如何用VOSviewer分析CNKI关键词共现?

本文介绍了使用VOSviewer进行CNKI中文文献关键词共现分析时遇到的问题及其解决方法。主要问题在于Endnote导出的RIS文件中,关键词前缀缺失,导致VOSviewer无法正确建立关键词间的连接。通过编写Python脚本,利用正则表达式批量添加关键词前缀,可以有效解决这一问题,提高分析效率。

用VOSviewer尝试CNKI中文文献关键词共现(keyword co-occurence)分析时,你可能会踩到一个大坑。本文帮助你绕开这个坑,或是从坑里爬出来。

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疑惑

在《如何用VOSviewer分析CNKI数据?》一文中,我们提到了如何用VOSviewer可视化分析CNKI文献。

依照文中的步骤,我们从CNKI下载并导出《图书情报知识》期刊2016年全年文献数据,通过Endnote作为中转,最终导出了VOSviewer可以读取的RIS文件。

我把这个几经辗转得来的RIS文件存放到了这里,你可以直接下载使用。

利用该数据文件,我们用VOSviewer分析合作者(Co-authorship),做出了这张图。

img_1a03d078375f12069576c4ded6460ce7.png

有的读者很兴奋,立即打算用同样的方法,做CNKI中文文献的关键词共现分析(keyword co-occurence)。

很快,他们就遇到了问题。因为用样例数据,虽然可以做出分析结果图,却是这个样子的:

img_ff15d1b12a653a811adfdd1d8444b995.png

图里面只有关键词,没有任何关键词之间的连接。这叫什么共现分析?!

有读者很沮丧地把这幅图发给了我。问我这是否意味着,VOSviewer不能胜任中文文献的关键词共现分析?

当然不是。

VOSviewer做的是统计和可视化。对于它来说,中文和英文关键词没有本质区别。只要来源数据处理得当,分析的结果都应该是正确的。

那么问题究竟出在哪里呢?

原因

我们用样例数据,重新走一遍流程。复现读者遇到的困境。

VOSviewer主界面里,我们选择File -> map -> create,新建一个分析图。

第一个对话框问我们映射方式。

img_3ce546a3a2eff8b104094a7217fcce3c.jpe

我们从中选择第二项。

然后新弹出的对话框会询问分析源文件的格式。

img_5202651444d1d769179fc5a3621a6215.jpe

我们选择RIS。

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