前言

當(dāng)前，我們處于科學(xué)文獻(xiàn)大數(shù)據(jù)時(shí)代。面對海量的文獻(xiàn)我們?nèi)绾慰焖俚亓私庖粋�(gè)研究領(lǐng)域、研究方向或者主題的整體格局以及未來的趨勢？在此背景下，與該問題直接相關(guān)科學(xué)計(jì)量理論、方法和技術(shù)適時(shí)發(fā)展，成為解決上述科研問題的一種有效的途徑。掌握科學(xué)計(jì)量相關(guān)的技術(shù)和方法也成為科研工作者在新時(shí)代進(jìn)行科學(xué)研究活動的基本技能。在過去十余年里，科學(xué)計(jì)量數(shù)據(jù)可視化的理論與方法已經(jīng)大量地滲透到其他學(xué)科的研究實(shí)踐中。在國內(nèi)這種以科學(xué)文本數(shù)據(jù)為研究對象，通過可視化技術(shù)來揭示學(xué)科結(jié)構(gòu)、演進(jìn)和互動的研究領(lǐng)域被統(tǒng)稱為“科學(xué)知識圖譜”。

科學(xué)計(jì)量數(shù)據(jù)可視化背后涉及了大量的科學(xué)計(jì)量學(xué)（還包含文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)、網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)以及信息計(jì)量學(xué)）方面的基礎(chǔ)理論，比如論文的作者生產(chǎn)率分布、論文的共被引、耦合、主題共現(xiàn)以及作者合作等。還包含了統(tǒng)計(jì)學(xué)和網(wǎng)絡(luò)科學(xué)等方面的技術(shù)和方法，比如多維尺度分析、聚類分析、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析、自然語言處理和文本挖掘等分析方法。上面的理論和方法構(gòu)成了進(jìn)行科學(xué)計(jì)量數(shù)據(jù)可視化分析的知識基礎(chǔ)，是進(jìn)行知識圖譜分析的前提。在理論和方法的支持下，當(dāng)前國內(nèi)外的相關(guān)學(xué)者已經(jīng)開發(fā)了數(shù)十種進(jìn)行科技文本挖掘方面的軟件或者工具包，這些知名的工具包含了HistCite、BibExcel、CiteSpace、SCI2以及VOSviewer等。這些工具為有意借助領(lǐng)域文獻(xiàn)分析以獲取學(xué)科研究格局和動態(tài)的學(xué)者提供了可能。

筆者在過去5年從事科學(xué)計(jì)量和知識圖譜的實(shí)踐研究中，相繼撰寫了關(guān)于CiteSpace、VOSviewer以及BibExcel等方面的書籍，主要目的在于幫助非科學(xué)計(jì)量學(xué)領(lǐng)域的學(xué)者快速應(yīng)用該方法輔助科學(xué)研究。從2016年開始已經(jīng)相繼組織了4次與科學(xué)計(jì)量和知識圖譜相關(guān)的活動，與來自國內(nèi)的數(shù)百名知識圖譜愛好者有過交流。在交流中，最為常見和令我反思的一個(gè)問題是：“我得到的圖譜結(jié)果應(yīng)該怎樣解釋呢？”我認(rèn)為科學(xué)計(jì)量及知識圖譜的方法僅僅給我們提供了一種認(rèn)識知識世界的新方式，但這種認(rèn)識方式更需要知識圖譜實(shí)踐者結(jié)合自身的專業(yè)背景和知識圖譜的理論與方法去思考。在進(jìn)行科學(xué)計(jì)量和知識圖譜分析的時(shí)候，讀者一定要明確自己要解決的問題是什么？以及為什么知識圖譜能夠解決提出的問題，它與其他方法相比優(yōu)勢在哪里？等等。即科學(xué)計(jì)量和知識圖譜分析之前，一定要確定自己所要研究的問題，然后來選擇要使用何種知識圖譜呈現(xiàn)方式來解決問題。

本書是《CiteSpace：科技文本挖掘及可視化》、《科學(xué)計(jì)量與知識網(wǎng)絡(luò)分析——基于BibExcel等軟件的實(shí)踐》、《科學(xué)知識圖譜原理及應(yīng)用——VOSviewer與CiteNetExplorer初學(xué)者指南》的姊妹篇。與前面這些應(yīng)用程序不同的是，該書詳細(xì)介紹了意大利那不勒斯菲里德里克第二大學(xué)（University of Naples Federico II）經(jīng)濟(jì)與統(tǒng)計(jì)系Massimo Aria和Corrado Cuccurullo基于R語言開發(fā)的BIBLIOMETRIX工具包（Version 1.6和1.7）[1]。該R工具包基本上涵蓋了進(jìn)行科學(xué)計(jì)量和知識可視化的功能（圖0. 1），可以滿足愛好R軟件，并試圖使用R進(jìn)行科學(xué)計(jì)量和知識圖譜分析的讀者。在此基礎(chǔ)上，對于科學(xué)計(jì)量與知識圖譜相關(guān)的一些R工具包，rAltmetric、wordcloud2、gender以及tidytext等工具包進(jìn)行了介紹。本書對使用R進(jìn)行英文全文本挖掘進(jìn)行了很少的介紹，對中文本全文本挖掘還尚未涉及。在今后的更新中將對使用R進(jìn)行全文本挖掘進(jìn)行適當(dāng)?shù)耐晟啤?/p>

圖0. 1 bibliometrix功能概覽

為了便于讀者熟悉bibliometrix工具包，大多數(shù)的案例運(yùn)行采用了工具包自帶的數(shù)據(jù)，一些案例專門下載了Web of Science和Scopus數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。呈現(xiàn)可所分析的結(jié)果，但并未就結(jié)果進(jìn)行描述性或者帶有特定研究目的的解讀。通過對這些結(jié)果的學(xué)習(xí)，讀者可以自己去思考可以做些什么？或者至少可以通過這種方法了解一下自己所關(guān)注的領(lǐng)域哪些情況？

本書在撰寫中有如下約定：

>后為代碼

#為代碼的說明

## 為代碼運(yùn)行的結(jié)果

感謝Massimo Aria和Corrado Cuccurullo在本書寫作過程中給予的大力幫助，并為本書所撰寫英文序言。感謝首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)出版社楊玲社長在科學(xué)計(jì)量與知識圖譜系列叢書出版中的極大支持，感謝中國科學(xué)院李彬彬博士在提取子矩陣問題上的幫助，感謝滑鐵盧大學(xué)博士后于淼對文稿提出的修改建議，感謝本書的責(zé)任編輯薛曉紅以及研究生李平對本書詳細(xì)校對。

回首自己在科學(xué)計(jì)量和知識圖譜研究與實(shí)踐上的經(jīng)歷，感受五味雜陳。衷心地期望本書及其相關(guān)系列叢書能進(jìn)一步促進(jìn)科學(xué)計(jì)量與知識圖譜實(shí)踐研究在國內(nèi)的發(fā)展和普及，并使每一位讀者受益。

李杰

2017年7月于