Vetenskaplig forskning är mycket dynamisk. Nya vetenskapsområden utvecklas ständigt; andra vinner eller förlorar betydelse, slås samman eller splittras. På grund av den stadiga ökningen av antalet vetenskapliga publikationer är det svårt att hålla en överblick över strukturen och den dynamiska utvecklingen inom sitt eget vetenskapsområde, än mindre alla vetenskapliga områden. Kunskap om "heta" ämnen, framväxande forskningsgränser eller förändring av fokus inom vissa områden är dock en viktig del av beslut om resursfördelning i forskningslabb, statliga institutioner och företag. Detta dokument visar användningen av Kleinbergs sprängämnesalgoritm, co-word händelseanalys och graflayoutteknik för att generera kartor som stödjer identifiering av stora forskningsämnen och trender. Tillvägagångssättet användes för att analysera och kartlägga den kompletta uppsättning av artiklar som publicerats i Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) under åren 1982-2001. Sex domänexperter undersökte och kommenterade de resulterande kartorna i ett försök att rekonstruera utvecklingen av större forskningsområden som omfattas av PNAS. Kartor som skildrar strukturen och utvecklingen av vetenskapliga fält kallas också Knowledge Domain Visualiseringar (KDVs) [2]. De är en speciell typ av informationsvisualisering [3] som utnyttjar kraftfull mänsklig vision och rumslig kognition för att hjälpa människor att mentalt organisera och elektroniskt få tillgång till och hantera stora, komplexa informationsutrymmen. Till skillnad från vetenskapliga visualiseringar, KDVs skapas från data som inte har någon rumslig referens, såsom uppsättningar av publikationer, patent, eller bidrag. KDVs använder sofistikerade dataanalys- och visualiseringstekniker för att objektivt identifiera stora forskningsområden, experter, institutioner, bidrag, publikationer, tidskrifter, etc., i ett intresseområde. De kan användas för att få en överblick över ett kunskapsområde, dess homogenitet, import-exportfaktorer och relativa hastighet, för att spåra uppkomsten och utvecklingen av ämnen, eller för att hjälpa till att identifiera de mest produktiva såväl som nya forskningsområden. Fördelarna med KDVs inkluderar att minska den visuella söktiden, avslöja dolda relationer, visa datamängder från flera perspektiv samtidigt, underlätta hypotesformulering, fungera som effektiva kommunikationsmedel, och uppmana användarna att tänka på nya sätt om dokumentdata. Idag är KDVs normalt genereras semi-automatiskt från ganska små, statiska datamängder, och för en specifik kunskapsdomän och informationsbehov. Detta dokument presenterar ett nytt sätt att skapa samordskartor över viktiga ämnen som bygger på mycket frekventa ord och ord med en plötslig ökning av deras användning, ett fenomen som kallas "burst" [4]. En stor uppsättning data som omfattar den fullständiga uppsättningen 47.073 artiklar som publicerats i National Academy of Sciences (PNAS) verksamhet under åren 1982-2001 används för demonstration. Vi beskriver identifieringen av mycket frekventa och spruckna ord, analysen av de viktigaste korrelationerna bland dessa ord, samt generering och tolkning av en tvådimensionell layout som visar stora forskningsämnen och deras dynamik.
En annan analys av en begränsad corpus av papper (Proceedings of the National Academy of Sciences från 1982-2001) använder en sprängämnesdetektion algoritm och medord händelseanalys för att hitta framträdande ämnen och trender över tiden REF.
Mapping Topics and Topic Bursts in PNAS
{'venue': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'journal': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}