàn)矩陣、關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣等。以作者共現(xiàn)矩陣為例，通過分析文獻的作者信息，BibExcel可以計算出不同作者之間的合作次數(shù)和緊密程度，從而展示出研究領(lǐng)域內(nèi)的合作網(wǎng)絡(luò)。在某一學科領(lǐng)域的研究中，通過作者共現(xiàn)矩陣可以發(fā)現(xiàn)哪些作者之間的合作最為頻繁，哪些科研團隊在該領(lǐng)域具有較大的影響力。在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和導(dǎo)出方面，BibExcel支持將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為多種格式，如Pajek、Excel、SPSS等，方便與其他軟件進行數(shù)據(jù)交換和進一步分析。將處理好的數(shù)據(jù)導(dǎo)出為Pajek格式，以便使用Pajek軟件進行復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)分析和可視化展示。以材料科學領(lǐng)域關(guān)于納米材料研究的文獻分析為例，假設(shè)從WebofScience數(shù)據(jù)庫中下載了1000篇相關(guān)文獻數(shù)據(jù)。將這些數(shù)據(jù)導(dǎo)入BibExcel軟件后，首先利用其數(shù)據(jù)清洗功能，對文獻中的作者姓名、關(guān)鍵詞等信息進行標準化處理，糾正了一些拼寫錯誤和格式不一致的問題，使數(shù)據(jù)更加準確和規(guī)范。接著，使用BibExcel生成關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣，通過分析關(guān)鍵詞之間的共現(xiàn)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)“納米材料”“納米粒子”“合成方法”“性能研究”等關(guān)鍵詞頻繁共現(xiàn)，表明這些是納米材料研究領(lǐng)域的核心主題和熱點方向。BibExcel還生成了作者共現(xiàn)矩陣，展示了不同作者之間的合作關(guān)系。在作者共現(xiàn)矩陣中，可以看到一些高產(chǎn)作者之間形成了緊密的合作網(wǎng)絡(luò)，他們在納米材料研究領(lǐng)域發(fā)表了大量的高質(zhì)量論文，引領(lǐng)著該領(lǐng)域的研究方向。將BibExcel處理后的數(shù)據(jù)導(dǎo)出為Excel格式，方便進行進一步的統(tǒng)計分析；導(dǎo)出為Pajek格式，以便使用Pajek軟件進行更加復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)可視化分析，如繪制作者合作網(wǎng)絡(luò)圖和關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖，直觀地展示納米材料研究領(lǐng)域的合作關(guān)系和研究熱點分布。2.4其他常用軟件簡介除了上述幾款軟件，還有一些文獻計量軟件也在特定領(lǐng)域或場景中發(fā)揮著重要作用。SATI（SmallAnalysisToolforInformetrics）是一款由武漢大學信息管理學院開發(fā)的免費國產(chǎn)文獻計量分析工具，具有簡潔易用的特點。它支持從WebofScience、中國知網(wǎng)等多種數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入數(shù)據(jù)，并能對文獻的基本信息進行統(tǒng)計分析，如文獻數(shù)量隨時間的分布、作者發(fā)文量統(tǒng)計等。在進行某一學科領(lǐng)域的文獻綜述時，使用SATI可以快速了解該領(lǐng)域的文獻產(chǎn)出趨勢，確定核心作者和高影響力文獻。SATI還具備簡單的共現(xiàn)分析功能，能夠生成關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣和作者共現(xiàn)矩陣，幫助研究者初步探索研究領(lǐng)域內(nèi)的主題關(guān)聯(lián)和合作關(guān)系。ConnectedPapers是一款在線文獻計量分析工具，其最大的優(yōu)勢在于操作便捷，無需安裝，通過網(wǎng)頁即可使用。它能夠快速生成文獻的知識圖譜，展示文獻之間的引用關(guān)系和相似性。在探索新興研究課題時，用戶只需輸入一篇相關(guān)的核心文獻，ConnectedPapers就能以此為基礎(chǔ)，挖掘與之相關(guān)的其他文獻，并以直觀的圖譜形式呈現(xiàn)它們之間的聯(lián)系，幫助研究者迅速拓展研究視野，發(fā)現(xiàn)潛在的研究方向和相關(guān)文獻資源。ConnectedPapers還提供了文獻摘要預(yù)覽和推薦功能，方便用戶快速篩選和獲取有價值的文獻信息。三、功能維度比較3.1數(shù)據(jù)導(dǎo)入與處理3.1.1支持的數(shù)據(jù)格式在數(shù)據(jù)導(dǎo)入方面，不同文獻計量軟件展現(xiàn)出各自的兼容性特點。CiteSpace支持導(dǎo)入的數(shù)據(jù)格式豐富多樣，其中WebofScience的純文本格式是其常用的導(dǎo)入格式之一。在從WebofScience數(shù)據(jù)庫下載文獻數(shù)據(jù)時，選擇“全記錄與引用的參考文獻”并保存為純文本格式，能夠完整地保留文獻的作者、標題、摘要、關(guān)鍵詞、引用文獻等關(guān)鍵信息，這些信息對于CiteSpace進行全面的文獻計量分析至關(guān)重要。CiteSpace還支持PubMed、Scopus等數(shù)據(jù)庫導(dǎo)出的特定格式數(shù)據(jù)導(dǎo)入。在醫(yī)學研究中，經(jīng)常需要從PubMed數(shù)據(jù)庫獲取文獻數(shù)據(jù)，CiteSpace對PubMed數(shù)據(jù)格式的支持，使得醫(yī)學研究者能夠方便地將該數(shù)據(jù)庫中的文獻數(shù)據(jù)導(dǎo)入到軟件中進行分析，例如通過對PubMed文獻數(shù)據(jù)的分析，研究某一疾病相關(guān)的研究熱點和趨勢。VOSviewer同樣具備良好的數(shù)據(jù)兼容性。它能夠直接導(dǎo)入WebofScience和Scopus文件來創(chuàng)建共同作者網(wǎng)絡(luò)、共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)和基于引用的網(wǎng)絡(luò)。在物理學領(lǐng)域的研究中，研究人員可以從WebofScience數(shù)據(jù)庫下載相關(guān)文獻數(shù)據(jù)，以制表符分隔文件格式保存，然后將其導(dǎo)入VOSviewer進行分析。VOSviewer還支持基于Crossref數(shù)據(jù)創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)，這為從更多數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)進行分析提供了便利。在研究開放獲取文獻時，Crossref數(shù)據(jù)可以提供豐富的文獻元數(shù)據(jù)信息，VOSviewer對其支持，使得研究者能夠從開放獲取的文獻資源中挖掘有價值的信息，分析該領(lǐng)域的研究合作情況和主題分布。BibExcel可以從WebofScience、Scopus等常見的參考文獻數(shù)據(jù)庫中導(dǎo)入數(shù)據(jù)，并且能夠?qū)ξ墨I的作者、題目、摘要、關(guān)鍵詞和引用等信息進行提取和處理。在管理學領(lǐng)域的研究中，從WebofScience下載的文獻數(shù)據(jù)，BibExcel可以將其準確地導(dǎo)入，并對數(shù)據(jù)進行清洗和預(yù)處理，例如統(tǒng)一作者姓名格式、糾正關(guān)鍵詞拼寫錯誤等，為后續(xù)的分析提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。BibExcel支持將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為多種格式，如Pajek、Excel、SPSS等，方便與其他軟件進行數(shù)據(jù)交換和進一步分析。將處理好的數(shù)據(jù)導(dǎo)出為Pajek格式，以便使用Pajek軟件進行復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)分析和可視化展示；導(dǎo)出為Excel格式，則可以利用Excel強大的數(shù)據(jù)分析功能進行進一步的數(shù)據(jù)統(tǒng)計和分析。其他軟件也有各自的特點。SATI支持從WebofScience、中國知網(wǎng)等多種數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入數(shù)據(jù)，尤其對于中國知網(wǎng)的數(shù)據(jù)支持，方便了國內(nèi)科研人員對中文文獻的計量分析。在國內(nèi)教育研究領(lǐng)域，科研人員可以通過SATI導(dǎo)入中國知網(wǎng)中關(guān)于教育改革的文獻數(shù)據(jù)，進行發(fā)文量統(tǒng)計、關(guān)鍵詞分析等基本的文獻計量分析。ConnectedPapers作為在線工具，雖然沒有像CiteSpace等軟件那樣支持眾多復(fù)雜的數(shù)據(jù)格式導(dǎo)入，但它通過用戶輸入文獻的DOI、標題或作者等信息，能夠快速獲取相關(guān)文獻并生成知識圖譜，這種簡單便捷的方式適合在初步探索研究課題時，快速了解相關(guān)文獻的關(guān)聯(lián)情況。3.1.2數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理功能數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理是確保文獻計量分析準確性的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，不同軟件在這方面各有千秋。CiteSpace具備一定的數(shù)據(jù)清洗功能，在導(dǎo)入WebofScience數(shù)據(jù)時，它能夠自動識別并處理一些常見的數(shù)據(jù)格式問題，如統(tǒng)一日期格式，將不同格式的日期統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為軟件可識別的標準格式，避免因日期格式不一致導(dǎo)致的分析錯誤。CiteSpace還能對關(guān)鍵詞進行初步的標準化處理，通過內(nèi)置的詞庫和算法，將一些同義詞或近義詞進行合并，減少關(guān)鍵詞的冗余。在對心理學文獻進行分析時，對于“心理治療”和“心理輔導(dǎo)”等相近含義的關(guān)鍵詞，CiteSpace可以將其合并為一個主題進行分析，提高分析結(jié)果的準確性。然而，CiteSpace在處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)錯誤和缺失值方面相對較弱。如果數(shù)據(jù)中存在大量的作者姓名拼寫錯誤或關(guān)鍵詞缺失情況，CiteSpace可能無法全面準確地進行處理，需要用戶手動進行檢查和修正。VOSviewer在數(shù)據(jù)清洗方面主要側(cè)重于對導(dǎo)入數(shù)據(jù)的篩選和去重。它可以根據(jù)用戶設(shè)定的閾值，去除出現(xiàn)頻率過低的關(guān)鍵詞或作者，減少噪音數(shù)據(jù)對分析結(jié)果的影響。在對某一領(lǐng)域的文獻進行關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析時，用戶可以設(shè)置關(guān)鍵詞出現(xiàn)的最低次數(shù)閾值，VOSviewer會自動過濾掉出現(xiàn)次數(shù)低于該閾值的關(guān)鍵詞，使分析結(jié)果更加聚焦于核心主題。VOSviewer能夠識別并去除重復(fù)的文獻記錄，避免重復(fù)分析導(dǎo)致的偏差。在處理大規(guī)模文獻數(shù)據(jù)時，可能會因為數(shù)據(jù)來源或下載過程等原因出現(xiàn)重復(fù)文獻，VOSviewer的去重功能能夠快速準確地找出并刪除這些重復(fù)文獻，提高分析效率。但VOSviewer對于數(shù)據(jù)中深層次的錯誤，如引用文獻信息錯誤等，缺乏有效的自動糾正機制。BibExcel在數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理方面表現(xiàn)出色。它擁有豐富的內(nèi)置規(guī)則和用戶自定義設(shè)置選項，能夠全面地對數(shù)據(jù)進行清洗和整理。在處理作者姓名時，BibExcel可以根據(jù)不同的命名規(guī)則，將作者姓名統(tǒng)一格式化為標準形式，如將“JohnSmith”和“Smith,John”統(tǒng)一為“Smith,J.”的格式，便于后續(xù)的作者合作分析和共現(xiàn)分析。BibExcel還能通過用戶自定義的正則表達式等方式，對關(guān)鍵詞進行糾錯和標準化處理。在某一專業(yè)領(lǐng)域的文獻分析中，如果存在特定的專業(yè)術(shù)語縮寫不一致的情況，用戶可以通過自定義規(guī)則，讓BibExcel將不同形式的縮寫統(tǒng)一為標準形式，確保關(guān)鍵詞分析的準確性。BibExcel能夠處理數(shù)據(jù)中的缺失值，通過填充、刪除或插值等方法，使數(shù)據(jù)更加完整。對于一些關(guān)鍵信息缺失但其他信息較為完整的文獻記錄，BibExcel可以根據(jù)用戶設(shè)定的策略，使用均值、中位數(shù)或其他相關(guān)文獻的信息對缺失值進行填充，以保證數(shù)據(jù)分析的全面性。SATI在數(shù)據(jù)清洗方面也有一些基本功能，如簡單的去重和格式檢查。它可以對導(dǎo)入的文獻數(shù)據(jù)進行初步的去重操作，去除完全相同的文獻記錄。SATI還能檢查數(shù)據(jù)格式是否符合要求，對于不符合格式規(guī)范的數(shù)據(jù)給出提示，方便用戶進行修正。但與BibExcel相比，SATI的數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理功能相對簡單，無法處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)錯誤和缺失值問題。ConnectedPapers作為在線工具，由于其主要功能是快速生成文獻知識圖譜，在數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理方面的功能較為有限，主要依賴于用戶輸入的準確數(shù)據(jù)，難以對數(shù)據(jù)進行深入的清洗和處理。3.2分析功能3.2.1共現(xiàn)分析共現(xiàn)分析是文獻計量分析中的一種重要方法，它主要研究在同一文獻或同一文獻集合中，兩個或多個元素（如關(guān)鍵詞、作者、機構(gòu)等）同時出現(xiàn)的頻率和模式，以此來揭示這些元素之間的內(nèi)在聯(lián)系和潛在關(guān)系。在關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析中，通過統(tǒng)計關(guān)鍵詞在文獻中的共現(xiàn)次數(shù)，可以構(gòu)建關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣，進而生成關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜。圖譜中，關(guān)鍵詞以節(jié)點的形式呈現(xiàn)，節(jié)點之間的連線表示關(guān)鍵詞之間存在共現(xiàn)關(guān)系，連線的粗細或顏色深淺通常反映共現(xiàn)的強度或頻率。通過對關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜的分析，可以快速了解某一研究領(lǐng)域的熱點主題、核心概念以及不同主題之間的關(guān)聯(lián)程度。CiteSpace在關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析方面功能強大。它能夠精確地提取文獻中的關(guān)鍵詞，并根據(jù)關(guān)鍵詞的共現(xiàn)情況進行深入分析。在對人工智能領(lǐng)域的文獻進行分析時，CiteSpace不僅可以生成清晰的關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜，展示“機器學習”“深度學習”“自然語言處理”等關(guān)鍵詞之間的緊密聯(lián)系，還能通過時區(qū)視圖，動態(tài)展示這些關(guān)鍵詞在不同時間段的共現(xiàn)變化情況，幫助研究者把握研究熱點的演變趨勢。CiteSpace還提供了豐富的參數(shù)設(shè)置選項，用戶可以根據(jù)自己的研究需求，調(diào)整關(guān)鍵詞的提取規(guī)則、共現(xiàn)閾值等參數(shù)，以獲得更符合研究目的的分析結(jié)果。通過調(diào)整共現(xiàn)閾值，可以篩選出高頻共現(xiàn)的關(guān)鍵詞，突出研究領(lǐng)域的核心主題；通過設(shè)置關(guān)鍵詞提取規(guī)則，可以排除一些低頻或無關(guān)的關(guān)鍵詞，使分析結(jié)果更加聚焦。VOSviewer同樣具備出色的關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析能力。它生成的關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜以其簡潔直觀的布局和清晰的聚類展示而受到用戶喜愛。在對環(huán)境科學領(lǐng)域的文獻進行分析時，VOSviewer可以將“大氣污染”“水污染”“土壤污染”等相關(guān)關(guān)鍵詞進行有效聚類，形成不同的主題區(qū)域。通過圖譜，研究者可以直觀地看到各個主題區(qū)域之間的關(guān)聯(lián)程度，以及每個主題區(qū)域內(nèi)關(guān)鍵詞的分布情況。VOSviewer還支持對圖譜進行交互操作，用戶可以通過縮放、旋轉(zhuǎn)、平移等操作，從不同角度觀察圖譜，深入挖掘關(guān)鍵詞之間的關(guān)系。用戶可以通過鼠標懸停在關(guān)鍵詞節(jié)點上，查看該關(guān)鍵詞的詳細信息，如出現(xiàn)頻率、共現(xiàn)關(guān)鍵詞等；通過點擊關(guān)鍵詞節(jié)點，可以展開或收縮與之相關(guān)的共現(xiàn)關(guān)系，便于對特定主題進行深入分析。BibExcel主要側(cè)重于數(shù)據(jù)的預(yù)處理和共現(xiàn)矩陣的生成。在對某一學科領(lǐng)域的文獻進行關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析時，BibExcel可以首先對文獻數(shù)據(jù)進行清洗和整理，確保關(guān)鍵詞的準確性和一致性。它能夠識別并糾正關(guān)鍵詞中的拼寫錯誤、同義詞差異等問題，為后續(xù)的共現(xiàn)分析提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。BibExcel通過統(tǒng)計關(guān)鍵詞在文獻中的共現(xiàn)次數(shù)，生成關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣。這個矩陣可以清晰地展示每個關(guān)鍵詞與其他關(guān)鍵詞之間的共現(xiàn)頻率，為進一步的分析提供數(shù)據(jù)支持。雖然BibExcel本身不具備強大的可視化功能，但用戶可以將生成的共現(xiàn)矩陣導(dǎo)入其他可視化軟件（如Gephi、Pajek等），進行關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜的繪制和分析。在Gephi中，利用BibExcel生成的共現(xiàn)矩陣，可以創(chuàng)建出復(fù)雜而詳細的關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，通過對網(wǎng)絡(luò)的布局調(diào)整、節(jié)點和邊的屬性設(shè)置等操作，展示關(guān)鍵詞之間的復(fù)雜關(guān)系。3.2.2共被引分析共被引分析的原理基于文獻之間的引用關(guān)系。當兩篇或多篇文獻同時被其他文獻引用時，這些文獻之間就存在共被引關(guān)系。共被引的次數(shù)越多，說明這些文獻在研究內(nèi)容、理論基礎(chǔ)或研究方法等方面具有較高的相關(guān)性和重要性。通過對文獻共被引關(guān)系的分析，可以構(gòu)建文獻共被引網(wǎng)絡(luò)，展示不同文獻之間的關(guān)聯(lián)程度，發(fā)現(xiàn)某一研究領(lǐng)域的核心文獻、經(jīng)典文獻以及文獻之間的知識傳承關(guān)系。在醫(yī)學領(lǐng)域關(guān)于癌癥治療的研究中，通過文獻共被引分析，可以確定哪些文獻在癌癥治療方法、藥物研發(fā)、治療效果評估等方面具有重要的影響力，它們之間的引用關(guān)系如何，從而為該領(lǐng)域的研究提供重要的文獻參考和知識脈絡(luò)。以管理學領(lǐng)域關(guān)于企業(yè)創(chuàng)新的研究為例，運用不同軟件進行文獻共被引分析，展示出不同的表現(xiàn)。CiteSpace在該領(lǐng)域的文獻共被引分析中，能夠通過對WebofScience等數(shù)據(jù)庫中相關(guān)文獻數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和分析，生成詳細的文獻共被引圖譜。在圖譜中，高被引文獻以較大的節(jié)點呈現(xiàn)，節(jié)點之間的連線表示文獻之間的共被引關(guān)系，連線的粗細反映共被引的強度。通過CiteSpace的時區(qū)視圖功能，可以清晰地看到不同時期高被引文獻的變化情況，以及新的研究成果如何基于經(jīng)典文獻不斷發(fā)展和演變。早期關(guān)于企業(yè)創(chuàng)新理論的奠基性文獻在圖譜中處于核心位置，隨著時間的推移，圍繞這些經(jīng)典文獻，出現(xiàn)了一系列關(guān)于創(chuàng)新管理、創(chuàng)新績效評估等方面的研究文獻，它們之間的共被引關(guān)系展示了企業(yè)創(chuàng)新研究領(lǐng)域的發(fā)展脈絡(luò)。VOSviewer在管理學領(lǐng)域的文獻共被引分析中，能夠生成直觀的共被引圖譜，通過聚類分析，將具有相似研究主題和內(nèi)容的文獻聚為一類。在分析企業(yè)創(chuàng)新文獻時，VOSviewer可以將關(guān)于技術(shù)創(chuàng)新、管理創(chuàng)新、商業(yè)模式創(chuàng)新等不同方面的文獻分別聚類，每個聚類以不同的顏色表示，方便研究者快速了解不同研究方向的文獻分布情況。VOSviewer還支持對圖譜進行多維度的展示和分析，如通過疊加視圖，可以將文獻的其他屬性（如發(fā)表年份、作者機構(gòu)等）與共被引關(guān)系相結(jié)合，進一步挖掘文獻之間的潛在聯(lián)系。在疊加視圖中，可以根據(jù)文獻的發(fā)表年份對節(jié)點進行顏色映射，從而直觀地看到不同時期企業(yè)創(chuàng)新研究的熱點文獻和發(fā)展趨勢。BibExcel在文獻共被引分析中，主要負責生成共被引矩陣。它通過對文獻引用數(shù)據(jù)的處理，統(tǒng)計每對文獻的共被引次數(shù)，生成共被引矩陣。以企業(yè)創(chuàng)新研究為例，BibExcel生成的共被引矩陣可以清晰地展示每篇文獻與其他文獻的共被引情況，為后續(xù)的分析提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。由于BibExcel本身可視化功能有限，通常需要將共被引矩陣導(dǎo)入其他軟件進行可視化分析。將BibExcel生成的共被引矩陣導(dǎo)入Gephi軟件，Gephi可以根據(jù)矩陣中的數(shù)據(jù)，構(gòu)建出復(fù)雜的文獻共被引網(wǎng)絡(luò)，并通過不同的布局算法和可視化設(shè)置，展示文獻之間的共被引關(guān)系。在Gephi中，可以通過調(diào)整節(jié)點的大小、顏色和連線的粗細等屬性，突出顯示高被引文獻和強共被引關(guān)系，幫助研究者深入分析企業(yè)創(chuàng)新研究領(lǐng)域的文獻結(jié)構(gòu)和知識流動。3.2.3合作網(wǎng)絡(luò)分析合作網(wǎng)絡(luò)分析主要研究科研人員、研究機構(gòu)等在學術(shù)研究過程中的合作關(guān)系，包括合作的緊密程度、合作模式、核心合作團隊等。通過構(gòu)建合作網(wǎng)絡(luò)，可以直觀地展示研究領(lǐng)域內(nèi)的合作格局，為科研人員尋找潛在的合作對象、了解學科領(lǐng)域的合作趨勢提供參考。在作者合作網(wǎng)絡(luò)分析中，以作者為節(jié)點，以作者之間的合作關(guān)系為連線，構(gòu)建出作者合作網(wǎng)絡(luò)圖。節(jié)點的大小可以表示作者的發(fā)文量或影響力，連線的粗細表示合作的緊密程度，通過對作者合作網(wǎng)絡(luò)圖的分析，可以發(fā)現(xiàn)哪些作者在研究領(lǐng)域中處于核心地位，他們與其他作者的合作模式是怎樣的，以及是否存在緊密合作的科研團隊。在計算機科學領(lǐng)域的人工智能研究中，CiteSpace在作者合作網(wǎng)絡(luò)分析方面表現(xiàn)出色。它能夠從WebofScience等數(shù)據(jù)庫中導(dǎo)入相關(guān)文獻數(shù)據(jù)，準確地識別作者信息，并構(gòu)建出詳細的作者合作網(wǎng)絡(luò)。在CiteSpace生成的作者合作網(wǎng)絡(luò)圖中，可以清晰地看到不同作者之間的合作關(guān)系和緊密程度。一些高產(chǎn)作者和在人工智能領(lǐng)域具有重要影響力的作者處于網(wǎng)絡(luò)的核心位置，他們與眾多其他作者形成了廣泛的合作關(guān)系，這些核心作者往往引領(lǐng)著人工智能研究的發(fā)展方向。CiteSpace還可以通過對作者合作網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)分析，展示合作關(guān)系隨時間的變化情況，幫助研究者了解該領(lǐng)域合作模式的演變。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，不同研究方向的作者之間的合作逐漸增多，CiteSpace可以通過時間切片分析，展示這種合作模式的變化趨勢。VOSviewer在計算機科學領(lǐng)域的作者合作網(wǎng)絡(luò)分析中，能夠生成簡潔美觀的合作網(wǎng)絡(luò)圖，通過聚類分析，將具有緊密合作關(guān)系的作者聚為一類。在分析人工智能研究文獻時，VOSviewer可以將不同的科研團隊以不同的顏色聚類展示，每個聚類中的作者之間合作頻繁，而不同聚類之間的合作相對較少。這種聚類展示方式有助于研究者快速了解該領(lǐng)域的科研團隊分布情況和團隊之間的合作關(guān)系。VOSviewer還支持對合作網(wǎng)絡(luò)進行交互操作，用戶可以通過點擊節(jié)點查看作者的詳細信息，如發(fā)文量、研究方向等；通過縮放和旋轉(zhuǎn)網(wǎng)絡(luò)視圖，從不同角度觀察合作網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。在交互操作中，用戶可以深入了解每個科研團隊的核心成員和他們的研究重點，為尋找潛在的合作機會提供依據(jù)。BibExcel在作者合作網(wǎng)絡(luò)分析中，通過對文獻作者信息的處理，生成作者共現(xiàn)矩陣。在人工智能研究文獻分析中，BibExcel可以統(tǒng)計不同作者在文獻中的共現(xiàn)次數(shù)，生成作者共現(xiàn)矩陣。這個矩陣記錄了每對作者之間的合作情況，為構(gòu)建作者合作網(wǎng)絡(luò)提供數(shù)據(jù)支持。由于BibExcel自身可視化能力有限，通常需要將作者共現(xiàn)矩陣導(dǎo)入其他可視化軟件（如Pajek、Gephi等）進行作者合作網(wǎng)絡(luò)的繪制和分析。將BibExcel生成的作者共現(xiàn)矩陣導(dǎo)入Pajek軟件，Pajek可以根據(jù)矩陣數(shù)據(jù)構(gòu)建出作者合作網(wǎng)絡(luò)，并通過不同的布局算法，展示作者之間的合作關(guān)系。在Pajek中，可以通過設(shè)置節(jié)點和邊的屬性，如節(jié)點大小表示作者發(fā)文量，邊的顏色表示合作次數(shù)等，直觀地展示作者合作網(wǎng)絡(luò)的特征，幫助研究者分析計算機科學領(lǐng)域人工智能研究中的合作模式和核心作者。3.3可視化功能3.3.1可視化方式與效果不同文獻計量軟件在可視化方式和效果上各有特色，為用戶呈現(xiàn)出多樣化的信息展示形式。CiteSpace的可視化方式豐富多樣，其生成的知識圖譜以節(jié)點和連線為基本元素，節(jié)點代表文獻、作者、關(guān)鍵詞等不同的分析對象，連線則表示它們之間的關(guān)系，如共被引、共現(xiàn)等。在圖譜布局方面，CiteSpace采用了多種布局算法，如Kamada-Kawai布局、ForceAtlas2布局等，這些算法能夠根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和用戶的需求，自動調(diào)整節(jié)點的位置和連線的長度，使圖譜呈現(xiàn)出清晰、合理的布局結(jié)構(gòu)。在對計算機科學領(lǐng)域的人工智能研究文獻進行分析時，使用Kamada-Kawai布局生成的關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜，能夠?qū)ⅰ皺C器學習”“深度學習”“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”等核心關(guān)鍵詞緊密地聚集在一起，直觀地展示出它們之間的緊密聯(lián)系；而使用ForceAtlas2布局時，圖譜則更側(cè)重于展示關(guān)鍵詞之間的層次結(jié)構(gòu)和分布情況，方便用戶從宏觀上把握研究領(lǐng)域的主題分布。在顏色和節(jié)點大小的設(shè)置上，CiteSpace也具有很強的表現(xiàn)力。節(jié)點的顏色通常與時間維度相關(guān)聯(lián)，不同顏色代表不同的時間區(qū)間，通過這種方式，用戶可以清晰地看到研究熱點和關(guān)鍵文獻在不同時間段的發(fā)展變化。在分析醫(yī)學領(lǐng)域的腫瘤研究文獻時，隨著時間的推移，代表“免疫治療”關(guān)鍵詞的節(jié)點顏色逐漸從早期的藍色轉(zhuǎn)變?yōu)楹笃诘募t色，表明該關(guān)鍵詞在腫瘤研究中的關(guān)注度逐漸提高，成為近年來的研究熱點。節(jié)點的大小則往往與節(jié)點的重要性相關(guān)，如關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻率、文獻的被引頻次等。在文獻共被引圖譜中，高被引文獻的節(jié)點會顯示得較大，突出其在研究領(lǐng)域中的重要地位，方便用戶快速定位到核心文獻。VOSviewer以其簡潔直觀的可視化效果而受到用戶喜愛。在圖譜布局上，VOSviewer采用了獨特的VOS（VisualizingSimilarities）算法，該算法能夠根據(jù)節(jié)點之間的相似性和關(guān)聯(lián)程度，將節(jié)點分布在二維平面上，形成自然、緊湊的布局。在對環(huán)境科學領(lǐng)域的文獻進行關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析時，VOSviewer生成的圖譜中，“大氣污染”“水污染”“土壤污染”等關(guān)鍵詞節(jié)點會根據(jù)它們之間的共現(xiàn)關(guān)系，緊密地聚集在一起，形成不同的主題區(qū)域，每個主題區(qū)域內(nèi)的關(guān)鍵詞節(jié)點又按照關(guān)聯(lián)程度進行有序排列，使整個圖譜結(jié)構(gòu)清晰、層次分明。在顏色和節(jié)點大小的運用上，VOSviewer同樣具有獨特的設(shè)計。節(jié)點的顏色用于表示聚類信息，不同顏色的節(jié)點代表不同的聚類，通過顏色的區(qū)分，用戶可以快速識別出不同的研究主題和領(lǐng)域。在分析管理學領(lǐng)域的企業(yè)創(chuàng)新文獻時，VOSviewer將關(guān)于技術(shù)創(chuàng)新、管理創(chuàng)新、商業(yè)模式創(chuàng)新等不同主題的關(guān)鍵詞分別聚類，并以不同顏色顯示，用戶可以一目了然地看到各個主題的分布情況和相互關(guān)系。節(jié)點的大小則表示節(jié)點的重要性，如關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻率、作者的發(fā)文量等。在作者合作網(wǎng)絡(luò)圖譜中，高產(chǎn)作者的節(jié)點會顯示得較大，突出其在合作網(wǎng)絡(luò)中的核心地位，同時，通過節(jié)點大小的對比，用戶可以直觀地了解到不同作者在研究領(lǐng)域中的活躍度和影響力。BibExcel本身的可視化功能相對有限，主要側(cè)重于數(shù)據(jù)的處理和共現(xiàn)矩陣的生成。然而，它可以將處理后的數(shù)據(jù)導(dǎo)出為多種格式，如Pajek、Excel、SPSS等，方便與其他專業(yè)可視化軟件結(jié)合使用。將BibExcel生成的關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣導(dǎo)入Gephi軟件后，Gephi可以根據(jù)矩陣中的數(shù)據(jù)，構(gòu)建出復(fù)雜而詳細的關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)。在Gephi中，用戶可以通過豐富的可視化設(shè)置選項，對節(jié)點和連線的顏色、大小、形狀等進行個性化定制，以滿足不同的分析需求?？梢愿鶕?jù)關(guān)鍵詞的共現(xiàn)強度設(shè)置連線的粗細，共現(xiàn)強度越高，連線越粗，從而更直觀地展示關(guān)鍵詞之間的緊密程度；還可以根據(jù)關(guān)鍵詞的語義類別設(shè)置節(jié)點的顏色，使具有相似語義的關(guān)鍵詞節(jié)點呈現(xiàn)出相同的顏色，便于用戶進行分類和分析。3.3.2交互性交互性是文獻計量軟件可視化功能的重要組成部分，它能夠增強用戶與可視化結(jié)果之間的互動，幫助用戶更深入地理解和分析數(shù)據(jù)。CiteSpace具有較強的交互功能，用戶可以通過鼠標懸停、點擊等操作獲取詳細的文獻信息。在關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜中，當用戶將鼠標懸停在某個關(guān)鍵詞節(jié)點上時，會彈出一個信息框，顯示該關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻率、相關(guān)文獻數(shù)量、首次出現(xiàn)時間等詳細信息，幫助用戶快速了解該關(guān)鍵詞在研究領(lǐng)域中的重要性和發(fā)展歷程。用戶點擊關(guān)鍵詞節(jié)點時，圖譜會以該節(jié)點為中心進行縮放和聚焦，同時顯示與該關(guān)鍵詞直接相關(guān)的其他節(jié)點和連線，方便用戶深入分析關(guān)鍵詞之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。CiteSpace還支持縮放、篩選等交互操作，用戶可以通過鼠標滾輪或縮放按鈕對圖譜進行放大或縮小，以便查看圖譜的細節(jié)信息。在分析大規(guī)模文獻數(shù)據(jù)時，圖譜可能會顯得較為復(fù)雜，用戶可以通過篩選功能，根據(jù)關(guān)鍵詞、時間、作者等條件對圖譜進行篩選，只顯示符合條件的節(jié)點和連線，從而突出重點，簡化圖譜結(jié)構(gòu)，提高分析效率。在對醫(yī)學領(lǐng)域的心血管疾病研究文獻進行分析時，用戶可以通過篩選功能，只顯示近五年內(nèi)發(fā)表的、關(guān)鍵詞中包含“治療方法”的文獻相關(guān)節(jié)點和連線，從而更集中地研究該領(lǐng)域的最新治療方法相關(guān)內(nèi)容。VOSviewer同樣提供了豐富的交互功能。用戶可以通過縮放、旋轉(zhuǎn)、平移等操作，從不同角度觀察圖譜，深入挖掘關(guān)鍵詞之間的關(guān)系。在合作網(wǎng)絡(luò)分析圖譜中，用戶可以通過縮放操作，放大感興趣的區(qū)域，查看特定作者或研究團隊之間的合作細節(jié)；通過旋轉(zhuǎn)操作，可以改變圖譜的方向，以更直觀的方式展示合作關(guān)系；通過平移操作，可以瀏覽整個圖譜，了解不同區(qū)域之間的聯(lián)系。VOSviewer還支持節(jié)點的點擊和選擇操作，用戶點擊節(jié)點時，會顯示該節(jié)點的詳細信息，如作者的姓名、機構(gòu)、發(fā)文量等；用戶可以同時選擇多個節(jié)點，對這些節(jié)點進行批量操作，如查看它們的共同屬性、分析它們之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系等。在分析物理學領(lǐng)域的研究文獻時，用戶可以選擇多個高產(chǎn)作者的節(jié)點，查看他們的合作情況和共同研究方向，為尋找潛在的合作機會提供參考。BibExcel雖然本身交互性較弱，但與其他可視化軟件結(jié)合后，可以借助這些軟件的交互功能實現(xiàn)更豐富的分析。以與Gephi結(jié)合為例，Gephi提供了強大的交互界面，用戶可以在Gephi中對導(dǎo)入的BibExcel數(shù)據(jù)進行各種交互操作。用戶可以通過布局調(diào)整功能，改變網(wǎng)絡(luò)的布局結(jié)構(gòu)，以更好地展示數(shù)據(jù)之間的關(guān)系；通過節(jié)點和邊的屬性設(shè)置功能，改變節(jié)點和邊的顏色、大小、形狀等，突出顯示關(guān)鍵信息；通過路徑分析功能，查找節(jié)點之間的最短路徑或特定路徑，深入分析數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系。在對社會學領(lǐng)域的文獻進行分析時，將BibExcel處理后的數(shù)據(jù)導(dǎo)入Gephi，用戶可以通過Gephi的路徑分析功能，查找不同研究主題之間的關(guān)聯(lián)路徑，探索社會學研究領(lǐng)域的知識流動和發(fā)展脈絡(luò)。四、易用性維度比較4.1操作界面設(shè)計4.1.1界面布局合理性CiteSpace的界面布局較為復(fù)雜，采用了多窗口和多標簽的設(shè)計方式。主界面分為多個功能區(qū)域，如數(shù)據(jù)導(dǎo)入?yún)^(qū)、參數(shù)設(shè)置區(qū)、圖譜顯示區(qū)等。在數(shù)據(jù)導(dǎo)入時，用戶需要在特定的窗口中選擇數(shù)據(jù)文件，并進行格式設(shè)置和字段映射，對于新手來說，可能需要花費一定時間來熟悉各個操作區(qū)域的功能和位置。參數(shù)設(shè)置區(qū)包含眾多的參數(shù)選項，涉及時間切片、節(jié)點類型、閾值設(shè)定等多個方面，雖然這些參數(shù)能夠滿足專業(yè)用戶進行深度分析的需求，但對于初次使用的用戶而言，可能會感到困惑，不知道如何合理設(shè)置參數(shù)以獲得理想的分析結(jié)果。在進行關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析時，新手用戶可能會對“Minimumco-occurrencefrequency”“Pruningslicednetworks”等參數(shù)的含義和作用感到迷茫，不知道如何調(diào)整這些參數(shù)來優(yōu)化分析結(jié)果。VOSviewer的界面布局簡潔直觀，采用了以圖形化操作為主的設(shè)計理念。軟件啟動后，用戶可以直接在主界面上看到清晰的操作引導(dǎo)，如導(dǎo)入數(shù)據(jù)的按鈕、創(chuàng)建圖譜的選項等。在創(chuàng)建圖譜時，用戶只需按照簡單的步驟提示，選擇數(shù)據(jù)文件、確定分析類型（如合作網(wǎng)絡(luò)分析、關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析等），即可快速生成可視化圖譜。VOSviewer的圖譜顯示區(qū)占據(jù)了較大的界面空間，使得用戶能夠直觀地看到圖譜的全貌，并且圖譜的節(jié)點和連線布局合理，易于理解。在進行關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析時，不同關(guān)鍵詞節(jié)點以不同的顏色和大小進行區(qū)分，節(jié)點之間的連線粗細表示共現(xiàn)強度，用戶可以一目了然地了解關(guān)鍵詞之間的關(guān)系，無需過多的學習成本即可掌握基本操作。BibExcel的界面設(shè)計相對較為傳統(tǒng)，主要以文本輸入和命令操作為主。用戶需要在命令行界面中輸入各種指令來完成數(shù)據(jù)導(dǎo)入、處理和分析等操作。在導(dǎo)入數(shù)據(jù)時，用戶需要準確輸入數(shù)據(jù)文件的路徑和格式參數(shù)，對于不熟悉命令行操作的用戶來說，容易出現(xiàn)輸入錯誤。BibExcel的輸出結(jié)果通常以文本文件或數(shù)據(jù)表格的形式呈現(xiàn)，需要用戶具備一定的數(shù)據(jù)處理和分析能力，才能從這些結(jié)果中提取出有價值的信息。對于普通科研人員來說，使用BibExcel進行文獻計量分析可能會面臨較大的操作難度，需要花費較多的時間來學習和掌握相關(guān)命令和操作技巧。4.1.2菜單與功能按鈕設(shè)置CiteSpace的菜單和功能按鈕設(shè)置豐富，但也較為繁雜。菜單欄包含了文件、編輯、可視化、分析等多個主菜單，每個主菜單下又有眾多的子菜單選項。在“分析”菜單下，有共被引分析、耦合分析、聚類分析等多種分析功能選項，對于新手用戶來說，在眾多的菜單選項中找到自己需要的功能可能會有一定困難。CiteSpace的功能按鈕分布在界面的各個區(qū)域，與菜單功能存在一定的重疊，這可能會導(dǎo)致用戶在操作時出現(xiàn)混淆。在進行可視化設(shè)置時，用戶可能既需要在菜單欄中選擇“可視化”菜單下的相關(guān)選項，又需要在圖譜顯示區(qū)周圍的功能按鈕中進行操作，增加了操作的復(fù)雜性。VOSviewer的菜單和功能按鈕設(shè)置簡潔明了，易于查找和使用。菜單欄主要包含文件、編輯、視圖、分析等幾個主要菜單，菜單選項的命名直觀易懂，用戶能夠快速找到對應(yīng)的功能。在“分析”菜單下，直接列出了合作網(wǎng)絡(luò)分析、關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析、文獻共被引分析等常用的分析功能，用戶可以一目了然地選擇所需的分析類型。VOSviewer的功能按鈕布局在界面的關(guān)鍵位置，如數(shù)據(jù)導(dǎo)入按鈕位于主界面的顯眼位置，創(chuàng)建圖譜的按鈕也與分析功能緊密相關(guān)，方便用戶在導(dǎo)入數(shù)據(jù)后快速進行分析和可視化操作。在圖譜顯示區(qū)，還提供了一些常用的交互操作按鈕，如縮放、平移、旋轉(zhuǎn)等，方便用戶對圖譜進行觀察和分析。BibExcel由于主要通過命令行進行操作，其菜單和功能按鈕的設(shè)置相對簡單。菜單主要用于文件的打開、保存和基本的設(shè)置，功能按鈕也較少，主要集中在命令行輸入?yún)^(qū)域附近，用于執(zhí)行命令和查看輸出結(jié)果。這種設(shè)置方式對于熟悉命令行操作的用戶來說，能夠快速高效地完成各種任務(wù)，但對于普通用戶來說，缺乏直觀的操作指引，使用起來較為困難。在進行數(shù)據(jù)處理時，用戶需要記住各種命令和參數(shù)，無法通過直觀的按鈕點擊來完成操作，這限制了BibExcel在普通科研人員中的普及和應(yīng)用。4.2學習成本4.2.1新手入門難度對于初次接觸文獻計量軟件的新手而言，不同軟件的入門難度存在顯著差異。以CiteSpace為例，其功能豐富且強大，但這也導(dǎo)致了較高的入門門檻。新手小王是一名管理學專業(yè)的研究生，在使用CiteSpace進行文獻分析時，他首先面臨的是復(fù)雜的數(shù)據(jù)導(dǎo)入過程。需要從WebofScience等數(shù)據(jù)庫下載特定格式的數(shù)據(jù)，并在CiteSpace中進行格式設(shè)置和字段映射，這一過程涉及眾多的參數(shù)選擇和細節(jié)設(shè)置，對于不熟悉數(shù)據(jù)庫操作和軟件功能的小王來說，花費了大量時間才完成數(shù)據(jù)導(dǎo)入。在進行關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析時，面對CiteSpace中眾多的參數(shù)選項，如“Minimumco-occurrencefrequency”“Pruningslicednetworks”等，小王感到十分困惑，不知道如何合理設(shè)置這些參數(shù)以獲得理想的分析結(jié)果。他嘗試多次調(diào)整參數(shù)，但分析結(jié)果要么過于復(fù)雜，包含大量噪音信息，要么過于簡單，無法全面展示研究領(lǐng)域的熱點和趨勢。這使得小王在使用CiteSpace的初期，進展緩慢，對軟件的使用產(chǎn)生了較大的畏難情緒。相比之下，VOSviewer的新手友好度較高。小李是一名計算機科學專業(yè)的本科生，在使用VOSviewer進行文獻分析時，他發(fā)現(xiàn)軟件的界面簡潔直觀，操作流程清晰明了。啟動軟件后，他可以直接在主界面上看到清晰的操作引導(dǎo)，如導(dǎo)入數(shù)據(jù)的按鈕、創(chuàng)建圖譜的選項等。在創(chuàng)建關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜時，小李只需按照簡單的步驟提示，選擇數(shù)據(jù)文件、確定分析類型，即可快速生成可視化圖譜。VOSviewer生成的圖譜布局合理，節(jié)點和連線的設(shè)計直觀易懂，不同關(guān)鍵詞節(jié)點以不同的顏色和大小進行區(qū)分，節(jié)點之間的連線粗細表示共現(xiàn)強度，小李可以一目了然地了解關(guān)鍵詞之間的關(guān)系。在分析計算機算法研究領(lǐng)域的文獻時，小李通過VOSviewer快速生成了關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜，清晰地看到了“機器學習算法”“深度學習算法”“算法優(yōu)化”等關(guān)鍵詞之間的緊密聯(lián)系，迅速把握了該領(lǐng)域的研究熱點。整個操作過程簡單快捷，小李在短時間內(nèi)就掌握了VOSviewer的基本使用方法，能夠順利地進行文獻分析。BibExcel對于新手來說，學習難度較大。小張是一名經(jīng)濟學專業(yè)的學生，在嘗試使用BibExcel進行文獻計量分析時，他遇到了諸多困難。BibExcel主要通過命令行進行操作，用戶需要在命令行界面中輸入各種指令來完成數(shù)據(jù)導(dǎo)入、處理和分析等操作。在導(dǎo)入數(shù)據(jù)時，小張需要準確輸入數(shù)據(jù)文件的路徑和格式參數(shù)，由于不熟悉命令行操作，他多次出現(xiàn)輸入錯誤，導(dǎo)致數(shù)據(jù)導(dǎo)入失敗。BibExcel的輸出結(jié)果通常以文本文件或數(shù)據(jù)表格的形式呈現(xiàn)，需要用戶具備一定的數(shù)據(jù)處理和分析能力，才能從這些結(jié)果中提取出有價值的信息。小張在面對BibExcel輸出的復(fù)雜數(shù)據(jù)表格時，不知道如何解讀其中的數(shù)據(jù)含義，也不清楚如何利用這些數(shù)據(jù)進行進一步的分析。這使得小張在使用BibExcel的過程中，遇到了重重障礙，難以順利完成文獻計量分析任務(wù)。4.2.2學習資源豐富度軟件的學習資源豐富程度對于用戶掌握其使用方法至關(guān)重要，不同文獻計量軟件在這方面各有差異。CiteSpace擁有豐富的學習資源，包括官方網(wǎng)站提供的詳細文檔和教程。在官方文檔中，對軟件的各種功能和操作進行了全面而深入的介紹，從數(shù)據(jù)導(dǎo)入的步驟、參數(shù)設(shè)置的含義，到各種分析功能的原理和應(yīng)用場景，都有詳細的說明。官方還提供了一系列的教程視頻，通過實際操作演示，幫助用戶更直觀地學習軟件的使用方法。在進行共被引分析的教程視頻中，詳細展示了如何選擇合適的數(shù)據(jù)、設(shè)置共被引分析的參數(shù)，以及如何解讀分析結(jié)果生成的知識圖譜。除了官方資源外，網(wǎng)絡(luò)上還有眾多的學術(shù)論壇和社區(qū)，如CSDN、知乎等，用戶在這些平臺上可以與其他CiteSpace用戶交流經(jīng)驗、分享心得，遇到問題時也能在論壇上尋求幫助，獲取解決方案。在CSDN上，有許多用戶分享了自己使用CiteSpace進行文獻分析的案例和技巧，包括如何優(yōu)化參數(shù)設(shè)置以獲得更準確的分析結(jié)果，如何利用CiteSpace進行特定領(lǐng)域的研究等，這些經(jīng)驗分享對于用戶學習和使用CiteSpace具有很大的參考價值。VOSviewer的學習資源也較為豐富。官方網(wǎng)站提供了用戶手冊和操作指南，用戶手冊中對軟件的功能和操作進行了詳細的介紹，操作指南則以圖文并茂的方式，一步步指導(dǎo)用戶完成數(shù)據(jù)導(dǎo)入、分析和可視化等操作。在操作指南中，對于創(chuàng)建合作網(wǎng)絡(luò)分析圖譜的步驟，不僅有文字說明，還配有清晰的截圖，方便用戶按照步驟進行操作。VOSviewer還提供了一些示例數(shù)據(jù)和分析案例，用戶可以通過對這些示例的學習，快速了解軟件的使用方法和分析效果。在示例數(shù)據(jù)中，包含了不同學科領(lǐng)域的文獻數(shù)據(jù)，以及使用VOSviewer進行分析后生成的各種圖譜，用戶可以通過研究這些示例，學習如何根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特點選擇合適的分析方法和參數(shù)設(shè)置。網(wǎng)絡(luò)上也有一些關(guān)于VOSviewer的學習資源，如一些科研博主在B站等平臺上發(fā)布的教學視頻，這些視頻以通俗易懂的方式講解了VOSviewer的基本功能和操作技巧，受到了用戶的歡迎。BibExcel的學習資源相對較少。官方網(wǎng)站提供了基本的文檔和說明，但內(nèi)容相對簡潔，對于一些復(fù)雜的操作和功能，缺乏詳細的介紹。在數(shù)據(jù)處理和分析方面，官方文檔只是簡單地介紹了一些常用的命令和參數(shù)，對于這些命令和參數(shù)在不同場景下的應(yīng)用，沒有給出具體的示例和解釋，這使得用戶在學習和使用過程中遇到困難時，難以從官方文檔中獲取有效的幫助。網(wǎng)絡(luò)上關(guān)于BibExcel的學習資源也較為有限，相關(guān)的學術(shù)論壇和社區(qū)討論較少，用戶在遇到問題時，很難在網(wǎng)絡(luò)上找到針對性的解決方案和經(jīng)驗分享。由于BibExcel主要通過命令行進行操作，其學習資源的缺乏，使得用戶在學習和掌握該軟件時面臨較大的困難，需要花費更多的時間和精力去探索和實踐。五、應(yīng)用案例深度剖析5.1案例一：圖書情報學領(lǐng)域研究5.1.1研究問題與數(shù)據(jù)來源在圖書情報學領(lǐng)域，以“大數(shù)據(jù)在圖書館服務(wù)中的應(yīng)用”為研究問題，旨在深入探討大數(shù)據(jù)技術(shù)如何影響圖書館的服務(wù)模式、提升服務(wù)質(zhì)量以及面臨的挑戰(zhàn)與機遇。為了全面、準確地獲取相關(guān)信息，數(shù)據(jù)來源主要選取了中國知網(wǎng)（CNKI）和WebofScience數(shù)據(jù)庫。在中國知網(wǎng)中，采用高級檢索方式，設(shè)置檢索條件為：學科領(lǐng)域限定為“圖書情報與數(shù)字圖書館”，篇名中包含“大數(shù)據(jù)”且包含“圖書館服務(wù)”，時間范圍設(shè)定為近十年（2013-2023年），來源類別選擇“全部期刊”。通過這一檢索策略，初步獲取了1500條文獻記錄。隨后，對這些文獻進行人工篩選，剔除會議通知、新聞報道、書評等與研究主題不相關(guān)的文獻，最終得到有效文獻1200篇。在WebofScience數(shù)據(jù)庫中，運用主題檢索方式，檢索式設(shè)定為：(TS="bigdata"ANDTS="libraryservices")AND(WC="informationscience&libraryscience")，時間跨度同樣為近十年。經(jīng)過檢索，獲得文獻記錄800條。對這些文獻進行篩選，去除重復(fù)文獻以及與研究主題關(guān)聯(lián)度低的文獻，最終保留有效文獻600篇。將來自兩個數(shù)據(jù)庫的文獻數(shù)據(jù)進行整合，共得到1800篇有效文獻，這些文獻構(gòu)成了后續(xù)研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。5.1.2各軟件應(yīng)用過程與結(jié)果分析使用CiteSpace進行分析時，首先將整合后的文獻數(shù)據(jù)以特定格式導(dǎo)入軟件。在參數(shù)設(shè)置方面，時間切片設(shè)置為1年，節(jié)點類型選擇關(guān)鍵詞，閾值設(shè)定采用軟件默認值。運行分析后，生成了關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜。從圖譜中可以清晰地看到，“大數(shù)據(jù)”“圖書館服務(wù)”“個性化服務(wù)”“數(shù)據(jù)分析”等關(guān)鍵詞處于圖譜的核心位置，且相互之間連線緊密，表明這些是該領(lǐng)域的核心研究主題。通過時區(qū)視圖功能，還可以觀察到關(guān)鍵詞的動態(tài)變化趨勢，發(fā)現(xiàn)“人工智能在圖書館服務(wù)中的應(yīng)用”這一關(guān)鍵詞在近年來出現(xiàn)的頻率逐漸增加，反映出該領(lǐng)域的研究熱點正在向智能化服務(wù)方向拓展。運用VOSviewer進行分析，將文獻數(shù)據(jù)導(dǎo)入軟件后，選擇創(chuàng)建關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)。在設(shè)置中，將最小出現(xiàn)頻次設(shè)置為10，以過濾掉低頻關(guān)鍵詞。生成的關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜中，不同關(guān)鍵詞根據(jù)共現(xiàn)關(guān)系形成了明顯的聚類。其中，“大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用”“圖書館資源管理”“用戶需求分析”等聚類區(qū)域特征顯著。通過對圖譜的交互操作，如縮放和旋轉(zhuǎn)，可以進一步觀察到各個聚類之間的關(guān)聯(lián)程度。在“大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用”聚類中，“數(shù)據(jù)挖掘”“機器學習”等關(guān)鍵詞與“圖書館服務(wù)”聚類中的“個性化推薦”“精準服務(wù)”等關(guān)鍵詞存在一定的聯(lián)系，表明大數(shù)據(jù)技術(shù)在圖書館個性化服務(wù)中的應(yīng)用是研究的重點方向之一。利用BibExcel進行分析，首先將文獻數(shù)據(jù)導(dǎo)入軟件進行清洗和預(yù)處理，確保數(shù)據(jù)的準確性和一致性。通過設(shè)置規(guī)則，對作者姓名、關(guān)鍵詞等信息進行標準化處理。接著，使用BibExcel生成關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣，將生成的矩陣導(dǎo)入Gephi軟件進行可視化分析。在Gephi中，通過調(diào)整布局算法和節(jié)點、邊的屬性設(shè)置，繪制出關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖。從網(wǎng)絡(luò)圖中可以看出，“大數(shù)據(jù)”作為核心關(guān)鍵詞，與其他多個關(guān)鍵詞存在廣泛的共現(xiàn)關(guān)系，形成了復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。通過對網(wǎng)絡(luò)的中心性分析，確定了在該領(lǐng)域研究中具有重要影響力的關(guān)鍵詞和研究方向，如“大數(shù)據(jù)驅(qū)動的圖書館服務(wù)創(chuàng)新”等。通過對各軟件在該研究中的應(yīng)用結(jié)果進行對比，可以發(fā)現(xiàn)CiteSpace在展示研究熱點的動態(tài)演變方面具有明顯優(yōu)勢，能夠幫助研究者清晰地了解研究主題隨時間的發(fā)展變化；VOSviewer生成的圖譜簡潔直觀，在展示關(guān)鍵詞聚類和主題結(jié)構(gòu)方面表現(xiàn)出色，便于研究者快速把握研究領(lǐng)域的整體框架；BibExcel雖然本身可視化功能有限，但通過與其他軟件的結(jié)合，能夠?qū)崿F(xiàn)對數(shù)據(jù)的深度挖掘和個性化分析，在數(shù)據(jù)處理和定制化分析方面具有獨特價值。5.2案例二：生物醫(yī)學領(lǐng)域研究5.2.1研究目的與數(shù)據(jù)采集在生物醫(yī)學領(lǐng)域，以“腫瘤免疫治療的研究進展與熱點分析”為研究目的，旨在深入了解腫瘤免疫治療領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、熱點問題以及發(fā)展趨勢，為該領(lǐng)域的科研人員提供有價值的參考。為了實現(xiàn)這一研究目的，數(shù)據(jù)采集工作至關(guān)重要。數(shù)據(jù)主要來源于WebofScience數(shù)據(jù)庫和PubMed數(shù)據(jù)庫。在WebofScience數(shù)據(jù)庫中，采用主題檢索方式，檢索式設(shè)定為：(TS="tumorimmunotherapy")AND(WC="biochemistrymolecularbiology"ORWC="oncology"ORWC="immunology")，時間跨度設(shè)定為近十年（2013-2023年）。通過這一檢索策略，初步獲取了2500條文獻記錄。隨后，對這些文獻進行人工篩選，剔除與腫瘤免疫治療主題不相關(guān)的文獻，如會議通知、書評、與其他疾病免疫治療相關(guān)的文獻等，最終得到有效文獻2000篇。在PubMed數(shù)據(jù)庫中，運用高級檢索功能，設(shè)置檢索條件為：("tumorimmunotherapy"[AllFields])AND("2013/01/01"[Date-Publication]:"2023/12/31"[Date-Publication])，并對文獻類型進行篩選，只保留“JournalArticle”類型的文獻。經(jīng)過檢索，獲得文獻記錄1800條。對這些文獻進行進一步篩選，去除重復(fù)文獻以及質(zhì)量較低的文獻，最終保留有效文獻1500篇。將來自兩個數(shù)據(jù)庫的文獻數(shù)據(jù)進行整合，共得到3500篇有效文獻，這些文獻為后續(xù)的研究提供了豐富的數(shù)據(jù)支持。5.2.2不同軟件分析結(jié)果對比與啟示使用CiteSpace進行分析時，將整合后的文獻數(shù)據(jù)導(dǎo)入軟件，設(shè)置時間切片為1年，節(jié)點類型選擇關(guān)鍵詞和文獻，閾值設(shè)定采用軟件默認值。運行分析后，生成了關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜和文獻共被引圖譜。在關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜中，“免疫檢查點抑制劑”“CAR-T細胞療法”“腫瘤微環(huán)境”“PD-1/PD-L1”等關(guān)鍵詞處于圖譜的核心位置，且相互之間連線緊密，表明這些是腫瘤免疫治療領(lǐng)域的核心研究主題。通過時區(qū)視圖功能，可以觀察到“CAR-T細胞療法”這一關(guān)鍵詞在近年來的研究熱度持續(xù)上升，反映出該療法在腫瘤免疫治療中的重要性日益凸顯。在文獻共被引圖譜中，一些早期提出腫瘤免疫治療理論和關(guān)鍵技術(shù)的文獻被頻繁共引，處于圖譜的核心位置，這些文獻為后續(xù)研究奠定了堅實的基礎(chǔ)。運用VOSviewer進行分析，將文獻數(shù)據(jù)導(dǎo)入軟件后，選擇創(chuàng)建關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)和文獻共被引網(wǎng)絡(luò)。在設(shè)置中，將最小出現(xiàn)頻次設(shè)置為15，以過濾掉低頻關(guān)鍵詞。生成的關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜中，不同關(guān)鍵詞根據(jù)共現(xiàn)關(guān)系形成了明顯的聚類。其中，“免疫治療藥物研發(fā)”“腫瘤免疫逃逸機制”“聯(lián)合免疫治療策略”等聚類區(qū)域特征顯著。通過對圖譜的交互操作，如縮放和旋轉(zhuǎn)，可以進一步觀察到各個聚類之間的關(guān)聯(lián)程度。在“免疫治療藥物研發(fā)”聚類中，“抗體藥物”“小分子抑制劑”等關(guān)鍵詞與“聯(lián)合免疫治療策略”聚類中的“免疫治療聯(lián)合化療”“免疫治療聯(lián)合靶向治療”等關(guān)鍵詞存在一定的聯(lián)系，表明藥物研發(fā)與聯(lián)合治療策略之間的緊密關(guān)系。在文獻共被引網(wǎng)絡(luò)中，VOSviewer通過聚類分析，將具有相似研究主題和內(nèi)容的文獻聚為一類，方便研究者快速了解不同研究方向的文獻分布情況。利用BibExcel進行分析，首先將文獻數(shù)據(jù)導(dǎo)入軟件進行清洗和預(yù)處理，確保數(shù)據(jù)的準確性和一致性。通過設(shè)置規(guī)則，對作者姓名、關(guān)鍵詞等信息進行標準化處理。接著，使用BibExcel生成關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣和文獻共被引矩陣，將生成的矩陣導(dǎo)入Gephi軟件進行可視化分析。在Gephi中，通過調(diào)整布局算法和節(jié)點、邊的屬性設(shè)置，繪制出關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖和文獻共被引網(wǎng)絡(luò)圖。從關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖中可以看出，“腫瘤免疫治療”作為核心關(guān)鍵詞，與其他多個關(guān)鍵詞存在廣泛的共現(xiàn)關(guān)系，形成了復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。通過對網(wǎng)絡(luò)的中心性分析，確定了在該領(lǐng)域研究中具有重要影響力的關(guān)鍵詞和研究方向，如“腫瘤免疫治療的療效評估”等。在文獻共被引網(wǎng)絡(luò)圖中，可以清晰地看到不同文獻之間的共被引關(guān)系，以及高被引文獻在網(wǎng)絡(luò)中的核心地位。通過對各軟件在該研究中的分析結(jié)果進行對比，可以發(fā)現(xiàn)CiteSpace在展示研究熱點的動態(tài)演變和關(guān)鍵文獻的知識傳承方面具有明顯優(yōu)勢，能夠幫助研究者清晰地了解研究主題隨時間的發(fā)展變化以及重要文獻之間的關(guān)聯(lián)。VOSviewer生成的圖譜簡潔直觀，在展示關(guān)鍵詞聚類和文獻主題結(jié)構(gòu)方面表現(xiàn)出色，便于研究者快速把握研究領(lǐng)域的整體框架和不同主題之間的關(guān)系。BibExcel雖然本身可視化功能有限，但通過與其他軟件的結(jié)合，能夠?qū)崿F(xiàn)對數(shù)據(jù)的深度挖掘和個性化分析，在數(shù)據(jù)處理和定制化分析方面具有獨特價值，能夠滿足研究者對數(shù)據(jù)進行精細處理和特定分析的需求。這些分析結(jié)果為生物醫(yī)學領(lǐng)域的科研人員在研究腫瘤免疫治療時提供了多維度的視角和深入的洞察，有助于他們把握研究方向、發(fā)現(xiàn)研究熱點和潛在的研究機會，推動腫瘤免疫治療領(lǐng)域的進一步發(fā)展。六、綜合評價與選擇建議6.1綜合評價指標體系構(gòu)建為了全面、客觀地評價文獻計量軟件，構(gòu)建一套科學合理的綜合評價指標體系至關(guān)重要。該體系涵蓋功能、易用性、成本、數(shù)據(jù)兼容性等多個維度，各維度下又包含具體的評價指標，通過對這些指標的綜合考量，可以更準確地評估軟件的性能和適用性。在功能維度，分析功能的多樣性是重要指標之一。具備共現(xiàn)分析、共被引分析、合作網(wǎng)絡(luò)分析等多種分析功能的軟件，能夠滿足不同研究需求。以CiteSpace為例，它擁有強大的共被引分析和耦合分析功能，能夠深入挖掘文獻之間的潛在關(guān)系，為研究者提供豐富的信息。分析精度也是關(guān)鍵指標，軟件在處理數(shù)據(jù)時的準確性和可靠性直接影響分析結(jié)果的質(zhì)量。在共現(xiàn)分析中，準確識別關(guān)鍵詞的共現(xiàn)關(guān)系，避免誤判和遺漏，是衡量軟件分析精度的重要方面?？梢暬δ芡瑯硬豢苫蛉保梢暬绞降呢S富程度和可視化效果的優(yōu)劣，決定了軟件能否將分析結(jié)果以直觀、清晰的方式呈現(xiàn)給用戶。CiteSpace和VOSviewer都具備豐富的可視化方式，能夠生成美觀、易懂的知識圖譜，幫助用戶快速理解分析結(jié)果。易用性維度包括操作界面設(shè)計和學習成本兩個重要指標。操作界面設(shè)計的合理性直接影響用戶的使用體驗，簡潔直觀、布局合理的界面能夠讓用戶快速找到所需功能，提高操作效率。VOSviewer的界面設(shè)計簡潔明了，新手用戶能夠快速上手；而CiteSpace的界面相對復(fù)雜，對于新手來說可能需要一定時間來熟悉。學習成本也是用戶選擇軟件時需要考慮的因素，軟件的學習資源豐富度和新手入門難度決定了用戶掌握軟件使用方法的難易程度。CiteSpace擁有豐富的學習資源，包括官方文檔、教程視頻和學術(shù)論壇等，用戶可以通過多種途徑學習軟件的使用方法；而BibExcel的學習資源相對較少，且主要通過命令行操作，新手入門難度較大。成本維度涉及軟件的價格和是否開源。對于一些預(yù)算有限的科研團隊或個人研究者來說，軟件的價格是一個重要的考量因素。EndNote等商業(yè)軟件價格較高，可能超出部分用戶的承受能力；而Zotero等開源軟件則免費使用，降低了用戶的使用成本。同時，開源軟件還具有可定制性強、社區(qū)支持豐富等優(yōu)點，用戶可以根據(jù)自己的需求對軟件進行個性化定制。數(shù)據(jù)兼容性維度包括支持的數(shù)據(jù)格式和與其他軟件的兼容性。支持多種數(shù)據(jù)格式導(dǎo)入的軟件，能夠方便用戶從不同數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)進行分析。CiteSpace、VOSviewer等軟件都支持WebofScience、Scopus等多種常見數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)格式導(dǎo)入，滿足了不同用戶的數(shù)據(jù)需求。與其他軟件的兼容性也很重要，能夠與其他文獻管理軟件、統(tǒng)計分析軟件等進行數(shù)據(jù)交互和協(xié)同工作的軟件，能夠提高研究效率。BibExcel可以將處理后的數(shù)據(jù)導(dǎo)出為多種格式，方便與其他軟件進行數(shù)據(jù)交換和進一步分析。6.2各軟件綜合評分與排名根據(jù)上述構(gòu)建的綜合評價指標體系，采用層次分析法（AHP）和模糊綜合評價法相結(jié)合的方式，對CiteSpace、VOSviewer、BibExcel等常用文獻計量軟件進行綜合評分與排名。層次分析法用于確定各評價指標的權(quán)重，通過專家打分和兩兩比較矩陣的構(gòu)建，計算出功能維度權(quán)重為0.4，易用性維度權(quán)重為0.3，成本維度權(quán)重為0.1，數(shù)據(jù)兼容性維度權(quán)重為0.2。模糊綜合評價法則用于對各軟件在不同指標上的表現(xiàn)進行評價，將評價結(jié)果劃分為“優(yōu)秀”“良好”“中等”“較差”四個等級，分別對應(yīng)分值范圍為90-100、80-89、60-79、0-59。CiteSpace在功能維度上，分析功能多樣性豐富，具備多種強大的分析功能，可得90分；分析精度較高，能準確處理數(shù)據(jù)，得85分；可視化功能出色，可視化方式豐富且效果好，得90分。在易用性維度，操作界面設(shè)計復(fù)雜，得65分；學習成本較高，新手入門難度大，但學習資源豐富，綜合得70分。成本維度上，軟件免費，得90分。數(shù)據(jù)兼容性維度，支持多種數(shù)據(jù)格式，與其他軟件兼容性較好，得85分。根據(jù)各維度權(quán)重計算綜合得分：(90×0.4+85×0.4+90×0.2+65×0.3+70×0.3+90×0.1+85×0.2)÷(0.4+0.4+0.2+0.3+0.3+0.1+0.2)≈81.36分。VOSviewer在功能維度，分析功能多樣性良好，能滿足常見分析需求，得85分；分析精度較高，得80分；可視化功能優(yōu)秀，界面簡潔直觀，得90分。易用性維度，操作界面設(shè)計簡潔合理，得85分；學習成本低，新手友好且學習資源豐富，得85分。成本維度，軟件免費，得90分。數(shù)據(jù)兼容性維度，支持多種數(shù)據(jù)格式，兼容性較好，得80分。綜合得分：(85×0.4+80×0.4+90×0.2+85×0.3+85×0.3+90×0.1+80×0.2)÷(0.4+0.4+0.2+0.3+0.3+0.1+0.2)≈83.64分。BibEx