VOSviewer Destekli Eş-Kelimeler Analizi
VOSviewer-Assisted Co-Word Analysis · Ayrıca şöyle bilinir: keyword co-occurrence analysis via VOSviewer, VOSviewer co-word mapping, keyword network mapping, co-keyword analysis
VOSviewer destekli eş-kelimeler analizi, VOSviewer yazılımını kullanarak bibliyografik bir derlemden anahtar kelime eş-oluşum ağları oluşturan ve görselleştiren bir scientometrik işlem hattıdır. Yazar tarafından atanan veya indeks anahtar kelimelerden oluşan çiftlerin aynı yayınlarda ne sıklıkla birlikte göründüğünü haritalayarak, yöntem bir araştırma alanının entelektüel yapısını – baskın temalarını, gelişmekte olan konularını ve kavramsal kümelerini – ortaya çıkarır ve sistematik yorumlamayı destekleyen etkileşimli yoğunluk ve ağ haritaları üretir.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Bir araştırma alanının tematik yapısını, ana araştırma kümelerini veya yayın kaydından kavramsal evrimini haritalamak birincil araştırma hedefi olduğunda VOSviewer destekli eş-kelimeler analizini kullanın. Manuel okumanın pratik olmadığı ve anahtar kelime meta verilerinin tutarlı bir şekilde doldurulduğu büyük derlemler (yüzlerce ila binlerce kayıt) için uygundur. Yöntem, tek başına bir bibliyometrik çalışma olarak veya sistematik veya kapsamlı bir incelemenin bilim haritalama bileşeni olarak uygundur. Anahtar kelime alanlarının seyrek veya tutarsız doldurulduğu (eski literatürde veya bazı beşeri bilimler veritabanlarında yaygın), derlemin çok küçük olduğu (yaklaşık 100 kayıttan az) veya amacın yapıyı haritalamak yerine bulguları sentezlemek olduğu durumlarda uygulamayın – bu durumlarda, nitel meta-sentez veya meta-etnografi daha uygundur.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Büyük derlemleri verimli bir şekilde işler – VOSviewer binlerce kaydı ve binlerce anahtar kelime düğümünü dakikalar içinde işler.
- Yeni başlayanlar için hızlı bir oryantasyonu ve deneyimli araştırmacılar için boşluk tespitini destekleyen, bir alanın entelektüel yapısının sezgisel, yayınlanmaya hazır görsel haritasını sunar.
- İlişkilendirme gücü normalleştirmesi, yüksek frekanslı genel terimlerin ağı domine etmesinden kaynaklanan artefaktları azaltır.
- Aktif geliştirme desteği ve kapsamlı dokümantasyonu ile ücretsiz olarak kullanılabilen açık kaynaklı yazılım (VOSviewer), teknik engeli azaltır.
- Diğer bibliyometrik tekniklerle tamamlayıcıdır: eş-kelime haritaları, bir alanın çok perspektifli görünümü için eş-atıf veya bibliyografik bağlama analizleriyle doğal olarak eşleşir.
- Sonuçlar büyük ölçüde anahtar kelime kalitesine bağlıdır: tutarsız yazar etiketlemesi, eksik anahtar kelimeler veya indeks terimlerinin yokluğu ağı önemli ölçüde bozar.
- VOSviewer'ın topluluk tespiti, tüm ilgili ayrıntı düzeylerini yakalayamayabilen tek bir çözünürlük parametresine sahiptir; çok büyük veya hiyerarşik olarak yapılandırılmış alanlar tekrarlanan parametre ayarlaması gerektirebilir.
- Eş-kelime analizi, yazarların çalışmalarını etiketlemeyi seçtiklerini yansıtır, makalenin tam kavramsal içeriğini değil, bu nedenle henüz anahtar kelime olarak kanonlaşmamış gelişmekte olan kavramlar görünmez olabilir.
- Yöntem tanımlayıcıdır – yapıyı ortaya çıkarır ancak araştırma temaları arasındaki nedensel ilişkileri veya kümelerin neden oluştuğunu açıklamaz.
SSS
Hangi anahtar kelime alanı kullanılmalı – yazar anahtar kelimeleri mi yoksa indeks anahtar kelimeleri mi?
Yazar anahtar kelimeleri (Web of Science'da DE), yazarların kendi çerçevelerini yansıtır ve kavramsal haritalama amaçlandığında tercih edilir. İndeks anahtar kelimeleri (MeSH veya KeyWords Plus gibi ID), yazar anahtar kelimeleri seyrek olduğunda standartlaştırılmış kelime dağarcığı ve daha iyi kapsama alanı sağlar. Birçok çalışma her iki alanı da birleştirir; eğer birleştirirseniz, iki kaynak arasındaki yinelenenleri birleştirmek için thesaurus normalleştirmesini uygulayın.
Anlamlı bir eş-kelime haritası için derlemim ne kadar büyük olmalı?
Pratik bir minimum yaklaşık 100 kayıttır, ancak anlamlı küme yapısı tipik olarak 300 veya daha fazla kayıt ve tutarlı anahtar kelime meta verilerinden ortaya çıkar. Çok küçük derlemler, minimum oluşum eşiğinin neredeyse her şeyi filtrelediği seyrek ağlar üretir. Derleminiz küçükse, eşiği 2'ye düşürmeyi düşünün veya bunun yerine başlıkların ve özetlerin nitel tematik bir incelemesiyle destekleyin.
VOSviewer destekli eş-kelimeler analizi bir konu modeli ile aynı mı?
Hayır. Konu modellemesi (örneğin, LDA), olasılıksal yöntemler kullanarak belgelerin tam metin veya özet içeriğinden gizli temalar türetir. Eş-kelime analizi, açık anahtar kelime meta verileri üzerinde çalışır, ağ oluşturma ayarlarına göre belirlidir ve bir kelime olasılık dağılımı yerine bir ağ grafiği üretir. Eş-kelime analizi daha hızlı ve daha yorumlanabilirdir ancak tamamen anahtar kelime kalitesine bağlıdır; konu modellemesi anahtar kelime alanları olmadan çalışabilir ancak tam metin ve daha fazla hesaplama kurulumu gerektirir.
Bir dergi makalesinde VOSviewer eş-kelime analizi nasıl rapor edilir?
Arama yapılan veritaban(lar)ını, arama dizesini, alma tarihini, alınan ve tutulan toplam kayıt sayısını, kullanılan anahtar kelime alanlarını, minimum oluşum eşiğini, uygulanan herhangi bir thesaurus dosyasını, VOSviewer sürümünü ve kümeleme için kullanılan çözünürlük parametresini rapor edin. Ağ görselleştirmesini bir şekil olarak ekleyin ve ek bir anahtar kelime frekans tablosu sağlayın. Bu düzeydeki şeffaflık, haritalama kararlarınızın tekrarlanabilirliğini ve denetimini sağlar.
Eş-kelime analizini aynı çalışmada eş-atıf analizi ile birleştirebilir miyim?
Evet, ve bunu yapmak giderek yaygınlaşmaktadır. Eş-kelime analizi, araştırmacıların ne hakkında yazdıklarına dayanarak bir alanın kavramsal (tematik) yapısını haritalarken, eş-atıf analizi araştırmacıların neyi atıfta bulunduklarına dayanarak bir alanın entelektüel temelini haritalar. Her ikisini de aynı çalışmada kullanmak tamamlayıcı perspektifler sunar – eş-kelime haritalarından elde edilen kavramsal kümeler, temaların belirli teorik geleneklere ne kadar sıkı bağlı olduğunu değerlendirmek için atıf tabanlı kümelerle karşılaştırılabilir.
Kaynaklar
- van Eck, N. J., & Waltman, L. (2010). Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping. Scientometrics, 84(2), 523-538. DOI: 10.1007/s11192-009-0146-3 ↗
- Callon, M., Courtial, J. P., Turner, W. A., & Bauin, S. (1983). From translations to problematic networks: An introduction to co-word analysis. Social Science Information, 22(2), 191-235. DOI: 10.1177/053901883022002003 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). VOSviewer-Assisted Co-Word Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/scientometrics/vosviewer-assisted-co-word-analysis
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Bibliyografik Eşleşme AnaliziBibliyometri↔ karşılaştır
- Bibliometric AnalysisBilimetri↔ karşılaştır
- Eş-atıf AnaliziBibliyometri↔ karşılaştır
- Bilim HaritalamaBibliyometri↔ karşılaştır
- Scientometrik AnaliziBilimetri↔ karşılaştır
- Tematik Evrim AnaliziBilimetri↔ karşılaştır