R语言如何实现文献计量——bibliometrix包的使用

本文参考了R语言统计与绘图和走天涯徐小洋地理数据科学公众号的文章，膜拜大神！推荐大家关注！（两位老师请后台结一下广告费( • ̀ω•́ )✧）另外R语言统计与绘图公众号的文章来源于生态R学社 ，作者生态R学社。也推荐大家关注(^▽)/★☆

上周组会的时候，老板提到让大家学习一下文献计量的方法，推荐了CiteSpace这个软件，我之前有试着用过这个软件，确实挺好用的，就是用起来不太顺手￣へ￣。

我想起之前在R语言统计与绘图公众号上看到了引自生态R学社的bibliometrix，快速实现文献计量分析的酷炫R包这篇文章，就想试一下，正好假期整理之前在微信浮窗的好文章（PS.有木有人和我一样，在微信更新浮窗无数量限制后，里面堆满了无数的文章），发现了徐老师的R语言文献计量分析初探还有文献计量从0到SCI（二）使用biblioshiny入手WOS文献计量，如获至宝，仔细阅读两篇文章之后，决定自己也记录一下这么酷炫的R包ヾ(ﾟ∀ﾟゞ)
bibliometrix包官网：https://www.bibliometrix.org/index.html

2023.9.17
没想到我最火的是这一篇博客，阅读量有20多万，反而WRF、CMAQ安装没啥人看，哈哈哈，果然学大气模型的人真是少。可是我后来不用R语言了，大家在评论区问的问题我也不会哎，所以大部分都没有回答，在这里和大家道歉。最近发现bibliometrix更新了，界面发生了一些变化，大家自行尝试吧

1 准备

1.1 安装`bibliometrix`包：

install.packages('bibliometrix', dependencies=TRUE)

借助R的shiny工具，叫做BiblioShiny，它的底层其实就是Bibliometrix包

通过以下方式调用这个shiny程序：

library(bibliometrix)
biblioshiny()

第一次启动Shiny程序，可能会由于缺少某些支持的包而报错，可以手动安装一下对应缺失的包。
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如上图就是缺少‘httpuv’这个名字的程辑包，安装就行：

install.packages("httpuv")

如此缺啥补啥，直到可以运行为止(=ﾟωﾟ)ﾉ

成功后会自动调用你的默认浏览器，出现如下工作界面：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-MSEYEXOd-1620038027802)(R%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E6%96%87%E7%8C%AE%E8%AE%A1%E9%87%8F%E2%80%94%E2%80%94bibliometrix%E5%8C%85%E7%9A%84%E4%BD%BF%E7%94%A8%2035ce5500847b49bba3b168e419189273/Untitled%201.png)]

1.2 文献数据准备

bibliometrix包官网给出了支持的文献搜索引擎和引文格式：

Source	URL	Format	Extension
Web of Science	https://www.webofknowledge.com/	‘BibTeX’ ‘plaintext’ ’EndNote Desktop	‘.bib’‘.txt’‘.ciw’
Scopus	https://www.scopus.com/	‘BibTeX’ ‘CSV export’	‘.bib’ ‘.txt’
Dimensions	https://app.dimensions.ai/	‘Bibliometric mapping’ ‘Excel’	‘.csv’ ‘.xlsx’
The Lens	https://lens.org/	‘CSV export file’	‘.csv’
PubMed	https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/	‘PubMed export file’	‘.txt’
Cochrane Library	https://www.cochranelibrary.com/	‘plaintext’	‘.txt’

以Web of Science为例，我搜索的是我目前在做的Atmospheric carrying capacity，注意：这里记得数据库选择核心合集，不然后面导出时会有问题

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-gRoiMx7G-1620038027803)(R%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E6%96%87%E7%8C%AE%E8%AE%A1%E9%87%8F%E2%80%94%E2%80%94bibliometrix%E5%8C%85%E7%9A%84%E4%BD%BF%E7%94%A8%2035ce5500847b49bba3b168e419189273/Untitled%202.png)]

然后导出为其他文件格式，这里记录内容要选择全纪录与引用的参考文献，支持的BibTeX、
plaintext和EndNote Desktop格式都可以选，我这里选择纯文本。
在这里插入图片描述

一次只能导出500条，我有774条记录，导出了两次，然后把这两个txt文件压缩为**.zip**格式（￣︶￣）

2 导入数据

在刚打开的浏览器中，选择Data→Import or load files，导入数据：

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导入成功如下ヾ(=･ω･=)o：

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3 开始分析

3.1 数据情况

3.1.1 年发文量

Dataset→Annual Scientific Production

统计年发文量
在这里插入图片描述

3.1.2 平均每年引用量

Dataset→Average Citations per Year

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-sQttNqzx-1620038027810)(R%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E6%96%87%E7%8C%AE%E8%AE%A1%E9%87%8F%E2%80%94%E2%80%94bibliometrix%E5%8C%85%E7%9A%84%E4%BD%BF%E7%94%A8%2035ce5500847b49bba3b168e419189273/Untitled%207.png)]

3.1.3 三个字段之间关系的桑基图

Dataset→Three-Fields Plots

看三个字段之间关系桑基图

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-WylsBP8e-1620038027811)(R%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E6%96%87%E7%8C%AE%E8%AE%A1%E9%87%8F%E2%80%94%E2%80%94bibliometrix%E5%8C%85%E7%9A%84%E4%BD%BF%E7%94%A8%2035ce5500847b49bba3b168e419189273/Untitled%208.png)]

3.2 文章来源分析

3.2.1 主要相关文章来源

Sources→Most Relevant Sources→Apply

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-c4djZtm2-1620038027811)(R%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E6%96%87%E7%8C%AE%E8%AE%A1%E9%87%8F%E2%80%94%E2%80%94bibliometrix%E5%8C%85%E7%9A%84%E4%BD%BF%E7%94%A8%2035ce5500847b49bba3b168e419189273/Untitled%209.png)]

3.2.2 来源聚类分析

Sources→Source clustering through Bradford’s Law

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3.2.3 来源影响因子

Sources→Source Impact

支持H指数、G指数、M指数和总被引量

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3.2.4 来源活跃度

Sources→Sources Dynamics
在这里插入图片描述

3.3 作者分析

3.3.1 最相关作者

Authors→Most Relevant Authors

在这里插入图片描述

3.3.2 作者不同时间发文情况

Authors→Authors’ Production over Time

通过这个可以显示不同作者发文情况，发文最多的前20名作者发文时间段和发文量，统计发文量前多少名的作者可以自由设置。

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3.3.3 相应的作者的国家

Authors→Corresponding Author’s Country

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3.3.4 发文机构比较

Authors→Most Relevant Affiliations

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3.3.5 发文量国家比较

Authors→Country Scientific Production

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3.3.6 被引量国家比较

Authors→Most Cited Countries

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