Дослідження процесів наукометричного пошуку засобами CiteSpace

Abstract

Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню процесів наукометричного пошуку засобами CiteSpace. В першому розділі кваліфікаційної роботи описані можливості наукометричних баз Google Scholar, Scopus та Web of Science. В другому розділі кваліфікаційної роботи висвітлено функціональні можливості комп’ютерної програми Cite Space. Представлено аналіз налаштування параметрів пошуку Look Back Years, Link Retaining Factor, Maximum Links Per Node та e value. Розглянуто використання програми Cite Space на прикладі демонстраційного проєкту. Програма Cite Space дає змогу проводити кластерний аналіз, досліджувати спалахи цитувань та шкалу часу публікацій, оскільки враховує аналітичні властивості при пошуку та аналізі наукових джерел. У третьому розділі кваліфікаційної роботи проведено аналітичний аналіз математичних моделей біосенсорів при проєктуванні кіберфізичних систем в медицині та біології. Побудовано кластери по ключових словах в назвах публікацій, а для аналізу кластерів використано мітки: LSI– латентно-семантичне індексування; LLR– коефіцієнт логарифмічної ймовірності та MI – взаємну інформацію. Детально проаналізовано результат аналітичного аналізу 11 кластерів по ключових словах та заголовках статтей. Досліджено рейтинги установ за ступенем, сплесками цитувань та найцитованішими авторами. Thesis is devoted to researching the processes of scientometric search using CiteSpace. The first section of the qualification work describes the capabilities of the scientometric databases Google Scholar, Scopus and Web of Science. The second section of the qualification paper covers the functionality of the Cite Space computer program. An analysis of the settings of the search parameters Look Back Years, Link Retaining Factor, Maximum Links Per Node and e value is presented. The use of the Cite Space program is considered on the example of a demonstration project. Cite Space allows you to perform cluster analysis, explore citation outbreaks, and publication timelines, as it takes analytical properties into account when searching and analyzing scholarly sources. In the third section of the qualification work, an analytical analysis of mathematical models of biosensors in the design of cyber-physical systems in medicine and biology was carried out. Clusters were built based on keywords in the titles of publications, and the following labels were used to analyze the clusters: LSI – latent semantic indexing; LLR is the log-likelihood ratio and MI is the mutual information. The results of the analytical analysis of 11 clusters by keywords and article titles were analyzed in detail. Rankings of institutions by degree, bursts of citations, and most cited authors were studied.