有许多方法可用于文献计量网络的可视化。本章我们讨论三个常用的方法，分别是基于距离的、基于图的和基于时序的可视化方法。需要强调的是，这三个方法仅是可视化方法的一部分。像环形可视化（如，Börner et al.，2012）、自组织地图（如，Skupin，Biberstine，Börner，2013）等方法都能用于文献计量网络的可视化。

在基于距离的方法中，用文献计量网络中节点的距离表示节点间的关系，这种表示只是一种粗略的估计。一般而言，节点间的距离越近，节点间的关系越强。节点通常分布在二维空间里。节点间的连线一般不表示出来。在基于距离的可视化方法中，常用于确定节点位置的方法是多维尺度法（如，Borg，Groenen，2005）。使用该法对文献计量网络进行可视化的研究早已有之，可追溯到Griffith等（1974）和White、Griffith（1981）关于引文网络可视化的早期著作。近来，有些文献提出了可以替代多维尺度法的其他方法。其中一种方法就是VOS技术（Van Eck，Waltman，Dekker，Van den Berg，2010），软件VOSviewer使用此技术，该软件将在本章第二部分详细讨论。另一个可替换的方法是VxOrd技术，也叫作DrL或者OpenOrd（http：//www.sandia.gov/～smartin/software.html）。VxOrd技术用于对大型的文献计量网络做基于距离的可视化分析（如，Boyack，Klavans，Börner，2005；Klavans，Boyack，2006）。图13.1给出了基于距离可视化的例子。该例子来自White和McCain（1998）的著名研究。图13.1展示了信息科学领域作者的同被引网络。

图13.1　基于距离的可视化示例：信息科学领域合著者网络

图片来自White和McCain（1998）。

在基于图的方法中，节点的位置和基于距离的一样，在二维空间分布。两种方法的区别是：在基于图的方法里，连线用来表示节点的关系，节点间的距离并不能真实地反映节点间的关系。基于图的方法更适用于较小网络的可视化分析。由于大量的边需要显示，因此大型网络可视化使用基于图的方法得不到有效的结果。在利用基于图的方法对文献计量网络进行可视化的过程中，最常用的技术方法是Kamada和Kawai（1989）的绘图算法，Fruchterman和Reingold（1991）的算法也可用于基于图的可视化计算。绘图算法有时与Pathfinding技术一起使用，用于对图进行剪裁。对于基于图的可视化方法可参照Chen（1999）、De Moya-Anegón等（2007），以及Leydesdorff、Rafols（2009）和White（2003）的研究。图13.2给出了基于图的可视化的例子。该图展示的合著者网络与图13.1的相同，只不过图13.2使用的是基于图的方法，而图13.1使用的是基于距离的方法。图13.2的例子来自White（2003）。

(www.daowen.com)

图13.2　基于图的可视化方法示例：信息科学领域的合著者网络

图片来自White（2003）。

文献计量学网络可视化的第三种方法是基于时序的方法。与基于距离和基于图的方法不同，基于时序的方法假设文献计量网络中的每个点都对应特定的时间点。基于时序的方法尤其适用于文献网络的可视化，因为每篇文献根据其具体的发表时间都可以链接到一个特定的时间点。基于时序的可视化网络有两个维度，一维表示时间，另一维表示节点间的关系。在时间维度上，节点的位置由节点对应的具体时间决定。然而节点在节点关系维度的位置由节点间的关系确定。Chen（2006）、Garfield等（2003），以及Morris、Yen、Wu、Asnake（2003）都对基于时序的可视化方法进行了实证研究。后文将讨论的CitNetExplorer软件也使用了这一方法。图13.3是基于时序的可视化方法示例。这个例子来自Garfield（2004）的研究，展示的是有关“小世界现象”主题文献的引文网络可视化图谱。

图13.3　基于时间的可视化示例：小世界现象的文献引文网络

图片来自Garfield（2004）。