学科领域信息可视化研究--以管理信息系统领域为例[文献综述].doc

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1、（2011届）毕业论文（设计）文献综述题目：学科领域信息可视化研究一以管理信息系统领域为例学院：商学院专业：信息系统与信息管理班级：学号：姓名：指导教师:%1.前言部分随着信息的日益丰富和互联网技术的发展，如何在海量数据屮获取有效信息这一问题促使信息可视化领域成为当前的研究热点之一。信息可视化(infonndtionvisualization),有时也被称作数据可视化(datavisualization),近儿年在国际上得到了广泛的重视。所谓信息可视化，就是将抽象数据用可视的形式表示出来，以利于分析数据、发现规律和支持决策。信息可视化的一•个

2、重要分支是引文分析可视化。自从加菲尔徳创立引文索引数据库以來，引文分析法越来越多地被用来进行科学结构的分析、科学技术史及其发展规律的研究、科研绩效的评价等方面。它借鉴了很多科学可视化的技术，但乂不同于科学可视化。科学可视化屮的数据主要是物理世界、白然科学屮的数据，例如一卫星传冋的数据等；而信息可视化屮的数据来自社会现实和社会科学的各个方而，一般是比较抽象的数据，如金融数据、商业信息、文献等。信息可视化有以下儿个比较突出的优点二1提供了一条也观理解人量数据的途径。通过可视化，能够立刻辨别出最重要的信息2能够杳询到没有预想到的现象。3能够发现数据

3、本身的问题。合适的可视化方式可以揭示出数据本身以及人为造成的数据钮谋。引文分析主要运用数学和逻辑学筹方法对期刊、论文、专著等研究对象的引用和被引用现象和规律进行分析，以便揭示其数量特征和内在规律⑵。因为引文分析要处理人量的抽象的引文数据，信息可视化所具备的诸多优势无疑能促进引文分析应用这项技术。因此引文分析可视化最近儿年在国外得到了蓬勃的发展，己经被应用于科学史硏究、科学结构分析、知识领域显现等。但我国在这方面的研究层次较低，更多的是理论上的探讨，因此分析探讨国外在这方而研究屮所采取的技术与方法对我国的研究无疑具有很强的借鉴意义。近年来，随着

4、社会信息化的推进和网络应用的日益广泛，信息源越来越庞大。FI前己进入前所未有的信息时代。我们每天都处在各种信息的包围之屮，需要一种快捷有效的方式帮助我们发现隐藏在庞杂信息当屮的模式和知识，帮助我们决策。可视化的日标就是帮助人们增强认知能力，此即信息可视化的意义所在。信息的日益丰富决定着未來用户界面上要是一种信息界而，就某种意义而言，信息可视化代表着下一•代用户界而的方向②。因为引文分析耍处理人量的抽象的引文数据，信息川视化所具备的诸多优势无疑能促进引文分析应用这项技术。因此引文分析可视化最近儿年在国外得到了蓬勃的发展，已经被应用于科学史研究、

5、科学结构分析、知识领域显现等。%1.主题部分1引文分析的研究中国医科人学的翟雷等利用引文时•序和同被引聚类分析表示医科某一方而专题的研究历史和状况,通过对某学科和专题的高被引论文的同被引聚类分析动态地反映该学科和专题的变化情况；刘林青以战略管理研究领域为例，应川著者同被引分析对该领域的学派进行了分析；马费成筹应用多元统计技术对我国情报学领域的核心著者进行了同被引分析V。引文分析所涉及到的知识很多，影响因子与共被引分析就是其中典型性重点。影响因子是一个常用的管理图书馆科学收藏的工具。图书馆管理员当为他们的部门和机构选择期刊时，必须在有限的预算前

6、作出合理的选择。影响因子通过测定哪些期刊被最频繁引川来帮助管理员选择J影响因子是一个国际上通行的期刊评价指标，由加菲尔徳在1972年提出。近年來，影响因子逐步引入科技成果的评定，它正日益受到广人科技工作者及医院管理者的关注⑹。在国际上，已将影响因子作为一个通用的期刊评价指标。由于它是一个相对统计量，所以可公平地评价和处理人期刊和小期刊由于发文量不同所带来的偏差。具体方法为：该期刊前两年发表的论文在第三年被引用次数除以该期刊在此两年发表的论文总数。一•般说來，期刊的影响因子越大，则它的影响力和学术作用也越大，说明该刊被科研工作者广泛使用和高度重

7、视。共被引用分析可分为三类：文献同被引分析、作者同被引分析、其他类型的同被引分析。所谓文献同被引是指，如果两篇论文A和13同时被片来的一•篇或多篇论文所引用，则认为文献A和B具有同被引关系，同时引川八和B的论文数量为同被引度。同被引度越大，文献A和B之间的关系越密切，或者说文献A和B越相关⑷。与文献同被引一个道理，作者同被引分析就是通过分析不同作者发表的文献同时被其他论文作者引用的频次，从而确定作者Z间研究兴趣的距离。除了利用作者同被引分析可视化技术来研究科学结构和科学的发展动向以及历史外，1=1前还有学者利用期刊同被引可视化分析对期刊进行-

8、归类，利用专利同被引追踪科学到技术的转化，利用分类法屮类11间的同被引分析对人科学的类n结构进行图示，从而拓宽了同被引分析可视化的研究应用范囤。专家们利用聚类分析、