來源：丁香科研

文獻計量學作為科研領域一種性價比超高的發文手段，近年來備受醫學生和醫生喜愛，這一點從 Pubmed 數據庫近 10 年的 SCI 論文數量直線劇增就可見一斑。文獻計量學通過下載大量文獻，挖掘信息并梳理總結，最終以數據和圖表的可視化形式產出研究成果，門檻低，發文快，科研效率超級高。那具體應該怎么進行文獻計量學分析呢？接下來，筆者就給大家推薦一款文獻計量學工具- CiteSpace ，助力大家實現高效發文！

一、 CiteSpace 軟件概述

CiteSpace 是一款由美國德雷塞爾大學的陳超美教授開發的可視化文獻分析軟件。它能夠顯示學科或知識域在一定時期內的發展趨勢與動向，并幫助研究者形成若干研究前沿領域的演進歷程。簡而言之， CiteSpace 能夠找出學術文獻中文字（包括作者、雜志、關鍵詞、被引用詞匯等）的關系，并將其可視化表達出來。

二、 CiteSpace 軟件下載與安裝

1、下載地址：用戶可以在 CiteSpace 的官方網站（https://citespace.podia.com/download）進行免費下載。需要注意的是， MAC 用戶需下載 dmg 安裝程序， Windows 用戶需下載 msi 安裝程序。

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2、安裝步驟：Windows 用戶按照安裝步驟完成安裝即可正常使用；MAC 電腦的用戶在下載軟件后，可能需要按照網站提供的 FAQs 中的指導，將特定的代碼復制進電腦終端并輸入開機密碼，以解決 app 已損壞的問題。

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三、 CiteSpace 軟件使用步驟

1、數據采集

在使用 CiteSpace 進行文獻分析前，用戶需要從權威的數據源獲取文獻。這些數據源包括 Web of Science 、中國知網（ CNKI ）以及谷歌學術等。以中國知網（ CNKI ）為例，數據采集的具體步驟如下：

（1）、在中國知網高級檢索中輸入研究主題的關鍵詞進行檢索，設定文獻的年份范圍，選擇所需要的期刊類型。

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（2）、將顯示文獻量改為「 50 」，點擊「全選」（注意：知網文獻一次最多下載 500 篇，額度達到上限后需要點擊「清除」重新選擇）。

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（3）、選擇「導出與分析」，點擊「 Refworks 」格式，導出的文件命名格式為「 download_01/02…… 」，并將其放入事先建立好的 input 文件夾里。

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2、數據格式轉換

由于 CiteSpace 無法直接識別 txt 數據，因此需要對數據進行轉化。數據轉換的具體步驟如下：

（1）、打開 CiteSpace 后，點擊菜單欄的「 Data-Import/Export 」進入界面。

（2）、選擇「 CNKI 」。

（3）、在「 Input Directory 」一欄選擇 Input 文件夾。

（4）、在「 Output Directory 」一欄選擇 Output 文件夾。

（5）、點擊「 CNKI Format Conversion（3.0）」完成轉換。此時， output 文件夾里會生成一個轉換后的文件，將該文件復制到 data 文件夾里。

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3、 新建項目并導入數據

（1）、在 CiteSpace 主界面，點擊「 New 」在「 Title 」一欄給項目重新命名。

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（2）、「 Project Home 」一欄選擇「 Project 」文件夾。

（3）、「 Data directory 」一欄選擇「 Data 」文件夾。

（4）、「 Data Source 」一欄選擇「 CSSCI 」。

（5）、點擊「 Save 」保存。

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4、參數設置與運行項目

（1）、在功能選擇區進行參數選擇：

「 Time Slicing 」根據下載文獻時所選擇的時間范圍進行設置。

「 Years Per Slice 」 設置為 1 。

「 Node Types 」選擇需要分析的內容，如「 Keyword 」。

「 Pruning 」選擇「 Pruning sliced networks 」，其他參數保持默認設置即可。

（2）、點擊「 GO 」，再點擊「 Visualize 」即可開始運行項目并生成可視化結果。

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四、 CiteSpace 軟件的可視化分析結果解讀

1、關鍵詞頻次分析：通過對關鍵詞的頻次分析，可以迅速抓住某一領域特定時期的研究重點。

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2、關鍵詞共現關系分析：關鍵詞共現關系以連線的方式呈現，連線的顏色和粗細分別代表關鍵詞共現的時間和次數/可能性。

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3、關鍵詞中心度分析：中介中心度是衡量文獻關鍵詞重要性的一個量化指標。中介中心度越高，說明這個關鍵詞在圖譜中連接的節點越多，值得重點關注。

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4、關鍵詞聚類分析：聚類關系是建立在共現關系的基礎上的，關鍵詞基于不同的親疏程度可形成不同的聚類，識別這些聚類可以廓清研究的各個熱點子域。

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5、關鍵詞時間線視圖分析：時間線視圖以時間為 X 軸，聚類為 Y 軸，同一聚類的節點按時間順序分布在同一水平線上，可以展現話題的演進路徑和熱度。

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五、 CiteSpace 軟件的注意事項

（1）、在使用 CiteSpace 進行文獻分析時，應確保所采集的文獻數據質量較高，避免包含重復收錄、主題不相關、信息不完整等無效樣本。

（2）、在進行數據格式轉換時，應注意選擇正確的數據來源和輸出目錄，以確保轉換后的數據能夠被 CiteSpace 正確識別。

（3）、在新建項目和導入數據時，應仔細檢查項目信息和數據目錄，確保所有設置都已正確保存。

（4）、在解讀可視化分析結果時，應結合實際情況和背景知識進行深入分析和理解。

在探索學術的征途中， CiteSpaces 始終是您不可或缺的伙伴與向導。從紛繁復雜的文獻數據中提煉真知灼見，從海量的研究趨勢中捕捉靈感火花，它不僅簡化了復雜的數據分析過程，更讓學術研究的深度與廣度得以無限延伸。無論是初入學術殿堂的新手，還是深耕多年的專家， CiteSpaces 都值得一試。不想卷了，就趕快來沖文獻計量學這個賽道吧！

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