科学知识图谱CiteSpace利用方法

科学知识图谱在学科评价中的应用研究[开题报告]

（2011届） 本科毕业论文（设计） 开题报告 题目：科学知识图谱在学科评价中的应用研究学院：商学院 专业：信息管理与信息系统 班级： 学号： 姓名： 指导教师： 开题日期：

一、选题的背景、意义 1.该选题的历史背景及国内外现状 科学知识图谱，是将传统的文献计量方法与现代的文本挖掘和复杂网络、数学、统计学、计算机科学方法以及可视化技术等有机地整合在一起的一种综合分析科学发展的知识发现方法。从20世纪 50年代至今，科学知识图谱的研究已经有几十年的历史。 (1)引文分析理论的发展促进了科学知识图谱的兴起。20世纪60年代，加菲尔德(Eugene Garfield)创办科学引文索引 (SCI)。1965年，普赖斯以SCI为数据来源，发表了一篇科学计量学的杰作《科学论文的网络》。在这篇论文中，普赖斯第一次提出并界定了“研究前沿”的概念。到了20世纪70、80年代，匈牙利的三位学者T.布劳温 (Tibur Braun)、W．格伦采尔 (Wolfgang Glanze1)和A．舒伯特 (Andres Schubert)以SCI数据库为基础，出版了《科学计量学指标》，这实际上是世界科学地图和科学知识图谱的雏形。 (2)复杂网络系统和社会网络分析的兴起丰富了引文分析理论与方法。美国社会心理学家斯坦利·米尔格兰姆(Stanley Milligram)于1967年通过社会网络人际关系的“六度分隔”试验发现了著名的“小世界”现象。90年代中期，比利时情报计量学专家埃格赫 (Leo Egghe)和鲁索 (Ronald Rousseau)合作出版了《情报计量学引论》，促进了科学知识图谱的产生。进入21世纪，社会网络分析的探索与应用向纵深发展，风靡全球。 (3)信息可视化为科学知识图谱提供了强大的技术支持。1999年陈超美出版了该领域的第一部学术专著《信息可视化与虚拟环境》，R．斯宾塞 (Robert Spence)2000年出版了《信息可视化》之后相关研究如雨后春笋般涌现。 总体来讲，无论是企业还是科研领域，我国对知识图谱的关注滞后于国外。相比国外知识图谱的研究状况，我国起步稍晚，但是也取得了一些成绩。国内在知识图谱的应用方面缺少理论上的实证分析，主要是将知识图谱作为一个工具，应用于各个领域，而且相对于国外，应用研究还比较薄弱。目前而言，国内知识图谱研究中存在主要困难和问题如下： (1)研究手段和方法的严重滞后 国内近几年有关知识图谱的研究也有一些，如大连理工大学的刘则渊教授带领的团队进行了科学计量学、管理学人机工程学学科以及国内所有工程领域研究前沿的知识图谱构建；武汉大学的马费成、刘青林、社科院的蒋颖等也对国内外知识管理、数字资源管理、战略管理、文献计量学等领域进行了共词图谱的绘制；南京大学的邓三鸿、浙江大学的潘有能等初步建立了图书情报学科的学科知识地图；金莹以CSSCI 数据粗略构建了我国社会科学的学

科学知识图谱研究综述

?新技术应用? 科学知识图谱研究综述 梁秀娟 (湘潭大学公共管理学院　湖南湘潭411105) 文　摘　随着可视化技术的发展,将其与引文分析技术相结合,可以直观、形象地向人们揭示学科以及学科之间的联系。本文结合国内外在引文分析和可视化方面的最新研究,从起源、概念、绘制方法、应用及研究展望等方面对科学知识图谱进行了较为详细的分析。 关键词　引文分析　可视化　科学知识图谱 Rev i ew of M app i n g Knowledge D o ma i n s L i a ng X i ujuan (Public Manage ment School of Xiang Tan University,XiangTan HuNan,411105) Abstract:W ith the devel opment of visual technol ogy which co mbined with citati on analysis technol2 ogy,it can reveal the link bet w een subjects intuitively and vividly.I n this paper,combined with the latest research on citati on analysis and visualizati on,we make a detailed intr oducti on in the areas of mapp ing knowledge domains fr om the origin,concep ts,techniques,app licati ons and the latest p r o2 gress. Key words:Citati on analysis,V isualizati on,Mapp ing knowledge domains 随着信息技术、可视化技术和科学计量学、文献计量学理论的发展,以图形的方式来揭示学科间的联系已不再是一件难事。而近年来科学计量学、文献计量学研究领域兴起的热点之一,就是如何在准确、翔实地传达知识的基础上以可视化的图像直观、形象地向人们揭示学科以及学科之间的联系。科学知识图谱(Mapp ing Knowledge Domains)正是在这一研究领域中出现的一个新的热点。 1　科学知识图谱的起源 科学知识图谱是引文分析与数据、信息可视化相结合的产物。引文分析是指利用各种数学及统计学的方法和比较、归纳、抽象、概括等逻辑方法,对科学期刊、论文、著者等各种分析对象的引证与被引证现象进行分析,以揭示其数量特征和内在规律的一种文献计量分析方法[1]。正式的引文分析始于上个世纪50年代初,1964年美国的尤金?加菲尔德(Eugene Garfield)创立引文数据库S C I(Science Citati on I ndex,科学引文索引),为学者们利用引文分析法分析学科领域知识结构提供了强有力的工具。S C I不仅为引文分析奠定了数据平台,而且使得规范化、高质量的引文分析成为可能。60年代早期,加菲尔德等人开始了基于引文数据的开拓性研究,他们在《应用引文数据撰写科学历史》(The use of citati on data in writing the hist ory of science)中绘制了DNA研究领域的历史发展图谱;不久之后,普赖斯用相同的数据在其一系列经典著作———《巴比伦以来的科学》《小科学,大科学》《科学文献的网络》中,进行了知识图谱绘制的开创性工作。尽管当时并没有使用“知识图谱”这一概念,但是,实际上以引文分析为基础的“知识图谱”理论与方法己经应运而生了[2]。国内自上个世纪80年代引入S C I,很快引起了广大学者的极大兴趣,被越来越多的科学研究者所认同和使用,主要用于揭示科学结构、研究科学史的发展规律、评价科研绩效、预测研究领域热点等方面。 与此同时,计算机技术的快速发展及其在科学计算领域的应用,为数据和信息处理提供了有力的

科学知识图谱研究综述

#新技术应用# 科学知识图谱研究综述 梁秀娟 (湘潭大学公共管理学院湖南湘潭411105) 文摘随着可视化技术的发展,将其与引文分析技术相结合,可以直观、形象地向人们揭示学科以及学科之间的联系。本文结合国内外在引文分析和可视化方面的最新研究,从起源、概念、绘制方法、应用及研究展望等方面对科学知识图谱进行了较为详细的分析。 关键词引文分析可视化科学知识图谱 R evie w of M apping Know ledge Dom ains L iang X i u j uan (Pub lic M anage m en t School of X iang Tan Un iversity,X iangTan H uN an,411105) Abst ract:W it h the develop m ent o f v isual techno logy w hich co mb i n ed w ith citation analysi s techno-l ogy,it can reveal the link bet w een subjects int u iti v e l y and v ividly.I n t h is paper,co mb i n ed w it h the latest research on citation ana l y sis and v isua lizati o n,w e m ake a de tailed introducti o n i n t h e areas o f m apping kno w ledge do m a i n s fro m the or i g i n,concepts,techniques,applications and the latest pr o-gress. K ey w ords:C itati o n analysis,V isualization,M app i n g kno w ledge do m ains 随着信息技术、可视化技术和科学计量学、文献计量学理论的发展,以图形的方式来揭示学科间的联系已不再是一件难事。而近年来科学计量学、文献计量学研究领域兴起的热点之一,就是如何在准确、翔实地传达知识的基础上以可视化的图像直观、形象地向人们揭示学科以及学科之间的联系。科学知识图谱(M app i ng K now l edge Dom ains)正是在这一研究领域中出现的一个新的热点。 1科学知识图谱的起源 科学知识图谱是引文分析与数据、信息可视化相结合的产物。引文分析是指利用各种数学及统计学的方法和比较、归纳、抽象、概括等逻辑方法,对科学期刊、论文、著者等各种分析对象的引证与被引证现象进行分析,以揭示其数量特征和内在规律的一种文献计量分析方法[1]。正式的引文分析始于上个世纪50年代初,1964年美国的尤金#加菲尔德(Eugene G arfield)创立引文数据库SCI(Science C itati on Index,科学引文索引),为学者们利用引文分析法分析学科领域知识结构提供了强有力的工具。SCI不仅为引文分析奠定了数据平台,而且使得规范化、高质量的引文分析成为可能。60年代早期,加菲尔德等人开始了基于引文数据的开拓性研究,他们在5应用引文数据撰写科学历史6(T he use of c itati on data i n w riti ng the hist o ry o f sc i ence)中绘制了DNA研究领域的历史发展图谱;不久之后,普赖斯用相同的数据在其一系列经典著作)))5巴比伦以来的科学65小科学,大科学65科学文献的网络6中,进行了知识图谱绘制的开创性工作。尽管当时并没有使用/知识图谱0这一概念,但是,实际上以引文分析为基础的/知识图谱0理论与方法己经应运而生了[2]。国内自上个世纪80年代引入SCI,很快引起了广大学者的极大兴趣,被越来越多的科学研究者所认同和使用,主要用于揭示科学结构、研究科学史的发展规律、评价科研绩效、预测研究领域热点等方面。 与此同时,计算机技术的快速发展及其在科学计算领域的应用,为数据和信息处理提供了有力的

国内知识图谱研究综述与评估20042010年

国内知识图谱研究综述与评估：2004-2010年 * 汤建民/余丰民 2012-9-21 10:11:12 来源：《情报资料工作》2012年01期【英文标题】Review and Evaluation of Knowledge Mapping Research in China: 2004-2010 【作者简介】汤建民，男，1967年生，浙江树人大学科学计量学研究中心主任、教授，杭州310015；余丰民，1976年生，浙江树人大学图书馆副研究馆员，杭州310015 【内容提要】文章综合运用词频统计、共词分析及可视化技术等文献计量方法，分析了国内知识图谱研究的整体现状，包括论文的总量分布、发表期刊分布、作者分布、机构分布、基金资助分布及论文研究热点等，并综合归纳了论文研究的主要内容。在此基础上，对该研究领域的现状和存在的问题进行了综述和评估，并提出了相应的对策。 This paper combines word frequency analysis, co-word analysis and visualization to demonstrate the general situation of knowledge mapping study in China. The authors discuss the distribution of papers, published journals, authors, organizations and funds as well as the focus of the existing papers and sum up main contents of the study. On this basis, the paper reviews and evaluates the status of the research and its existing problems, puts forward relevant counter-measures.

基于文献计量的科学知识图谱发展研究

收稿日期:2009-05-16 修回日期:2009-07-23 作者简介:任红娟(1979-),女,博士研究生,研究方向为情报分析、文献计量和战略情报;张志强(1964-),男,教授,博士生导师,研究方向为战略情报、地球科学、生态经济学。 基于文献计量的科学知识图谱发展研究 The Evolution of Mapping K now ledge Domains B ased on the Bibliometrical Method 任红娟1,2　张志强1 (1.中国科学院国家科学图书馆兰州分馆　兰州　730000;2.中国科学院研究生院　北京　100090) 摘　要　利用文献计量方法综合研究科学知识图谱领域发展状况的研究相对比较少的问题,从构建种子数据集,并利用一级引用在进行数据集扩展的基础上,采用作者共被引和共词分析方法对科学知识图谱研究领域的知识结构进行了划分,并利用逐年演化的高频词共现关系分析了该领域的演化趋势和研究重点,从定量和定性结合的角度对科学知识图谱研究领域进行了全面的描述。关键词　作者共被引　共词分析　科学知识图谱 中图分类号　G 310 文献标识码　A 文章编号　1002-1965(2009)12-0086-05 0　引　言 科学知识图谱[1],是将传统的文献计量方法与现代的文本挖掘和复杂网络、数学、统计学、计算机科学方法以及可视化技术等有机地整合在一起的一种综合分析科学发展的知识发现方法。它利用一定的方式把抽象数据映射在2D 或3D 的图形中,从宏观、中观、微观各个层面来揭示一个领域或者学科、主题发展的概貌,使得人们能够从各个角度全面地审视一个学科的结构和研究热点、重点等信息。由于图形展示方式,非常符合人的认知习惯,而且比起文本信息,人的大脑能够处理更多的图形信息,因此科学知识图谱的方法越来越受到各个领域研究者的关注。 虽然自文献计量学出现以来就有了科学知识图谱发展的雏形[2-4],但其真正的发展是在20世纪90年代末。十多年来科学知识图谱方法体系在不断的发展和扩充,如今处在一个什么样的发展阶段?主要研究哪些内容?领域的主要领军人物是谁?领域的研究结构如何?这些信息到目前都还不十分明了。虽然国内外的学者对于科学知识图谱的发展都进行了综合的研究[5-7],但主要还是从描述和内容总结的角度出发的。从定量的角度来研究科学知识。 图谱领域的发展,尤其是领域的演化趋势还很少有人涉及。因此,本文主要从计量学的角度对科学知识图谱研究领域的主要参与主体和研究的内容以及研究的动态进行了深入的研究。 1　科学知识图谱主要代表人物和主要研究内容分析　1.1　种子数据集的构建和基础分析　选取汤姆森科技的SCI 和SSCI 数据库,利用“science mapping ”or “mapping science ”or “visualiz 3knowledge domain 3”or “knowledge domain 3visualiz 3”or “mapping knowledge domain 3”为检索词进行主题检索,选取数据库收录的 所有年限的数据,检索结果共得到70篇文献。去除与该领域不相关的遥感和地理学领域的文献并经过去重处理,共得到50篇文献,是该领域的研究成果的集中代表。从这些文献的来源期刊的学科分布来看,主要集中在信息科学和图书馆科学、计算机科学和信息系统学科领域。 从学科的产出分布来看,德莱克斯大学的陈超美是这个领域最高产的作者,论文数量达到了8篇,可以说是科学知识图谱领域的领军人物。他不但比较早就开始关注和研究科学知识图谱方法,而且还自行研发了CITESPACE 一代和二代可视化软件[8],主要用于分析文献、期刊和作者之间的共被引关系。利用 PFNETs 、期望值最大化、时间序列等算法,把基于文献 的数据转化为多彩的可视化图谱。目前这个软件已经在知识图谱和文献计量领域被广泛采用。 排在第二位的是Small ,他是科学计量和文献计量领域的重要代表人物之一。从Small 的几个代表作品来看,在知识图谱领域他主要关注大科学的图谱,而不是学科专业知识的展示和揭示,着重宏观知识图谱方 第28卷　第12期2009年12月 情　报　杂　志JOURNAL OF IN TELL IGENCE Vol.28　No.12Dec.　2009

大数据在商业中的研究态势与前沿热点--基于科学知识图谱的文献计量分析

基金项目:国家自然科学基金项目 互联网＋ 平台型企业创新生态系统的治理二协同效应与生态优势研究 (项目编号:７１７７２１６３?项目负责人:谢洪明)成果之一?浙江省自然科学基金项目 浙江省自然科学基金项目 互联网＋ 背景下平台生态系统的竞争力及其动态竞争 (项目编号:ＬＹ１６Ｇ０２０００９?项目负责人:谢洪明)成果之一? 作者简介:谢洪明?管理科学与工程博士?浙江工业大学管理学院教授二博士生导师?研究方向:企业战略管理?杨浩(通信作者)?浙江工业大学管理学院硕士研究生?研究方向:创新创业二战略管理? 大数据在商业中的研究态势与前沿热点 基于科学知识图谱的文献计量分析 谢洪明一杨一浩 (浙江工业大学管理学院?杭州３１００２３) 摘一要:基于ＷＯＳ数据库文献来源?运用文献计量方法?对２０１１ ２０１８年和商业相关联的大数据研究文献数据进行文献统计分析以及关键词共现分析?绘制研究热点知识图谱?研究发现:基于商业的大数据研究呈现多科学交叉趋势?涉及管理二经济二信息技术等多个学科?信息技术二大数据与商业管理和经济的渗透发展二新时代背景下的大数据和商业深度融合应用是当下研究热点?社交网络二企业组织二知识管理是近几年来的前沿趋势?关键词:商业领域?大数据?知识图谱?研究热点 一一随着信息技术的发展?人类进入数字信息时代?互联网二云计算二物联网二ＧＰＳ等新兴技术的涌现催生了海量数据?２０１１年?麦肯锡在题为?海量数据? 创新二竞争和提高生产率的下一个新领域?的研究报告中指出?数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域?逐渐成为重要的生产因素?而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来?人二机二物三元世界的高度融合?带来数据规模的爆炸式增长?促进当今社会进入大数据时代?２００８年９月世界顶级学术期刊?Ｎａｔｕｒｅ?出版 ＢｉｇＤａｔａ 专刊? 大数据 逐渐在学术界得到越来越多的关注?大数据在商业和消费者创造价值方面具有巨大的潜力?其所蕴含的潜在价值将被释放?引起新一波的创业方向二创造价值和投资机会 [１] ? １一数据来源与研究方法 本文选择国际公认社会科学领域中最好的核心期刊数据库 ＩＳＩＷｅｂｏｆＫｎｏｗｌｅｄｇｅ中的ＳＣＩ￣ＥＸ￣ ＰＡＮＤＥＤ和ＳＳＣＩ数据库作为文献来源?主题词选择 ｂｉｇｄａｔａ ?将文献类型限制为论文和综述?年限为 ２０１１ ２０１８年?将学科类别限制在管理二商业二经济二商业与金融４个相关领域?通过对搜索结果进行精炼?最后得到７３９篇文献?筛除搜索结果中的新闻报道和无关联文献?最后确定７２６篇文献作为数据来源?科学知识图谱把知识域作为对象?以图像形式显示科学知识的发展进程与结构关系[２]?通 过对文献信息可视化分析?使研究者能够直观捕捉相关研究领域的作者和研究机构二关键词二参引文献二被引作者等?从而把握某一学科或知识域在一定时期发展的趋势与动向[３￣４]?本文使用ＣｉｔｅＳｐａｃｅ可视化分析软件绘制可视化知识图谱?梳理和总结商业层面上大数据研究的热点与态势?并在此基础上提出未来该领域的研究展望?以提供理论价值和实践意义? ２一论文数据统计分析 ２.１一文献增长趋势分析 通过对文献数量变化及时序规律的统计分析?可以把握某一领域的总体发展速度及研究水平?图１显示了近８年来商业领域大数据研究的时间特 征?该领域大数据研究文献从２０１１ ２０１８年间呈现总体上升趋势?从检索到的７２６篇文献中可以发现?虽然大数据研究至今已经有十余年?但在２０１１年之前商业领域的大数据研究论文依旧是空白状态?直到２０１１年Ｌａｖａｌｌｅ二Ｓｔｅｖｅ等人在?ＭＩＴＳＬＯＡＮＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴＲＥＶＩＥＷ?上发表了题为?ＢｉｇＤａｔａ? ２ ４

科学知识图谱

科学知识图谱应用研究概述 廖胜姣肖仙桃 知识图谱是可视化显示知识资源及其关联的一种图形，可以绘制、挖掘、分析和显示知识间的相互关系，在组织内创造知识共享的环境，从而最终达到促进知识交流和研究深入的目的。从20世纪50年代至今，科学知识图谱的研究已经有几十年的历史。科学知识图谱出现之前，科学计量学家们一直努力在寻找一种同传统方法相比，具有更大的客观性、科学性、数据的有效性和高效率的新方法来研究科学学科的结构与进展。科学知识图谱出现之后，其相关的理论与应用研究不断涌现。本文试图从应用的角度对科学知识图谱的研究与发展状况进行一个系统的梳理，具体从应用领域、研究机构与网站以及绘图软件方面着手。 1应用研究现状 从20世纪50年代开始兴起的各种文献计量方法为科学知识图谱的出现奠定了坚实的理论基础，是科学知识图谱理论与方法的“根”。如今，知识图谱已经成为计量学领域的一个新兴分支，活跃在各个领域的研究中。笔者将从应用领域、研究机构和软件方面阐述科学知识图谱的应用研究状况。

1.1应用领域方面 科学知识图谱的应用领域很广，从科研到教学到社会问题的解决等，无不渗透。 1.1.1应用于科研领域 笔者认为，知识图谱最早是在科研领域活跃起来的。在知识图谱中，学科前沿之间的交互关系是以空间的形式展现出来的。研究发现，科学引文与被引文之间往往有着学科内容上的联系。通过引文聚类分析，特别是从引文间的网状关系进行研究，能够探明有关学科之间的亲缘关系和结构，划定某学科的作者集体，分析推测学科间的交叉、渗透和衍生趋势，还能对某一学科的产生背景、发展概貌、突破性成就、相互渗透和今后发展方向进行分析，从而揭示科学的动态结构和某些发展规律。这里仅列举近些年知识图谱的一些应用研究情况。White，McCain，Garfield，Boyack，Huang等对知识图谱的用途进行了不断的扩充，得出知识图谱的主要应用有：文献、专利的结构分析；学科动态、社会网络、领域发展分析等；Shiffrin等认为，涉及到展开的学科间科学区域的知识图谱旨在绘制图形、挖掘、分析、分类、导航以及显现知识等等。 将知识图谱方法应用于构建学科知识图谱的研究人员

科学知识图谱效能评估可视化分析

系统效能是系统的实际行为表现与系统目标的匹配程度，其度量和评估往往牵涉系统科学、管理科学和行为科学等多个领域［1］。目前，国内效能评估研究成果多集中在武器装备［2］、火控雷达［3］、电子对抗［4］等领域，研究内容包括评估指标体系及模型构建、评估方法及模拟仿真。但是，这些研究主要是效能评估领域某一知识点的微观聚焦，缺乏对该领域研究现状整体格局的宏观可视化分析。科学知识图谱（MappingKnowledgeDomains）是用于显示科学知识发展进程和结构关系的图形，既是具有时间序列化的知识谱系，又是可视化的知识图形；可对知识或研究群体所构成的复杂网络进行聚类分析和共引分析，将海量数据以图形、图像等可视化集中表现形式，挖掘数据之间的潜在关联，实现数据可视化信息处理，以协助人们做出科学合理的决策［5-6］。科学知识图谱分析技术在大数据时代背景下发展迅速［7］，目前被广泛应用于管理科学［8］、安全科学［9-10］、科技管理［11］等领域。笔者基于华裔学者陈超美开发的科学知识图谱可视化软件CiteSpaceV［12］，以中国知网CNKI上的核心期刊为数据源，检索效能评估领域近20年所载论文，分析研究成果产出时序、研究力量分布、作者合作、机构合作、关键词及其文献共引、突变词分析；通过科学知识图谱的可视化分析呈现效能评估研究领域的知识结构、规律和分布情况，实现科学知识从微观聚焦到宏观可视化分析的突破，进而对效能评估领域研究动态的总体把握。 1效能评估研究成果可视化分析 1.1数据来源及方法。以“主题=效能评估”在中国知网（CNKI）上检索最近20年（1998年~2017年）的文献，共得到3089条数据；根据布拉德福定律可知，少数核心期刊集中了该研究领域的大量重要文献，于是在高级检索中将期刊来源类别选择为核心期刊和EI源期刊，检索条件：精确，经过筛选去除不相关的声明、通知、公告等，可得该领域的有效文献1248篇。将检索结果导出为Refworks文本文件，导入CiteSpaceV中进行格式转换，“TimeSlicing”选择1998年-2017年，“YearsPerSlice”设置1年为一个时间分区，“TOPNPerSlice”选择阈值50，即每个时区选择高频出现的前50个节点，采用网络裁剪运算策略（pruningslicednetwork），绘制作者、机构合作网络知识图谱，有效地完成效能评估领域科学研究进行可视化分析。1.2论文产出时间图谱。论文产出是衡量研究领域已有知识的累积量以及成熟程度的重要指标，笔者将效能评估研究近20年的核心期刊论文进行时间图谱分析如图1所示：效能评估领域研究论文产出曲线基本符合科学文献的指数增长规律———普赖斯逻辑增长曲线。1998年-2000年，国内效能评估研究还处于初级阶段，论文年平均不超过10篇，是普赖斯曲线缓慢增长的初级阶段；2001年-2003年，国内效能评估

我国自然辩证法研究科学知识图谱_姜春林

第26卷　第3期2010年　3月 自然辩证法研究Studies in Dialectics of Nature V ol .26,N o .3 M ar .,2010·问题讨论·文章编号: 1000-8934(2010)03-0104-05我国自然辩证法研究科学知识图谱 姜　春　林 (大连理工大学21世纪发展研究中心辽宁大连116024) 摘要:利用科学计量学的前沿研究方法———科学知识图谱,基于CSSCI (1998-2008)收录的我国自然辩证法研 究领域三大核心期刊数据,借助于改进的Bibex cel 计量软件,从作者合作、机构合作、关键词共现、共被引等几个指标分别绘制了科学知识图谱。从图谱中快速了解到,我国自然辩证法研究形成了以山西大学郭贵春等为代表的一些主要群体,以科学技术、科学哲学和技术哲学为核心话题,以国外经典学术著作为学科研究的文献基础。 关键词:自然辩证法;科学知识图谱;科学计量学 中图分类号:N 031 文献标志码:A 收稿日期:2009-08-26 基金项目:大连理工大学人文社会科学项目(D U T HS2008304);大连理工大学研究生院教改项目(JG 0805)作者简介:姜春林(1970-),吉林延边人,大连理工大学副教授,主要研究方向为科学学与科学技术管理。会员号:I010******* 对于任何一位从事学术工作的人来讲,无论他 是资深研究者还是学术新手,无论是期刊编辑还是科研管理者,都希望能够快捷而准确地了解某一学科的发展状况。科学学是一个对科学技术进行整体研究和深度反思的学科领域,其子学科———科学计量学的一些重要手段无疑对于人们探析学科发展线索提供了重要方法论支持。自然辩证法是一个涵盖哲学、科技史、科学社会学等学科的跨学科研究领域。她以其独特的学科特质向人们展示了思想深邃的理论成果和立足现实问题关照的实践成果。从科学学视角看,需要向关心自然辩证法领域的人群解答此类元问题:近年来,自然辩证法研究的队伍如何,他们都在关心一些什么样的问题,研究成果产生了何种影响,学者们的引证文献呈现什么特征......近年来,已有国内学者对我国自然辩证法的发展状况从科学计量学的角度做了大量细致研究。贺天平等人对《自然辩证法通讯》20多年的载文做了详细的计量分析〔1〕 ,汤建民也对该刊被引用情况做 了定量研究 〔2〕 ;成素梅等人受编辑部委托对《自然辩 证法研究》1985-1997年的载文进行了统计分 析〔3〕;韩永强等人在纪念《科学技术与辩证法》创刊20周年之际,对该刊发展历程从多角度做了剖析〔4〕;鞠树成等人以CSSCI 为数据源,从被引角度全面分析了《科学技术与辩证法》的学术影响力状况〔5〕。上述研究都做了大量的文献调查,得到了详 实的统计数据,分析了典型的科学计量学指标,得出了一些令人信服的结论。但是上述研究也存在一定局限性,如分析样本多为某一期刊,缺乏对整个自然辩证法领域的全面分析。同时研究结果多以统计数字来展示,生动直观性不够。 科学知识图谱是利用数学、图形学、统计学、计算机科学,通过一定算法显示科学知识的发展进程、状况及其结构关系的一种图形。目前作为一种有效的方法论已成为国际科学学和科学计量学界主流研究领域之一〔6〕。本文尝试利用科学知识图谱方法,以“快照”形式,快速、全面、直观展示近十年来我国自然辩证法研究领域的发展状况。 1　样本选择和数据来源 众所周知,《自然辩证研究》、《自然辩证法通讯》 和《科学技术与辩证法》是我国自然辩证法界三大核心期刊,集中了自然辩证法最主要的研究成果。尽管有成果散见发表在其他综合性期刊中,但从文献量和影响力角度看,仍不及三大刊在学人中的地位高。因此,我们选择三大刊作为研究样本有相当的代表性。数据直接从中文社会科学引文索引(CSS -CI )中下载,下载年份为1998———2008年。数据下载格式存为.tx t 。 104