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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。
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。
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。
2016年的记录,一共有101条。我们每次50条,不断翻页,全部勾选。
勾选完毕后,选择“导出/参考文献”。
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。
我们选择其中的Endnote格式,导出。
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:
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;
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;
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。
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