審稿人問題

第8頁第26行-請指出#是什么意思，并解釋為什么亞急性甲狀腺炎在這里被列為#8。我認(rèn)為在搜索亞急性甲狀腺炎相關(guān)文章時，關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析應(yīng)該提供關(guān)鍵詞共現(xiàn)的數(shù)據(jù)。這些結(jié)果的實際用途是什么?

亞急性甲狀腺炎是一種較為罕見但重要的甲狀腺疾病，其特點是甲狀腺腫大、頸部疼痛和甲狀腺功能減退。它通常由病毒感染引起，與自身免疫反應(yīng)有關(guān)。在醫(yī)學(xué)研究和實踐中，對疾病的重要性和研究程度常常決定了它在分類中的排名，因此亞急性甲狀腺炎可能被列為#8，以凸顯其在甲狀腺疾病中的重要性。
然后就是這么回答她，至于為什么第八，有可能跟你篩選的數(shù)據(jù)，研究的時間段有關(guān)

實際用途，就是結(jié)合你研究的亞急性甲狀腺炎的研究領(lǐng)域展開，看研究熱點
關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析是一種文本挖掘技術(shù)，可以用于發(fā)現(xiàn)文本中出現(xiàn)頻率較高的關(guān)鍵詞組合。在醫(yī)學(xué)研究中，關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析可以用于研究某些疾病的病因、流行病學(xué)、診斷、治療等方面。例如，對于亞急性甲狀腺炎，研究人員可以使用關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析來識別與該疾病相關(guān)的其他疾病、癥狀、治療方法等，以更深入地理解該疾病并提出更有效的治療方案。

作者在討論中討論的熱點文獻信息應(yīng)與文獻計量分析結(jié)果相聯(lián)系。在作者對熱點的定位中，“疾病”、“診斷”和“臨床特征”是出現(xiàn)頻率最高的熱點關(guān)鍵詞，分別排在第3、4和8位。在最大的聚類中，“患病率”表示在第一個位置。圖8中的關(guān)鍵字爆炸同樣不包括所有熱點。這些詞中的“指南”和“病例報告”的詞爆炸近年來也一直排在第一位。這些詞也應(yīng)該包括在討論中。應(yīng)當(dāng)更清楚地說明使用文獻計量分析結(jié)果中的哪個表或圖表來確定熱點。研究中的熱點被認(rèn)為是由作者的優(yōu)先級決定的。這些部分應(yīng)該在討論中再復(fù)習(xí)一遍。

這個確實要改，我給你提供改的思路吧，畢竟也沒看到原文。在文獻計量分析中，使用的關(guān)鍵詞和方法會影響結(jié)果。因此，在討論中，需要更清楚地表明使用的哪些關(guān)鍵詞和分析方法來確定研究中的熱點，并進一步分析這些熱點的重要性和實際意義。
此外，關(guān)鍵字爆炸圖可以用于發(fā)現(xiàn)文獻中出現(xiàn)頻率較高的關(guān)鍵詞，但是需要注意的是，這些關(guān)鍵詞可能與研究的重點不一致。因此，在使用關(guān)鍵字爆炸圖時，需要結(jié)合研究的具體目的和問題進行分析和解釋，就是你研究的領(lǐng)域。在討論中，應(yīng)該將使用的關(guān)鍵字爆炸圖和其結(jié)果與文獻計量分析結(jié)果進行比較和討論。
最后，您提到熱點的優(yōu)先級由作者決定。雖然作者可以根據(jù)自己的研究重點和目的確定研究中的熱點，但是應(yīng)該充分考慮讀者的需求和實際應(yīng)用場景，以便更好地傳達(dá)研究的價值和意義。因此，在討論中，應(yīng)該更清楚地說明熱點的重要性和實際意義！！！！，并提供更具體的解釋和討論。

應(yīng)當(dāng)更清楚地說明使用文獻計量分析結(jié)果中的哪個表或圖表來確定熱點。研究中的熱點被認(rèn)為是由作者的優(yōu)先級決定的。這些部分應(yīng)該在討論中再復(fù)習(xí)一遍。

就是研究熱點更直觀的展現(xiàn)出來，咩看見原文我也就提一點建議
如果您在討論中提到了發(fā)病率、診斷和臨床特征是熱點關(guān)鍵詞，您可以說明這些關(guān)鍵詞（詞頻統(tǒng)計表個）是從哪個表格或圖表中得出的。您可以提供表格或圖表的名稱、編號或其他標(biāo)識符，并說明如何分析這些表格或圖表來確定熱點關(guān)鍵詞。這樣可以讓讀者更清楚地理解您的分析方法和結(jié)果，并提高研究的可重復(fù)性。
在說明使用的表格或圖表時，還可以考慮提供表格或圖表的詳細(xì)說明或解釋，以便讀者可以更好地理解數(shù)據(jù)和分析結(jié)果。如果表格或圖表中有一些需要注意的問題或限制，也可以在說明中進行說明。這樣可以提高讀者對研究結(jié)果的理解和信任，使研究更具有說服力。

#8 subacute thyroiditis，為什么排第八，跟你篩選的數(shù)據(jù)，和時間段有關(guān)

審稿人認(rèn)為我發(fā)病率，診斷，，臨床特征是聚類得出的

審稿人可能認(rèn)為您在討論中使用了聚類分析得出的熱點關(guān)鍵詞，包括發(fā)病率、診斷和臨床特征。如果審稿人的意思是這樣，那么您需要進行澄清和說明。我覺得最好再做一張共現(xiàn)圖
您可以解釋研究中使用的分析方法，包括文獻計量分析和聚類分析，并說明使用這些方法確定研究中的熱點關(guān)鍵詞。如果您沒有使用聚類分析得出這些關(guān)鍵詞，那么您可以說明這一點，并提供文獻計量分析得出的結(jié)果和研究中的熱點關(guān)鍵詞。
無論是哪種情況，您都需要提供足夠的解釋和說明，以便審稿人和讀者可以理解和接受您的分析和結(jié)果。同時，您也可以考慮回顧和修改討論部分，以使其更清晰、準(zhǔn)確和具有說服力。

分析方法參參考

原文參考我的博客https://blog.csdn.net/m0_69379600/article/details/129191504

二、CiteSpace的分析原理---解釋

在獲取特定主題的數(shù)據(jù)后，自然而言我們會冒出一個問題：“我們拿這些數(shù)據(jù)用來做什么？”CiteSpace的最大的作用，就是能夠在這些枯燥乏味、機械重復(fù)的數(shù)據(jù)中挖掘出我們想要的東西。那么，這是依靠什么原理實現(xiàn)的呢？

1、共被引分析

在了解共被引分析前我們需要對引文分析有個概念，引文就是論文后面的參考文獻。有學(xué)者認(rèn)為，引文分析就是對科學(xué)期刊、論文、作者等分析對象的引用和被引用現(xiàn)象進行分析，以揭示其數(shù)量特征和內(nèi)在規(guī)律的一種信息計量研究方法。在了解引文分析法之前我們首先要知道，學(xué)者為什么要在其論文中印證前人的研究成果。

為什么要引證： 1. 為了對先驅(qū)者表示崇敬。 1. 為了對相關(guān)工作表示贊賞，同時表示對同行的尊敬。 1. 為了對方法或儀器設(shè)備表示認(rèn)同。 1. 為了向讀者提供閱讀背景。 1. 為了糾正自己的工作。 1. 為了糾正別人的工作。 1. 為了批評前人的工作。 1. 為了支持某種論斷。 1. 為了提醒人們注意即將發(fā)表的工作。 1. 為了找到那些傳播不廣、索引很差又未被引證的文獻而提供線索。 1. 為了驗證科學(xué)事實和數(shù)據(jù)，例如援引物理常數(shù)等。 1. 為了鑒別曾討論過某個思想或概念的原始文獻。 1. 為了鑒別某個時代的某個概念或術(shù)語的原始文獻或其他著作。 1. 為了對別人的工作或思想提出反證-否定性論斷。 1. 為了與別人論爭某個觀點的優(yōu)先權(quán)。

引自： 引證論文的理由

從上面這么多引用原因我們不難看出，被引文獻與當(dāng)前文獻在內(nèi)容上是相關(guān)的。論文引用其他論文的行為可以看做是知識從不同的研究主題流動到當(dāng)前所進行的研究，是知識單元從游離狀態(tài)到重組產(chǎn)生新知識的過程。發(fā)表的論文被其他論文引用是這個過程的持續(xù)。由于這種引證行為的客觀存在，隨著科學(xué)研究的不斷推進，引文網(wǎng)絡(luò)也就自然而然的形成了。一篇特定的論文，引用的文獻稱為引用文獻（即后向引證關(guān)系），這篇論文發(fā)表后，引用這篇文章的論文稱為施引文獻（前向引證關(guān)系）。在引證網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，延伸出兩個重要的概念，一個是共被引分析，另一個是耦合分析。共被引分析挖掘參考文獻之間的關(guān)系，耦合分析挖掘施引文獻之間的關(guān)系，這里著重講共被引分析。

共被引分析（Co-Citation analysis）是指兩篇文獻共同出現(xiàn)在第三篇施引文獻的參考文獻目錄中，則這兩篇文獻形成共被引關(guān)系。通過對一個引文網(wǎng)絡(luò)進行文獻共被引關(guān)系挖掘的過程，就可以認(rèn)為是文獻共被引分析的過程。例如下圖文獻pb1和文獻pb4在三篇論文中共同引用，那么他們的共被引次數(shù)為3次，通過一定的計算方式可以得到他們的關(guān)聯(lián)強度。共被引次數(shù)越多，這說明這兩篇文獻相似之處越大，關(guān)聯(lián)強度也越大。分析的步驟為：先從文獻信息中歸納得到引證矩陣，在引證矩陣的基礎(chǔ)上生成共被引矩陣。使用可視化技術(shù)，將共被引矩陣可視化為網(wǎng)絡(luò)。

2、共詞分析

在進行共詞分析之前，首先需要先了解詞頻分析。詞頻是指所分析的文檔中詞語出現(xiàn)的次數(shù)。詞頻分析就是在文獻信息中提取能夠表達(dá)文獻核心內(nèi)容的關(guān)鍵詞和主題詞頻次高地分布，來研究該領(lǐng)域發(fā)展動向和研究熱點的方法。

在詞頻分析的基礎(chǔ)上，對詞頻網(wǎng)絡(luò)進行的更高層次的分析稱為共詞分析。共詞分析的基本原理是對一組詞兩兩統(tǒng)計它們在同一組文獻中出現(xiàn)的次數(shù)，通過這種共現(xiàn)次數(shù)來測度他們之間的親疏關(guān)系。它需要滿足以下幾個方面的假設(shè)。

共詞分析的 假設(shè)前提： - 作者都是很認(rèn)真的選擇他們的技術(shù)術(shù)語的； - 當(dāng)在同一篇文章中使用不同的術(shù)語時，就意味著這些不同的術(shù)語之間的關(guān)系并不是微不足道，它們一定是被作者認(rèn)可和認(rèn)同的； - 如果有足夠多的作者對同一種關(guān)系認(rèn)可，那么可以認(rèn)為這種關(guān)系在他們所關(guān)注的科學(xué)領(lǐng)域中具有一定意義； - 當(dāng)針對關(guān)鍵詞時，經(jīng)過專業(yè)學(xué)習(xí)的學(xué)者，在其論文中標(biāo)引出來的關(guān)鍵詞時能夠反映文章的內(nèi)容的，是值得信賴的指標(biāo)。在作者標(biāo)引關(guān)鍵詞時，通常也會受到其他學(xué)者成果的影響而在論文中使用相同或類似的關(guān)鍵詞標(biāo)引自己的論文。

分析的步驟與共被引分析相近：先從文獻信息中歸納得到關(guān)鍵詞矩陣，在關(guān)鍵矩陣的基礎(chǔ)上生成共詞矩陣。使用可視化技術(shù)，將共詞矩陣可視化為網(wǎng)絡(luò)。

3、突現(xiàn)分析

CiteSpace提供Burst detection的功能來探測在某一時段引用量有較大變化的情況。用以發(fā)現(xiàn)某一個主題詞、關(guān)鍵詞衰落或者興起的情況。

參考文章 CiteSpace中的Burst Detection

4、聚類分析

聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組為由類似的對象組成的多個類的分析過程，以分析對象的相似性為基礎(chǔ)。聚類分析有許多不同的算法，CiteSpace提供的算法有3個，3個算法的名稱分別是：LSI淺語義索引、LLR對數(shù)極大似然率、互信息。對不同的數(shù)據(jù)，3種算法表現(xiàn)一樣，可在實踐中多做實踐。

關(guān)于這3種算法，可以參考如下文章做進一步了解： - LSI淺語義索引 文本主題模型之潛在語義索引(LSI) - LLR對數(shù)極大似然率 Likelihood ratio test - 互信息 互信息（Mutual Information

5、CiteSpace其他功能區(qū)

對于共被引分析，CiteSpace提供了引文共被引、作者共被引和期刊共被引3種不同類型的分析方法。對于共現(xiàn)分析，CiteSpace提供了術(shù)語、關(guān)鍵詞、來源、領(lǐng)域4種不同的共現(xiàn)分析。

無論是共被引分析還是共現(xiàn)分析，在生成網(wǎng)絡(luò)時都需要根據(jù)共被引次數(shù)或共現(xiàn)次數(shù)計算網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的連接強度。CiteSpace提供了4種網(wǎng)絡(luò)節(jié)點強度計算的方法，一般不做改動，選擇默認(rèn)方法。

文章分析

1、知識基礎(chǔ)的獲取

任何一個研究主題，背后都會有一個較為完整的知識體系作為支撐。這個研究主題越成熟，這個知識體系越完整，越豐富。我們知道共被引網(wǎng)絡(luò)是由參考文獻組成的網(wǎng)絡(luò)。我們獲取的這一主題的論文，其知識構(gòu)成在很大程度上是由其參考文獻的知識流動匯集得來的。那么由參考文獻組成的共被引網(wǎng)絡(luò)則能夠很好的揭示某一個研究主題的“先驗知識”，即我們可以通過獲取參考文獻的共被引網(wǎng)絡(luò)的方式，得到某一研究主題的知識基礎(chǔ)。 以關(guān)鍵詞“高等教育”為檢索對象，得到2.5萬余條數(shù)據(jù)，得到的共被引網(wǎng)絡(luò)如下：

顏色的冷暖代表了時間的遠(yuǎn)近，顏色越暖，時間越近；顏色越冷，時代越久遠(yuǎn)。那么通過對網(wǎng)絡(luò)進行分析，對其中關(guān)鍵節(jié)點（即關(guān)鍵文獻）進行研究，就可以知道，支撐支撐高等教育發(fā)展的知識基礎(chǔ)在時間上的發(fā)展演進情況。那么我們需要研究哪一個階段的高等教育歷史，就得找到相應(yīng)時段高等教育知識基礎(chǔ)的書籍進行研讀、瀏覽和整理。

對這個結(jié)果網(wǎng)絡(luò)進行聚類分析，可以看到各個階段知識基礎(chǔ)的主題的變化情況，方便我們進行主題聚焦。可以看到，在最近的研究中，知識基礎(chǔ)為“反饋”類的文獻，此時研究也許會以這個為出發(fā)點展開研究。

在了解整體的知識基礎(chǔ)的框架和演進趨勢后，我們?nèi)绾螌﹃P(guān)鍵文獻進行定位？我們主要關(guān)注2個方面： - 高頻節(jié)點：代表高被引的文獻，是某個領(lǐng)域或多個領(lǐng)域的重要知識基礎(chǔ)。 - 高中介中心性節(jié)點：代表與多篇文獻形成共被引關(guān)系的文獻，與多篇文獻均有關(guān)系，起到“交通樞紐”的作用。相對而言，是本領(lǐng)域內(nèi)的關(guān)鍵文獻；同時，也是這段時期內(nèi)的關(guān)鍵文獻，在一定程度上代表著這段時期的研究熱點主題。

中介中心性是指：一個結(jié)點擔(dān)任其它兩個結(jié)點之間最短路的橋梁的次數(shù)。一個結(jié)點充當(dāng)“中介”的次數(shù)越高，它的中介中心度就越大。 引自： 度中心性（degree）、接近中心性（closeness）和中介中心性（betweenness）的理解

那么我們可以知道，同時具備高中介中心性和高頻特性的節(jié)點，就是本領(lǐng)域內(nèi)的關(guān)鍵文獻，也是這段時期內(nèi)的關(guān)鍵文獻，代表著這段時期的研究熱點主題。

如何根據(jù)文獻簡略信息得到文獻完整信息？ - 參考博文 CiteSpace的介紹與使用的“ 根據(jù)報告分析出的文獻”部分。

2、學(xué)科結(jié)構(gòu)的獲取

一篇論文的關(guān)鍵詞代表著這篇論文的論述重點，在一定程度上反映了這篇論文的學(xué)科結(jié)構(gòu)。使用關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，能夠?qū)?shù)據(jù)全集中的學(xué)科結(jié)構(gòu)清晰的展示出來。每一個節(jié)點代表一篇文獻，節(jié)點越大，說明該關(guān)鍵詞詞頻越大，與主題的相關(guān)性越大。同樣，節(jié)點的顏色代表時間：顏色越暖，時間越近；顏色越冷，時代越久遠(yuǎn)。

3、研究前沿的獲取

使用前面提到的burst detection，可以獲取到相關(guān)研究主題的研究前沿。在獲取研究前沿前，需要先點擊Noun Phrases，選擇Create POS Tags。

然后把Burst Terms選中，點擊detect Bursts。

在彈出框中選擇noun phrases。名詞短語

在知識圖譜的界面，旁邊有個Control Panel，點擊Burstness，點擊Refresh，就可以生成我們所需要的關(guān)鍵詞圖片圖。