1. 文献检索。
2. 导入NoteExpress。
3. NE输出关键词共现矩阵，注意控制关键词量？
4. 相异矩阵、相似矩阵？
5. CSV矩阵在UCINET中转为#h #d数据文件。
6. 关键词的基本统计：出现次数等。
7. 计算中心度——点度？特征向量？还是其他？
8. 相异矩阵、相似矩阵导入SPSS，因子分析？聚类分析？
9. NetDraw可视化——按中心度确定节点大小、布局等。

 

所需软件

NoteExpress 3.2.0.7409 or higher

UCINET 6.695 or higher

思路

方法1：直接通过NoteExpress实现知网文献关键词共现+绘图。

方法2：NoteExpress计算关键词共现矩阵后，导入UCINET分析，并通过NetDraw绘图。

步骤

一、获取文献列表

e.g.以"基本公共服务均等化""责任"为关键词检索CSSCI期刊，共84条结果。

逐页选取参考文献，并导出。

导出，保存为NoteExpress格式，保存至本地。

二、导入NoteExpress

NE新建文献库后，导入刚才保存的文献题录文件。

导入后：

三、NoteExpress整理题录数据

Ctrl+A全选题录，点击工具栏"数据分析"。

选"关键词"-"下一步"。

点">>"-"下一步"。当然，此时可以选择把哪些关键词加入分析。如果关键词过多，可以按需要只选择前面频率多的。

NE给出了三种分析工具——词频云图、词共现次数矩阵、词共现关系图。

其中，词频云图的结果：

可以以词云的方式展示关键词词频。字体越大的词频越高。

词共现关系图的结果：

颜色越红似乎表示出现频率越高，连线表示共现情况。

以上两种分析结果均可点击右下角"保存图片"保存。

如果需要将数据导入UCINET分析，可选"词共现次数矩阵"，将结果保存至本地CSV文件。

四、关键词共现矩阵转为UCINET数据文件

用Excel打开刚才保存的CSV，全选数据，复制。

打开UCINET软件，Data菜单-Data Editors-Excel Matrix Editor

将刚才复制的数据粘贴到里面，然后保存为UCINET数据文件##h、##d。

五、数据分析及绘图

计算关键词中心度：

UCINET中心度计算路径如下：

选择##h数据文件路径，即可算出各类中心度。可根据需要选择中心度计算方式。

NE生成的关键词共现矩阵为加权矩阵（Valued data），使用默认设置，或全转为二值数据（Binarize all data）皆可。

点OK，即可计算出各类中心度。

NetDraw绘图：

从UCINET打开NetDraw。

打开刚才的##h数据文件。

点击OK后，即可完成初步绘图。

如何按中心度展示点的大小？

点击Analysis-Centrality measures

在Set Node Sizes by中，选择一种确定节点尺寸的中心度参数。

点OK：

可看出中心度较大的节点会变大。

但此图节点太多，太乱，如何改变布局？或者筛掉一部分节点？

可以点击Layout-Principal Components，以主成分布局展示。

重要节点变得清晰多。

当然也可以尝试Layout里面的其他布局。

或者，可以在NetDraw中打开##h文件时，直接过滤掉一部分数据。

只导入共现次数大于1的节点（可以尝试不同的数值）。

以Scaling/Ordination布局并以中心度确定节点大小后，是这样的，似乎更清晰一些：

当然，也可以直接在NE中排除掉出现频率低的关键词。

可视化方式不止一种，以能抓住关键信息为准。