信息可视化工具综述

国外较流行的信息可视化分析软件主要 有:Sci2 Tool、In-SPIRE、SciMAT、Histcite、 Pajek、Citespace、UCINET、Bibexcel、Gephi、 VOSviewer、VantagePoint、Network Workbench Tool等,国内学者常用的信息可视化分析软件主要有:Citespace、Ucinet、Histcite 和 Pajek。


CiteRivers

论文题目:
CiteRivers: Visual Analytics of Citation Patterns
其他信息:
* IEEE TRANSACTIONS ON VISUALIZATION AND COMPUTER GRAPHICS, VOL. 22, NO. 1, JANUARY 2016
* Florian Heimerl, Qi Han, Steffen Koch Member, IEEE, Thomas Ertl Member, IEEE

摘要:
1. 对科学文献的集合进行有效分析有助于知识管理
2. 过去的这方面的分析即有对论文内容的,也有基于他们的元数据(如作者或者引文情况)。但是它们主要关注的都是引文网络的结构以及对其探索,而作者运用了最先进的可视化交互技术 分析引用模式、发现趋势、跟踪长期发展



科学研究的主题演变原来主要是分析核心主题、主要出版物和相关作者的情况以让自己获取灵感。
而现在则主要是分析现在预测未来的演化情况。
但是作者觉得现在的研究都是基于共现网络的,而且忽视了领域之间的分析,但这是很重要的。
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a视图和e视图是一体的

  • a视图是流水图(笔刷图),横轴是时间轴,纵向是根据b的地方调整形成的主题,每种颜色代表一种类别
  • e视图是引文流水信息图,主要去对应
  • 每个类别与时间可以确定一个唯一的流水块视图,一个流水块图中包含了词云(G2关键词抽取得到),移动到块视图,e区域会变为相应的引用情况,双击可以显示词云的全部内容

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  • 具体视图中用字体大小区分不同主题,对应e中树干的粗细
  • e视图中主要信息为:前面的数字代表出现的数量、会议或者出版物的名称、具体年份


c视图——辅助a视图,鼠标放在每一个笔刷上都会出现相应的c视图
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  • 蓝线代表一个流水块视图所包含的文献的平均引用时间(相对这篇文献),这个值越小说明越新颖,比较不同块发现新颖的主题;同时能大致反映未来一段时间内的趋势
  • 灰线代表引文的熵值,客观反映了引文的多样性,可以用来发现跨学科或者跨主题方面的研究。


d视图是作者信息视图
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  • 每一笔刷中最高出现的十个作者会出现在下面
  • 圆圈大小表示作者的生产力,同一作者连续几年发表会出现连线,如果相隔则会出现线头
  • 若点击作者代表的圆圈,则会在a视图出现下面的图:
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g视图——趋势散点图
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  • 放大镜功能:鼠标移上去可以看到放大镜中出现点的相关信息
  • 点击以后可以出现与这篇论文最相关的文献,并且分为论文出现前后两个列表
  • 纵轴被引次数 横轴趋势值
    趋势值计算:同一个笔刷下这篇文章和后来文章的相似度与以前文章的相似度转换过后的到的比值
    (就是这篇文章更像它之后的文章,它的趋势值就越高)


用到的数据库:the IEEE VIS / VisWeek conferences covering the years 1998 to 2011
用到的算法:Spectral Clustering(谱聚类)、lead/lag index改进(趋势值)、G2 Keyword Extraction(G2关键词抽取)

Sci2

Sci2是印第安纳大学的Katy Borner及其团队研发的一款新的知识图谱分析软件(2012年);主要可以用于绘制各种网络矩阵;
强大的地方在于:

  1. 支持各种数据格式( .xml、.net、.isi、.csv、.bib、.enw、.nsf等)
  2. 可以下载可视化插件:
    GUESSCytoscape
  3. 支持各种数据网络(定向网络、双边网络、 引文网络、作者文献网络、共现网络、词共现网络、合作者网络、引文耦合网络等)
  4. 强大的数据统计分析能力和处理能力巴拉巴拉的

VosViewer——Leiden University

特点:Vos地图技术——创建一个二维地图,元素之间的距离反应其相似性
密度视图:地图上每一点会根据该点项目的密度来填充颜色,密度依赖于周围区域的项目和这些项目的权值。
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聚类密度视图:
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标签视图和散射视图很普通

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