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ISI 数据库分析工具功能与使用方法简介. 肖仙桃 研究馆员 2014年9月12日. 报告主要内容. ISI 折射和引领网络文献数据库的发展趋势 为什么需要分析工具 Ei 数据库提供的分析功能 ISI 平台上的分析功能 ISI 利用分析工具开展的文献计量分析及其产品 Derwent data analyzer 软件功能介绍. ISI 折射和引领网络文献数据库的发展趋势.
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ISI数据库分析工具功能与使用方法简介 肖仙桃 研究馆员 2014年9月12日
报告主要内容 • ISI折射和引领网络文献数据库的发展趋势 • 为什么需要分析工具 • Ei数据库提供的分析功能 • ISI平台上的分析功能 • ISI利用分析工具开展的文献计量分析及其产品 • Derwent data analyzer软件功能介绍
ISI折射和引领网络文献数据库的发展趋势 • ISI Web of Knowledge 是一个基于 Web 而构建的整合的数字研究环境，通过强大的检索技术和基于内容的连接能力，将高质量的信息资源、独特的信息分析工具和专业的信息管理软件无缝地整合在一起，兼具知识的检索、提取、分析、评价、管理与发表等多项功能，从而大大扩展和加深了信息检索的广度与深度，加速科学发现与创新的进程。
ISI折射和引领网络文献数据库的发展趋势 • 在功能上，ISI Web of Knowledge 提供了强大的知识发现与管理工具，包括跨库跨平台的 CrossSearch、独特的引文检索、主题检索、化学结构检索、基于内容与引文的跨库交叉浏览、检索结果的信息分析、定题跟踪Alerting服务、检索结果的信息管理（EndNote, Reference Manager, ProCite, WriteNote) 等，帮助研究人员迅速深入地发现自己所需要的信息，把握研究发展的趋势与方向。
专利全文 外部信息资源 期刊全文 精选 Web内容 Web citation index
ISI折射和引领网络文献数据库的发展趋势 ISI的发展折射了网络数据库的发展趋势 • 网络数据库的整体发展呈现出以下两个特点。一是数据库规模大、数据量多，增长迅速。如号称世界上最大学术电子出版物供应商的Elsevier Science，通过ScienceDirtect可在线提供多个数据库产品服务，包括一个综合性的学术期刊全文数据库、多个专题数据库、12种参考工具书及15个书目数据库，可检索、浏览的信息资源包括1500多种全文学术期刊、5900万条文摘记录、2百万篇学术期刊论文。
ISI折射和引领网络文献数据库的发展趋势-续 • 数据更新速度快、周期短 • 检索结果的显示与输出灵活、多样 （1）检索结果的显示方式灵活、多样 主要表现在三个方面：一是每屏显示的记录数的限定；二是排序方式的多样化，可按相关度、出版时间、文献标题、著者、来源、语言、出版国等多种方式升序或降序排列。如INSPEC数据库检索结果的排序方式即多达10种；三是显示格式的多样化，可提供题录(Citation)、 题录+文摘(Citation+Abstract)、 全记录(Complete Field)或选择字段(Select Field)等多种格式显示。 （2）检索结果的输出方式多元化 不仅可提供存盘、 打印方式下载数据，且可利用E-mial发送检索结果，或将检索结果直接输出到文献信息管理软件，如ProCite 、Reference Manager、EndNote等中，亦或直接在网上订购文献全文。
ISI折射和引领网络文献数据库的发展趋势-续 • 数据库系统具有扩展整合功能 用户只需透过同一界面，即可迅速查到并获取自己所需要的信息。 （1）与图书馆馆藏的链接与整合 （2）与其他数据库的链接与整合 （3）与原始文献的链接 （4）与Internet 信息资源的链接 • 可提供相关电子信息服务 文献传递服务 定题服务 提供相关的信息分析
ISI折射和引领网络文献数据库的发展趋势-续 • 提供相关的信息分析 ISI平台最早提供分析功能，目前在SCI、SSCI、ISTP、CCC、BIOSIS PREVIEW、MEDLINE、INSPEC、DERWENT INNOVATIONINDEX（DII）等数据库中能进行文献检索结果分析。 其他数据库系统也有的开始提供检索结果分析功能，如EI。
为什么我们需要分析工具？-原因之一 谁能读这么多？ 谁需要读这么多? 发现与创新是不是一个数字的游戏? “首先必需认识到，科研工作者都十分宝贵自己的时间，除极少数和自己工作关系十分密切的论文以外，绝大多数读者都不会阅读全文。” - 邹承鲁 “我的科学之路”，2003年10月
为什么我们需要分析工具？-原因之二 • 计算机辅助信息分析 随着计算机技术的发展及其在人类信息知识活动中广泛应用,计算机辅助信息分析Computer Aided Information Analysis ,CAIA) 作为一种崭新的方法和手段,于20 世纪70 年代以来开始在信息分析领域兴起,显著地改变了信息分析的方式和效率,提升了信息分析的职业水平。从发展趋势上看,CAIA 代表了信息分析发展的重点和未来方向。
为什么我们需要分析工具？-原因之二 • CAIA 的兴起植根于以下两个背景:一是信息分析课题和方法本身对利用计算机所提出的迫切要求。随着经济社会生活的日益复杂化,信息分析所面临的对象多是复杂的大系统,统计、计算、建模、分析等各类信息数据处理越来越复杂,要求也越来越高,一些方法的参数和方程之多,建模和求解的难度之大,已非人的手工劳动所能胜任,甚至离开了计算机的辅助就不可能获得结果。二是计算机技术的发展为CAIA 奠定了技术基础。随着计算机功能的日益强大,以及数据库技术和软件技术的发展,现代信息技术不仅可有效支持对信息的组织和处理,而且还可支持对知识的识别、挖掘和重组,为解决信息分析中的各种复杂和困难的问题提供了非常强大的技术手段,对人的脑力劳动是一种智能意义上的重要补充。在上述背景下,CAIA 越来越受到人们的重视,日益成为信息分析的主流方法和手段,从而开辟出信息分析的新的工作方式和职业面貌。
为什么我们需要分析工具？-原因之二 • 虽然计算机辅助文献信息计量研究工作不如计算机辅助设计、计算机辅助制造甚至文献检索那样普及, 但事实上, 国外却早在进行这方面的研究, 尤其是在一些发达国家, 这一研究工作越来越受到图书情报界的重视, 而且获得了不少令人鼓舞的研究成果和进展。有的利用文献检索系统广泛开展文献信息的计量分析工作;有的建立了主要供文献信息计量分析使用的数据库; 有的统计软件已商品化, 正在广泛推广应用。在研究内容上,不仅涉及到分析理论、建库、扩充功能、程序设计等理论和技术问题, 而且其应用研究也十分广泛和活跃。
为什么我们需要分析工具？-原因之二 • 例如,美、俄、英、日等国利用专利文献数据库大力开展技术评价与预测工作。英国德温特专利公司在微机上对WPI 文献库进行多种分析与处理, 借助这种处理用户可以从化合物结构入手获得WPI 中的相应主题词、同义词, 最终获得专利, 还可以由此了解某公司拥有的专利的年代分布等情况。美国专利与商标局现在拥有一个庞大的专利文献数据库, 利用计算机对美国各个技术领域进行分析研究, 并定期出版各类研究报告, 或为特定用户编制专门的研究报告。美国科学情报研究所( ISI) 利用SCI 数据库进行文献的同被引聚类分析, 研究各国的科研状况、科学发展规律、人才评价等。俄罗斯也利用美国化学文摘(CA) 数据库和俄罗斯化学数据库分析高分子聚合物的世界专利的数量增长变化情况。日本通过INSPEC 和CA 数据库进行文献信息检索和统计分析, 用定量方法确定日本科研人员在物理、电工和化学领域的活动能力等。所有这些事实都说明计算机辅助的文献信息计量学研究不仅是完全必要的, 而且是切实可行的。这为我国开展计算机辅助的文献信息计量分析提供了可资借鉴的范例和成功经验。
为什么我们需要分析工具？-原因之二 • 通用软件一般都具有较完备的统计分析功能,可支持信息分析中常用定量方法的数据处理、计算和结果表达,如时间序列分析、回归分析、主成分分析、方差分析、因素分析、聚类分析、判别分析、多维比例分析、相关分析、曲线程序分析等。目前国内外已经开发和推出了不少统计分析方面的通用软件。 • 还有不少机构开发了专用分析软件，如ISI利用自己研制的文献计量分析系统进行文献计量分析研究，并生产了多个数据库产品，如ESI（ESSENTIAL SCIENCE INDICATORS）、JCR、ISIHIGHLYCIED.COM • 目前还出现了一些商业化的分析软件，如INAS专利分析软件、DERWENT DATA ANALYZER等。
为什么我们需要分析工具？-原因之二 • INAS是由韩国元斯立株式会社研制的。它是基于Patent Map理论开发的，通过专利情报分析系统INAS和专利情报下载系统PatentGet，可以重新整合专利情报，用各种图形、报告和表格形式进行分类整理,进行各种分析，用于预测未来、指导采取相应对策，其推广应用将在知识产权审查管理领域、R&D开发、技术冲突诊断及对企业的专利战略、相关产业的发展发挥巨大作用。
EI分析功能使用方法简介 先进行检索
使用EI分析功能应注意 • EI数据没有进行规范，因此，利用其分析功能应特别注意 • EI数据只反映第一著者论文 • 只是一维的分析，不能进行二维、三维的分析 • 不能根据用户的需要，灵活定制。
可以进行分析的字段：在不同数据库中可分析的字段是不一样的。在SCI中包括：著者、国家、语种、刊名、主题领域、文献类型、机构、出版年可以进行分析的字段：在不同数据库中可分析的字段是不一样的。在SCI中包括：著者、国家、语种、刊名、主题领域、文献类型、机构、出版年 指定显示结果数量 指定排序方式 指定显示超过一定数量的结果
ISI Web of Knowledge分析功能使用方法简介 • 不能根据用户的需要定制 • 分析的字段还不够丰富 • 不能进行二维三维分析
ISI利用分析工具开发的相关产品 • Essential science indicators Special Topic In-cites Science Watch • ISIhighlycited.com
Essential science indicators ESI（Essential Science Indicators）－基本科学指标数据库，是由世界上著名的学术信息出版机构ISI（美国科技信息所）于2001年推出的衡量科学研究绩效、跟踪科学发展趋势的基本分析评价工具，是基于ISI引文索引数据库Science Citation Index （简称SCI）和 Social Science Citation Index（简称SSCI）所收录的全球8500多种学术期刊的1000多万条文献纪录而建立的计量分析数据库。ESI从引文分析的角度，针对22个专业领域，分别对国家、研究机构、期刊、论文以及科学家进行统计分析和排序，主要指标包括：论文数、引文数、篇均被引频次。用户可以从该数据库中了解在一定排名范围内的科学家、研究机构（大学）、国家（城市）和学术期刊在某一学科领域的发展和影响力，确定关键的科学发现，评估研究绩效，掌握科学发展的趋势和动向。通过ESI可以系统地、有针对性地分析国际学术文献。作为ISI Web of Knowledge的一部分，ESI为科学研究者提供了一种动态的、综合的、基于网络的研究分析环境。
Essential science indicators • ESI中的数据包括高被引率作者的排名、机构排名、论文排名（前1%）、国家排名（前50%）和期刊排名（50%），并有简要的说明指导用户如何进行数据分析，所有图表带有解释性的链接页面。ESI的另一个独特之处是提供被称为研究前沿的专业领域列表，该列表反映了当前正深入研究的和有突破性进展的科学领域。ESI进行数据统计的范围仅限于ISI中做了索引的期刊的文章，不包括图书及其章节或ISI中未做索引的期刊中刊登的文章，也不对其出版数量和引文数量进行统计。
Essential science indicators • ESI的特点： 综合全面的定量数据、清晰准确的统计以及与其他有价值的信息资源的链接。 • ESI的功能： 1．分析特定研究机构、国家、公司和学术期刊的研究绩效； 2．在22个专业领域内分别对国家、研究机构、期刊、论文、科学家进行统计分析和排序；3．跟踪自然科学和社会科学领域内的研究发展趋势；4．评估潜在的合作者、评论家、同行和雇员； 5．测定特定研究领域的研究产出与影响； 6．提供与ISI Web of Knowledge的链接。
Essential science indicators ESI将学科领域分为22个大学科
分22个学科，按被引频次的高低排出TOP1%科学家、TOP1%研究机构、TOP50%国家、TOP50%期刊分22个学科，按被引频次的高低排出TOP1%科学家、TOP1%研究机构、TOP50%国家、TOP50%期刊 按一定的方法分析出各领域TOP1%的高被引论文 给出各领域各年论文的平均被引频次 给出各领域的研究前沿
例：环境/生态学领域top1%科学家 还可以按论文量排序
