被引是什么意思

CiteSpace⽂献共被引聚类的标签究竟是来源哪⾥？+含义解读

CiteSpace⽂献共被引聚类的标签究竟是来源哪⾥？

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CiteSpace最强⼤的功能当属于共被引分析啦！最最强⼤的功能当属于共被引聚类了。

为什么这么说呢？

因为，我们做⽂献计量的⽬的主要是发现研究主题、研究热点以及研究前沿，(除评价⼈才外)。

⽽单纯的共被引分析我们只能观察到⽂献之间的联系，⽽⽆法从⽂本内容⾓度发现主题之间的联系。

但是，⽂献共被引聚类可以让我们从主题⾓度分析共被引每⼀个簇所代表的主题，⽆需我们在共被引的图谱上再进⾏⼈⼯归纳总结了，这是

⾮常节省时间的。

在共被引研究初始，每⼀个簇其实就被认为代表⼀个研究前沿。

如：1973年，Small提出了共被引聚类⽅法，认为研究前沿是共被引聚类⽂献集；1994年，Garfield⼜重新界定研究前沿内涵，扩⼤了研

究前沿范围，认为研究前沿是共被引聚类核⼼⽂献集和对这些核⼼⽂献进⾏施引的最新⽂献集的总和。

按照Small的定义，从下图中我们可以获取7个研究前沿，也就是7个聚start过去式 类，第四个聚类没有截全，所以做之前需要调图。【视频课程见⽂

末】

可能你会疑问了？

我做的是共被引分析，⽽共被引⽂献的格式如下：

CiteSpace转化的CSSCI引⽂格式如下：

转化后的格式并没有涉及时间过得好快 到主题关系的词，只有作者、年份、期刊、卷和期。没有引⽂的关键词甚⾄标题。

那么聚类标签是如何产⽣的呢？

你可能也有此疑惑。

其实，在共被引聚类的过程中还有⼀个隐性因素我们没有注意到，即共被引之所以称为共被引是因为他们在同⼀篇施引⽂献下，所以他们才

构成了共被引关系。没有施引⽂献，他们便⽆粉扑怎么清洗 法在⼀起出现。

⽽施引⽂献是有关键词的。

其实共被引⽂献的聚类标签是从施引⽂献中获取的。

施引⽂献和被引⽂拉沙德刘易斯 献是⼀脉相承的，⼀定程度上施引⽂献的主题和其所引⽤的⽂献的主题具有很⼤的相关性，利⽤这种⽅法进⾏表⽰也具有

⼀定的科学性。

当然，如果你想更科学那就去研读共被引中的每⼀个聚类簇中的⽂献，然后分别⼈⼯归纳总结，当然也是可以的并且是更加准确的，但是时

间和精⼒就要消耗很多了。

关于聚类图谱的其他信息可以参考关键词聚类图谱推⽂，本质是相同的。

推⽂链接：CiteSpace关键词聚类图谱含义详细解析

拓展：

虽然共被引分析⽅法起步早，应⽤⼴泛，但利⽤该⽅法进⾏研究前沿探测遇到的最⼤挑战就是时滞性。⼀篇⽂献从发表到有被引⽤信息或

达到⾼被引必须经过⼀定的时间周期，导致有可能⽆法及时发现新兴研究前沿。

所以利⽤共被引分析探究⼀个领域的研食管炎症状 究主题及发展脉络还是⽐较合适的，探究研究前沿稍许有些误差。