工具 | bibliometrix:R语言文献网络分析package

Python017

工具 | bibliometrix:R语言文献网络分析package,第1张

《Journal of Informetrics》在2017年11月刊载了一篇文章《bibliometrix: An R-tool for comprehensive science mapping analysis》,该文章介绍了一款用于文献网络分析的R包bibliometrix,相比其他文献计量的R包(如CITAN、hindexcalculator、scholar scientoText)功能方面要齐全很多,而且能够与R中其他的包相互配合使用。下文主要结合作者发表的该篇论文以及bibliometrix的帮助文档 [1] ,对该包的所有函数进行了分类整理 ,目的是与近期学过的vosviewer和citespace进行大致对比,方便以后的学习。

Bibliometrix的函数种类包含了科学知识图谱绘制的主要流程,即数据导入、格式转化、数据清洗与整理、描述性统计、共现矩阵建立、数据标准化、图谱绘制等。

一、数据导入类函数

二、数据格式转换函数

三、数据整理与清洗

四、描述性统计

五、生成矩阵

六、矩阵标准化

七、生成图谱

bibliometrix在前期数据格式转换、数据整理与清洗、矩阵建立与标准化、描述性统计等方面灵活性很大,只要将分析文献集转换为数据框格式,就可以很方便将文献数据过渡到一般性的数据,从而广泛地利用其他R包,但在图谱的展示上存在很大的不足。

【参考】

[1] https://cran.r-project.org/web/packages/bibliometrix/bibliometrix.pdf

1、在webofscience上以黄土高原为关键词进行检索,共检索到6026篇相关文献,再限制条件分别检索国人发表的文章和国外友人发表的文章,分别为5580篇和446篇。

2、进入正式分析阶段了,通过搜集到的文献分别统计了1991年至2018年每年的关于黄土高原的发文量、每年本地引用分数,然后对发文量添加了一条回归线,看来增长趋势很明显。