如何用VOSviewer分析CNKI关键词共现？

用VOSviewer尝试CNKI中文文献关键词共现（keyword co-occurence）分析时，你可能会踩到一个大坑。本文帮助你绕开这个坑，或是从坑里爬出来。

（由于微信公众号外部链接的限制，文中的部分链接可能无法正确打开。如有需要，请点击文末的“阅读原文”按钮，访问可以正常显示外链的版本。）

疑惑

在《如何用VOSviewer分析CNKI数据？》一文中，我们提到了如何用VOSviewer可视化分析CNKI文献。

依照文中的步骤，我们从CNKI下载并导出《图书情报知识》期刊2016年全年文献数据，通过Endnote作为中转，最终导出了VOSviewer可以读取的RIS文件。

我把这个几经辗转得来的RIS文件存放到了这里，你可以直接下载使用。

利用该数据文件，我们用VOSviewer分析合作者(Co-authorship)，做出了这张图。

有的读者很兴奋，立即打算用同样的方法，做CNKI中文文献的关键词共现分析(keyword co-occurence)。

很快，他们就遇到了问题。因为用样例数据，虽然可以做出分析结果图，却是这个样子的：

图里面只有关键词，没有任何关键词之间的连接。这叫什么共现分析？！

有读者很沮丧地把这幅图发给了我。问我这是否意味着，VOSviewer不能胜任中文文献的关键词共现分析？

当然不是。

VOSviewer做的是统计和可视化。对于它来说，中文和英文关键词没有本质区别。只要来源数据处理得当，分析的结果都应该是正确的。

那么问题究竟出在哪里呢？

原因

我们用样例数据，重新走一遍流程。复现读者遇到的困境。

VOSviewer主界面里，我们选择File -> map -> create，新建一个分析图。

第一个对话框问我们映射方式。

我们从中选择第二项。

然后新弹出的对话框会询问分析源文件的格式。

我们选择RIS。

下面的对话框，询问分析类型。默认是合作者分析（Co-authorship）。

我们选择关键词共现分析（Co-occurence）。

然后VOSviewer询问我们阈值的选择。

注意默认的阈值为3，可是这样只有3个关键词满足阈值。最终的图上如果只有3个节点，就太稀疏了。于是我们降低阈值到1。

VOSviewer提示我们，通过阈值过滤的关键词有83个。

我们选择下一步。这时可以看到全部关键词列表。

我们可以从中选择或者反选关键词做分析。

但是此处别着急进行下一步。我们看到了非常奇异的现象。

注意图中列表的最后一列，是连接强度，也就是这一行的关键词与其他关键词共同出现的总次数。默认从大到小排列，可是所有的关键词共现次数居然都是0次。

难怪我们点击下一步的时候，会出现关键词节点间，全无链接。

为什么关键词同时出现次数分析值都是0呢？难道每篇论文只有1个关键词？关键词之间从来没有同时出现过？

这不符合常识。

我们发表期刊论文或者写毕业论文时，一般情况关键词至少也要列出3个吧。

带着这样的疑惑，我们就要检查一下RIS源文件了。

以其中的第一篇《信息素养的历史与实践之旅》为例，我们看到关键词一共有3个，分别为“信息素养”、“行动素养”和“行动素养联盟”。

如何识别它们是关键词呢？

因为前面有个KW  -前缀作为标志。

然而问题来了，我们看到作者信息部分，每个作者名字前，都有AU  -前缀。

AU  - G.Zurkowski, Paul
AU  - V.Kelly, Jeffrey
AU  - 刘千卉
AU  - 程璐

可是关键词这里，除了第一个有KW  -前缀，其他都没有。

KW  - 信息素养
行动素养
行动素养联盟

会不会是因为这个缘故，导致合作者分析链接正常，而关键词共现分析链接消失呢？

我们做个实验，验证一下咱们的猜测。

实验的方法很简单。我们把第一篇文献的另外两个关键词之前，都加上KW  -前缀。其他文献的关键词不做任何处理。

修改后的RIS文件，就成了这样子：

我们回到VOSviewer，重新分析。前面的步骤和上一节完全一致。直至最后一步。

我们非常明显地对比出，关键词总链接强度（Total Link Strength）一项发生了变化，有几个关键词，不再是0了。

发生改变的这几个关键词，恰恰是刚才添加过前缀的那几个。

这个简单的实验，验证了我们的猜测。

并不是VOSviewr的处理能力有缺失，而是中文文献元数据，经由Endnote导出为RIS格式的时候有纰漏，导致多关键词的前缀没有全部正确添加。

效率

问题找到了。

下面我们该怎么办？

很简单，把所有关键词的前缀都添上就好了啊。

你可能立即觉得天旋地转。

把前缀都添上？说得轻巧！

样例数据里，文献有数十篇。一篇篇找关键词，添加前缀，虽然会做个头晕脑涨，但毕竟还有个盼头儿。

问题是，要分析的文献有好几千篇。都添完的时候，是不是下学期都该开学了？

也没那么夸张了。

想想愚公移山，精卫填海……先贤的精神力量还不够给你以感召吗？

精神固然要有，但效率也是要追求的。

我们当然不能一条条手动查找关键词并添加前缀，那样效率太低。我们要用工具来自动化解决这个问题。

好消息是，工具我已经帮你编写好了。

下面我详细告诉你，该怎么使用。

工具

我帮你编写的工具，是个Python脚本。

我们需要安装Python运行环境Anaconda，来使用这个脚本。

请到这个网址 下载最新版的Anaconda。下拉页面，找到下载位置。根据你目前使用的系统，网站会自动推荐给你适合的版本下载。我使用的是macOS，下载文件格式为pkg。

下载页面区左侧是Python 3.6版，右侧是2.7版。请选择2.7版本。

双击下载后的pkg文件，根据中文提示一步步安装即可。

安装好Anaconda后，我们来下载脚本。

我把脚本存储在了Github项目里。请从这个位置下载压缩包。

下载后解压到本地，这个目录就是咱们的演示目录。

请进入终端（macOS或者Linux），用cd命令进入到这个目录。如果你用的是Windows，请运行Anaconda Prompt程序，并进入该目录。

下面，请执行以下命令。

python ris-add-kw-prefix.py tsqbzs.ris

如果你要尝试处理自己的RIS文件，请把它拷贝到这个演示目录里面，然后把上面命令语句中最后部分（文件名）改成你自己的RIS文件。

执行后，你会发现目录下多了一个文件，叫做output.ris。

我们打开这个新生成的RIS文件。

可以看到，所有的未加前缀的关键词，都已经自动添加了前缀。

我们尝试将这个output.ris输入到VOSviewer，这次的分析结果列表如下：

这时候再看关键词链接数量，就合理多了。

利用这个分析结果来可视化，你会看到以下生成的图形：

在这个样例中，我们只有几十篇文献。利用脚本处理前缀，显得有些大炮轰蚊子。

但如果你需要处理几千、几万篇文献的记录信息，用这个脚本也一样可以瞬间完成操作。效率的差别就体现得淋漓尽致了。

好了，到这里为止，你已经了解如何利用咱们编写的工具，对Endnote导出的中文文献做关键词处理，在VOSviewer中正确分析关键词共现了。

目标达成。

如果你对原理和技术细节不感兴趣，下面就可以跳到小结部分了。

如果你还没走，我来猜猜你在想什么。

这么高效的处理方法，是不是令你感觉不可思议？

老师你的工具至少有300行语句吧？

没有。

其实程序从头到尾，只有20多行。

而其中的核心部分，只有3行。

老师动用了什么黑魔法？！

魔法

我当然不会魔法。

我们使用的，是计算机最简单的能力——根据指令，重复执行枯燥劳动。

从第一行开始，依次检查每一行的文字。如果该行不是空行，而且其中不包含前缀连接符号“-”，那么我们就将其当成未加前缀的关键词。

我们让计算机在这行文字的最前面，加上KW  -前缀。

就是这么简单，一点也不炫酷。

但是计算机怎么理解“不是空行”、“不包含符号‘-’”呢？

请看我们Python文件中的核心函数代码。

def add_kw_prefix(data):    regex = r"^([^\-\s]+?)\s+$"    subst = "KW  - \\1"    newdata = re.sub(regex, subst, data, 0, re.MULTILINE)    return newdata

我们用到的工具，叫做正则表达式（regular expression），简称re。

它是计算机处理文本模式的一种经典工具。

我们之前谈到机器学习的时候，曾经说过。机器学习模型，是人不知道怎么描述规则的时候，让计算机自己学。

而正则表达式，则恰恰相反，是人类可以很准确地描述规则时，为机器定义的模式。

正确定义模式后，计算机就会检查文本中是否包含这种模式，并且做出对应的处理。

正则表达式的功能非常强大，不过学起来需要花一番功夫。

如果你对正则表达式感兴趣，希望自己也能操纵计算机程序，对文本精确地做出模式识别与处理，可以参考DataCamp上的这篇教程来学习。

小结

通过本文，希望你已经了解了以下内容：

1. VOSviewer可以正确处理中文文献的关键词共现分析；

2. CNKI文献元数据经由Endnote导出成RIS时，关键词处理有瑕疵，需要添加对应前缀；

3. 你可以利用我提供的Python脚本，来快速完成前缀添加工作；

4. 正则表达式的使用，可以有效提升大规模文本模式匹配与处理操作的效率。

讨论

用本文的方法，你做出了正确的CNKI文献关键词共现分析了吗？在此之前，你是如何处理关键词共现分析的？有没有什么更加简便高效的方法？欢迎留言，把你的经验和思考分享给大家，我们一起交流讨论。

如果你对我的文章感兴趣，欢迎点赞，并且微信关注和置顶我的公众号“玉树芝兰”(nkwangshuyi)。

如果本文可能对你身边的亲友有帮助，也欢迎你把本文通过微博或朋友圈分享给他们。让他们一起参与到我们的讨论中来。

如果喜欢我的文章，请微信扫描下方二维码，关注并置顶我的公众号“玉树芝兰”。

如果你希望支持我继续输出更多的优质内容，欢迎微信识别下方的赞赏码，打赏本文。感谢支持！

欢迎微信扫码加入我的“知识星球”圈子。第一时间分享给你我的发现和思考，优先解答你的疑问。