文献引用网络：让你快速找到领域内最重要的研究

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Bendi新闻

1月前

想象一下，你正在探索一个庞大的图书馆，一本书就是一篇科研文献，书架上的每一本书都通过无数条丝线与其他书籍相连，这些丝线代表了引用和被引用的关系。

在这个图书馆中，有一个神秘的向导--文献鸟Stork的文献引用网络，它能够点亮通往知识宝藏的路径。

假如你正在探索一个全新的领域，想看看这个领域中的经典文献；又或者你浸淫某个领域许久，想写一篇综述但脑子里还没有清晰的思路，文献引用网络都能帮你快速穿越书架，揭示出隐藏在文献之间的秘密联系。

如何使用文献引用网络

举个例子，最近fNIRS超扫描技术比较热门，我想了解一下这个领域的经典文献以及最新发展趋势，那我就以hyperscanning AND (fNIRS OR NIRS OR "near infrared") 为关键词，点击右侧的搜索按钮。

根据该关键词，共搜索到了209篇相关文献，将他们进行分析后绘制出来一幅文献引用网络图如下：每个圆点表示一篇文章，按发表日期从左到右排列（左边是最早的）。圆点的大小表示该文献的影响分数。影响分数在多数情况下是该文献被引用的次数（仅限于关键词所在的领域），但是对刚发表的文献，因为还没有被引用，因此算的是所在期刊的影响因子。

从图可以非常清晰地找出经典文献，在左边面积较大的原点就表示该文章发表时间早，并且引用量很多。点击最左边的红色圆点，会显示这篇文献的相关信息，再点击文献的名字，可以直接跳转一个新的页面，看到这篇文章更具体的信息以及全文：这篇经典文献来自斯坦福大学崔旭老师所在的课题组，在2012年发表，他们首次使用了fNIRS超扫描技术来探讨合作行为的大脑同步机制。

我们还可以点击文献下面的“该文献引用网络”，深入了解这篇文献的引用情况。我们发现这篇经典文献也参考了一些其他更早的经典文献，我们顺藤摸瓜看看，于是看到了Montague在2002年发表的首篇有关hyperscanning的介绍。

除了顺藤摸瓜不停挖矿之外，文献引用网络还可以用鼠标任意拖拽、放大缩小，以及拖拽单个文献的位置，方便我们查看某个文献被哪些文献引用这些细节信息。

最右边一些圆点是最新发表的文献，我们可以看到现在该领域的大热点集中于人际交互主题。

如果搜索到的文献太多，网络太复杂，也不便于我们查看信息，可以在文献引用网络图的下方，选择留下部分影响分数比较高的文献。

文献引用网络还会输出一个文献信息表，包括该关键词搜索到的209篇文献（最多可呈现1000篇）的作者、年份、期刊、标题、PubMed ID，影响分数和被引用次数。点击PubMed ID可以查看该文献的摘要。另外，如果要把所有的文献及作者列表下载，可以点击搜索框下方的"导出文献和作者列表"按钮，文献会被存成CSV文件，可以用Excel打开。