CiteSpace文獻共被引聚類的標簽究竟是來源哪里？

回顧上幾次推文：

CiteSpace關鍵詞共現圖譜含義詳細解析

CiteSpace關鍵詞聚類圖譜含義詳細解析

CiteSpace的時區圖譜含義詳細解讀

CiteSpace關鍵詞時間線圖譜含義詳細解析

CiteSpace關鍵四張表解讀

CiteSpace文獻共被引圖譜含義詳細解析

CiteSpace同義詞、同機構異名批量合并功能

CiteSpace最強大的功能當屬于共被引分析啦！最最強大的功能當屬于共被引聚類了。

為什么這么說呢？

因為，我們做文獻計量的目的主要是發現研究主題、研究熱點以及研究前沿，(除評價人才外)。

而單純的共被引分析我們只能觀察到文獻之間的聯系，而無法從文本內容角度發現主題之間的聯系。

但是，文獻共被引聚類可以讓我們從主題角度分析共被引每一個簇所代表的主題，無需我們在共被引的圖譜上再進行人工歸納總結了，這是非常節省時間的。

在共被引研究初始，每一個簇其實就被認為代表一個研究前沿。

如：1973年，Small提出了共被引聚類方法，認為研究前沿是共被引聚類文獻集；1994年，Garfield又重新界定研究前沿內涵，擴大了研究前沿范圍，認為研究前沿是共被引聚類核心文獻集和對這些核心文獻進行施引的最新文獻集的總和。

按照Small的定義，從下圖中我們可以獲取7個研究前沿，也就是7個聚類，第四個聚類沒有截全，所以做之前需要調圖。【視頻課程見文末】

可能你會疑問了？

我做的是共被引分析，而共被引文獻的格式如下：

CiteSpace轉化的CSSCI引文格式如下：

?

轉化后的格式并沒有涉及到主題關系的詞，只有作者、年份、期刊、卷和期。沒有引文的關鍵詞甚至標題。

那么聚類標簽是如何產生的呢？

你可能也有此疑惑。

其實，在共被引聚類的過程中還有一個隱性因素我們沒有注意到，即共被引之所以稱為共被引是因為他們在同一篇施引文獻下，所以他們才構成了共被引關系。沒有施引文獻，他們便無法在一起出現。

而施引文獻是有關鍵詞的。

其實共被引文獻的聚類標簽是從施引文獻中獲取的。

施引文獻和被引文獻是一脈相承的，一定程度上施引文獻的主題和其所引用的文獻的主題具有很大的相關性，利用這種方法進行表示也具有一定的科學性。

當然，如果你想更科學那就去研讀共被引中的每一個聚類簇中的文獻，然后分別人工歸納總結，當然也是可以的并且是更加準確的，但是時間和精力就要消耗很多了。

關于聚類圖譜的其他信息可以參考關鍵詞聚類圖譜推文，本質是相同的。

推文鏈接：CiteSpace關鍵詞聚類圖譜含義詳細解析

拓展：

雖然共被引分析方法起步早，應用廣泛，但利 用該方法進行研究前沿探測遇到的最大挑戰就是時滯性。一篇文獻從發表到有被引用信息或達到高被 引必須經過一定的時間周期，導致有可能無法及時 發現新興研究前沿。

所以利用共被引分析探究一個領域的研究主題及發展脈絡還是比較合適的，探究研究前沿稍許有些誤差。