【亲测免费】 Bibliometrix 开源项目使用指南

1. 项目介绍

Bibliometrix 是一个用于科学计量学和文献计量学综合分析的 R 工具包。它提供了一系列工具，用于定量研究科学文献，如期刊文章及其引文数据。Bibliometrix 支持学者在以下三个关键分析阶段：

• 数据导入和转换：将来自 SCOPUS、Clarivate Analytics WoS、OpenAlex、Digital Science Dimensions、PubMed 或 Cochrane CDSR 网站的导出文件转换为 R 格式。
• 文献计量分析：对出版物数据集进行定量分析。
• 知识结构分析：构建和绘制用于共引、耦合、合作和共词分析的矩阵。

Bibliometrix 还包括一个名为 biblioshiny 的 Shiny 应用程序，为非程序员提供了一个易于使用的 Web 界面。

2. 项目快速启动

安装 Bibliometrix

首先，确保你已经安装了 R 环境。然后，可以通过以下命令安装 Bibliometrix：

# 从 CRAN 安装稳定版本
install.packages("bibliometrix")

# 或者从 GitHub 安装开发版本
if (!require("devtools")) install.packages("devtools")
devtools::install_github("massimoaria/bibliometrix")

加载 Bibliometrix

安装完成后，加载 Bibliometrix 库：

library("bibliometrix")

数据导入和转换

使用 convert2df 函数将导出文件转换为 R 数据框：

file <- c("https://www.bibliometrix.org/datasets/management1.txt", "https://www.bibliometrix.org/datasets/management2.txt")
M <- convert2df(file = file, dbsource = "wos", format = "plaintext")

描述性分析

使用 biblioAnalysis 函数进行描述性分析：

results <- biblioAnalysis(M, sep = ";")
summary(results)

3. 应用案例和最佳实践

案例1：科学文献的引文分析

通过 Bibliometrix，你可以分析特定领域的文献引文数据，了解该领域的研究趋势和关键作者。例如，你可以分析某个特定期刊的引文网络，找出最具影响力的文章和作者。

案例2：合作网络分析

使用 Bibliometrix 可以构建和分析作者之间的合作网络。通过这种分析，你可以识别出研究团队的核心成员，以及他们之间的合作模式。

最佳实践

• 数据清洗：在进行分析之前，确保数据的质量，处理缺失值和异常数据。
• 可视化：利用 Bibliometrix 提供的可视化工具，如 biblioNetwork 和 networkPlot，生成直观的网络图和知识地图。

4. 典型生态项目

biblioshiny

biblioshiny 是 Bibliometrix 的一个 Web 界面，适用于非程序员用户。它提供了数据导入、转换、分析和可视化的功能，用户可以通过浏览器轻松进行科学计量学分析。

openalexR

openalexR 是一个用于访问 OpenAlex API 的 R 包，与 Bibliometrix 结合使用，可以方便地获取和分析 OpenAlex 数据库中的文献数据。

dimensionsR

dimensionsR 是另一个用于访问 Digital Science Dimensions API 的 R 包，与 Bibliometrix 结合使用，可以进行更广泛的文献计量学分析。

通过这些生态项目，Bibliometrix 提供了一个完整的工具链，帮助学者和研究人员进行科学计量学和文献计量学的综合分析。