Citespace番外篇（下）：图是修出来的
作者：寒璃
图文编辑：月如洗
这是有关Citespace软件的最后一篇推文了。最后的这一篇推文里，想和大家分享一下基础的修图操作。在介绍修图之前，简要介绍一下WOS数据的导出，因为后面的操作过程大同小异，主要是数据导出部分有所区别。此外，关注“老踏科研联盟”微信公众号，后台回复“citespace”即可免费下载citespace大礼包。里面不仅仅有小视频（什么？小视频），还有众多经典论文~~~
001 WOS数据导出与导入
第一步：
打开百度爸爸搜索：WOS
会得到以下图片，点击圈红部分。
第二步：
进入WOS主页面，输入需要查找的主题词，我们以“TPACK”为例，数据库选择“Web of Science核心合集”，其余部分如下图圈红所示点击“检索”。
点击“检索”以后，会出现检索结果。这时点击如图所示的“保存为其他文件格式”。记录内容选择“全记录与引用的参考文献”，文件格式为“纯文本”。保存路径为建立的“data”文件夹的路径，需要注意的是，文件夹的命名为“downloadXXXX”，否则会出现乱码。此外，如果需要导出超过500条以上的文献数据，请多次操作，因为一次最多导出500条。
第三步：
WOS数据从网站导出以后，打开Citespace软件，点击“NEW”导入数据，“Project Home”选择自己建立的“Project”文件夹，“Data Directory”选择自己建立的“Data”文件夹，其他选项默认，如下图所示。
这样WOS的数据导入就完成了，可以进一步通过软件挖掘作者，机构，关键词共被引的信息。操作方法在上一篇当中有所提及。
002 论文是改出来的，图是修出来的
关于修图，其实是一件比较费时间的工作。修图之前，我们先来了解一下Citespace中界面的一些基础知识。
上图为点击“Agree”后的起始界面，有几个地方重点说明一下。在节点类型中，Author，Institude以及Country是用来进行Co-authorship分析的，他们之间的差异仅仅是因为在分析合作上的主题力度不同而已（可以理解为微观合作、中观合作、宏观合作）。Term分析的结果主要是对文献中名词性术语的提取，主要从文献的标题、摘要、关键词和索引词位置提取；Keyword主要是对作者的原始关键词提取。Term和Keyword常常用来对文本主题进行共词挖掘分析。Category是对文献中标引的科学领域的共现分析，这种分析有助于了解对象文本在科学领域中的分布情况。Cited Reference是文献共被引，Cited Author是作者共被引，Cited Joural是期刊共被引。Paper是文献的耦合分析功能，Grant则是对与研究基金的分析（特别说明的是，WOS从2008年的数据中才增加了资助资金的数据，因此只能分析2008年以后的数据）。
Pruning参数和功能区。Pruning区域是网络的裁剪功能区，当网络比较密集时，可以通过保留重要的连线来使得网络可读性提高。我们建议在初步分析阶段，不要对网络进行裁剪。如果初步分析的结果不突出，在选择不同的裁剪方法进行裁剪。常用的有最小树法（MST）和寻径网络法（PFNET），经过这些算法处理的网络节点数量不会减少，但连线数量会大大减少。
上图为具体分析界面，刚跑出的Citespace 的图并不清晰无法从中获取更多信息。需要对其进行修图。基本功能如上图所示。
可以通过上图标红处把文字、图的大小调整的更加清楚合适。其中的点将鼠标放置中间直接拖动即可，刚处理出来的图一般都很混乱，需要先通过“Threshold”略去不需要的点，在将剩下的点的位置拖动至可以看得清楚的位置。字体大小和多少也可以通过调节来实现。修图是一件很费时间的事情，大家修图的时候一定要有耐心。实际上，图只是看大概情况，具体数据还是需要从后台进行分析的如下图所示。
此外，对需要的节点进行右键点击，在选择“Citation History”可以具体查看某个节点频次时间上的变化。
点击“Burstness”调节上图圈红部分可以进行研究热点分析。用于预测研究趋势等等。
Citespcae的基础操作差不多就是这些功能，具体操作可以关注公众号“老踏科研联盟”后台回复“citespcae”下载大礼包观看操作视频。
好了，Citespcae的基础介绍就到这里。如果这篇文章让你有所收获，请长按文末二维码关注本公号，我们会持续输出高质量的科研成长型干货推文的。如果你愿意把这篇文章分享给你的那些在学术成长道路上孜孜以求的科研小伙伴，我确信，他们会非常感激你。
还是那句话：学术成长之路，你不是一个人在奋战！至少以后不会了。
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号主老踏：教授，博士后，社科科研工作达人，文艺老炮。知乎、简书「社科·学术成长」专栏作者，在行认证行家+答主，咨聊认证专家，公号同名荔枝微课直播间主理人。