Bibliometrix – це розроблений Массімо Арія і Коррадо Куккурулло відкритий R-інструмент для проведення кількісних наукометричних досліджень, який тепер містить чудовий додаток BiblioShiny для чайників програмування. У BiblioShiny доступні всі основні бібліометричні методи аналізу даних, але при цьому додаток дуже простий у використанні і лише за допомогою кількох кліків можна багато чого візуалізувати. Встановити R та RStudio на комп’ютер все рівно потрібно, завантажуємо пакет bibliometrix, виконуємо library(bibliometrix) та biblioshiny(), а далі бавимось вже в браузері.
Насамперед, нам потрібні дані для аналізу. Пам’ятайте, що Web of Science дозволяє імпортувати до 500 бібліографічних записів, а Scopus – 2000 записів + доступний API. Для допису я взяв дані WoS (у форматі Plain Text) і перевірив як часто слово impact з’являлося в топіках бібліотекознавчих видань у 2016-2018 рр.
Завантажуємо дані в BiblioShiny, фільтруємо і рухаємось промовистими пунктами головного меню – Dataset, Sources, Authors, Documents, Conceptual Structure, Intellectual Structure, Social Structure.
Мене найбільше потішила можливість накладати дані на мапу світу та генерувати хмару слів.
Творці BiblioShiny підготували для користувачів зрозумілі інструкції (відео та в слайдах), тому можна доволі легко навчитись отримувати візуалізації даних і набагато важче навчитися розуміти, що ж ці дані означають.
Насамперед, нам потрібні дані для аналізу. Пам’ятайте, що Web of Science дозволяє імпортувати до 500 бібліографічних записів, а Scopus – 2000 записів + доступний API. Для допису я взяв дані WoS (у форматі Plain Text) і перевірив як часто слово impact з’являлося в топіках бібліотекознавчих видань у 2016-2018 рр.
Завантажуємо дані в BiblioShiny, фільтруємо і рухаємось промовистими пунктами головного меню – Dataset, Sources, Authors, Documents, Conceptual Structure, Intellectual Structure, Social Structure.
Мене найбільше потішила можливість накладати дані на мапу світу та генерувати хмару слів.
Творці BiblioShiny підготували для користувачів зрозумілі інструкції (відео та в слайдах), тому можна доволі легко навчитись отримувати візуалізації даних і набагато важче навчитися розуміти, що ж ці дані означають.
Немає коментарів:
Дописати коментар