10、科学文献的可视化探索与知识领域分析

科学文献的可视化探索与知识领域分析

一、共被引关系与知识空间隐喻

1.1 共被引关系的考量

传统的共被引分析方法相对简单，这在很大程度上是由于20世纪中叶科学出版物全文获取的局限性。当时著名的科学引文索引（SCI）由尤金·加菲尔德构思，最初的SCI卷是用穿孔卡片制作并印刷在纸上的。直到最近，获取科学文章的全文才逐渐变得理所当然。

例如，在2006年关于CiteSpace的JASIST文章中，文章共19页，包括18.5页的文本。第一个引用在第一页指向（Price 1965），最后一个引用在第18页指向（Smalheiser和Swanson 1998）。直观上，都在第一页的（Price 1965）和（van Raan 2000）之间的共被引联系，比跨越18页文本的（Price 1965）和（Smalheiser和Swanson 1998）之间的共被引联系更有意义。

因此，在可能的情况下，应考虑两个参考文献位置之间的距离。研究发现，句子层面的共被引能很好地近似文章层面确定的整体共被引模式。所以建议在可能的情况下，考虑共被引位置的接近程度，最好在引文上下文层面，即包含引文实例的句子以及前后一两个相邻句子。

1.2 知识空间的隐喻

科学知识可以用知识空间来直观隐喻，它是实体、关系以及更高层次知识表示（如事实、规则、主张、假设、推测等）的各种聚合的宇宙。知识宇宙中的恒星和类星体代表概念及其联系。每篇发表的文章都会给现有的知识宇宙带来一些变化，比如引入现有概念之间的新联系，或者一次性引入一组新的概念及其关系。

概念的活跃度可以用恒星的亮度来表示。如果一个概念在越来越多近期发表的文章中被涉及，那么它就更活跃；