文献分析-利用CNKI自带的可视化分析工具

本文主要是介绍文献分析-利用CNKI自带的可视化分析工具，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

引言

面对海量的文献(数据)，若不采取适当的阅读与分析策略，不可避免会陷入海量数据而无法自拔。基于此，本文将用CNKI自带的文献分析工具快速获得一些可用的情报与信息，并在文中演绎这一获取信息的过程，展示快速迭代获取有用信息的这一过程。本文主要面向科研新手，对未曾使用该工具的科研老手，使用此教程亦可在中文文献库当中获得一些有益的信息，文中数据有效性截止到2021.8.4。

上述操作的前提

需要对所求解的问题有一定的了解，能够锁定对求解问题相关的关键词。为了达到这一程度，可采用橡皮鸭子调试法这一策略。该策略可表述为对着一只假想的橡皮鸭子自问自答，当心中无法产生新的疑惑，此时，对所求解的问题的会有一个好的认知。这一策略可加速对求解问题的认知过程。

分析流程

所介绍的文献分析工具有两个方向进行分析，在导出与分析处可选择。一个方向对应宏观层面，对检索到的所有文献进行分析，另一个方向对应微观层面，对选择的文献进行分析。

1、选择在宏观方向进行分析

步骤演示

数据来源

文献总数：13075 篇； 检索条件： ( 主题%=xls(‘PMSM’) or 题名%=xls(‘PMSM’) or title=‘PMSM’ or v_subject=‘PMSM’ )；检索范围：总库。

可获取的信息

可获得每年发文量、主要主题分布、文献来源分布、中国作者分布、机构分布等关键信息。

从主题分布可获知现有的研究点分布状况，文献来源可获知PMSM主题在不同期刊的发文量，中国作者分布、机构分布等信息则可帮助我们快速锁定高产学者、高产科研单位。

2、 选择在微观方向分析

步骤演示

数据来源

主题PMSM检索，按被引量选择了前300 篇进行分析，不幸的是，超出了可分析数据范围，因此结果仅展示了前200文献的分析结果。

可获取的信息

这个分析中最有意思的是关系网络里的文献互引数据，这个数据揭示了中文核心文献所在，并把200篇文献分了组，小组内对文献的共引关系与共被引关系做了简要的分析。

关于共引文献定义与共被引文献定义的定义,参考百度百科.

动图演示锁定优质文献过程

结论

在中文文献领域，通过此工具，可以快速确定可信度高的研究主题、有说服力的优质文献，锁定优质作者与高产科研机构，可以加速科研入门过程。

具，可以快速确定可信度高的研究主题、有说服力的优质文献，锁定优质作者与高产科研机构，可以加速科研入门过程。

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