如何利用CiteSpace软件工具写论文？

有关CiteSpace（软件工具），需要给大家做一个额外补充。它可以用来做什么呢？

（如图所示）右侧的图像看上去很美，就像宇宙中的星带。其实，上面的每个节点代表的是已有研究，CiteSpace是着眼于分析科学文献中蕴含的潜在知识，是在科学计量学、数据可视化背景下逐步发展起来的引文可视化分析软件。通过可视化手段来呈现科学知识的结构、规律和分布情况。

应用场景

▎大论文

大论文也就是我们的学位论文，文献综述那一块，是可以用CiteSpace的。

▎项目基金

申报项目基金时，肯定都要我们写研究现状，假如我们借助软件做个图（很吸引眼球）上去，是会给我们加分的。

▎期刊论文

大家要注意的是，一般情况下，文献综述只占我们整篇文章的20%~25%左右，作为一个章节来讲，是没有必要用CiteSpace的。但我们可以专门用CiteSpace来写一篇完整的期刊论文。

大家看到的发文趋势，现在还是呈现上升状的。知网里有不少的 C刊是用CiteSpace来写的。之所以突然一下子冒出来这么多，是因为使拥CiteSpace，可以很快地得到结果。这个软件操作起来还是比较简单的，它的数据来源有谷歌学术、 CSSCI、WoS还有知网数据库等，CiteSpace对知网数据库是比较友好的，因为它的发明人是华裔陈美超教授，这个软件是支持知网的。

操作流程

假如我们的主题是“课堂”，我们想研究关于课堂为篇名的已有文献，就得先把“课堂”输进去，然后（上图）选择时间节点——1998年到2018年，再选取核心期刊。

检索完之后，我们点“导出与分析”，选择里面的“Refworks”这个格式。

导出此格式的数据，然后我们要新建四个文件夹。

然后把刚刚知网里面检索出来的几个文献的资料输入到这个叫做“input”文件夹里面。

然后把知网的文件输入进来，新建一个项目。

（上图）这是整个操作的界面。

（此为教程链接可按内容提示进行操作）

以上，是在说知网的数据怎么导进来的。其实，我们用得更多的是WoS的，比如说我们要想研究关于“供应链的发展（supplier development）”主题相关的文献。

以“供应链发展”为主题，检索到很多文献，同样，我们添加到标记结果列表（它最多一次可以添加500条），然后也是导出成其他格式，然后同样的把导出来的信息放到 input文件夹里面。

最重要的是操作的界面，蓝色的叫做合作网络分析，Author、Institution、 Country分别指的是合作的作者、机构和国家（及地区）。绿色的是共现分析，即对共同出现的事务进行分析，我们一般选Term按照主题来检索。红色的是共被引分析，就被共同引用的分析。被共同引用的文献、共同引用的作者以及被共同引用期刊。我们主要是做（红绿蓝）这三个方面的分析。

我们输入之后，先做一个（共被引）Reference，选取红色第一选项，选择所要选取的时间节点，然后点进入，它就会自从出现一个可视化的结果。

右侧是可视化的图像，左侧是数据、数值（量化的）。Count代表的是引用的次数，被引用多少次。Centrality是指中心性，即在这样一个知识图谱里，哪个文献是被各方都引用的，那它的中心性就比较高。假如，某一文献虽然被引用次数比较多，但是主要是某一聚类的引用次数比较多，而其他人都没有太引用，这就说明中心性不高。举例来说，比如太极拳，无论北派还是南派，学得人都非常多，而且影响力也很大。如果，我们做一个武功的可视化分析，那太极拳的频次和中心值都很高。再拿咏春拳来说，它是南方的小拳种，在南方可能有一定的影响力，但在北方可能就没有这么大的影响力，由此说，咏春拳就没有太极拳的中心值高。所以说，我们评判一个文献是否重要，有两个评价的标准，第一个是它被引用的次数是多少，第二个是它的中心值是多少。

在可视化的图片上面怎么表示呢？即被引用的次数（count）越大，图中的节点就会越大，这样就一目了然。同样的逻辑，找共同作者也是同样的道理。还有共现分析，一般我们点Term，就是说去找哪些是我们现在的热点，就找关键词的共现图，我们点这样的设置之后，就会出现这样的一个可视化的界面（如下图）。

哪一个节点越大，证明它共现的次数越多，也就证明这个词越热，由此，一眼就能看出来哪些字是比较受关注的。这是关键词的共现图，如果我们把它加上横坐标的话，一时间为维度，加上这样一个横坐标的话，我们就可以得到整个研究热点的一个随着时间变化的趋势图（如下）。

比如以刚才的“供应链发展”为例，可以看到它现在往sustainbility（可持续性）方向发展了。所以说，我们根据这样的一个图就可以有一个很客观的依据，来说明供应链的发展未来趋势也是往可持续方向去发展的。

所以，CiteSpace是用来做这样的工作的，非常直观。

实例分析

以下面这篇文章为例来做说明，我们看作者做了哪些图。

（研究领域作者合作情况分布）

（关键词的共现可视化图谱）

（关键词聚类可视化图谱）

这篇文章的关键词很多，那根据这一具体情况，可以把他们聚类（如上图所示）。还可以再做趋势分析，从（下图）中可以明显看到服装设计领域是往网络和计算机发向发展、运用互联网思维与虚拟现实技术相结合。

实际上，用CiteSpace来写文章并不难。再来看一篇发表在Transport Policy（《运输政策》）上的文章，这个期刊其实是属于次顶刊了，它属于影响因子很高的 SSCI期刊。

这篇2020年发出来的文章就是用CiteSpace来分析了一下高铁的研究，来看作者都做了哪些图。

共被引合作作者，这篇论文的作者分别对SSCI和SCI两个数据库进行了分析，他是想做个对比，这种完全可以的。

合作的机构，以北京交通大学为主要机构。

（合作的国家及地区）

实际上，用CiteSpace来写文章就是这些图，把这些图做出来之后，我们再进行描述就可以了。其实，并不复杂，至于说这个软件在哪里买，建议去淘宝上搜一下，参考性价比高的就可以。

以上，就是我们文献检索这节课的一个拓展知识点。

……未完待续……