基于可视化的作者同被引分析研究

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作者同被引分析是引文分析中的一种重要的科学计量方法,对于研究学科结构非常有效。作者同被引分析可以划定科学家群体,展示学科领域和不同的研究方向。自1981年,White H通过ACA分析方法,将情报学研究领域划分为情报检索和文献计量后,情报学科的结构也产生了很大的变化,特别是在和其他学科的交叉研究上面。近年来在国外对学科领域结构和发展历史的应用研究中,较多的将信息可视化和引文分析相结合,国内在这方面的研究开展较少,本文基于文献计量学中的作者同被引研究方法,绘制信息检索可视化研究的知识图谱,利用可视化的方法,分析信息检索可视化的研究发展进程和方向,并对几种常用的ACA分析技术进行比较。   信息检索可视化是近十年来的研究热点,这个研究点萌芽于计算机科学和情报检索研究。信息检索可视化涉及了信息检索技术、社会网络表示方法、可视化人机交互方式等等领域,但是还没有对于检索可视化领域的研究内容的分析。信息检索和可视化二者有着天然的内在联系,而信息检索和信息可视化之间相互影响和促进,信息检索可视化不是一个既定的学科,而是一个热点领域和研究现象,本文中首次对信息检索可视化这个研究领域进行系统研究。   本文从SCI中获取信息检索可视化研究的引文数据,结合SPSS,UCINET,CITESPACE等工具进行作者同被引分析,识别对信息检索可视化有突出贡献的关键学者,这些作者可能属于不同的研究领域,但是其研究成果为信息检索可视化研究提供了重要理论基础,这些学者所在的学科即是信息检索可视化领域的参考学科。本文将关键学者形成若干个学术群体,这些学术群体很可能形成不同的知识管理流派,基于这种流派划分为进一步分析学科的知识结构,发觉学科内的研究主题,以及信息检索可视化研究框架的确立。本文还应用软件开发,设计开发了可视化作者同被引应用,并结合几种可视化方式进行对比分析。
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