1、<p>　　本科畢業(yè)設計(論文)</p><p><b>　　( 屆)</b></p><p>　　論文題目科學知識圖譜在學科評價中的應用研究</p><p>　　所在學院 </p><p>　　專業(yè)班級 信息管理與信息系統(tǒng) <

2、;/p><p>　　學生姓名 學號 </p><p>　　指導教師 職稱 </p><p>　　完成日期 年 月 日</p><p><b>　　誠 信 聲 明</b></p>&l

3、t;p>　　我聲明，所呈交的論文(設計)是本人在老師指導下進行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我查證，除了文中特別加以標注和致謝的地方外，論文(設計)中不包含其他人已經發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得＿＿＿＿＿＿或其他教育機構的學位或證書而使用過的材料。我承諾，論文(設計)中的所有內容均真實、可信。</p><p>　　論文(設計)作者簽名： 簽名日期： 年 月 日</p

4、><p><b>　　授 權 聲 明</b></p><p>　　學校有權保留送交論文（設計）的原件，允許論文（設計）被查閱和借閱，學?？梢怨颊撐模ㄔO計）的全部或部分內容，可以影印、縮印或其他復制手段保存論文（設計），學校必須嚴格按照授權對論文(設計)進行處理，不得超越授權對論文（設計）進行任意處置。</p><p>　　論文(設計)作者簽名：

5、 簽名日期： 年 月 日</p><p>　　科學知識圖譜在學科評價中的應用研究</p><p>　　摘要:進入新世紀以來，科學知識圖譜與知識可視化得到迅速的發(fā)展，已在各個學科中得到廣泛的應用。本文借助科學知識圖譜的方法和實例，來展示和分析科學知識圖譜的基本概念、發(fā)展歷程、前沿領域、主要方法和類型以及在學科評價領域中的應用。</p><p>

6、　　關鍵詞：科學知識圖譜;知識地圖;學科評價</p><p>　　Scientific Knowledge Map in Discipline evaluation</p><p>　　Abstract：In the new century, since scientific knowledge map and knowledge visualization have developed

7、rapidly, so it has been widely used in various disciplines. This paper describes the basic concepts and types, history and development, frontier areas of scientific knowledge map, and analyzes how to apply it in discipli

8、ne evaluation as well, with the help of scientific knowledge methods and instance.</p><p>　　Keywords：Scientific knowledge map; knowledge map; discipline evaluation</p><p><b>　　目 錄</b&g

9、t;</p><p><b>　　1 緒論1</b></p><p>　　2 科學知識圖譜的基本概念與特征2</p><p>　　2.1 科學知識圖譜的基本概念2</p><p>　　2.2 知識圖譜的特征2</p><p>　　2.2.1 知識圖譜是信息可視化的一個分支2&l

10、t;/p><p>　　2.2.2 知識圖譜是知識管理中數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的有效手段2</p><p>　　3 科學知識圖譜的歷史背景及國內外現(xiàn)狀4</p><p>　　3.1 科學知識圖譜的發(fā)展歷程4</p><p>　　3.2 我國科學知識圖譜的現(xiàn)狀4</p><p>　　4 科學知識圖譜的工作流程與基

11、本方法6</p><p>　　4.1 科學知識圖譜的工作流程6</p><p>　　4.2 科學知識圖譜的基本方法6</p><p>　　4.2.1 引文分析6</p><p>　　4.2.2 耦合分析6</p><p>　　4.2.3 聚類分析7</p><p>　　5

12、 科學知識圖譜類型及其在學科評價中的應用8</p><p>　　5.1 科學知識圖譜類型8</p><p>　　5.1.1 多維尺度圖譜8</p><p>　　5.1.2 社會網絡分析圖譜8</p><p>　　5.1.3 時間線知識圖譜8</p><p>　　5.1.4 多視角共引網絡知識圖譜9

13、</p><p>　　5.2 科學知識圖譜技術在學科評價中的應用背景9</p><p>　　5.3科學知識圖譜技術在學科評價中的應用10</p><p>　　5.3.1 共詞分析與學科評價10</p><p>　　5.3.2 多元統(tǒng)計分析與學科評價10</p><p>　　5.3.3 詞頻分析與學科評

14、價11</p><p>　　5.3.4 社會網絡分析與學科評價11</p><p>　　5.4 在學科評價中所應用到的科學知識圖譜方法實例分析11</p><p>　　5.4.1 學科結構及發(fā)展特征評價11</p><p>　　5.4.2 學科內科學實體評價12</p><p>　　5.4.3 學科

15、的科學生產力評價12</p><p>　　5.4.4 學科影響力評價13</p><p>　　5.4.5 學科發(fā)展趨勢評價13</p><p>　　5.4.6 學科可用資源評價13</p><p>　　5.4.7 學科發(fā)展目標評價13</p><p>　　5.4.8 學科教學評價14</p&

16、gt;<p><b>　　6 結束語15</b></p><p><b>　　致謝16</b></p><p><b>　　參考文獻17</b></p><p><b>　　1 緒論</b></p><p>　　從人類出現(xiàn)開始，人們

17、就有意識地不斷歸納、總結及描繪已經發(fā)現(xiàn)的科學知識。隨著信息技術的發(fā)展，人們獲取的信息和需要處理的信息增加。人們通過應用信息可視化技術，對文獻及進行自動分類，繪制各種形式具有知識導向的知識地圖，逐漸發(fā)展出來一個新領域——科學知識圖譜。</p><p>　　科學知識圖譜是揭示科學知識的發(fā)展進程與結構關系的一種圖形，是科學計量學十分有前景的研究方向。雖然我國對科學知識圖譜研究起步較晚，但根據(jù)對陳超美教授關于可視化軟件C

18、itespa-ce的網站訪問統(tǒng)計，2008年我國訪問率占全球總訪問率的32.34％，排在世界第二位，而2009年我國訪問率占總訪問率的38.29％，攀升為世界第一。這些數(shù)據(jù)從一定程度上說明，科學知識圖譜已引起我國學者的廣泛關注。</p><p>　　近年來科學計量學、文獻計量學研究領域熱點之一，就是如何在準確翔實地傳達知識的基礎上，以可視化的圖像直觀形象地向人們展示學科之間的聯(lián)系。</p><

19、p>　　本文研究了科學知識圖譜的基本概念、發(fā)展歷程、前沿領域、主要方法和類型以及在學科評價領域中的應用。</p><p>　　2 科學知識圖譜的基本概念與特征</p><p>　　2.1 科學知識圖譜的基本概念</p><p>　　科學知識圖譜（Mapping Knowledge Domains）：是引文分析和可視化技術相結合的產物。它以科學知識為計量研究

20、對象，用可視化技術描述知識資源及其載體，挖掘、分析、構建、繪制和顯示知識及它們之間的相互聯(lián)系，是顯示科學知識的發(fā)展進程與結構關系的一種圖形，屬于科學計量學(scientometrics)的范疇[1]。</p><p>　　建立在引文分析和信息可視化相結合的基礎上的知識圖譜是科學計量學的發(fā)展和創(chuàng)新的產物，它在數(shù)學方程式表達科學發(fā)展規(guī)律的基礎上進而以曲線形式將科學發(fā)展規(guī)律繪制成二維圖形?？茖W知識圖譜可視化地描述人類隨

21、時間擁有的知識、資源及其載體，在組織內創(chuàng)造知識共享的環(huán)境以促進科學技術研究的合作和深入。其描述的對象主要包括：從事科學技術活動和作為知識載體的人，顯性或編碼化的知識，以及其過程或方法。因此，科學知識圖譜既是可視化的知識圖形，又是顯示了知識元或知識群之間網絡、結構、互動、交叉、演化或衍生等諸多復雜的關系的序列化的知識譜系?？茖W知識圖譜包括新自組織圖譜、前景圖、散點圖、鏈接節(jié)點圖、時間序列圖譜和3D顯示圖等。 </p>&l

22、t;p>　　科學知識圖譜與科學知識地圖的概念存在本質上的差異。知識地圖使無序的知識信息變得有序，提高了知識的利用率，構建了知識間的關系，它只能表現(xiàn)科學活動以及知識分布狀況。知識圖譜從一個真正動態(tài)發(fā)展的知識結構描述一系列地圖在一定時間、一定范圍內的發(fā)展和變化，不僅能展現(xiàn)學科內、學科問知識的現(xiàn)狀、發(fā)展和完善，更能揭示知識之間的聯(lián)系及知識的進化規(guī)律，是處在不斷的更新和擴展的狀態(tài)中。 </p><p>　　2.2

23、 知識圖譜的特征</p><p>　　2.2.1 知識圖譜是信息可視化的一個分支</p><p>　　信息可視化是利用計算機支撐對抽象數(shù)據(jù)進行可視化表示。知識可視化是將數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)等方法所獲得的知識的構成、知識之間的邏輯關系、具有復雜結構的知識等各種知識和規(guī)律用可視化的方法表現(xiàn)出來，使知識易于理解。知識圖譜又被稱為知識領域可視化，利用信息可視化技術，根據(jù)共引分析、共現(xiàn)分析等理論基礎

24、，構建的一種知識之間關系的網絡圖。知識圖譜以文獻等信息為節(jié)點、以它們之間關系為邊的圖形，包含了鏈型、樹型、網型等結構。這種方法可以擴展到深層次的知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘領域。知識圖譜可以是靜態(tài)的關聯(lián)、聚類、分類知識，也可以是反映系統(tǒng)演化規(guī)律的知識。因此，知識圖譜屬于信息可視化的一個重要分支[2]。</p><p>　　2.2.2 知識圖譜是知識管理中數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的有效手段</p><p>

25、;　　知識管理通過整理分散、復雜、難以理解的信息單元，提供容易使人們理解和使用的知識，系統(tǒng)化地處理和利用信息，發(fā)掘知識內涵，建立以先進信息技術為基礎的知識管理系統(tǒng)，促進知識的廣泛共享。數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中挖掘隱含的、前所未知的、具有潛在價值的蘊含數(shù)據(jù)間關系，揭示價值的知識或規(guī)則。數(shù)據(jù)挖掘的主要模式有聚類、序列模式、分類等。聚類是按照同一類別的個體差距盡量小，而不同類別的個體差距盡量大的原則，將把一組個體按照相似屬性分類；序列模式是指對

26、數(shù)據(jù)間的前后序列關系進行分析排序；分類則是為一個事件或對象歸類。知識圖譜就是將數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的有關方法和模式移植過來。它研究大量、不完全、模糊、隨機、事先未知的數(shù)據(jù)的共引、共現(xiàn)關系，采用關聯(lián)、序列、聚類、分類等方法深層次的分析，自動、有效、智能地提取隱含于其中的有用信息和知識。</p><p>　　知識圖譜的應用于發(fā)現(xiàn)科學理論和方法的歷史演變過程，這是通過對知識圖譜的引證關系挖掘分析發(fā)現(xiàn)；學科結構特點、研究熱

27、點、發(fā)展源流、專業(yè)相關程度以及突破性成就、未來發(fā)展方向等可以對按年代分布所構成的歷史圖和網狀關系進行共現(xiàn)、共引、耦合關系進行研究中找到 [2]?？傊?，知識圖譜是知識管理中數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的有效手段，在揭示信息關聯(lián)及規(guī)律方面具備其他許多方法不可比擬的優(yōu)越性和獨到之處。</p><p>　　3 科學知識圖譜的歷史背景及國內外現(xiàn)狀</p><p>　　3.1 科學知識圖譜的發(fā)展歷程<

28、/p><p>　　在科學計量學研究中，傳統(tǒng)的研究科學學科領域發(fā)展規(guī)律的方法十分耗時耗力：學者們必須查閱該領域的海量文獻來了解一個學科領域發(fā)展的整體狀況。很顯然這里面會摻雜主觀的判斷，而且既費時又困難，難以重復進行。因此，科學計量學家們一直努力在尋找一種同傳統(tǒng)方法相比，具有更客觀、科學、有效的新方法來研究科學學科的結構與進展。</p><p>　　20世紀30年代，在《科學的社會功能》這部奠基性

29、著作中，貝爾納不僅為科學學，而且為科學計量學提供了基本的研究范式以及美國著名科學社會學家Robert K．Merton的博士論文《十七世紀英格蘭的科學、技術與社會》輔以直觀可視的圖表，對職業(yè)、科學和技術的興趣轉移進行了計量分析[3]。普賴斯在《科學的科學》一文中，論證了“貝爾納分析科學時的三大特點：定量研究、理論模式、政策與管理研究” [4]。在普賴斯的科學計量學成就中，第一個標志性成果是他發(fā)現(xiàn)的科學發(fā)展指數(shù)規(guī)律，把科學定量研究的方法引

30、入科學學，使科學學變更為成熟。從此，以科學計量學為基礎的科學學理論與應用研究成為主流，并且在貝爾納科學學范式下，引發(fā)了科學計量學從歷史分析到引文分析的重大轉向?？茖W知識圖譜就是在在引文分析理論、復雜網絡與社會網絡分析理論、信息可視化技術的推動下，逐漸成為國內外科學計量學一個嶄新的研究熱點。嚴格意義上以引文分析方法和信息可視化技術為基礎的的科學知識圖譜經歷了三個發(fā)展階段。</p><p>　　(1)引文分析理論的發(fā)

31、展促進了科學知識圖譜的興起。不斷豐富和發(fā)展引文分析的理論基礎，深化和擴大多元統(tǒng)計方法在科學計量學中的應用。</p><p>　　(2)復雜網絡系統(tǒng)和社會網絡分析的興起豐富了引文分析理論與方法。社會學中社會網絡分析和統(tǒng)計物理學中復雜網絡分析的興起及其在引文分析領域中的應用，開辟了科學知識圖譜與知識可視化的新途徑。計算機技術與一系列網絡分析軟件的發(fā)展，為復雜網絡和社會網絡技術在引文網絡研究的結合于應用創(chuàng)作了條件。&l

32、t;/p><p>　　(3)信息可視化為科學知識圖譜提供了強大的技術支持。信息可視化技術的成熟以其在社會網絡分析中的應用，并把科學計量學推進到知識可視化為標志的新階段。1999年陳超美出版了該領域的第一部學術專著 《信息可視化與虛擬環(huán)境》，標志著信息可視化技術發(fā)生重大轉折的時期，之后相關研究如雨后春筍般涌現(xiàn)。陳超美創(chuàng)造性地把信息可視化技術和科學計量學結合起來，開發(fā)的CiteSpace系列應用軟件，形成了適于多元、分時

33、、動態(tài)的復雜網絡分析的新一代信息可視化技術，把對科技情報的知識計量和知識管理研究推進到以知識圖譜與知識可視化基礎的新階段[5]。</p><p>　　3.2 我國科學知識圖譜的現(xiàn)狀 </p><p>　　改革開放以來，我國科學學、科學計量學、管理學與情報學(信息科學)等領域注重學科建設，得到迅速的發(fā)展。然而，由于科學知識圖譜繪制系統(tǒng)開發(fā)及引文數(shù)據(jù)獲取的不易，對專業(yè)人員不僅要求具備豐富的學

34、科背景，同時也要求使用者能熟練掌握繪制技術等問題的存在使得國內在知識圖譜的應用方面缺少理論上的實證分析，主要是將知識圖譜作為一個工具，應用于各個領域，其應用研究還比較薄弱。但是由于知識圖譜是科學計量學領域的一個新的活躍分支，其歷史還比較短，所以國內外在知識圖譜的應用研究方面，差距并不大[6]。</p><p>　　從2O世紀90年代至今，科學學、科學計量學和情報計量學以及專門的研究機構(如大連理工大學的科學學與科

35、學技術管理研究所等)一直在加強與世界學術同行的國際交流和合作研究，關注科學知識圖譜的研究和發(fā)展，取得了一系列研究成果，保持著應有的學科地位。如社會科學院的李思經在知識圖譜具體構建知識圖譜系統(tǒng)方面深有研究，他的學生康永興構建了學科知識圖譜系統(tǒng)，將其應用于科學；中國科學院的耿海英畢業(yè)論文用共引分析方法等繪制了情報學作者間知識圖譜，并和White的結果進行對照，分析異同；大連理工大學科學學與科學技術管理研究所的劉則淵老師等是純科學知識圖譜繪制

36、方面研究的專家[6]。陳朝美認為深入地進行科學知識圖譜的理論和實踐研究將是今后研究中的一個熱點問題。他發(fā)表的《情報學中的權威與熱點：一個多視角共引分析》，集成了網絡分析、可視化、信息提取和自動文本提要等多種技術手段在CiteSpace2．2．R2新版軟件創(chuàng)建了一種多視角共引分析方法，該方法綜合了視覺的、分析的和語言的多樣化角度。該文中主要使用隱性語義索引、尋徑網絡、虛擬現(xiàn)實技術來進行作者共被引分析[7]。從此，知識圖譜與知識可視化的方法

37、邁向多元、歷時、動態(tài)</p><p>　　如今，科學知識圖譜作為科學計量學領域的一個新興研究方向，已經得到了很多科研人員的肯定，成為一種熱門的理論與方法，其應用領域也在不斷的拓展，我們相信，在不久的將來，科學知識圖譜理論與應用將會得到進一步的發(fā)展，我國也將會加入到科學知識圖譜方向的研究及應用的世界前沿之列。</p><p>　　4 科學知識圖譜的工作流程與基本方法</p>

38、<p>　　4.1 科學知識圖譜的工作流程</p><p>　　科學知識圖譜分析單位（文獻、科學家、關鍵詞等)的相似性分析及測度，是科學計量學和信息計量學的新發(fā)展。它以科學學為基礎，涉及應用數(shù)學、信息科學及計算機科學諸學科交叉的領域。目前科學知識圖譜的方法多種多樣，可以根據(jù)具體不同的方法和技術可以繪制不同類型。對于各類知識圖譜普遍適用的繪制一般工作流程：借助以引文分析為主流的科學計量學基本方法和信息可

39、視化的技術手段，從科技情報數(shù)據(jù)庫中有目的地發(fā)掘某一領域的數(shù)據(jù)，把數(shù)據(jù)變?yōu)榭梢暬膱D譜。最后通過對圖譜的剖析和解讀，轉化為有意義的知識。圖譜的剖析和解讀是為了使知識圖譜有效地把數(shù)據(jù)轉化為知識，從大量數(shù)據(jù)背后潛藏的隱性知識直觀地展現(xiàn)為顯性知識。</p><p>　　4.2 科學知識圖譜的基本方法</p><p>　　國際上構建學科知識圖譜有使用沃德方法和K-值算法（F.Janssens等對選

40、中的五種期刊分析）；有使用PFNet方法和卡分類方法（K.W.McCain等繪制軟件工程域作者地圖）；也有文獻計量方法（E.Sanz-Casado等對朊病毒領域的現(xiàn)狀以及發(fā)展趨勢的研究）?？偟膩碚f，科學知識圖譜的主要方法分為科學計量學基本方法和信息可視化技術手段。而本文由于篇幅所限，只對知識圖譜的科學計量學基本方法進行簡單介紹。</p><p>　　4.2.1 引文分析</p><p>

41、　　引文分析(citation Analysis)：是指利用數(shù)學、統(tǒng)計學和比較、概括、歸納等方法對科學期刊、論文、作者等各種對象之間的引用與被引用關系進行分析，以揭示分析對象內存在的數(shù)量特征和內在規(guī)律的一種文獻計量研究方法。由此派生出相關的共引分析、共詞分析、耦合分析等方法，引申出引文網絡分析、知識圖譜方法等等，乃是引文分析應有之義。而目前引文分析及其派生方法（如共引分析(Co-citation Analysis）)已成為科學計量學的主

42、流方法。由于共引分析指的是一組文獻（被引文獻）共同被同一篇或同一組文獻（施引文獻）引證，則被引證的前一組文獻形成共引關系。因此，共引分析具有動態(tài)性、持續(xù)性，有滯后性。如果再借助分析施引文獻反映的研究前沿加以彌補，使得這種基于共引分析的知識圖譜可以更好的展現(xiàn)知識的結構關系與動態(tài)變化。</p><p>　　美國科學情報研究所(ISI)名譽所長加菲爾德(E.Garfield)為首的科學團體創(chuàng)建了一系列關于知識域資料數(shù)據(jù)

43、庫，就是將引文分析方法用于知識圖譜的繪制中的應用實例。在國內，河南科技大學經濟管理學院秦長江就是基于期刊共引分析法，在《基于期刊共引分析法的學科關系知識圖譜的實證研究》一文中，利用社會網絡分析和Pajek軟件，構建中國農史學科與相鄰學科關系知識圖譜，分析農業(yè)史學科與相鄰學科的關系，為基于期刊共引分析的學科關系知識圖譜的進一步研究提供具體的案例。</p><p>　　4.2.2 耦合分析</p>&

44、lt;p>　　耦合分析（Coupling Analysis）：一組文獻（施引文獻）同時引證另外同一篇或同一組網絡環(huán)境下的信息與情報研究?？墨I（被引文獻），則前一組文獻形成耦合關系。它又引申出作者、期刊、學科的耦合分析等。耦合分析的實質，在于一組施引文獻即耦合文獻對被引文獻的知識共鳴和知識吸收，直接呈現(xiàn)以被引文獻為知識基礎的領域的研究前沿[7]。由于文獻耦合分析立足于施引文獻的耦合關系，而施引文獻引證的文獻在發(fā)表時就是固定的，因此

45、耦合分析具有實時性，也必然具有靜態(tài)性。</p><p>　　4.2.3 聚類分析</p><p>　　聚類分析（Cluster Analysis）：基于事物及其屬性相似性的一種事物分類方法。它把沒有分類信息的資料按相似程度規(guī)類，是知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘中的一個重要工具，屬于降低維數(shù)技術的范疇，是科學計量學和文獻計量學的一個基本方法。聚類分析是一種數(shù)據(jù)挖掘的重要手段。它通過把文本變換成詞向量來

46、聚類的方法，將詞條標以不同的權重值，這樣一篇文獻就由詞條的權重值組成的特征向量來表示，然后在此基礎上開展各種文本聚類的研究。文獻聚類分析根據(jù)引文的不同特征，進行引文的分群聚類和分析研究，（這是聚類分析技術在引文分析領域的具體應用）在聚類分析的網絡圖或樹狀圖中可以分析求出需要預測判斷的目標研究發(fā)現(xiàn)[8]。聚類分析是最常用的多元統(tǒng)計方法之一。</p><p>　　通過引文聚類分析，特別是從引文間的網狀關系進行研究,能

47、夠探明有關學科之間的親緣關系和結構，劃定某學科的作者集體,分析推測學科間的交叉、滲透和衍生趨勢，還能對某一學科的產生背景、發(fā)展概貌、突破性成就、相互滲透和今后發(fā)展方向進行分析，從而揭示科學的動態(tài)結構和某些發(fā)展規(guī)律。侯海燕，劉則淵，陳悅，姜春林，尹麗春，龐杰等人為了展示近1O年來國際科學學研究的熱點領域及其發(fā)展態(tài)勢，而繪制出了全新的國際科學學研究熱點演進趨勢知識圖譜，就是借助聚類分析的方法，通過共被引分析得到文獻的共被引矩陣，使用多維排列

48、分析(MDS)功能繪制出文獻共引圖譜，然后通過聚類分析劃分出不同的學術研究領域。</p><p>　　5 科學知識圖譜類型及其在學科評價中的應用</p><p>　　5.1 科學知識圖譜類型</p><p>　　目前信息可視化技術正突飛猛進，而科學知識圖譜類有以下幾種主要類型：</p><p>　　5.1.1 多維尺度圖譜</p&

49、gt;<p>　　多維尺度圖譜（Multi-Dimensional Scaling Mapping）：是用多維尺度分析（多維尺度分析（Multi-dimension Analysis）通過某種非線性變換, 近似地保持原高維數(shù)據(jù)間的關系的前提下，把高維空間的數(shù)據(jù)轉換成低維空間中的數(shù)據(jù)，是多元統(tǒng)計方法之一。）為基礎的知識圖譜。多維尺度分析用于反映多個研究事物間的相似性程度，通過適當?shù)慕稻S方法，將這種相似程度在低維度空間中用點與

50、點之間的距離表示出來，并有可能幫助識別那些影響事物間相似性的潛在因素。多維尺度知識圖譜可以對一個學科領域的主流領域或主流學術群體進行劃分，其顯示結果十分直觀和形象。在科學知識圖譜中文獻的位置顯示了他們之間的相似性，有高度相似性的文獻聚集在一起，形成學科前沿。并且，處于中間位置的文獻與其他的聯(lián)系越多，在某學科里的位置也越核心，反之則越處于外圍。這樣。一個研究領域、思想流派或其他學術共同體在學科里的位置就很容易通過多維尺度分析判斷。<

51、/p><p>　　自1997年起，美國德雷塞爾大學信息科學技術學院科學計量學家懷特 (Howard D．White)和麥肯 (K．W．Mcain)、荷蘭萊頓大學科學技術學中心的諾恩斯 (E．C．M．Noyons)、馮 雷恩 van Raan,A．F．J．)、梅德 (Moed，H．F．)等人都用多種多元統(tǒng)計分析和共被引分析相結合，采用相關的統(tǒng)計繪圖軟件，進行研究建立基于多維尺度分析的知識圖譜方法。</p>

52、<p>　　5.1.2 社會網絡分析圖譜</p><p>　　社會網絡分析（Social Network Analysis）是社會學中把社會群體關系視為社會網絡關系，進行社會計量的一種分析方法。社會網絡分析圖譜（Social Network Analysis Mapping）：是將相關的可視化技術與社會網絡分析、統(tǒng)計物理學中的復雜網絡系統(tǒng)分析相結合，并將其用于引文分析或共現(xiàn)分析網絡的知識圖譜[9

53、]。</p><p>　　社會網絡分析以美國社會心理學家Moreno創(chuàng)立的社會測量法為社會網絡分析為基礎，如今已被廣泛應用于網絡社會關系發(fā)掘、支配類型發(fā)現(xiàn)以及信息流跟蹤，通過社會網絡信息來判斷和解釋信息行為和信息態(tài)度。20世紀90年代，德國科學計量學家H．克雷奇默(H．Kretschmer)把社會網絡中人際關系結構理論和格式塔心理學的構型理論相結合，構建描述社會網絡構型的非線性函數(shù)，用以分析科學合作問題，取得了多

54、項成果，并描繪科學合作網絡構型的三維空間模型，形成了獨具特色的一種科學知識圖譜與可視化圖像。在國內，社會網絡分析法廣泛應用于社會網絡分析法在引文分析、合著分析、科研協(xié)作網、學科研究趨勢、專家知識地圖、創(chuàng)新研究、科研團隊知識共享等。</p><p>　　5.1.3 時間線知識圖譜</p><p>　　時間線知識圖譜（Time line Knowledge Mapping）：通過耦合分析方法

55、對文獻進行聚類分析，在原來時間線圖譜的基礎上，對可視化圖譜的方法作出了改進，將二維時間線圖譜擴展為三維地形式圖譜，用可視化技術把聚類的耦合文獻按時間序列展現(xiàn)出來的知識圖譜。它是計量分析中的可視化分析方法上實現(xiàn)重大突破，使得從全新維度觀察、描繪并預測科學研究前沿的動態(tài)發(fā)展趨勢成為可能，是科學知識圖譜領域的一個新興方法。時間線與地形式可視化圖譜可以為特定的學科領域確定研究前沿，清晰展現(xiàn)隨時間變化而變化的研究前沿發(fā)展脈絡，準確掌握學科研究前沿

56、熱點，層次清晰結構明了。還可以描繪出不同研究前沿領域之間的信息流動關系。由于時間線與地形式可視化方法可以實現(xiàn)不同的研究目的，具有很強的靈活性和針對性。它處理數(shù)據(jù)的數(shù)量相對較多，可以實現(xiàn)其他可視化方法無法實現(xiàn)的功能，在學科評價上得到廣泛的應用。</p><p>　　如大連理工大學WISELAB實驗室的張婷在《時間線和地形式可視化圖譜：科學傳播研究前沿演進趨勢分析》中繪制出更清晰可視化并具有動態(tài)性的科學傳播研究前沿的

57、發(fā)展趨勢有關圖譜為預測學科發(fā)展，對科學傳播的研究前沿進行了可視化地梳理和描述，就是運用時間線和地形式可視化圖譜的方法對研究前沿進行描繪，由三維動態(tài)地形式圖譜取代原來的二維時間線圖譜，隨著時間變化來演示科學傳播領域研究前沿的動態(tài)變化過程與發(fā)展趨勢[10]。時間線與地形式可視化知識圖譜還處于嘗試和探索階段，還需要繼續(xù)完善，應充分利用其數(shù)據(jù)庫的特性，突破數(shù)據(jù)語言和類型的限制，為未來科學知識可視化及不同國家科學知識研究形勢的對比提供更大的發(fā)展空

58、間和新思路。</p><p>　　5.1.4 多視角共引網絡知識圖譜</p><p>　　多視角共引網絡知識圖譜（Multiple-Perspective Cocitation Network Mapping）：是國際科學計量學領域前沿可視化技術繪制科學知識圖譜的方法之一。陳超美開發(fā)的CiteSpace軟件就是應用多視角共引網絡知識圖譜。大連理工大學人文社會科學學院的趙玉鵬，劉則淵，許振

59、亮在《基于知識圖譜的美國《科學哲學》研究前沿和熱點探討》中根據(jù)美國科學情報所提供的SCI(科學引文索引)數(shù)據(jù)，利用科學計量學原理，對《科學哲學》進行研究，進而用CiteSpace軟件繪制出相應的多視角共引知識圖譜[11]。此外，侯劍華，陳悅的《戰(zhàn)略管理學前沿演進可視化研究》一文中應用它對《戰(zhàn)略管理月刊》(Strategic Management Journa1)中的1980—2005年文獻數(shù)據(jù)進行可視化分析，由此對戰(zhàn)略管理學領域的前沿及

60、其演化進行初步探討[12]。</p><p>　　5.2 科學知識圖譜技術在學科評價中的應用背景</p><p>　　知識圖譜最早是在科研領域活躍起來的。1995年，內容分析、聚類分析等高級文獻計量指標在比利時政府用文獻計量方法評估比利時微電子中心 (IMEC)1984--1995年的科研活動的首先得到應用。1989年，White和McCain將情報學分為兩個主要領域：文獻計量學 (包括

61、引文分析)和情報檢索 ；1997年，懷特和麥肯恩對引文分析的發(fā)展歷程和其在文獻可視化方面的應用作了清晰的敘述。鮑格曼和弗莫對能夠用于信息評價、解釋、預測和學術評價的文獻計量學方法進行了描述。維爾森對信息計量學，包括文獻計量學研究和其他的矩陣研究方法作了全面的綜述。此外，White和McCain再次采用科學知識圖譜方法和技術，研究情報學領域的結構特征和24年來的發(fā)展情況。Ding Y等利用科學知識圖譜方法技術研究了信息檢索領域的智力結構。

62、Tsay MY等利用科學知識圖譜方法技術研究了半導體科學領域的學科結構及主流學術群體和權威科學家。Acedo FJ等利用科學知識圖譜方法技術研究了國際管理領域 (IM)的智力結構。Nerur SP等利用科學知識圖譜方法技術研究了戰(zhàn)略管理領域的智力結構。相對國外而言，國內的研究起步較晚，但</p><p>　　科學知識圖譜技術在學科評價中的應用</p><p>　　現(xiàn)代科學發(fā)展迅速，即使是科

63、學家也不能清楚地闡明學科的價值，科學知識圖譜等文獻計量方法則可以提供學科領域組織性、結構性較強的描述數(shù)據(jù)，彌補定性評價在內容上的局限，知識圖譜方法成功的解決了這一問題。這里，簡要闡述幾種代表性的可視化技術與知識圖譜類型，以及它們在學科評價中的應用，所涉及的方法包括引文分析法、共詞分析、多元統(tǒng)計分析等。</p><p>　　5.3.1 共詞分析與學科評價 </p><p>　　共詞分析主要

64、是對一組詞兩兩統(tǒng)計它們在同一篇文獻中出現(xiàn)的次數(shù)，以此為基礎對這些詞進行聚類分析，生成共詞文獻簇，進而分析這些詞所代表的學科和主題的結構變化。它屬于內容分析法的一種。在學科評價鄰域，共詞分析就是通過對相關文獻的代表性術語之間的連接強度的分析，共繪制這些代表性術語之間的概念圖譜或知識網絡結構，通過一系列圖譜分析就可以相當詳細地描述某一學科領域的主題。利用共詞分析法及其相關的可視化方法可以進行深入的主題分析，可以了解學科結構和發(fā)展狀況，還可以

65、進行學科發(fā)展預測。由于共詞分析利用大量文獻中共同出現(xiàn)的關鍵詞可以有效地反映文本關鍵詞之間的關聯(lián)強度，減少了關鍵詞的空間，用一套結構圖有效地展示了關鍵詞之間的關聯(lián)，所以它常用于橫向和縱向分析領域學科的發(fā)展過程、特點透視研究領域的研究熱點，以及領域或學科之間的關系，反映某個專業(yè)的科學研究水平及其發(fā)展歷史的動態(tài)和靜態(tài)結構，拓展信息檢索領域以求幫助用戶檢索信息等等。目前共詞分析的主要可視化方法包括包容圖(Inclusion Map)、臨近圖(P

66、roximity Map)、戰(zhàn)略坐標圖(Strategic Diagram)等。</p><p>　　法國的Law等運用共詞分析法分析環(huán)境酸化研究中的政策和科學變化地圖；Qin用共詞分析法發(fā)現(xiàn)學科知識結構；Courtial等人用共詞分析法分析專利文獻的標題詞，同時用戰(zhàn)略坐標將得出的食品類專利的研究熱點問題顯示出來。此外，共詞分析廣泛應用于繪制各個領域的概念圖,如用于植物生物學領域（deLooze和Lemarie）

67、；用于濃縮物質物理學領域（Bhatta charya和Basu）；用于化學工程領域（Peters和van Raan）；用于信息檢索領域（Ding Chowdhury和Foo）；用于醫(yī)學領域（Onyancha和Ocholla）。</p><p>　　國內學者也大量的研究共詞分析的應用，如在各知識領域研究熱點分析中的應用、在各知識領域研究前沿和趨勢的應用等。例如，王琪，胡志剛發(fā)表的《國際體育科學研究前沿探討 ——3種

68、體育科學國際著名綜合性期刊關鍵詞共詞分析》根據(jù)美國科學情報所提供的SCI和SSCI數(shù)據(jù)，運用科學計量學中的共詞分析方法及可視化軟件CiteSpace，繪制出2005～2009年間3種期刊高頻關鍵詞知識圖譜。通過對知識圖譜的分析，表明現(xiàn)在國際體育科學的研究前沿主要集中的領域[13]。</p><p>　　5.3.2 多元統(tǒng)計分析與學科評價 </p><p>　　多元統(tǒng)計分析是對若干(可能)

69、相關的隨機變量的觀測值的分析。</p><p>　　四川大學公共管理學院的沈建通，姚樂野就是利用了了多元統(tǒng)計(因子分析、聚類分析、多維尺度分析)與社會網絡分析，在《多元統(tǒng)計與社會網絡分析法在知識圖譜應用的實證研究》中以為數(shù)據(jù)源獲取同被引信息，繪制了我國循證醫(yī)學的知識圖譜，可視化地展示我國循證醫(yī)學的基本框架及其相關的知識領域[14]。</p><p>　　5.3.3 詞頻分析與學科評價&l

70、t;/p><p>　　詞頻是指能夠揭示或表達文獻核心內容的關鍵詞或主題詞在文章或者講話中出現(xiàn)的次數(shù)。由于一篇文獻的關鍵詞或主題詞是文章核心內容的濃縮和提煉，在進行學科評價的研究時，如果一個關鍵詞或主題詞在這個學科的文獻中反復出現(xiàn)，則可反映出該關鍵詞或主題詞所代表的研究主題是學科評價研究重點。詞頻分析法是通過對主題詞出現(xiàn)的頻率進行分析，利用能夠揭示或表達文獻核心內容的關鍵詞或主題詞在某一研究領域文獻中出現(xiàn)的頻次高低來確

71、定該領域研究熱點、發(fā)展動向、研究熱點以及這一領域或學科的研究熱點的轉移趨勢。詞頻分析法是的文獻計量方法。</p><p>　　詞頻分析方法被國內外的許多科學計量學研究者應用于學科評價的研究中。例如，荷蘭科學計量學家繪制生物化學領域研究前沿的知識圖譜，就是通過共引分析與詞頻分析相結合的方法。侯海燕在文獻中利用詞頻分析法發(fā)現(xiàn)，科學知識圖譜研究最熱衷的研究領域為借助作者共引分析，研究不同學科領域的結構特征，其重點研究的

72、學科領域包括信息科學、社會科學、醫(yī)學及經濟學；梁立明通過詞頻分析方法研究情報學家對科學的關注視角及解讀方法；以及大連理工大學的李江波在《基于CSSCI遼寧省管理學研究的計量分析》一文中基于詞頻統(tǒng)計的內容分析法以及科學知識圖譜等可視化技術揭示遼寧省以至于我國管理學近期研究熱點、前沿和發(fā)展趨勢[15]。</p><p>　　5.3.4 社會網絡分析與學科評價</p><p>　　社會網絡分析

73、圖譜（Social Network Analysis Mapping）是基于社會網絡分析的知識圖譜。社會網絡分析圖譜對于學科評價的應用價值，在于可以廣泛應用于對學科評價的各種載體與單元的關聯(lián)分析；借助社會網絡分析的中心度指標分析與評價關鍵節(jié)點在網絡結構中的地位與作用；從引文網絡背后潛藏的隱性文，做出基于文獻的發(fā)現(xiàn)。</p><p>　　5.4 在學科評價中所應用到的科學知識圖譜方法實例分析</p>

74、<p>　　目前，數(shù)據(jù)庫日益完備，學術論文數(shù)量漸趨增加，學科評價很難再單靠專家人工進行定性判斷。由于文獻計量方法則可以提供學科領域組織性、結構性較強的描述數(shù)據(jù)，彌補定性評價在內容上的局限，知識譜圖譜方法就可以很好的解決這一問題。國內外的許多科學計量學研究者在學科評價的研究中常常應用詞頻分析方法等科學知識圖譜方法?？茖W知識圖譜已經是定量的學科評價的一種重要的方法。目前，可視化技術與知識圖譜方法的在學科評價應用其主要體現(xiàn)在以下

75、幾個方面：</p><p>　　5.4.1 學科結構及發(fā)展特征評價 </p><p>　　科學知識圖譜繪制是把復雜的科學學科知識領域通過數(shù)據(jù)挖掘、信息處理、知識計量和圖形繪制而顯示出來，使人們得以了解某個學科或研究領域在科學知識版圖上的位置以及構建其知識結構與框架，從而為學科發(fā)展及研究者提供方便。例如共現(xiàn)分析方法可以研究對學科的自然科學內部各個學科在交叉互動狀態(tài)下的布局情況，并繪制學科共

76、現(xiàn)知識圖譜。</p><p>　　張婷，鄭保章，王續(xù)琨《當代科學傳播研究的知識結構和相關知識領域—基于科學知識圖譜的嘗試性研究》對傳播學的知識結構進行了探索性分析，用可視化方法勾勒出科學傳播研究的基本框架及其相關的知識領域[16]。另外，屈天鵬的《基于SCI的遼寧省高校自然科學學科分布與合作網絡知識圖譜》以國際權威的科學引文索引數(shù)據(jù)庫(SCI)為數(shù)據(jù)來源，運用科學知識圖譜方法，研究遼寧省1999-2008年間各高

77、校發(fā)表于SCI的自然科學論文[17]。他以1999-2008時間段的數(shù)據(jù)通過文獻計量法和引文分析法對遼寧省自然科學研究SCI論文發(fā)表概況和國際影響力進行了分析，截取2006-2008近三年的數(shù)據(jù)，進行自然科學學科共現(xiàn)圖譜與合作網絡知識圖譜的繪制，進一步研究遼寧省自然科學學科分布以及科學合作現(xiàn)況及研究前沿。</p><p>　　5.4.2 學科內科學實體評價 </p><p>　　通過繪制

78、科學知識圖譜，大致揭示出學科的現(xiàn)狀，學者可以直觀了解近些年來學科主要研究力量及其所關注的熱點問題。例如大連理工大學21世紀發(fā)展研究中心的姜春林利用科學計量學的前沿研究方法——科學知識圖譜，基于CSSCI(1998—2008)收錄的我國自然辯證法研究領域三大核心期刊數(shù)據(jù)，借助于改進的Bibexcel計量軟件，在《我國自然辯證法研究科學知識圖譜》中從作者合作、機構合作、關鍵詞共現(xiàn)、共被引等幾個指標分別繪制了科學知識圖譜。根據(jù)圖譜進一步了解到

79、，以山西大學郭貴春等為代表的自然辯證法研究以科學技術、科學哲學和技術哲學為核心話題，以國外經典學術著作為學科研究的文獻基礎[18]。</p><p>　　5.4.3 學科的科學生產力評價</p><p>　　一門學科的發(fā)展離不開優(yōu)秀科學家的傾力支撐。在學科發(fā)展過程中，同樣有一批優(yōu)秀學者推動了它不同分支領域的衍生與發(fā)展。一段時期內研究領域相似的學者們形成了該領域當中代表不同分支學科領域的學

80、術群體。我們借助科學知識圖譜的可視化技術手段，繪制出學科主流學術群體及其代表人物知識圖譜，形象地展示該領域學術群體及其生產力狀況。</p><p>　　大連交通大學人文社科學院，大連理工大學21世紀發(fā)展研究中心杜廣強 ，許振亮為了研究高影響力作者在當代國際技術創(chuàng)新理論前沿熱點主流領域，運用信息可視化技術等新興科學計量學方法，在《國際技術創(chuàng)新理論前沿與熱點領域主流學術群體與代表人物》一文中，對2001-2005年國

81、際技術創(chuàng)新理論前沿熱點領域論文高被引頻次前50名作者進行分析，繪制出技術創(chuàng)新理論前沿熱點主流學術群體及其代表人物的知識圖譜[19]。根據(jù)圖譜分析的出TEEDCE DJ、PORTER ME、POWELL WW等這些前沿學科與主流群體的代表人物為開創(chuàng)或發(fā)展當代技術創(chuàng)新理論主流分支學科作出的突出貢獻。大連理工大學21世紀發(fā)展研究中心大連理工大學網絡一信息一科學一經濟計量實驗室劉則淵，梁永霞，龐杰試圖運用信息可視化技術等新興科學計量學方法來研究

82、人因工程發(fā)展趨勢及代表人物。其數(shù)據(jù)來源是2003年JCR在工業(yè)工程領域 (ENGINEERING，INDUSTRIAL)33種期刊中的有關人因工程的三種期刊。它利用美國科學情報研究所的SCI數(shù)據(jù)庫 (科學引文索引)，在《國際人因工程主流學術群體及其代表人物》一文中對1994年至2006年國際人因</p><p>　　5.4.4 學科影響力評價</p><p>　　我們可以通過運用科學計量

83、學最新的知識圖譜方法，重新認識一門學科的基本概念、學科界限、學科結構、學科地位，以及與相關學科的關系，從而了解該學科的影響力。</p><p>　　陳悅，劉則淵對現(xiàn)代管理學的學科的影響力進行深入研究。他們通過運用知識圖譜方法，以國際管理類學術期刊數(shù)據(jù)為樣本進行研究，闡明了管理學與心理學、社會學、經濟學、數(shù)學等相關學科的關系?！豆芾韺W的基本概念與學科地位——一種基于科學計量學的再認識》一文在回顧國內外管理學學科概念

84、的基礎上，通過對知識圖譜的分析界定管理學的學科界限及學科地位。他們研究得出，管理學作為獨立學科在人類知識體系中地位有上升的趨勢，對該學科的影響力正在增強，并對我國管理學學科合理布局提供啟示。他們的研究為管理學走向國際學術前沿提供了方向[22]。</p><p>　　5.4.5 學科發(fā)展趨勢評價</p><p>　　學者通過采用科學知識圖譜這一科學計量學領域的新技術，將學科基礎理論的核心結

85、構、學科前沿和新生長點以可視化的圖像直觀地表達出來，形成全新的學科領域的知識圖譜，用可視化的圖譜形象地展示學科的結構與發(fā)展，揭示學學科的動態(tài)發(fā)展規(guī)律。</p><p>　　天津師范大學管理學院賀穎，祝慶軒《基于科學知識圖譜的檔案學基礎理論進展研究(1 999—2008年)》運用科學知識圖譜的方法，針對檔案學四大基礎理論——文件生命周期理論、文件連續(xù)體理論、整理理論、價值鑒定理論的熱點研究問題進行探討。從CNKI中

86、國期刊全文數(shù)據(jù)庫中檢索出近10年來各基礎理論的關鍵詞，并加以統(tǒng)計、分析、繪圖，梳理檔案學理論發(fā)展的脈絡，并指明檔案學理論未來發(fā)展趨勢[23]。另外，還有大連理工大學的李江波《基于SCI遼寧省管理學研究的計量分析》 運用基于詞頻統(tǒng)計的內容分析法以及科學知識圖譜等可視化技術來揭示遼寧省和我國管理學近期研究熱點、前沿和發(fā)展趨勢[24]。</p><p>　　5.4.6 學科可用資源評價 </p><

87、;p>　　學者可以通過綜合運用詞頻分析、共詞分析、社會網絡分析、信息可視化等文獻計量學方法，對論文產出年代、主要作者、機構分布、期刊分布、基金來源、主題分布及其動態(tài)演變情況等作出計量分析和可視化分析，評價學科可用資源。浙江樹人大學的湯建民，湯江明，薛云，侯素芳等人在《近十年來獨立學院的研究足跡 ——1999—2OO8研究論文知識圖譜分析》中選擇CNKI數(shù)據(jù)庫，分析近十年來獨立學院研究成果的規(guī)模和增長態(tài)勢、資助基金來源、主要研究機構

88、和作者、主題分布、發(fā)表期刊、高頻關鍵詞和主要研究內容發(fā)展變化情況等，研究國內對獨立學院研究的主要內容、研究的關注程度、研究力量分布以及存在的問題等[25]。</p><p>　　5.4.7 學科發(fā)展目標評價</p><p>　　進入新世紀以來，科學知識圖譜與知識可視化得到迅速的發(fā)展，已成為科學計量學的主流領域，應用也十分廣泛，比如可以對學科發(fā)展進行評價。武漢大學王蔡華，劉昌軍的《從學科評

89、價看武漢大學醫(yī)學學科發(fā)展趨勢》以中國大學評價課師組的中國大學研究生院學科評價為依據(jù)，分析比較了武漢大學近幾年醫(yī)學學科綜合實力的發(fā)展變化[26]。分別從學科門類一級學科和二級學科等層面對武漢大學醫(yī)學學科實力發(fā)展趨勢進行比較分析，以期能為武援大學醫(yī)學學科建設與發(fā)展帶來一定的啟示或借鑒。 </p><p>　　5.4.8 學科教學評價</p><p>　　通過知識圖譜可以顯示出該學科研究前題和

90、熱點問題，可以從微觀和宏觀兩個角度把把各個歷史時期的領域內關注的問題表示出來,并且從中尋找教學的存在的問題。趙玉鵬，閆巍發(fā)表的《科學知識圖譜在研究生教學中的應用》用科學知識圖譜的方法來幫助研究生分析學科研究前沿與熱點問題，幫助尋找學科中的盲點問題，發(fā)現(xiàn)隱含在學科發(fā)展中的學術共同體及科學社會學問題，從方法論的層次提高博士和碩士研究生的科研認識水平[27]。此外，天津師范大學體育科學學院，福建師范大學體育科學學院王琪《科學知識圖譜及其在體育

91、科學研究中的應用》以評析科學計量學著作《科學知識圖譜》為切入點，深入探討了科學知識圖譜在體育科學研究中的應用前景，并通過具體的體育科學知識圖譜案例，直觀展現(xiàn)了這一有效獲取知識、發(fā)現(xiàn)知識的新方法與手段[28]。</p><p><b>　　6 結束語</b></p><p>　　科學知識圖譜，以可視化的圖形和圖像幫助人們透視龐大的人類知識體系中各個領域的結構，理順當代

92、知識大爆炸形成的復雜知識網絡，將知識和信息中令人矚目的前沿領域或學科制高點直觀地展現(xiàn)出來，預測科學技術知識前沿發(fā)展的最新態(tài)勢。本文主要介紹社會網絡分析方法以及多元統(tǒng)計分析理論等知識圖譜的基礎理論，并通過應用實例，展示出具有代表性的可視化技術生成的知識圖譜——多維尺度圖譜、社會網絡圖譜、自組織圖譜、時間線圖譜和多視角共引圖譜，在學科評價方面廣闊的應用。學者通過知識可視化技術、計算機技術等技術手段，運用Bibexcel、CiteSpace、

93、HistCite Pajek、Ucinet、SPSS、Wordsmith Tools、Visio等常用軟件，對知識圖譜在學科評價方面應用進行研究。其中既運用傳統(tǒng)的文獻計量和統(tǒng)計分析工具，也運用專門的科學知識圖譜繪制軟件。</p><p>　　通過實例，我們總結出基于引文分析的科學知識圖譜在以下幾方面的應用比較成熟：分析學科進展及發(fā)展趨勢、學科核心作者群、學科核心期刊群體的結構、時空分布特征、主要熱點領域、研究前沿

94、、動態(tài)和發(fā)展趨勢、論文產出的主要領域、國家、機構、科學家和期刊。就以維普為例，以關鍵詞“知識圖譜”進行搜索，除去不符合要求的記錄，得到49條記錄，其中17條對學科進展及發(fā)展趨勢進行分析，7條記錄研究學科核心作者群,由此可見，科學知識圖譜在上述鄰域中研究相對較為成熟。相對而言，在學科發(fā)展目標評價，學科教學評價等方面的研究較少，只有幾篇這方面的研究成果。具體指在確定研究的熱點、方法、學科分布和應用領域；揭示相關文獻所代表的特定領域內的研究主

95、題、主題的層級及其關系以及由研究主題所映射的具體研究方向之間的關系；揭示研究主題接近所屬領域熱點問題的程度；考察特定領域內科學研究主題的變遷等方面的研究。</p><p>　　科學知識圖譜在學科評價領域不可避免存在弊端?？茖W知識圖譜應用范圍廣泛,它研究需要多學科合作，由于國內對它的關注時間尚短，有關知識圖譜方面的研究成果雖然很多但是較為零散，沒有形成一個系統(tǒng)；知識圖譜的應用方面缺少理論上的實證分析。最大的弊端在于

96、是我國的研究整體上都是以國外數(shù)據(jù)庫，國外軟件，國外方法，來分析國際學術動態(tài)。然而國外的軟件很難用于中文文獻數(shù)據(jù)的收集、計算和分析。因此，目前亟待研究的是基于國內科技文獻數(shù)據(jù)庫的科學知識圖譜繪制方法。</p><p><b>　　致謝</b></p><p><b>　　參考文獻</b></p><p>　　[1]陳悅,劉則

97、淵.悄然興起的科學知識圖譜[J].科學學研究,2005,23(2):149-154. </p><p>　　[2]秦長江.知識圖譜——信息管理與知識管理的新鄰域[J].大學圖書館報,2009,15（1）:225-226.</p><p>　　[3] SMALL H. Visualizing science by citation mapping[J]. Journal of the Ame

98、rican Society for Information Science, 1999,50(9):799-813.</p><p>　　[4]Borgman C L. Scholarly Communication and Bibliometrics [M].Newbury Park, CA: Sage Publications, 1990. </p><p>　　[5]Chen C.

99、Mapping Scientific Frontiers[M].London: Springer-Verlag,2002.</p><p>　　[6]廖勝姣. 科學知識圖譜的研究概述[J].情報理論與實踐,2009,27（1）:487-486.</p><p>　　[7]劉則淵.科學知識圖譜方法及其在情報學中的應用[J].數(shù)字圖書館論壇,2009,18（4）:154-156.</p&

100、gt;<p>　　[8]梁秀娟.知識圖譜的研究綜述[J].圖書館雜志,2009,5(25):634-640.</p><p>　　[9]楊國立.科學知識圖譜——科學計量學的新鄰域[J].科普研究,2010,30(7):45-49.</p><p>　　[10]張婷.時間線和地形式可視化圖譜:科學傳播研究前沿演進趨勢分析[J].情報學報,2009,23(4):14-17.&l

101、t;/p><p>　　[11]趙玉鵬,劉則淵,許振亮.基于知識圖譜的美國《科學哲學》研究前沿和熱點探討[J].科學學研究,2008,26(6):1146-1149.</p><p>　　[12]侯劍華,陳悅.戰(zhàn)略管理學前沿演進可視化研究[J].科學學研究,2007,25（6）:536-539.</p><p>　　[13]王琪,胡志剛.國際體育科學研究前沿探討 ——3種

102、體育科學國際著名綜合性期刊關鍵詞共詞分析[J].體育學刊,2010,17（5）:723-725.</p><p>　　[14]沈建通,姚樂野.多元統(tǒng)計與社會網絡方法在知識圖譜應用的實證研究[J].情報雜志,2009,18（4）:154-156.</p><p>　　[15]張婷,鄭保章,王續(xù)琨.當代科學傳播研究的知識結構和相關知識領域—基于科學知識圖譜的嘗試性究[J].科普研究,2008,

103、13(3):89-92.</p><p>　　[16] 侯海燕,屈天鵬,劉則淵.科學學在我國大學的興起與發(fā)展[J].科學學研究,2009,27(3):334-339.</p><p>　　[17]姜春林.我國自然辯證法研究科學知識圖譜[J].自然辯證法研究,2010,18(4):591—595. </p><p>　　[18]杜廣強, 許振亮. 國際技術創(chuàng)新理論前沿