关键词共引分析的科学计量方法研究.pdf

【关键词共引分析的科学计量方法研究】 关键词共引分析是一种科学计量方法，它通过研究文献中的关键词如何共同被引用，来揭示科学研究领域内的知识结构和发展趋势。这种方法为理解和描绘科学知识图谱提供了新的视角。知识图谱是展示科学知识发展和领域结构关系的工具，它可以帮助研究人员洞察不同领域的学科发展状况和科学知识结构。 传统的知识图谱研究方法主要包括文献调研、综述分析、科学社会学为基础的研究、基于引文分析的文献计量以及基于复杂网络理论的社会网络分析。其中，基于引文分析的文献计量方法关注引用关系、共引关系、耦合关系、合著关系和共词关系这五种学术网络关系。共引关系尤其重要，因为它反映了两个或多个文献共同被引用的频率，这种关系可以反映出不同文献之间的关联性和学术影响力。 共引分析通常分为文档共引分析、作者共引分析和期刊共引分析，这些方法被广泛用于知识图谱的绘制。然而，本研究提出了一种新的方法——关键词共引分析（Keyword Co-citation Analysis，KCA），它扩展了传统的共引分析，以引文关键词为研究对象。KCA方法包括四个主要步骤：数据集选择、原始关键词共引矩阵构建、相关矩阵转换和知识图谱的绘制及评估。 在数据集选择阶段，研究人员需挑选出具有代表性的文献集合。然后，通过构建原始关键词共引矩阵，记录每对关键词在同一文献中被共同引用的情况。接下来，相关矩阵转化将矩阵数据转化为易于理解和可视化的形式。通过网络分析和MDS（多维尺度分析）等技术，绘制知识图谱，并对其聚类性能进行评估。 KCA方法的应用结果显示，它能够清晰地描绘出特定领域的知识结构，并且在聚类效果上表现出色。这表明，关键词共引分析对于理解学科内知识的组织方式和演化路径具有很高的价值，为科研领域的趋势预测和热点识别提供了有力的工具。 总结来说，关键词共引分析是科学计量学的一个创新分支，它通过对文献中关键词的共引关系进行分析，帮助学者们构建更精确、更深入的知识图谱，从而促进科学研究的系统性理解和领域发展。这种方法不仅有助于揭示学科内部的结构关系，还能揭示跨学科的交互和新兴研究方向，对于科研政策制定和资源分配具有指导意义。