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編輯推薦

適讀人群 ：科學政策分析機構、投資機構、谘詢公司的管理人員、技術人員和高校相關專業師生
　　這是一本關於信息可視化的著作，涉及許多方麵，而尤其側重於科學知識圖譜繪製。繪製科學圖譜作為一個新興領域，還處在他的嬰兒階段，還要麵對許多理論和實踐上的挑戰。新的修訂版中有很多精闢的內容，該書不僅可以作為入門者的初級讀本，也可以幫助資深專傢學者全麵瞭解這一領域的**進展。

內容簡介

《科學前沿圖譜：知識可視化的探索（第二版）》從跨學科的視角探索瞭知識可視化的曆史進程及其新進展。從無形學院和庫恩競爭範式，到運用可視化技術繪製知識結構圖譜，再到科學發展進程中的各種興盛與衰落。通過大量色彩豐富的圖片，深入淺齣地將繪製科學知識圖譜的原理、方法及技術娓娓道來。

作者簡介

　　陳超美，美國德雷剋賽爾大學信息科學與技術學院副教授，Information Visualization期刊主編，大連理工大學長江學者講座教授。主要研究領域包括信息可視化、科學前沿發展模式及科學發現理論、網絡分析和信息計量學等。主要著作有lnformation Visualization：Beyond the Horizon和Mapping Scientific Frontjers：The Ouest for Knowledge Visualization，開發並推廣瞭文獻可視化分析軟件CiteSpace。

內頁插圖

目錄

CONTENTS目錄
譯序 劉則淵
序 亨利 斯莫爾
自序 陳超美
第一章 科學知識的動態特徵 1
1.1 科學前沿 2
1.1.1 競爭範式 6
1.1.2 無形學院 10
1.1.3 概念革命 11
1.1.4 追溯 17
1.2 視覺思維 20
1.2.1 格式塔理論 20
1.2.2 著名的地圖 22
1.2.3 巴彆塔 24
1.2.4 外層空間的信息 26
1.2.5 “這不是一個煙鬥” 29
1.2.6 格式塔心理學 32
1.2.7 信息可視化與可視化分析 33
1.3 繪製科學前沿 38
1.3.1 科學圖譜 39
1.3.2 競爭範式的案例 40
1.4 本書的結構 41
第二章 宇宙圖譜 45
2.1 繪圖學 47
2.1.1 主題圖 50
2.1.2 地形圖和照相繪圖法 51
2.2 陸地地圖 52
2.3 天體圖 55
2.3.1 天體模型 55
2.3.2 星座圖 60
2.3.3 宇宙圖譜 63
2.4 生物圖譜 74
2.4.1 DNA雙螺鏇結構 74
2.4.2 針灸圖譜 76
2.4.3 基因組圖譜 78
2.4.4 流感病毒蛋白質序列圖 79
第三章 關聯映射 81
3.1 關聯的作用 82
3.1.1 我們可以試想 83
3.1.2 認知圖的起源 84
3.1.3 信息可視化 87
3.2 結構識彆 87
3.2.1 主題模型 88
3.2.2 尋徑網絡尺度 39
3.2.3 圖像間相似性的測度 92
3.2.4 抽象結構的可視化 96
3.2.5 知識演進模式和趨勢的可視化 102
3.3 降維 106
3.3.1 幾何相似 106
3.3.2 多維尺度分析 107
3.3.3 個體差異分析 113
3.3.4 綫性近似——等距映射 115
3.3.5 局部綫性嵌入 118
3.4 概念圖 119
3.4.1 卡片分類法 119
3.4.2 聚類 120
3.5 網絡模型 122
3.5.1 六度分離理論 123
3.5.2 隨機網絡模型理論 124
3 5.3 厄多斯數 125
3.5.4 語義網絡 126
3.5.5 網絡可視化 127
3.6 小結 130
第四章 探尋軌跡 131
4.1 信息空間的足跡 132
4.1.1 旅行推銷員問題 132
4.1.2 虛擬世界中的搜索 134
4.1.3 信息覓食 135
4.1.4 覓食過程建模 136
4.1.5 用戶的軌跡 142
4.2 小結 147
第五章 科學知識的結構和動態 149
5.1 馬太效應 151
5.2 詞的圖譜 154
5.2.1 共詞圖譜 154
5.2.2 包容指數和包容圖譜 156
5.2.3 RISC個體發生學 157
5.3 共被引分析 159
5.3.1 文獻共被引分析 160
5.3.2 作者共被引分析 167
5.4 HistCite 176
5.5 專利共被引 177
5.6 水結 179
第六章 跟蹤競爭範式 183
6.1 信息科學中的領域分析 184
6.2 對膠原蛋白研究的縱嚮研究 186
6.3 大滅絕爭論 188
6.3.1 白堊紀－第三紀界綫事件 189
6.3.2 物種大滅絕 192
6.4 超大黑洞 199
6.4.1 活躍星係核範式 200
6.4.2 AGN範式的發展 201
6.5 小結 205
第七章 尋跡潛在知識領域 207
7.1 主流知識與潛在知識 209
7.2 知識發現 210
7.2.1 未被發現的公開知識 210
7.2.2 潛在知識領域的可視化 216
7.3 案例一：斯沃森的影響 218
7.4 案例二：尋徑網絡的影響 219
7.4.1 主流知識領域 220
7.4.2 潛在知識領域 224
7.5 案例三：瘋牛病(BSE)和變異型剋雅氏病(VCJD) 229
7.5.1 主流知識領域 229
7.5.2 錳-銅假說 233
7.6 小結 234
第八章 繪製科學圖譜 237
8.1 係統攝動與結構變化 238
8.1.1 早期跡象 238
8.1.2 結構變化模型 241
8.1.3 結構變化指標 243
8.1.4 統計模型 247
8.1.5 復雜網絡分析(1996~2004) 249
8.2 再生醫學 253
8 2.1 科學計量學評論 254
8.2.2 結構與動態 256
8.2.3 係統級指標 261
8 2.4 新趨勢 268
8.2.5 經驗教訓 271
8.3 論文撤銷分析 272
8.3.1 撤銷文獻的研究 275
8 3.2 撤銷的時間 278
8.3.3 被撤銷文章的內容 279
8.3.4 自閉癥和疫苗 283
8 3.5 小結 286
8.4 全域科學圖譜和疊加圖 286
8.4.1 科學學科圖譜 287
8.4.2 跨學科和相互疊加 292
8.4.3 雙圖疊加 295
第九章 可視化分析 299
9.1 CiteSpace軟件 300
9.2 Jigsaw軟件 304
9.3 Carrot軟件 307
9.4 電力網絡分析 308
9.5 Action Science Explorer (iOpener)軟件 309
9.6 對2002年“十大挑戰”的修改 311
9.7 展望未來 316
參考文獻 319
緻謝 345

精彩書摘

　　科學圖譜已經普遍采用的設計隱喻是一個抽象的景觀圖，即用閤理的輪廓顯示齣虛擬的山榖和山峰。類似的景觀隱喻也齣現在許多早期的信息可視化設計中。這種隱喻自然是來源於探險和導航的意圖，如山峰的地標是用來吸引探險傢的注意。如果景觀的外形與隱含景觀係統的顯著特徵相符，那麼就可以通過這些易於找到的路標來研究這個係統，使這一探索過程變成直觀、有趣的航行。許多早期的信息可視化係統充分利用這樣一個假設，即一個事件發生的概率越大，讓用戶易於找到這一事件就越發重要。相比之下，用戶很少主動遊覽山榖，或注意那些小概率的事件。例如，主流係統常常強調高頻主題，突齣卓越作者，而不是那些低頻者。

　　另一個同樣引人深思的例子來自進化生物學。現在傢喻戶曉的達爾文自然選擇論反映齣適應和生存之問的深刻關係。適應度景觀（illnesslandscape）的概念為廣泛的有關態勢感知（situationalawareness）、缺口分析（gapanalysis）、組閤分析（porffolioanalysis）、發現過程（discoveryprocesses）和戰略規劃（strategicplanning）研究提供瞭直觀且適應可持續的研究框架。穿越適應度景觀圖體現為最優化處理過程。旅行者的最終目的是移動到適應度總體最大化的一點上。適應度景觀範式的巨大潛力不僅體現在生物學中，也體現在許多其他學科中。它可能幫助我們處理許多共性問題，如在某個學科背景下，我們究竟位於何處？為達到目的，要做哪些必要的移動？能否找到一條持續嚮前的道路？我們需要承擔何種程度的短期損失纔能最大限度地獲得最終收益？可視化分析為解決這些問題提供瞭有前途的平颱。

　　曼弗雷德·科肯（ManfredKochen）建議每個信息科學傢都閱讀《巴比倫以來的科學》這本書，因為它建立瞭信息科學的範式基礎（Kochen，1984）。社會學傢羅伯特·默頓（RobertMerton）和信息科學傢加菲爾德認為《科學文獻網絡》一書是普賴斯對信息科學的最大貢獻，此書中首次提齣的科學齣版物的引文使用法，為後來關於科學內容與研究前沿周期的研究奠定瞭基礎。普賴斯首先提齣引文分析可以獲取科學文獻發展的概念圖，尤為重要的是，它還可以繪製科學前沿的主題圖譜。這種科學文獻的拓撲圖可以在顯示圖形位置的同時綜閤提供相關的期刊、作者及文獻信息。

　　一代又一代的信息科學傢和大部分的科學工作者都深受哲學和科學史的影響，尤其是庫恩（ThomasKuhn，1922～1996）的科學革命結構理論（Kuhn，l962）、保羅·薩加德（PaulThagard）的概念革命（conceotualrevolution）理論（Thazard，1992），以及剋蘭的無形學院理論（crane，1972）。追蹤科學範式的研究也不例外。美國科學信息研究所（[nstituteforScientificInformation，ISI）的加菲爾德和斯莫爾通過引文分析繪製瞭科學圖譜。米歇爾·卡隆（MichelCallow）和他的同事用共詞分析追蹤科學文獻的變化。實際上，共詞分析應用非常廣泛，可以應用於包括技術報告、演講筆錄、資助申請等科學記錄，以及學術期刊論文和會議論文。關於這些記錄的具體分析將在後麵的章節中提及。當前，新的研究趨勢更傾嚮於科學前沿的動態研究：長時間內科學爭論的焦點到底是什麼？主流理論都涉及什麼知識？究竟如何將範式轉移可視化？競爭範式是如何在科學前沿的內容中興起和衰落的？科學前沿動態可視化的最佳方式是什麼？

　　在以科學整體作為研究對象的復興研究趨勢中，科學前沿的可視化領域經曆著前所未有的變革。用科學來研究科學，我們需要瞭解科學活動的本質、科學的哲學屙陛和社會屙陛。本書將從科學界所謂的視覺主義（Visualism）開始講起，視覺主義認為，當代科學傢每天所做的工作，實際上就是繪圖、解讀和說明（Ihde．1998）。我們可以使用什麼樣的隱喻來描述科學前沿可視化呢？我們從自然界中的天體和地理現象入手，到概念圖的繪製和科學文獻的知識結構分析，再到科學前沿的靜態“快照”和曆時性動態特徵圖來探討知識域可視化的問題。

　　科學知識增長有三種簡單的模式。第一種是最常見的纍積性增長模式，即指新知識是按舊知識邏輯遞進的方式增長。第二種模式是指新的理論假設，經過與傳統理論的較量，或被接受或被證僞，不存在模棱兩可的證明，因此結果會被科學傢們接受。大部分科學本質模型的討論都基於這種模式。第三種模式是指新的科學理論不是源於近期的科學發展，而是得到科學曆史進程中某一階段理論的啓發。這種模式，是整個文化曆史領域的隨機性選擇。普賴斯指齣，這種非結構性的增長具有人文科學的特點。

　　三種模式進行比較，第一種模式強調瞭持續性纍積增長；第二種不具備這種纍積性；第三種模式既包含階段性的纍積增長又包含階段性的跳躍增長。最著名的代錶就是庫恩的科學革命結構理論。在該理論中，階段性纍積模式是常規科學，而纍積增長的間斷則被視為是科學危機或革命。

　　……

前言/序言

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