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数据分析与知识发现  2023, Vol. 7 Issue (2): 129-140     https://doi.org/10.11925/infotech.2096-3467.2022.0329
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多维度个人学术轨迹绘制与分析*
谢珍1,2,3,马建霞1,2(),胡文静1,2
1中国科学院西北生态环境资源研究院 兰州 730000
2中国科学院大学经济与管理学院信息资源管理系 北京 100190
3西安翻译学院图书馆 西安 710127
Mapping and Analyzing Personal Academic Trajectory from Multiple Dimensions
Xie Zhen1,2,3,Ma Jianxia1,2(),Hu Wenjing1,2
1Northwest Institute of Eco-Environmental Resources, Chinese Academy of Sciences, Lanzhou 730000, China
2Department of Information Resources Management, School of Economics and Management, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China
3The Library of Xi’an Fanyi University, Xi’an 710127, China
全文: PDF (4977 KB)   HTML ( 28
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

目的】 提出一种多维度个人学术轨迹绘制框架,探索个人学术轨迹绘制和可视化呈现方法。【方法】 以时间序列为引线,从研究产出、研究主题、研究脉络、内容演进4个维度,综合运用统计分析、语义技术和可视化分析工具,多维度呈现学者的学术轨迹。【结果】 以冰冻圈科学领域两位学者为例,绘制个人学术轨迹。与现有工具相比,本文方法能拓展数据分析维度,丰富可视化呈现形式。【局限】 数据源主要是论文数据,还需进一步整合专利、项目等其他形式的学术成果数据;绘制过程需要分别使用多个工具软件,还需要更多的工作实现这些工具的集成和平台化整合。【结论】 本文方法可用于学术画像、学者评价、代表作遴选等工作实践中,也能为个人学术成果集成和分析平台提供借鉴。

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作者相关文章
谢珍
马建霞
胡文静
关键词 学术轨迹可视化主题聚类自引网络演进    
Abstract

[Objective] This paper proposes a multi-dimensional framework for visualizing personal academic trajectories. [Methods] Guided by a timeline, we employed statistical analysis, semantic technology, and visualization tools to represent a scholar’s academic trajectory from the dimensions of research output, research theme, research context, and content evolution. [Results] We examined the proposed model with two scholars of cryosphere science. Compared with the existing tools, the proposed framework expands the dimension of data analysis and enriches the visualization. [Limitations] The data sources mainly came from scholarly articles, and other academic achievements, such as patents and projects, need further integration. Moreover, integrating multiple software tools during the mapping process requires further work. [Conclusions] This method can be used in academic profiling, scholarly evaluation, and selecting representative works, which provides a reference for integrating and analyzing personal academic achievements.

Key wordsAcademic Trajectory    Visualization    Topic Clustering    Self-Citation Network    Evolution
收稿日期: 2022-04-11      出版日期: 2022-11-09
ZTFLH:  G353  
基金资助:*中国科学院文献情报能力建设专项的研究成果之一(Y8ZG071)
通讯作者: 马建霞,ORCID:0000-0002-5401-9992,E-mail: majx@lzb.ac.cn。   
引用本文:   
谢珍, 马建霞, 胡文静. 多维度个人学术轨迹绘制与分析*[J]. 数据分析与知识发现, 2023, 7(2): 129-140.
Xie Zhen, Ma Jianxia, Hu Wenjing. Mapping and Analyzing Personal Academic Trajectory from Multiple Dimensions. Data Analysis and Knowledge Discovery, 2023, 7(2): 129-140.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2022.0329      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2023/V7/I2/129
Fig.1  个人学术轨迹绘制框架
Fig.2  研究状态四象限划分
Fig.3  研究状态分布
Fig.4  研究主题轨迹绘制流程
Fig.5  研究主题聚类
Fig.6  自引时序网络
学者A特征向量中心性Top10论文 学者B特征向量中心性Top10论文
序号 文献编号 所属
主题
特征向量
中心性
自引
频次
是否主
导论文
序号 文献编号 所属
主题
特征向量
中心性
自引
频次
是否主
导论文
1 论文73 主题4 0.478 7 41 1 论文29 主题3 0.625 2 51
2 论文74 主题5 0.366 9 30 2 论文51 主题3 0.525 8 46
3 论文51 主题5 0.344 5 34 3 论文27 主题2 0.357 7 34
4 论文134 主题4 0.342 6 22 4 论文41 主题3 0.269 6 44
5 论文138 主题4 0.322 7 22 5 论文44 主题3 0.267 4 16
6 论文99 主题4 0.313 3 24 6 论文67 主题3 0.165 9 23
7 论文42 主题5 0.267 5 22 7 论文38 主题3 0.129 8 14
8 论文100 主题4 0.198 3 9 8 论文34 主题3 0.055 2 4
9 论文14 主题4 0.135 9 37 9 论文6 主题1 0.054 0 37
10 论文112 主题4 0.127 3 10 10 论文28 主题0 0.050 6 51
Table 1  自引网络中特征向量中心性Top10论文
Fig.7  基于关键词演进的研究内容分析流程
Fig.8  关键词时序热力图
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