“全球能源贸易领域的研究前沿图谱”的版本间的差异

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[5] Stasko,  J.,  Gorg,  C.,  &  Liu,  Z.  (2008).  Jigsaw:  Supporting  investigative  analysis  through interactive visualization. Information Visualization, 7(2), 118-132.
 
[5] Stasko,  J.,  Gorg,  C.,  &  Liu,  Z.  (2008).  Jigsaw:  Supporting  investigative  analysis  through interactive visualization. Information Visualization, 7(2), 118-132.
 
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2024年5月21日 (二) 15:49的版本

科学前沿图谱简介

科学知识的传播特别是前沿知识的传播复杂多变,研究前沿在不断地演化并更新着,每天各种专业领域都有海量的学术论文发表出来,特别是在自然科学领域,例如arxiv.org上每天有大量的新论文发表出来,这些新的知识的涌现使得个人单靠传统的学术检索阅读方式来追踪自己专业方向上的发展变得越来越捉襟见肘。并且,现在随着交叉科学研究的兴起,研究者们常常会面对自己不太熟悉的专业知识,通过传统的科学检索方式很难搜集到有价值的科学信息。

近年来,科学计量学的兴起为科学研究和展示提供的一种新的视角。科学计量学依靠科学文献的分析和解读,从宏观层面为研究人员解读学科领域的前沿提供了新的视角。科学计量学的研究既有定量分析又有定性分析,各种类型的学术文献数据库提供了基本的计量数据源。以科学计量为底层,可视化分析和展示为形式的科学前沿图谱能够生动形象、直观地将隐藏的信息和可能的研究热点与发展趋势昭示出来。例如,近些年来的文献共引分析、作者共引分析等等方法开创性地描绘出了科学发展的图景。特别是一些优秀的可视化分析能够为相关的研究领域指明出有前途的研究方向。

通常,科学研究图谱分析对于跨学科的研究有很多帮助,能从知识网络的结构和功能上,结合宏观、中观和微观三种层级垂直分析,从而清楚地看到学科领域中的一个个研究主题的兴衰演进。从而能够在微观层次,观察特定的研究主题或者模型方法在未来一段时间里的发展应用情况,据此相关研究人员就能方便地把握学科发展动态,感知科研革新。

全球能源贸易领域的前沿图谱要素

科研合作网络分析

作者-机构-国家/地区合作网络与贸易网络的结合分析、合作网络的可视化等。

相关文献的引用分析

搜集相关的研究文献,进行被引、施引分析。

研究主题和领域的共现分析

基于关键词,进行词频统计、网络共现等方面的分析,发掘潜在的研究领域。


参考资料

[1] 陈悦,陈超美,刘则渊,胡志刚,王贤文. CiteSpace 知识图谱的方法论功能[J]. 科学学研究,2015,02:242-253.

[2] Chen C, Hu Z, Liu S, et al. Emerging trends in regenerative medicine: a scientometric analysis in CiteSpace[J]. Expert opinion on biological therapy, 2012, 12(5): 593-608.

[3] Kleinberg, J. (2002). Bursty and hierarchical structure in streams. Paper presented at the Proceedings of the 8th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, Edmonton, Alberta, Canada.

[4] http://cluster.cis.drexel.edu/~cchen/citespace/

[5] Stasko, J., Gorg, C., & Liu, Z. (2008). Jigsaw: Supporting investigative analysis through interactive visualization. Information Visualization, 7(2), 118-132.