如何用VOSviewer分析CNKI数据?

学会了用VOSviewer分析Web of Science数据后,想不想知道如何用它分析中文文献?本文用CNKI数据做样例,一步步教你实现步骤。

(由于微信公众号外部链接的限制,文中的部分链接可能无法正确打开。如有需要,请点击文末的“阅读原文”按钮,访问可以正常显示外链的版本。)

疑问

自从写了《如何快速梳理领域文献》一文后,不少读者留言或者来信问我一个问题:

如何可视化分析中文文献呢?

我之前没有用VOSviewer做过中文文献的梳理,所以还真不知道VOSviewer是否有这个功能。

但是我在博士毕业论文里用Citespace分析过中文文献,所以就用我最有把握的答案做了答复。

不过,随着问这个问题的人越来越多,我也来了兴趣:VOSviewer到底能否分析中文文献数据呢?

怀疑的原因,是因为之前在网上查资料时,看到的好像都是英文分析结果。而且VOSviewer的作者都是外国人,所以我不确认它对中文文献是否友好。

于是,我决定验证一下。

验证的方法,不是直接拿软件来尝试,而是查文献。

验证

有句话,叫“在有鱼的地方钓鱼”,我觉得是至理名言。

如果有人用VOSviewer做过中文文献分析,你觉得这样的结果更可能在哪里出现呢?

新闻?博客?……不,一定是科研论文,而且是中文论文里。

我们到CNKI数据库里找找看。

在CNKI首页,以“VOSviewer”作为主题词检索。获得了以下结果。

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看来将VOSviewer作为研究工具的论文还真不少呢。

我们从标题寻找其中更有可能使用中文文献数据的论文,于是找到了这篇《2010年中国档案学研究热点的知识图谱分析》。

[图片上传失败…(image-37128c-1510491971990)]

看了摘要,确认该文使用中文期刊数据,分析工具为VOSviewer。

于是我们下载原文看看。

在文中显著位置,我们看到了这幅图。

这幅图说明,VOSviewer不仅支持中文文献分析,而且至少从2011年就支持了。

好了,我们的疑惑解决了——VOSviewer可以分析中文文献数据。

自然地,下一个问题就是:

该怎么做呢?

数据

第一步当然是收集数据。

我们继续使用CNKI。这次我们以“图书情报知识”(情报学领域核心期刊之一)作为“文献来源”检索词搜索。

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获得的结果,有4700多条。我这里连接网速不够快,4700多条文献记录都下载下来,需要很久。咱们精炼一下,只选择2016年的数据。

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2016年的记录,一共有101条。我们每次50条,不断翻页,全部勾选。

[图片上传失败…(image-5bdff-1510491971990)]

勾选完毕后,选择“导出/参考文献”。

[图片上传失败…(image-d85bb3-1510491971990)]

在屏幕的左侧,我们可以看到不同的导出类型。

问题来了,该导出哪一种呢?

这时我们打开VOSviewer,瞄一眼,看VOSviewer可以接受哪些格式。

这里我们看到了Web of Science, Scopus, PubMed, RIS等格式。

我们的目标,是取CNKI导出格式,与VOSviewer导入格式的交集。

结果令人很苦恼——交集为空。

到这里,我大概知道为什么这么多读者发问了。不少人可能在CNKI上做到了这一步,然后就不知道该怎么办了。

其实你不必焦虑。因为文献记录格式之间,是可以转换的。

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我们选择其中的Endnote格式,导出。

[图片上传失败…(image-55ad07-1510491971990)]

根据提示,存储导出的txt文件。

我们打开这个文本文件,看看内容。

经检验,数据完整导出。下面我们就要尝试格式转换了。

转换

我们的目标,是把数据转化为VOSviewer可以支持的格式类型。

我们打开Endnote。

从主菜单里,选择“导入(Import)”。

在弹出的窗口里,浏览并找到我们刚刚从CNKI导出的txt文件。

注意,此时不要直接导入文本文件,否则导入结果是空的

我们需要调整一下选项。点击文件浏览窗口左下角的“Option”。

点击其中的第一项,可以看到许多选项。Endnote作为老牌的文献管理工具,支持的数据格式很丰富。

选择“Endnote Import”。这样Endnote才知道,我们导入的,是Endnote自己的交换格式。

点击确定后,你就能看到100余篇文献正确导入进来了。

我们在这里对文献做粗略筛选。略去“卷首语”和重复文章,同时略掉没有作者的(一般是征稿启示等内容)文章。

筛选后的文献选中,选择“导出”(Export)。

Endnote会提示我们导出的选项。

我们把输出的文件名设定为有意义的名称。注意要把“Output Style”选择为“RIS”格式。

如果你的菜单里面没有“RIS”格式,可以先选择“Select another Style”。

然后你会看到许许多多的导出格式选项,下拉列表到“R”开头的区域,找到“RIS”。

选择后,“RIS”就被添加进来了。

默认导出文件扩展名是txt。我们将其修改为ris,以方便VOSviewer识别。

我们打开RIS文件看看内容:

可以看到,元数据都被保留,但是组织格式发生了变化。

至此,利用Endnote转换文献记录格式环节顺利完成。我们终于可以愉快地分析CNKI文献了。

分析

在VOSviewer中选择“Create”。会弹出以下对话框。我们选择第二项。

然后我们需要选择导入文献的类型和位置。

点击“RIS”标签页,利用文件选择器,定位到刚刚Endnote导出的RIS文件上。

下面选择分析类型,我们选择作者共现(Co-authorship)分析。

因为文章篇数太少,我们不得不把阈值定低一些。

弹出的对话框里,我们可以依据实际情况,把某些记录过滤掉。这里我们选择保持不变。

执行后,就能看到Co-authorship分析结果了。

我们放大结果图,看看细节。

图中中文显示一切正常。

至此,咱们利用VOSviewer分析CNKI文献记录的演示完成。

小结

回顾一下,本文主要介绍了以下内容:

  1. 我们确认了VOSviewer不止可以分析英文文献,也可以分析中文文献;
  2. 验证猜想,需要找证据。找证据的关键,是在最可能的地方着手搜索和挖掘;
  3. 文献记录的格式多种多样,但是其间大多是可以转换的。Endnote作为桥梁,可以帮我们把CNKI的导出结果转换为VOSviewer需要的RIS格式。

讨论

读过本文后,你是否了解如何用VOSviewer分析中文文献数据?你之前做中文文献可视化分析时,用过不同的方法吗?它们是否更有效和便捷呢?欢迎留言,把你的经验分享给大家,我们一起交流讨论。

这里给你留个思考题:如果要做引文分析,CNKI的数据可以吗?希望你能亲自动手尝试一下,把结果反馈给我。

如果本文可能对你身边的亲友有帮助,也欢迎你把本文通过微博或朋友圈分享给他们。让他们一起参与到我们的讨论中来。


原文发布于微信公众号 - 玉树芝兰(nkwangshuyi)

原文发表时间:2017-11-12

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