Руководство SciMaps
Библиометрический анализ: от коллекции литературы к результатам
Опубликовано SciMaps · Обновлено
Планируйте библиометрический анализ определённой коллекции литературы, выбирайте сетевые методы и представляйте результаты с ограничениями охвата и интерпретации.
Начните с вопроса и определённой коллекции
Библиометрический анализ обобщает метаданные публикаций и связи в коллекции литературы. Он помогает описать тему, сравнить контексты цитирования или изучить особенности сотрудничества. Карта — это способ ориентироваться в данных; для понимания утверждений публикаций по-прежнему необходимо их читать.
Перед интерпретацией результатов запишите исследовательский вопрос, поисковые термины, правила включения, временной интервал и охват источников. Выбранная коллекция — это набор, который вы действительно анализируете; он может быть меньше проекта или результатов поиска.
Практическая последовательность действий
- Найдите публикации-кандидаты с помощью поиска исследований, затем добавьте подходящие источники в проект литературы.
- Проверьте названия, идентификаторы, даты, авторов и ссылки. Примите решения о включении до выбора публикаций для анализа. Не считайте, что отсутствие метаданных означает отсутствие связи.
- Используйте описательную статистику, чтобы изучить коллекцию. Выберите сетевой метод для отношений, которые хотите исследовать.
- Изучите карту вместе с доступными таблицами, контекстом публикаций, охватом и настройками. Зафиксируйте пороги и ограничения отбора.
- Прочитайте публикации, лежащие в основе результатов, и подготовьте отчёт с указанием коллекции, метода и ограничений.
Выберите нужный вид связи
- Прямое цитирование: доступные связи от цитирующей к цитируемой публикации в пределах анализа.
- Библиографическое сочетание: публикации, связанные общими цитируемыми источниками.
- Социтирование: выбранные цитируемые работы, связанные, когда выбранные публикации цитируют их вместе; картирование публикаций ограничено сохранённым аналитическим корпусом.
- Совместная встречаемость ключевых слов и тематическая карта: термины, связанные совместной встречаемостью, и последующее сравнение кластеров по центральности и плотности.
- Соавторство: авторы, связанные совместными публикациями.
Иллюстративный пример
Предположим, после проверки правил включения вы выбираете 40 публикаций об адаптации к городской жаре, опубликованных в указанном периоде. Сеть ключевых слов может показать «heat» и «vegetation» как узлы, связанные потому, что они встречаются в одних записях. Эта связь свидетельствует о совместной встречаемости терминов в этих 40 публикациях, а не доказывает, что растительность вызвала какой-либо результат. Изменение выбранных публикаций или порога частоты может изменить карту.
Пример из четырёх публикаций, который можно воспроизвести
Этот отдельный пример использует синтетические учебные данные, а не реальные публикации или научные выводы. Четыре записи позволяют легко проверить направление цитирования:
- SOURCE_01: Science Mapping for Collaboration Discovery (2021).
- SOURCE_02: Knowledge Graph Signals in Research Networks (2022).
- SOURCE_03: Co-authorship Patterns in Bibliometric Corpora (2023).
- SOURCE_04: Open Science Networks and Citation Structure (2024).
Скачайте CSV с четырьмя источниками и CSV со списком цитирований. Они описывают учебный корпус и его внутренние связи; это не пакет импорта для размещённого приложения. Инструкция по воспроизведению объясняет, как открыть соответствующую заранее подготовленную коллекцию в рабочей копии SciMaps для разработки.
Выберите ровно эти четыре источника и откройте анализ прямого цитирования. Задайте Papers, годы 2021–2024, Top N nodes 4, раскладку Circular и размеры узлов Uniform. Оставьте Include isolates и Show arrows включёнными; установите Cluster filter и Edge scope в All, а оба минимальных порога — в 0.
Ожидаемый результат — четыре узла и три ориентированные связи: SOURCE_02 цитирует SOURCE_01; SOURCE_03 цитирует SOURCE_02; SOURCE_04 цитирует SOURCE_02. Таким образом, SOURCE_02 имеет два входящих цитирования внутри выбранной коллекции. Этот подсчёт описывает учебный граф, а не общее число цитирований работы или её научное качество. Ссылки на работы вне выбранных четырёх публикаций не входят в это представление.
Пример для отдельного исследователя
Аспирант выбирает определённую коллекцию из 40 подходящих публикаций о городской жаре для главы обзора литературы. Он использует сети цитируемых источников, чтобы найти работы для чтения, и сети терминов, чтобы систематизировать вопросы, затем читает источники перед написанием обобщения.
Пример для организации
Команда библиотеки выбирает определённую коллекцию из 120 записей, соответствующих задокументированным правилам темы, аффилиации и года, для семинара подразделения. Команда сравнивает темы и сотрудничество в этих выбранных записях. Результат помогает обсуждению в заданных границах, а не является полной оценкой организации.
Ограничения
На каждый результат влияют охват поставщика данных, неполные списки литературы, неоднозначность идентификации, варианты терминов и решения об отборе. Ограничения графа и пороги могут скрывать записи или связи. Описывайте анализируемый и отображаемый охват отдельно, если они различаются. Подсчёты и размер кластера не устанавливают научное качество; количественные данные требуют контекстной экспертной оценки.
Литература
- Hicks и соавторы (2015), Bibliometrics: The Leiden Manifesto for research metrics — принципы использования показателей с экспертным суждением и прозрачными методами.
Связанные инструменты
Связанные руководства
Попробуйте этот процесс в SciMaps
Соберите коллекцию в проекте и выберите источники для анализа.
Создать аккаунтСоздайте аккаунт и пройдите проверку, чтобы начать пользоваться SciMaps. У вас уже есть доступ? Войти в SciMaps.