R语言文献调研和分析

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"R数据分析"专题·第15篇

  编辑 | free傻孩子

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本期推送内容：

众所周知，在科学研究的过程中比较重要的一个过程是文献调研。但是，在文献调研时，获知该领域（该课题）在过去研究中的发展状况、过去研究所关注的热点以及还存在的不足，这些是困扰很多人的问题。今天为大家推荐一个R包，希望能够为大家在文献调研时有所帮助。

01

文献检索

当前可用于文献检索的数据库有很多，包括但不限于：

Scopus（https://www.elsevier.com/en-in/solutions/scopus）；

Web of science（https://www.webofscience.com/wos/alldb/basic-search）；

PubMed（https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12438481/）；

Cochrane library（https://www.cochranelibrary.com/）；

今天我们以web of science为例，简单介绍R包“bibliometrix”在文献调研和分析过程中应该如何使用。

首先，我们在web of science中以“soil microbes”作为检索词进行检索，如图所示共获得了2904条结果；

其次，我们使用“导出”选项将引用次数最高的1000条数据导出来（因为web of science 一次只能导出1000条），格式为“纯文本文件”、记录内容选择“完整记录”

文献导出后，对R语言需要的包进行安装

02

R包安装

所需安装的R包如下：

install.packages("bibliometrix")
install_formats()

在安装的过程中如果报错或者提示需要安装其他基础包，根据提示缺啥补啥即可；我在安装的过程中未存这些提示，所以具体情况也不清楚。

R包完成安装后，运行以下代码：

library(bibliometrix)
biblioshiny()

此时你会发现，电脑浏览器打开了一个网页，如下：

之后的操作在该网页上进行即可。

03

文献分析

在分析之前需要先把刚刚检索和下载的文献题录导入到该网页，具体操作如下：

选择“Data”—> “Import or load”—> “Import raw files”如下图：

导入完成后选择“start”数据就会加载进来，如下图：

这些都完成后，你离成功只差一步之遥了。

各种功能简介：

1、筛选（filter）

根据导入题录的“文章类型”、“发表时间”和“引用数量”对文献进行筛选。

2、题录概要

2.1、选择“Dataset”功能中的“Main Information about thecollection”会呈现关于收集题录的概要如下图：

2.2、选择“Dataset”功能中的“Annual Scientific Production”会统计随时间变化每年的发文情况，如下图：

3、来源（Source）分析

该功能对文献主要来源进行分析，包括影响因子等等。如下，关于“soil microbes”来源最多的前20个期刊排序。需要注意的是，存在“table”选项的意味着数据可以导出。

4、文件功能（Documents）

该功能是比较常用的功能、与其它功能一样也是傻瓜式操作，如“最常出现的关键词”统计如下图：

5、概念结构功能（Conceptual structure）

该功能也是比较常用的功能，可以构建共现网络以及因子分析等等。

需要注意的是，当你完成文献探索后，请不要直接关闭网页、不要直接关闭网页、不要直接关闭网页、否者可能无法关闭R；请在R里停止运行然后再关闭网页。

介绍到这里就不再多啰嗦了，更多功能需要自己去探索和发现，网页上的各种功能基本都是傻瓜式操作。如有好玩的发现欢迎进群分享和交流。