SciMaps.
Создать аккаунт

Руководство SciMaps

Сети совместной встречаемости ключевых слов и тематическое картирование

Опубликовано SciMaps · Обновлено

Читайте сети совместной встречаемости ключевых слов и тематические карты: подготовка терминов, пороги, центральность, плотность и контекст квадрантов.

От терминов к карте тем

Сеть совместной встречаемости ключевых слов связывает термины, встречающиеся в одних анализируемых записях. Термины — это узлы, а совместная встречаемость — связи. Тематическая карта обобщает кластеры сети терминов с помощью центральности и плотности. Оба представления описывают словарь и сетевую структуру внутри выбранной коллекции.

Подготовьте коллекцию и зафиксируйте настройки

  1. Определите вопрос и выберите подходящие источники проекта. Проверьте наличие метаданных ключевых слов или терминов.
  2. Изучите варианты терминов: сокращения, написание, формы единственного и множественного числа. Зафиксируйте, как термины были подготовлены и нормализованы. Проверьте метаданные источников и доступные настройки; это руководство не предполагает наличия в приложении редактора тезауруса или средств автоматической очистки данных.
  3. Откройте Keyword Co-occurrence. Проверьте доступные пороги частоты и связей, затем изучите контекст терминов.
  4. Откройте Thematic Map и сопоставьте термины кластеров, соответствующие публикации и пояснения к методу. Документируйте настройки, чтобы сравнения проводились на единой основе.

Иллюстративный пример

Предположим, три выбранные записи содержат «climate change» и «adaptation», а одна — «heat island». Первые два термина связаны совместной встречаемостью. Минимальная частота два исключила бы «heat island» в этом придуманном примере, если бы применялся такой порог. Исключение означает, что термин не достигает выбранного порога, а не что он научно незначим.

Теперь представьте кластер «adaptation», связанный со многими другими кластерами и тесно связанный внутри. На тематической карте горизонтальная ось — центральность: внешняя связность с другими темами. Вертикальная ось — плотность: внутренняя сплочённость его терминов. Обе величины зависят от анализируемой сети и настроек метода, а не являются универсальными оценками.

Интерпретируйте квадранты в контексте

  • Высокая центральность и высокая плотность: часто называются движущими темами, связанными вовне и сплочёнными внутри.
  • Низкая центральность и высокая плотность: часто называются нишевыми темами, сплочёнными, но слабее связанными с другими темами.
  • Высокая центральность и низкая плотность: часто называются базовыми или сквозными темами, широко связанными при меньшей внутренней сплочённости.
  • Низкая центральность и низкая плотность: часто называются формирующимися или угасающими темами. Один срез не позволяет отличить появление от угасания.

Проверьте фактические разделительные линии карты и пояснения к расчётам. Квадрант — это структурное описание. Он не является рейтингом важности, прогнозом или доказательством зрелости исследований.

Интерфейс Thematic Map в SciMaps с демонстрационными кластерами, расположенными по центральности и плотности
Реальный интерфейс SciMaps с демонстрационными данными; придуманный пример терминов служит только для объяснения.

Пример для отдельного исследователя

Исследователь выбирает определённую коллекцию из 80 подходящих публикаций об адаптации. Он изучает частые термины и соответствующие публикации для составления плана чтения и проверяет, не разделяют ли сокращения словарь, прежде чем интерпретировать кластеры.

Пример для организации

Команда научного отдела выбирает определённую коллекцию из 180 публикаций по указанной теме и периоду для семинара. Она использует положения кластеров для постановки вопросов об этой выбранной коллекции, а не для ранжирования подразделений или заявлений о полном охвате организации.

Ограничения

Доступность терминов, извлечение, нормализация, пороги, кластеризация и размер коллекции влияют на карту. Разные понятия могут иметь одно обозначение, а эквивалентные — разные. Сравнивайте настройки и подтверждающие данные перед описанием изменений. В Thematic Map и Trends нет вкладки AI Insights.

Литература

Связанные инструменты

Связанные руководства

Попробуйте этот процесс в SciMaps

Соберите коллекцию в проекте и выберите источники для анализа.

Создать аккаунт

Создайте аккаунт и пройдите проверку, чтобы начать пользоваться SciMaps. У вас уже есть доступ? Войти в SciMaps.