学科知识可视化分析研究

发布时间：2020-10-30 20:39

　　 在大数据日渐兴起、网络与可视化备受关注、学科融合不断深入、技术手段日新月异的大背景下,针对学科知识可视化分析这一新兴研究领域的理论和应用现状,本文综合科学学、网络科学、可视化和数据科学的理论和方法工具,围绕学科知识的结构及其演化进行了跨学科、创新性的理论探索与实践应用相结合的综合性研究。遵循“理论研究与应用实践相结合”的原则,从理论基础、理论内容、实证研究的思路展开论述。除了引言和结语以外,本文共有五章,每章都自成体系,其具体内容如下： 第一章,对理论基础进行架构和论述,梳理了学科知识可视化分析所依赖的不同学科理论。学科知识可视化分析的研究对象是学科知识,与科学学有着天然的联系；其研究方法是可视化分析,与网络科学和可视化理论息息相关；作为一种重要的数据类型,学科知识与新兴的数据科学密不可分。首先是科学学理论,是学科知识可视化分析的根本理论,具体从科学革命结构理论、无形学院理论、概念革命理论和科学计量学理论等(即哲学、历史、社会和定量研究的视角)进行阐述。其次是网络科学理论,是学科知识可视化分析的核心理论,具体从复杂网络理论和社会网络理论两方面(即一般和具体的角度)展开论述。再次是可视化理论,是学科知识可视化分析的重要理论,具体从视觉感知和认知理论、信息可视化、可视化分析学和可视化流程四方面进行阐述。最后是数据科学理论,是学科知识可视化分析的新兴理论,具体从数据科学的定义、数据科学与其他学科的关系及其研究内容三方面展开论述。 第二章,对学科知识可视化分析的理论进行剖析,主要从相关概念、类型、特点、模式与方法四个方面展开。首先,梳理了可视化的已有概念(科学计算可视化、数据可视化、信息可视化、知识可视化和可视化分析学)并在其基础上分别提出可视化分析法、知识可视化分析和学科知识可视化分析的概念。其次,围绕不同层次不同粒度的学科知识单元对学科知识可视化分析的类型进行划分,具体从可视化分析的目标、可视化的视觉通道、学科知识单元的数据维度和学科知识单元的层次四个方面展开。再次,归纳了学科知识可视化分析的特点,包括：直观高效、内容充实、形象美感和视角新颖四个方面。最后,阐述了学科知识可视化分析的模式和方法,即学科知识可视化分析的模式、方法、工具以及常用的软件组合方式。 第三章,按照“知识生产——知识内容——知识传承和交叉融合”的思路将学科知识结构分为学科合作结构、学科主题结构、学科引文结构、跨学科和学科智力结构五种类型,然后围绕学科知识可视化分析模式中的三个核心环节(知识单元选取、知识单元关系构建和可视化)对不同类型的学科知识结构进行可视化分析。首先是学科合作结构分析,选取文献作者、作者所在机构、机构所在城市和国家等学科知识单元,主要根据合著关系构建合作网络,并进行合作网络的可视化分析。其次是学科主题结构分析,选取专业术语(来自于标题、摘要、主题词和标引词等学科知识单元),主要根据专业术语的共现关系构建共词网络,并进行共词网络的可视化分析。再次是学科引文结构分析,选取引文在全文中的位置作为研究单元,主要根据引文关系、引用关系和引用语境等关系,进行引文总被引次数分析、引用位置、引文紧密度和引用语境分析。再次是跨学科分析,选取参考文献、合作作者(或合作机构)、引证文献及其所在期刊等学科知识单元,主要根据共被引、合著和耦合关系构建相应网络,并进行不同类型网络的可视化分析。最后是学科智力结构分析,选取文献作者和被引作者等学科知识单元,主要根据作者共被引和作者耦合关系构建相应网络,并进行不同类型网络的可视化分析。 第四章,按照“知识生产——知识内容——知识传承和交叉融合”的思路将学科知识结构演化分为学科合作结构演化、学科主题结构演化、学科知识基础、学科研究前沿和学科预测五种类型,然后围绕学科知识可视化分析模式中的三个核心环节(知识单元选取、知识单元关系构建和可视化)对不同类型的学科知识结构演化进行可视化分析,与学科知识结构可视化分析的不同之处在于本章引入了时间这一重要因素。首先是学科合作结构演化分析,选取文献作者、作者所在机构、机构所在城市和国家等学科知识单元,主要根据合著关系构建合作网络,并进行合作网络演化的可视化分析。其次是学科主题结构演化分析,选取专业术语(来自于标题、摘要、主题词和标引词等学科知识单元),主要根据专业术语的共现关系构建共词网络,并进行共词网络演化的可视化分析。再次是学科知识基础分析,选取被引文献和被引作者等学科知识单元,主要根据文献共被引和作者共被引关系构建相应网络,并进行不同类型网络的可视化分析。再次是学科研究前沿分析,选取引文和主题词等学科知识单元,主要根据引文关系(直接引用、同被引和耦合)、主题词词频突变与共现关系,来进行学科研究前沿的可视化分析。最后是学科预测分析,选取题录数据和全文本数据中的不同学科知识单元,依据不同学科知识单元之间的各种关系,进行学科合作、潜在高水平作者、潜在高被引论文和潜在研究主题等可视化分析。 第五章,以引文分析为例进行可视化分析的实证研究。以“学科知识结构和结构演化”为主线,分别从学科合作结构、学科主题结构、跨学科、学科智力结构、学科合作结构演化、学科主题结构演化、知识基础和研究前沿八个方面进行实证分析。这些研究结果是对前期理论论述的一个实践检验,也给学科知识可视化分析的后续研究提供了案例。 本文系国家社科基金重大项目《基于语义的馆藏资源深度聚合与可视化展示研究》(批准号：11ZD152)和教育部人文社科基金项目《馆藏数字资源语义化深度聚合的理论与关键技术研究》(批准号：13YJA870023)的组成部分和研究成果之一。
【学位单位】：武汉大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2014
【中图分类】：G250.7
【部分图文】：

关键词共现矩阵，然后将矩阵输入到Ucinet和Netdraw中生成关键词共现网络图（选择Spring Embedding算法绘制网络图），如图0.1和图0.2所示。图中圆点的大小表示关键词在网络中的程度中心性（Degree Centrality)情况，圆点之间的连线粗细表示关键词之间的共现次数多少，连线越粗，共现次数越多，关系就越紧密。? Scvtfi eng^es? JnfwTrstion systftnrs ^oor.BooJdw 咖 e \ ，uf.^^Concadt trap j? Educwcn A tuncsdsnce |^Meud?u ?Knnwledoe ofDa<iira^\ ?PewonaSwtion // \ J \ 5c?k? OrtftjY rrap? liSomwton ceaUng Wwvioof / \ ^LCo-3uthor^ \ y W0 Geoorit>hv \? MuCmda \ oata v^ua&aaon? InfofTTiiCion technology▲ content anakw \“ )^lntenet? Co4nk ?uVs6 零图0.1国外关键词共现网络图（共现次数乏2)13

图0.2国内关键词共现网络图（共现次数乏5)由图0.1和图0.2可知，与“学科知识可视化分析”最相关的是科学知识图谱，其次是知识地图和信息可视化，再次是数据可视化，最后是知识可视化。社会网络分析、知识管理、引文分析、共词分析以及数据挖掘等理论和方法将以上研究领域联系起来，其中可视化分析的理论和方法正在发展，正逐渐成为一种通用的科学研宄方法。0. 2. 1知识图谱研究现状(1)知识图谱理论和方法研究由图0.1和图0.2可知，与知识图谱理论和方法研宄相关的关键词包括知识基础、研宄前沿、研宄趋势、发展趋势、演进路径、研宄热点、词频分析、共被引分析、共现分析、多元统计分析、可视化分析和社会网络分析等，具体论述如下。知识图谱研宄范式。美国华裔专家陈超美认为某一研宄领域（Speciality)的发展演化基于两个概念——“研究前沿” （Research Front)和“知识基础”(Intellectual Base)间的时变对偶（Time-variant Duality) ?。在这一研究范式启发下，他开发了 Citespace软件，使得越来越多的研宄人员去分析特定研宄领域的知识基础、研宄热点和研究前沿。近年来

论方法体系构建的基础上，以可视化分析的方式揭示引文分析的学科结构和结构演化规律。具体而言，本文的研究框架如图0.3所示：思路目录 内容 目的I 选题背景与研究意义 I提出 ^ 明确要解决的问题问题 早 国内外研究现状 及研宄路线目标、思路、方法、工具和创新之处I第1章 理论来源和支撑学科知识可视化分析的理论基础概念、类型、特点、龙組 第2章 模式、方法与工具? 学科知识可视化分析的理论研究 味决问 ^^ 一第3章 静态维度学科知识结构可视化分析一 Ja第4草 — 动态维度学科知识结构演化可视化分析第5章 以引文分析为例进实证 1早 可视化分析实证研宄——以引文分析为例 行实证研究和八结 n k 一一 总结观点和展望下弟6早 I 1总结与展望 一步研究工作图0.3本文研究框架图0.3. 2研究方法与工具秉承定性

本文编号：2862978