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共词分析与共引分析方法的比较研究伍若梅/孔悦凡2012-12-19 15:40:40 来源：《情报资料工作》2010年01期【英文标题】A Comparison on Co-word Analysis and Co-citation Analysis(School of Media Science, Northeast Normal University, Changchun, 130117)【作者简介】伍若梅，女，1986年生，东北师范大学传媒科学学院情报学研究生。
东北师范大学传媒科学学院长春 130117孔悦凡，女，1984年生，东北师范大学传媒科学学院图书馆学研究生。
东北师范大学传媒科学学院长春 130117【内容提要】文章主要从共词分析和共引分析的起源、研究对象及性质、前提假设、影响因素、应用过程及范围以及存在的问题几个方面对这两种方法进行了比较，并得出若干结论。
The author compares the co-word analysis and co-citation analysis from aspects such as the origin, research objects, supposes, factors and application range, and have drawn a series of related conclusions.【关键词】文献计量/共词分析/共引分析bibliomerics/co-word analysis/co-citation analysis共词分析(co-word)和共引分析(co-citation)是随着电子文献形式和网络文献形式的出现而发展起来的两种重要的文献计量学方法。
近年来随着科学知识图谱逐渐成为科学计量学研究的热门领域，共词方法和共引分析方法也成为人们所关注的焦点。
作为情报学研究方法的重要组成部分，二者均可广泛应用于科学评价、科技管理等诸多领域。
共词分析法共词分析法属于内容分析法的一种，其原理主要是对一组词两两统计它们在同一篇文献中出现的次数，对这些词进行聚类分析，从而反映出这些词之间的亲疏关系，进而分析这些词所代表的学科和主题的结构变化的方法。
共词分析法演进：（1）基于包容指数和邻近指数的共词分析法包容指数和邻近指数主要用于测量款目之间关系的强度。
包容指数主要用来计算主题领域的层次，计算公式如下：Lij=Cij/min(Ci,Cj)其中,Cij代表关键词对Mi和Mj在文献集合中的数量；Ci代表关键词Mi在文献集合中的出现频次；Cj代表关键词Mj在文献集合中的出现频次；min（Ci,Cj）代表Ci和Cj两个频次的最小值。
这个公式可以用来计算那些出现频次相对高的关键词。
当存在着一些中间关键词，而且这些关键词的相对出现频次比较低，但是仍然在这些非重要的关键词之间存在着一定的关系，于是用邻近指数来计算潜在的领域，计算公式如下：Pij=（Cij/CiCj）*N其中Cij、Ci和Cj意思同上，N代表集合中文献的数量。
Callon等提出等价系数（Equivalence Coefficient，简化为E），用来计算关键词之间的关联值。
Eij=（Cij/Ci）*（Cij/Cj）=（Cij）2/(Ci*Cj)其中Eij值在0~1之间。
由于Eij可以同时计算关键词i和j出现在对方集合的频次，因此Turner和他的同事称这个参数为相互包含的系数。
以上面3个指数为基础，把主题词或关键词聚类成组，并以网络地图的方式表现出来。
通过比较不同时期的网络地图，就可以表现出科学的结构和动态变化。
（2）基于战略坐标的共词分析法战略坐标是在建立主题词的共词矩阵和聚类的基础上，用可视化的形式来表示产生的结果。
用“战略坐标”来描述某一研究领域内部联系情况和领域间相互影响情况。
在战略坐标中，x轴为向心度，表示领域间相互影响的强度；y轴为密度，表示某一领域内部联系强度。
其中，向心度用来测量一个学科领域和其他学科领域的相互影响程度。
Cox健康行为互动模式国内外研究文献的共词聚类分析孙晶娜;傅荣;侯晓洁;李呈慧;梁丽萍【期刊名称】《护士进修杂志》【年(卷),期】2022(37)23【摘要】目的分析并对比国内外Cox健康行为互动模式(IMCHB)的研究热点与前沿,为我国护理研究人员更好地应用IMCHB模式提供参考。
方法检索CNKI数据库和Web of Science数据库中的相关文献,检索时间为建库至2021年11月,利用书目共现分析系统(BICOMB 2.0)进行高频关键词的提取,形成词篇矩阵,使用gCLUTO 1.0软件对词篇矩阵进行可视化聚类分析。
结果共检索到有效中文文献59篇、英文文献145篇;年度发文量整体呈上升趋势,美国发文最早且相关文献较多,国内虽起步较晚但发展迅速。
中英文文献的主题词中排名最高的均为健康行为互动模式。
国外多研究的是IMCHB模式的发展与患者健康行为相关影响因素的分析,国内研究者则更多将IMCHB模式用于指导患者的护理实践,探究对患者健康结局的效果。
结论IMCHB模式的应用范围在国内外均较广泛,在我国的应用实践证明其对我国医疗服务中的健康教育具有指导作用,在进行文化调适的基础上可结合国内患者的独特性,加强与患者的互动,进而探究促进健康结局的影响因素;同时将Cox健康行为互动模式与常规健康教育优势互补,进一步拓展其内涵。
【总页数】5页(P2186-2190)【作者】孙晶娜;傅荣;侯晓洁;李呈慧;梁丽萍【作者单位】南京大学医学院附属鼓楼医院;南京大学医学院;南京中医药大学护理学院【正文语种】中文【中图分类】R471【相关文献】1.Cox 健康行为互动模式研究进展2.国内外长期照护研究热点的共词聚类分析3.我国学生评价研究热点聚类分析及其知识图谱——基于CNKI 684篇核心期刊文献的关键词共词分析4.国内外近5年老年人慢性病护理研究热点的共词聚类分析5.近五年国内外谵妄研究热点的共词聚类分析因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基金项目:广东医学科研课题/广东省热点医学科研主题现状研究0(编号:A2006474)。
作者简介:钟伟金,男,1976年生,硕士,馆员,研究方向为文献计量分析。
共词分析法研究(三))))共词聚类分析法的原理与特点The Research of Co -word Analysis (3))))The Principle and C haracteristics of the C o -Word Cluster Analysis钟伟金 李 佳 杨兴菊(广东医学院图书馆 湛江 524023)摘 要 共词聚类分析法采用聚类的计算方法,对文章中共现的词对(主题词或关键词)的关联性进行运算,将关系密切的词聚集归类,从而达到挖掘隐含信息的目的。
通过对聚类原理的分析,认为该方法具有客观性、科学性、敏感性的特点。
并讨论了共词聚类分析法的不足以及其解决办法,最后介绍了共词聚类分析法的最新研究进展。
关键词 共词聚类分析法 研究进展 共词聚类原理中图分类号 G251.5随着期刊数量的增长与学科的细化发展,给情报工作者带来了新的挑战:文献的组织与检索、文献内容的分析评价、文献信息的提取与挖掘。
传统的文献检索方式如分类号、主题词、关键词等,由于缺乏文献内容间的联系、智能化检索程度低,在文献呈爆炸式增长的时代,传统的检索方式已难以在查全率与查准率间取得平衡,说明这种信息的组织检索方式难以满足人们的需求。
由于人类科研活动及其成果主要是以文献方式记录储存的,因此对文献量与文献主题的统计分析可在某种程度上反映出一门科学在一定时期研究的基本趋势、研究的水平和发展速度[1],文献量的大量增长,无疑给情报人员通过对文献集的分析来评价学科的发展现状的难度,也为情报人员通过文献集提取、挖掘有用的信息带来困难。
为解决这一矛盾,需要采用新的方法来处理组织、整理和分析文献集。
新方法应该具有以下三方面的特点:能对文献内容进行识别;能反映文献之间的内容联系;能借助机器进行批量处理。
关键词共词分析、聚类分析和多维尺度分析功能：1、寻找近几年研究热点(热点图），为论文的选题做准备2、直接为论文服务方法举例：关键词：自闭症研究工具：Bicomb共词分析软件、SPSS17.0、excel、中国知网（CNKI）研究进程：A：中国知网（官网）-左上“资源总库”-左上“中国学术期刊网络出版总库"主题：自闭症，年限范围：2000-2014，来源类别：全选—检索每页显示：50-一页页全选后再删除一定不要研究的文献—尽量多选择文献（最好全部）导出/参考文献—全选—导出-自定义（支持需输出更多文献信息)-全选—导出-保存-txt打开txt-编辑—全部替换（前面英文删除）-另存为txt—编码：ANSI【多操作几遍，不然提取不出来或会出现00000，而不是00000,00001，00002等】B：书目共现分析系统—增加(右上角)—项目编号：1—格式类型:cnki中文txt—提取-选择文档—关键字段：关键词-提取（红色）—统计-关键字：关键词—∑统计-矩阵—关键字：关键词—≥5≤280-词篇矩阵—生成—导出至txt-保存C：打开SPSS-文件-打开文本数据-下一步-删除第一行-度量标准：“名义”变为“度量”—分析—分类—系统聚类-V1标准个案-V2到Vn变量—统计量:选择“合并进程表"“相似性矩阵”-绘制：树状图-方法（二分类—Ochiai）-结果：近似矩阵（最大的表格)导出到excel—多维尺度分析【树状图如果是虚线，可能是spss版本问题或其他问题】D：SPSS—excel导入-打开数据—excel—删除第一行—删除1:、2：、3：、4：、5：、、、—复制粘贴到变量视图—度量标准：“名义”变为“度量"-字符串变为数值【第一个分类不要改字符串】—分析—度量—多维尺度最后一个ALSCAL-变量移动—从数据创建距离-度量(E）—标准化：Z得分—选项：组图。
共词分析法研究共词分析的过程与方式一、本文概述共词分析法是一种广泛应用于信息科学、图书馆学、社会学、管理学等领域的文献计量学方法。
它通过统计和分析一组词汇在特定领域文献中共同出现的频次，揭示这些词汇之间的关联性和聚类性，从而反映该领域的热点主题、研究趋势和知识结构。
本文旨在深入探讨共词分析的过程与方式，包括数据准备、共词矩阵构建、聚类分析、结果解读等关键环节，以期为相关领域的研究者提供一套系统、实用的方法论参考。
在本文中，我们首先将对共词分析法的基本原理进行简要介绍，阐述其相较于其他文献计量学方法的独特优势。
随后，我们将详细介绍共词分析的具体步骤，包括如何从海量文献中筛选和提取关键词，如何构建共词矩阵并计算关键词之间的关联强度，以及如何运用聚类分析等统计方法对共词矩阵进行解读和可视化展示。
我们将通过实例分析，展示共词分析法在实际研究中的应用效果，并探讨其可能存在的局限性和改进方向。
通过本文的阐述，我们期望能够帮助读者更加深入地理解共词分析法的核心思想和操作步骤，掌握其在实际研究中的应用技巧，从而推动该方法在相关领域的研究中得到更广泛的应用和发展。
二、共词分析法的理论基础共词分析法是一种基于文献计量学的方法，它的理论基础主要源自信息科学、文献学和情报学等领域。
该方法通过统计和分析一组关键词或主题词在同一篇文献中共同出现的频次，来揭示这些关键词或主题词之间的关联程度，从而反映某一学科或领域的热点、结构和发展趋势。
共词分析法的理论基础主要包括词频分析理论、共现分析理论和聚类分析理论。
词频分析理论认为，关键词的出现频次能够反映其在某一学科或领域的重要性，频次越高，说明该关键词越受关注，其研究价值也越大。
共现分析理论则强调关键词之间的关联性，认为如果两个关键词在同一篇文献中频繁共现，那么它们之间就存在一定的关联或相似性。
聚类分析理论则是将共现频次较高的关键词进行聚类，形成不同的主题或研究领域，从而揭示学科或领域的结构和发展趋势。
共词分析法研究共词聚类分析法的原理与特点一、本文概述本文旨在深入探讨共词分析法及其重要应用——共词聚类分析法的原理与特点。
作为一种在文献计量学、内容分析和信息科学等领域广泛应用的文本分析方法，共词分析法通过对文献中共同出现的词汇进行分析，揭示出词汇之间的内在关联和知识结构。
而共词聚类分析法则是在此基础上，利用聚类算法对共词矩阵进行聚类，进一步挖掘出主题结构、研究热点和发展趋势。
本文将首先介绍共词分析法的基本原理和方法步骤，然后重点阐述共词聚类分析法的实现过程、优势和局限性，以期为读者提供全面而深入的理解，并为其在相关领域的实际应用提供指导和参考。
二、共词分析法的理论基础共词分析法是一种基于文献计量学的分析方法，其理论基础主要包括词频分析、共现分析和聚类分析三个部分。
词频分析是共词分析法的基础。
通过统计特定领域文献中词汇的出现频率，可以揭示出该领域的研究热点和趋势。
高频词汇往往代表了该领域的研究重点和方向，而低频词汇则可能反映了新的研究动向或未受足够关注的领域。
共现分析是共词分析法的核心。
它通过分析同一篇文献中不同词汇的共同出现情况，来揭示这些词汇之间的关联性和相关性。
共现频率高的词汇对往往具有紧密的内在联系，可能代表着同一研究主题或方向的词汇群体。
聚类分析是共词分析法的重要手段。
通过运用聚类算法，可以将共现频率高的词汇对进行聚类，形成不同的聚类群体。
这些聚类群体反映了文献中不同研究主题或方向的分布情况，有助于研究者快速识别出该领域的主要研究方向和热点。
共词分析法的理论基础包括词频分析、共现分析和聚类分析三个部分。
通过这些分析手段，共词分析法能够有效地揭示出文献中词汇的关联性、相关性以及研究主题和方向的分布情况，为研究者提供有力的研究工具和方法。
三、共词聚类分析法的原理共词聚类分析法是一种基于共词分析的信息挖掘方法，它通过对特定领域文献中词汇共现情况的统计和分析，揭示出该领域的研究热点、研究前沿和发展趋势。
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国内期刊文献共词分析
国内期刊文献的共词应该如何进行分析？下面小编就为大家带来了国内期刊文献共词分析，感兴趣的朋友可以看一看哦！
财务重述是企业对发布的历史财务报告存在虚假信息、误导或遗漏相关重要信息等问题主动或被动地对财务信息进行事后补救的公告行为，因此了解财务重述在我国特定国情及市场背景下的成因、影响因素、经济后果能够使企业有效规避财务重述带来的恶劣影响，财务重述在我国的发展也随之受到学术界的重视，本文就此热点研究做了系统的梳理探讨。
以“财务重述”为关键词在中国知网中进行文件检索，收集关于财务重述的期刊文献（不包括学位论文、期刊导读及推介等），选择中国知网中的文献是因为其更新速度较快，内容较全面，基本包含国内各期刊文章，能体现出财务重述在我国最新的研究现状。
对检索到的期刊文献进行统计后在EXECL中录入关键词进行筛除整理，然后导入BICOMB软件中进行词频分析得出热点关键词，最后结合热点关键词对财务重述研究现状进行分析与评述。
一、研究方法与结果
（一）数量统计与结果
在中国知网以“财务重述”为关键词，在期刊条件下进行文献搜索，检索到关于财务重述的期刊文献295篇，除去导报、推介等共291篇，其中核心期刊文献125篇。
依据不同的年份和不同的研究方法进行分类和数量统计，如国内财务重述期刊文献发表年度趋势从期刊数量的趋势可以看出，国内关于财务重述的研究始于2003年，自2008年开始逐渐增多，说明这一现象逐渐受。
