来源：丁香科研
文献计量学作为科研领域一种性价比超高的发文手段，近年来备受医学生和医生喜爱，这一点从 Pubmed 数据库近 10 年的 SCI 论文数量直线剧增就可见一斑。文献计量学通过下载大量文献，挖掘信息并梳理总结，最终以数据和图表的可视化形式产出研究成果，门槛低，发文快，科研效率超级高。那具体应该怎么进行文献计量学分析呢？接下来，笔者就给大家推荐一款文献计量学工具- CiteSpace ，助力大家实现高效发文！
一、 CiteSpace 软件概述
CiteSpace 是一款由美国德雷塞尔大学的陈超美教授开发的可视化文献分析软件。它能够显示学科或知识域在一定时期内的发展趋势与动向，并帮助研究者形成若干研究前沿领域的演进历程。简而言之， CiteSpace 能够找出学术文献中文字（包括作者、杂志、关键词、被引用词汇等）的关系，并将其可视化表达出来。
二、 CiteSpace 软件下载与安装
1、下载地址：用户可以在 CiteSpace 的官方网站（https://citespace.podia.com/download）进行免费下载。需要注意的是， MAC 用户需下载 dmg 安装程序， Windows 用户需下载 msi 安装程序。
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2、安装步骤：Windows 用户按照安装步骤完成安装即可正常使用；MAC 电脑的用户在下载软件后，可能需要按照网站提供的 FAQs 中的指导，将特定的代码复制进电脑终端并输入开机密码，以解决 app 已损坏的问题。
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三、 CiteSpace 软件使用步骤
1、数据采集
在使用 CiteSpace 进行文献分析前，用户需要从权威的数据源获取文献。这些数据源包括 Web of Science 、中国知网（ CNKI ）以及谷歌学术等。以中国知网（ CNKI ）为例，数据采集的具体步骤如下：
（1）、在中国知网高级检索中输入研究主题的关键词进行检索，设定文献的年份范围，选择所需要的期刊类型。
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（2）、将显示文献量改为「 50 」，点击「全选」（注意：知网文献一次最多下载 500 篇，额度达到上限后需要点击「清除」重新选择）。
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（3）、选择「导出与分析」，点击「 Refworks 」格式，导出的文件命名格式为「 download_01/02…… 」，并将其放入事先建立好的 input 文件夹里。
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2、数据格式转换
由于 CiteSpace 无法直接识别 txt 数据，因此需要对数据进行转化。数据转换的具体步骤如下：
（1）、打开 CiteSpace 后，点击菜单栏的「 Data-Import/Export 」进入界面。
（2）、选择「 CNKI 」。
（3）、在「 Input Directory 」一栏选择 Input 文件夹。
（4）、在「 Output Directory 」一栏选择 Output 文件夹。
（5）、点击「 CNKI Format Conversion（3.0）」完成转换。此时， output 文件夹里会生成一个转换后的文件，将该文件复制到 data 文件夹里。
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3、 新建项目并导入数据
（1）、在 CiteSpace 主界面，点击「 New 」在「 Title 」一栏给项目重新命名。
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（2）、「 Project Home 」一栏选择「 Project 」文件夹。
（3）、「 Data directory 」一栏选择「 Data 」文件夹。
（4）、「 Data Source 」一栏选择「 CSSCI 」。
（5）、点击「 Save 」保存。
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4、参数设置与运行项目
（1）、在功能选择区进行参数选择：
「 Time Slicing 」根据下载文献时所选择的时间范围进行设置。
「 Years Per Slice 」 设置为 1 。
「 Node Types 」选择需要分析的内容，如「 Keyword 」。
「 Pruning 」选择「 Pruning sliced networks 」，其他参数保持默认设置即可。
（2）、点击「 GO 」，再点击「 Visualize 」即可开始运行项目并生成可视化结果。
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四、 CiteSpace 软件的可视化分析结果解读
1、关键词频次分析：通过对关键词的频次分析，可以迅速抓住某一领域特定时期的研究重点。
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2、关键词共现关系分析：关键词共现关系以连线的方式呈现，连线的颜色和粗细分别代表关键词共现的时间和次数/可能性。
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3、关键词中心度分析：中介中心度是衡量文献关键词重要性的一个量化指标。中介中心度越高，说明这个关键词在图谱中连接的节点越多，值得重点关注。
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4、关键词聚类分析：聚类关系是建立在共现关系的基础上的，关键词基于不同的亲疏程度可形成不同的聚类，识别这些聚类可以廓清研究的各个热点子域。
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5、关键词时间线视图分析：时间线视图以时间为 X 轴，聚类为 Y 轴，同一聚类的节点按时间顺序分布在同一水平线上，可以展现话题的演进路径和热度。
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五、 CiteSpace 软件的注意事项
（1）、在使用 CiteSpace 进行文献分析时，应确保所采集的文献数据质量较高，避免包含重复收录、主题不相关、信息不完整等无效样本。
（2）、在进行数据格式转换时，应注意选择正确的数据来源和输出目录，以确保转换后的数据能够被 CiteSpace 正确识别。
（3）、在新建项目和导入数据时，应仔细检查项目信息和数据目录，确保所有设置都已正确保存。
（4）、在解读可视化分析结果时，应结合实际情况和背景知识进行深入分析和理解。
在探索学术的征途中， CiteSpaces 始终是您不可或缺的伙伴与向导。从纷繁复杂的文献数据中提炼真知灼见，从海量的研究趋势中捕捉灵感火花，它不仅简化了复杂的数据分析过程，更让学术研究的深度与广度得以无限延伸。无论是初入学术殿堂的新手，还是深耕多年的专家， CiteSpaces 都值得一试。不想卷了，就赶快来冲文献计量学这个赛道吧！
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