CiteSpace文献共被引图谱含义详细解析

本文以CiteSpace软件做的文献共被引图谱为例，进行文献共被引图谱含义详细解析。

回顾上几次推文：

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CiteSpace最最强大的功能当属于共被引分析啦！

今天就讲解一下什么是文献共被引。

首先看一下文献共被引的概念。

1973年, 美国情报学家Small首次提出了文献共被引 ( Co-citation) 的概念, 作为测度文献间关系程度的一种研究方法。与Small在同一时间提出该理念的还有苏联情报学家Marshakova。

文献共被引：两篇（或多篇论文）同时被后来一篇或多篇论文所引证，则称这两篇论文构成共被引关系。

【如：A文献同时引用了C和D文献，此时C和D文献是共被引关系。同时引用这两篇文献的文献篇数叫共被引强度，此例共被引强度为1，因为只有文献A同时引用了C和D；

再如：如果A和B文献同时引用了C、D、E文献，此时C、D、E文献是共被引关系，共被引强度为2】。文献的共被引关系会随时间的变化而变化，通过文献共被引网络研究可以探究某一学科的发展和演进动态。

看懂了概念是不是感觉所谓的共被引分析原来如此简单？

简单地说，文献共被引就是和关键词共现一个意思，只不过因为分析对象的变化，叫法变了而已，以后这个问题还会经常遇到。

下边看一下CiteSpace做出来的文献共被引图谱。

理解方法类似于关键词共现分析，详情看一下下文，本文简单介绍一下文献共被引网络。

CiteSpace关键词共现图谱含义详细解析

首先，我们将上边的网络当做一个普通的网络图，直观上从图中我们无非只能看到节点、边、以及节点和边之间的连线，别的东西就看不出来了。

所以，其实类似这种网络图所能反映的信息还是非常少的。

基于仅有的信息，我们能够从上图中得到什么有价值的信息呢？

首先，我们可以得到哪篇文章属于高被引论文，从图中可以得到，杨鹤林（2011）这篇文章是一篇非常重要的论文，因为他的被引频次最高，说明其在该领域内具有重要影响，其余论文依此类似分析。

其次，从图中我们还可以看到哪些文献联系比较紧密。联系紧密的含义在于这些文献经常被施引文献一起引用，也就是说这些文献经常一起出现在后来发表的多篇文献中。

既然他们一起出现了，那就传达着一个重要信息，即这些共同被引用的文献一定在内容上具有相似性。因为你不可能写一篇论文一会引用化学领域的文章，一会应用数学领域的文章。

因此，经常共同出现在参考文献中的文章他们的共被引强大就会变大，共被引强大越大说明两者在内容上越相似，在途中他们的联系越紧密。

基于此，便可以进行聚类分析啦。

利用CiteSpace聚类功能进行文献共被引的聚类分析，挖掘相似文献的共同主题。这才是文献共被引的意义所在！

下一节课继续讲解文献共被引的聚类分析图谱含义。

另外，再看一下网络的一些指标：

图中显示了网络的边数、节点数、网络密度。

左边的表格显示了共被引强度、中介中心性、首次被引年份、被引文章的详细信息。

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