Cart (0)
Your shopping cart is empty!
«Библиометрические инструменты в помощь исследователю». Ключевые слова. Часть четвёртая: VOSviewer-2

«Библиометрические инструменты в помощь исследователю». Ключевые слова. Часть четвёртая: VOSviewer-2

1765
0
1 November, 2018

В предыдущей части мы использовали VOSviewerдля того, чтобы через анализ ключевых слов выделить отдельные исследовательские направления, связанные с использованием пептид-нуклеиновых кислот. В этот раз мы попытаемся решить эту задачу с помощью другой доступной опции VOSviewer, а именно с помощью анализа названий и рефератов статей.

 

VOSviewer  использует свой собственный алгоритм для выделения существительных (и словосочетаний на их основе), что позволяет увидеть и анализировать более разнообразный набор терминов по сравнению с ключевыми словами.

 

Шаг 1. запускаем файл VOSviewer.exe

Шаг 2. нажимаем Create

Шаг 3. выбираем Create a map based on text data

 

 

 

 

 

 

Шаг 4. выбираем файл CSV, выгруженный из Scopus

Шаг 5. оставляем выделенными пункты

 

v    Ignore structured abstract labels

v    Ignore copyright statements

 

Шаг 6. Выбираем анализ только названий статей 

 

 

Анализ по названиям удобен для получения быстрой картины, но также предпочтителен, поскольку в названиях, как правило, содержится больше специфических терминов, чем в рефератах.

 

Шаг 7. выбираем binary counting – тип подсчета, при котором учитывается не количество упоминаний термина внутри названия (или реферата), а только присутствие (1 – если термин встречается, 0 – если термин отсутствует).

 

На этом же этапе можно указать программе на файл с тезаурусом (см. предыдущий пост), что мы и сделаем. 

Шаг 8. Устанавливаем минимальный порог упоминаний на 4, что позволит нам увидеть 260 терминов.

 

Шаг 9. Не соглашаемся с предложением программы показывать только часть терминов – указываем 260.

 

Шаг 10. Программа предлагает нам вновь редактировать список терминов, который отфильтрован по убыванию релевантности. Это удобно, поскольку в верхней части таблицы собраны более значимые термины, а в нижней – более общие. В этом списке удаляем всё, что слабо характеризует направление исследований (case report, study, reaction, use, sequence, human cell и т.п.).

 

 

 

 

Любуемся результатом.

 

 

 

 

Заключение

 

Очевидно, что использование VOSviewer для терминологического анализа темы имеет ограничения:

  • во-первых, из-за присутствия синонимов, словоформ и аббревиатур работа с тезаурусом неизбежна

  • во-вторых, программа не позволяет манипулировать отдельными узлами, объединять их в получившемся графе или переносить на отдельный граф, что лишает исследователя возможности сразу увидеть результат задуманных действий – для этого требуется повторно проходить этапы отбора и фильтрации. 

В дополнение к этому, программа предлагает ограниченные возможности влиять на укладку графа - выбор пользователя сводится к перебору нескольких алгоритмов. В следующих постах мы рассмотрим программу Gephi, которая имеет несравнимо более богатый функционал для работы с графами. 

 

Однако перечисленные недостатки нивелируются несомненными достоинствами

VOSviewer, к которым следует отнести простоту использования, скорость работы, гибкость в плане загрузки и выгрузки данных, возможность работы с материалами из разных баз данных.

 

Рассмотренная нами задача и примеры решения являются, безусловно, умозрительными – большинство исследователей вместо составления тезауруса предпочтут найти и прочесть хороший обзор о peptide nucleic acids. Специалисты с навыками программирования назовут готовые «пакетные решения» для популярных языков программирования (R, Python) – более того, будут настаивать на том, что лучше потратить время на изучение этих языков, чем на ручную фильтрацию терминов. И первые, и вторые будут правы – чтение хороших обзоров и освоение навыков программирования не повредят ни одному исследователю. 

 

Однако, автор убежден, что и знакомство с VOSviewer (ну не называть же это «освоением») также имеет смысл – по сочетанию простоты и функциональности эта программа не имеет себе равных в отображении связей внутри публикационных массивов.

 

В следующей части мы поговорим об альтернативном подходе к анализу научной темы.

1765
0
1 November, 2018
Your comment will be first

Continuing to use our site, you consent to the processing of your cookies. We use cookies, in order to get statistics that help show you the most interesting and profitable offers. You can disable cookies in your browser settings.

x