基于CNKI的数字档案馆研究可视化分析
如何使用CNKI指数检索和可视化分析
如何使用CNKI指数检索和可视化分析1. CNKI指数分析CNKI指数以中国知网海量文献为基础的免费数据分析服务，它能形象地反映不同检索词在过去一段时间里的变化趋势。
CNKI指数以最权威的文献检索数据为基础，通过科学、标准的运算，以直观的图形界面展现，帮助用户最大化的获取有价值的信息。
通过C N KI指数，您可以检索、发现和追踪学术热点话题。
★在CNKI中国知网首页中点击“知识元检索”，然后选择“指数检索”，输入关键词检索(图1)▲图1 CNKI中国知网指数检索★进入指数数据库后，可从学术关注度、媒体关注度、学术传播度、用户关注度四个维度查看了解该主题的年度发文趋势，可以通过鼠标拖动时间轴（图2）。
指数含义说明如下:学术关注度: 篇名包含此检索词的文献发文量趋势媒体关注度: 篇名包含此检索词的报纸文献发文量趋势学术传播度: 篇名包含此检索词的文献被引量趋势统计用户关注度: 篇名包含此检索词的文献下载量趋势统计▲图2 CNKI指数检索——关注度选取想要了解的年份，将鼠标放在该年份的节点上即会显示该年份主题的中文发文量、中文发文环比增长量、外文发文量、外文发文环比增长量；将页面下滑可以看到该主题在这一年份学术关注的热点文献（图3）。
▲图3 CNKI指数检索——关注文献★进入指数数据库后，输入其他关键词，点击“比较”，可从不同维度查看两个关键词的年度发文趋势变化（图4）。
▲图4 CNKI指数检索——对比关键词★在趋势图下方集中展示该主题的学科分布图、研究进展情况及机构分布图等相关信息（图5）。
点击图中不同区域可以查看检索词在不同学科中的分布，点击学科分布图中的不同学科，可以显示该学科的相关词和研究进展▲图5 CNKI指数检索——学科分布、研究进展及机构分布2.检索结果分析(可视化分析)可视化分析功能是针对检索结果读者可从多维度分析已选的文献或者全部文献，帮助读者深入了解检索结果文献之间的互引关系(页面中以球形状表示被引关系)、参考文献、引证文献、文献共被引分析、检索词文献分析、读者推荐分析、日指数分析、文献分布分析等。
HPM视角下中学课堂教学实践的研究现状及发展趋势——基于CNKI期刊数据库的可视化分析
Advances in Applied Mathematics 应用数学进展, 2021, 10(2), 537-543Published Online February 2021 in Hans. /journal/aamhttps:///10.12677/aam.2021.102058HPM视角下中学课堂教学实践的研究现状及发展趋势——基于CNKI期刊数据库的可视化分析李丹*，郭继东#伊犁师范大学数学与统计学院，新疆伊宁收稿日期：2021年1月23日；录用日期：2021年2月17日；发布日期：2021年2月25日摘要数学史是数学教育研究的重要组成部分，在教学实践中起着重要作用，本文通过在CNKI中检索关键词查阅相关文献，对其有效文献285篇进行分析并绘制可视化知识图谱，通过分析知识图谱总结该领域的研究现状及未来的发展趋势。
关键词HPM，教学实践，中学课堂Research Status and Development Trend of Middle School Classroom Teaching Practice from the Perspective of HPM—Visualization Analysis Based on CNKI Journal DatabaseDan Li*, Jidong Guo#School of Mathematics and Statistics, Yili Normal University, Yining XinjiangReceived: Jan. 23rd, 2021; accepted: Feb. 17th, 2021; published: Feb. 25th, 2021*第一作者。
#通讯作者。
李丹，郭继东AbstractThe history of mathematics is an important part of mathematics education research, which plays an important role in teaching practice. By searching key words in CNKI, this paper analyzes 285 effective literatures with the help of literature analysis tools Bicom2.0 and SPSS23 and draws a visual knowledge map, so as to analyze the research status and future development trend of this field.KeywordsHPM, Teaching Practice, Middle School ClassroomCopyright © 2021 by author(s) and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). /licenses/by/4.0/1. 引言HPM 视角下的教学实践是指在数学课堂中，充分利用其数学历史资源，借助数学历史发展中的思想发法引导学生探究新知，将数学史融会贯通在课堂教学实践中的教学实践。
医学文献检索中的信息可视化与分析工具
中国最大的学术文献数据库之 一，收录大量中文医学期刊和 学位论文等。
03
信息可视化技术及其在医学文献检 索中的应用
信息可视化技术概述
信息可视化定义
信息可视化是一种将抽象数据转化为直观、易于理解的图形图像的技术，旨在提高用户 对数据的认知和理解能力。
可视化技术分类
根据可视化对象的不同，信息可视化技术可分为科学计算可视化、数据可视化、信息可 视化和知识可视化等。
医学文献分析工具及其应用
医学文献分析工具简介
文献计量学工具
通过对医学文献的数量、被引频 次、作者合作网络等进行分析， 揭示学科领域的发展动态和热点 。
文本挖掘工具
运用自然语言处理技术对医学文 献进行深度挖掘，提取关键信息 ，发现潜在的知识和联系。
可视化分析工具
将复杂的医学文献数据转化为直 观的图形或动画，帮助用户更好 地理解和分析数据。
药物研发
通过对药物相关文献的分析，发 现新的药物作用机制和靶点，为 药物研发提供思路。
患者教育与沟通
通过将复杂的医学知识以可视化 形式呈现给患者，提高患者对疾 病和治疗方案的理解和依从性。
01
疾病诊断
通过对病例报告和临床研究的分 析，辅助医生进行疾病诊断和治 疗方案制定。
02
03
临床指南制定
通过对大量临床研究的系统评价 和荟萃分析，为临床指南的制定 提供科学依据。
数据挖掘与分析
利用信息可视化技术可以对医学文献数据进行深入挖掘和分析，如通过聚类分析、关联规则挖掘等方法发现 文献之间的潜在联系和规律，为医学研究提供新的思路和启示。
个性化推荐服务
基于用户的历史检索记录和偏好信息，可以利用信息可视化技术构建个性化推荐模型，为用户提供更加精准 的医学文献推荐服务。
基于CNKI的高职院校图书馆研究热点可视化分析乐思诗
2012年7月内蒙古科技与经济July2012 第14期总第264期Inner M o ngo lia Science T echnolo gy&Economy N o.14T o tal N o.264基于CNKI的高职院校图书馆研究热点可视化分析乐思诗(宁波职业技术学院图书馆,浙江宁波 315800) 摘 要:本文以CNKI为平台,以高职院校图书馆为检索关键词,运用BICOM B软件分析了高职院校图书馆的研究现状,利用UCINET软件绘制了关键词可视化图谱,试图通过定量分析方法研究探讨高职院校图书馆的研究热点,发现高职院校图书馆从围绕图书馆的管理、读者服务、继续教育转变为围绕高校图书馆的信息服务、数字图书馆、网络环境、图书馆员、资源共享等方面,在一定程度上反映了高职院校图书馆的研究趋势。
关键词:高职院校图书馆;共词分析;可视化;研究热点 中图分类号:G358 文献标识码:A 文章编号:1007—6921(2012)14—0040—021 研究目的与意义图书馆在中国的发展已有百余年的历史,相对于研究学者在图书情报领域前沿问题的探索研究,图书馆的工作人员更着重于从自身实际工作出发,结合实际工作的问题发现与探索。
而在实际工作中,高校图书馆和公共图书馆由于职能不同、工作内容的区别,导致工作人员在研究方向和内容上有所差异。
余丰民等[1]基于关键词词频统计和共现分析了高校图书馆和公共图书馆的研究热点,认为高校图书馆对在网络环境下的信息服务研究更为热衷,而公共图书馆则着重在弱势群体、地方文献和读者服务研究上。
董丽娟[2]也基于知识地图对高校图书馆和公共图书馆进行了对比分析。
从学者的研究上我们也了解到由于工作职能和内容的不同会影响其研究内容和方向的不同,那么,高职院校由于办学特征和培养人才方向的不同,高职院校图书馆的职能和方向也必然与本科院校图书馆有所不同。
笔者的研究目的就在于从文献计量学的方法对目前高职院校图书馆工作人员的研究内容进行分析,试图了解高职院校图书馆的研究热点,为高职院校图书馆研究和工作展开提供帮助。
基于中国知网(2011—2020年)的国内大数据研究主题热点的可视化分析
大数据基于中国知网(2011—2020年）的国 内大数据研究主题热点的可视化分析李成渊任汶灏无锡城市职业技术学院摘要：目前，大数据已经成为我国重要的基础性战略资源，相关研究蓬勃兴起本文首先以中国知网数据库收录 的国内大数据研究文献为例，对2011—2020年国内大数据研究的文献数量、核心期刊、权威机构进行计量与分析；其次，运用中国知网可视化软件，对大数据研究的主题热点及其演变历程进行可视化分析结果表明，大数据研究仍将成为我国重点研究的课题之一：关键词：大数据；主题热点；可视化分析0引言与美国等发达国家相比，国内学者研究大数据起步较晚，我W最早的大数据宏观政策是2012年发布的《广东省实施大 数据T.作方案》，主要任务集中在推进政务公开以及完善广东 宵内网络系统上我国学者对大数据的学术研究在2010年之 后慢慢兴起.在短短10年间，国内学者对大数据的研究主题 热点发生了深刻的变化本文利用中国知网的计量可视化分析T.具，借助2011 —2020年十年间以“大数据”为主题的文献，研究国内学者对大数据研究主题的文献数f i分析、核心期刊 分析、研究机构分析以及主题热点的发展历程1中国大数据研究现状1.1文献收录分析通过中国知网（CNKI)数据库，以“大数据”“big data”为检索同，2011 —2020年为检索期限，文献检索涉及 学术期刊、学位论文、会议、报纸等，在文献“主题”范围 内进行检索通过对检索文献资料的逐一筛查，最后共计得 到中[*1大数据研究文献265 109篇中国知网（2001 —2020年）国内大数据检索文献数量及增 速如阁1所示通过统计发现：（1 )在文献收录总量方面，近 10年中丨詞知网数据库收录国内大数据研究文献数量为265 109 篇；（2)在文献收录年份方面，国内大数据研究文献被中国 知网收录最早年份为2011年；（3 )在文献数量年份变化方面, _内大数据研究文献收录数t t总体呈上升趋势；其中，2012— 2017年，每年都保持高速增长；2013年的增速最快，高达 208.92%; 2018年有小回落；2019年，国内学者对大数据的研究达到峰值；2020年有些许回落，但研究数量仍旧十分可观1.2核心期刊分析同样是在中国知网，以“大数据”"big data”为检索词，检索期限为2011—2020年.文献检索涉及核心学术：在文献中，根据“关键词”范闱内进行检索通过对检索文献资料的逐一筛查，最后共计得到发表在核心期刊上的国内大数ft；册究文献9421篇2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020—数里（苠）*埴速图I中国知网（ 2001 —2020年）国内大数据检索文献数量及增速期刊通过统计发现：（1)在文献收录总M方面，近10年中 国知网数据库收录国内大数据研究文献数t t为942丨篇；（2 >在文献收录年份方面，国内大数据研究文献被中国知网收录最 早年份为2011年；（3 )在文献数f i年份变化方面，国内大数据 研究文献收录数M：总体呈上升趋势；其中，2012—20〗7年，每年 都保持高速增长；2018年有小小的回落；2019年，国内学者对 大数据的研究达到峰值；2020年有些许冋落，但研究数量仍旧982021.04I大数据十分可观：除了研究“大数据”在核心期刊上的发表数量和增速以外，还发现“大数据”主题研究集中在以下几个期刊：《电子 政务》（134篇）、《情报理论与实践》（107篇）、《现 代情报》（％篇）、《商业经济研究》（W篇）、《计算机科学》(86篇）、《电信科学》（85篇）、《会计之友》（85篇）、《人 民论坛》（84篇）、《情报杂志》（81篇）等：通过统计发现，排名较为靠前的期刊主要是计算机、图书情报档案、新闻传播、电子商务、通信、会计等领域。
文献检索信息可视化技术的应用分析-文献检索论文-图书档案学论文
文献检索信息可视化技术的应用分析-文献检索论文-图书档案学论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——摘要在这个信息技术飞速发展的时代，信息数量急剧的膨胀，同时信息的组织形式和维度变的越来越复杂，发现信息中的规律显得越来越困难。
作为信息分析技术的一个重要方面，信息可视化技术在这种情况下有着越来越重要的作用。
随着网络技术、计算机的飞速发展和信息数量的激增，可视化方法变的越来越多，可视化的应用领域也变的越来越多样化。
文献检索可视化是信息可视化技术在检索中的应用，为了进一步推进信息检索可视化的应用与发展，满足用户对信息需求的增长，提高用户理解和获取信息的能力，就需要深入研究文献检索可视化中出现的问题，方便用户与信息之间产生更深层次的交互，提高对复杂系统的理解和决策能力。
本文首先对介绍了研究的背景和意义，分析了现阶段信息可视化模型、信息可视化的映射技术、信息可视化的显示技术以及检索可视化、文献检索模型等理论知识。
然后针对引文分析提出了一种新的共引矩阵构造方法，通过社会网络算法，实现了基于社会网络分析的文献检索可视化。
根据可视化中的不足之处，提出了加权中心度计算方法和基于Salton方法的合作关系算法，并验证了算法的可行性，通过算法对数据进行筛选，最后完成了比较理想的文献共引、共着分析可视化，方便了用户对文献信息的了解和掌握。
关键词：信息可视化；文献检索可视化；社会网路分析；中心度；合着强度AbstractIn the age of information technology developed faster and faster, the amount ofinformation grow rapidly, what accompanied by is the information organization form anddimension becoming more and more complex, finding the information rules appears tobe more and more difficult. Therefore, the contradiction between the hidden rules andlarge organization of data warehouse, and understanding information fast and precisely,is going to be more and more acute. As an important aspect of analysis of informationtechnology, the role of information visualization technology is playing more and moreimportant in this case. With the rapidly development of network and computertechnology, and sharply increasing of the amount of information, methods for visualizingis going to be more and more, also the application field of methods for visualizing ischanging to be diverse.Document retrieval visualization is the application in searching of informationvisualization technology. In order to promote the application and development ofvisualizing of information retrieval, to meet the growing need in information of the users,to improve the users ability of understanding and acquiring information, it needs todeeply research theproblem that appears in document retrieval visualization. And it canbring convenient to interact with user and information in some deeper way. Also improvethe ability of understanding and making strategic decisions for complex system.This paper firstly introduces the background and significance of research, analysisof the current stage of information visualization model, information visualizationmapping technology, information visualization display technology and visual retrieval,document retrieval model theory. And then put forward a new kind of co citation matrixconstruction method, through social networks algorithm, we realized document retrievalvisualization, which based on social network analysis. According to the shortcomings inthe visualization, this paper proposes a adjustable weighted measuring method of nodeimportance and a cooperation algorithm which based on the Salton. The completion ofthe ideal document co citation analysis, CO visualization, which is convenient for userto understand and master the document information.Keywords: information visualization, document retrieval visualization, socialnetwork analysis, centrality, co-authorship strength目录第一章引言1.1 研究背景1.2 研究意义1.3 国内外研究现状1.3.1 信息可视化国外研究1.3.2 信息可视化国内研究1.4 当前存在的问题1.5 论文的组织结构1.6 本文的研究内容第二章信息可视化及文献检索可视化相关概述2.1 信息可视化概念2.2 信息可视化模型2.3 信息可视化技术2.3.1 信息可视化的方法2.3.2 信息可视化映射技术2.3.3 信息可视化显示技术2.4 文献检索可视化2.4.1 信息可视化与文献检索2.4.2 信息检索模型2.4.3 文献检索可视化的特点2.4.4 可视化检索的优势2.5 本章小结第三章基于社会网络分析的文献检索可视化3.1 社会网络分析的定义3.2 社会网络分析算法3.3 引文分析3.3.1 共引矩阵3.3.2 作者共引可视化3.3.3 文献共引可视化3.3.4 期刊共引可视化3.4 共词分析可视化3.5 合着分析3.6 可视化结果的不足3.7 本章小结第四章基于节点中心度和合着强度的文献检索可视化4.1 节点中心度4.1.1 节点中心度的概念4.1.2 经典的节点中心度计算方法4.1.3 节点中心度方法验证4.1.4 基于中心度的文献检索可视化4.2 合着关系强度4.2.1 合着强度算法介绍4.2.2 基于合着强度的合着关系可视化4.3 本章小结第五章总结和展望5.1 本文研究内容5.2 未来研究工作的展望参考文献致谢返回本篇论文导航。
基于CNKI的学科评估可视化分析
DOI：10.16661/ki.1672-3791.2018.19.200基于CNKI的学科评估可视化分析①常明麒(滨州医学院 山东滨州 256603)摘 要：利用CiteSpace对学科评估进行作者合作、机构合作和关键词共现等可视化分析并绘制科学知识图谱。
通过对作者合作网络可视化分析，可以明确学科评估研究领域的知名作者或研究团队。
通过对机构合作网络可视化分析，可以明确学科评估研究领域的重要研究机构。
通过对关键词共现网络可视化分析，可以发现与学科评估相关的高频关键词，从而理清我国学科评估的发展脉络和现状。
关键词：学科评估 科学知识图谱 可视化分析中图分类号：H195 文献标识码：A 文章编号：1672-3791(2018)07(a)-0200-04Abstract: Using CiteSpace to analyze the discipline evaluation and draw Mapping knowledge domains(MKD). Through the visual analysis of the author's collaborative network, it is possible to identify well-known authors or research teams in the field of subject assessment research. Through the visual analysis of the institutional cooperation network, important research institutions in the field of subject evaluation research can be identified. Through the visual analysis of the keyword co-occurrence network, high-frequency keywords related to subject evaluation can be found, so as to clarify the development context and current situation of discipline evaluation in China.Key Words: Discipline evaluation; Mapping knowledge domains; Visual analytics①作者简介：常明麒(1965—),男，汉族，山东惠民人，硕士，副研究馆员，研究方向：数字图书馆，文献计量学。
基于CiteSpace_的国内图书馆用户画像研究现状与可视化分析
第27期2023年9月江苏科技信息Jiangsu Science and Technology InformationNo.27September,2023作者简介:李璐(1991 ),女,山东枣庄人,助理馆员,硕士研究生;研究方向:用户信息行为,信息素养教育㊂基于CiteSpace 的国内图书馆用户画像研究现状与可视化分析李㊀璐(山东大学(威海)图书馆,山东威海264209)摘要:文章以CNKI 中图书馆用户画像研究领域的文献作为数据来源,利用CiteSpace 作为主要可视化工具,研究了图书馆用户画像研究领域的研究趋势㊁作者和机构发文现状以及研究热点㊂研究发现,文献年度发文趋于平稳,作者㊁机构之间的合作较为松散,没有形成研究核心群,但存在较大的合作空间,图书馆用户画像研究现今主要集中在用户画像在图书馆的应用以及图书馆用户画像研究所采用的技术与方法两个方向,未来的研究建议侧重利用用户画像助力图书馆多元服务的实践以及新技术在图书馆用户画像研究中的应用㊂关键词:图书馆;用户画像;CiteSpace ;可视化分析中图分类号:G252;G353.1㊀㊀文献标志码:A 0㊀引言㊀㊀近年来,随着互联网大数据的发展,用户画像作为大数据时代实现精准服务的工具之一,被广泛地应用于计算机㊁电子商务[1]以及健康医疗等多个领域㊂用户画像的概念最早是由交互设计之父Alan Cooper 提出的[2],它是依据用户的性别㊁年龄㊁受教育程度等人口统计学特征㊁社交关系和行为模式等信息构建出的标签化的用户模型㊂利用该模型,可以从用户的角度出发,为用户提供精准的产品和服务㊂随着大数据时代的到来,图书馆也在向着数字图书馆㊁智慧图书馆㊁未来学习中心的方向迈进㊂图书馆系统中存储了海量的读者人口统计学数据㊁借阅信息等,将用户画像的概念引入图书馆的研究中解读读者行为,可以帮助图书馆更好地了解读者需求,为读者提供更加精准的服务,解决图书馆服务与读者需求不匹配的矛盾㊂国内用户画像的研究自2016年以来发展迅猛,在CNKI 中以 用户画像 为主题的中文期刊文献自2016年以38%的平均速度增长,其中核心期刊论文占比约为30%,但图书情报与数字图书馆学科的期刊论文占比仅约为22.7%㊂本研究将利用CiteSpace 对CNKI 中图书馆用户画像领域的中文期刊文献进行分析,从而为后续图书馆用户画像的研究提供新的思路和借鉴㊂1㊀研究方法与数据来源1.1㊀研究方法㊀㊀本研究采用文献计量学方法对从数据库中获取的文献利用CiteSpace 软件进行可视化研究分析㊂文献计量学是以数学与统计学为理论基础,通过提取文献的发表年份㊁期刊名㊁作者㊁机构㊁关键词等信息,研究某学科发文的数量㊁分布及变化情况,从而揭示某学科的发展现状及未来研究热点的一种方法㊂CiteSpace 是一款多元㊁分时㊁动态的引文可视化分析软件,可以利用该软件呈现出的科学知识结构㊁规律和分布情况,构建科学知识图谱[2]㊂1.2㊀数据来源㊀㊀用户画像,又被称为 用户角色定位 读者画像 等[4]㊂张海涛等[5]对用户画像的研究中曾用 用户画像 群体画像 个人画像 作为检索词构建了检索式㊂本研究以CNKI 学术期刊库为数据源,在高级检索模式中构建检索式:(主题=图书馆∗( 用户画像 + 读者画像 + 个体画像 + 群体画像 + 用户标签 + 读者标签 + 用户角色 ))OR (篇关摘=图书馆∗( 用户画像 + 读者画像 + 个体画像 + 群体画像 + 用户标签 + 读者标签 + 用户角色 ))㊂检索时间为2023年5月31日,最终检索到了527篇中文期刊文献㊂为了提高数据的准确性,经过人工筛选剔除不符合要求的文献,共得到458篇样本文献㊂2㊀图书馆用户画像研究的时空分布情况2.1㊀图书馆用户画像研究的时间分布㊀㊀通过研究期刊文献某一主题发文的时间变化,可以揭示出在对应时间和领域内研究的热度变化以及研究趋势㊂将剔除无关文献后的全部样本文献及其中的核心期刊(北大核心㊁CSSCI㊁CSCD)文献分别依据时间绘制了年发文量折线图,如图1所示㊂由于样本中只搜集到了2023年5月的文献,因此根据前5个月的发文量,对2023年图书馆用户画像全年期刊发文量做了简单的预测,如图1中的虚线所连接的点所示㊂通过图1可以看出国内图书馆用户画像的研究自2017年开始发展起来,比整体用户画像的研究晚了1年,2017 2021年处于高速发展时期并在2021年达到了峰值㊂综合全部期刊及核心期刊在2022 2023年的发文量,未来图书馆用户画像的研究将会略有下降,趋于平缓和稳定,但依然会是研究的热点㊂图1㊀图书馆用户画像期刊论文发文时间分布2.2㊀图书馆用户画像研究的空间分布㊀㊀通过对图书馆用户画像研究的发文期刊进行统计分析,可以很容易找出发表此类文章总数量较多的期刊,以及近几年依然发表该主题文章较多的期刊㊂通过对发文期刊进行分析,不仅可以进一步判断该主题的热度,还可以找到合适的投稿期刊㊂本研究通过对样本文献的来源期刊进行统计分析,并选取发文量前15名的期刊制作了统计表,如表1所示㊂从表1可以看出,发文量排名前15的期刊中有7个是核心期刊,占半数左右,而且排名前3的期刊均是核心期刊,可见该研究的重要性㊂从各期刊2022 2023年发文量的迷你图(迷你图的横坐标是年份,纵坐标是发文量(篇),其中2023年的发文量是根据2023年前5个月发文量计算的预测值)可以看出,包括‘图书馆工作与研究“‘河南图书馆学刊“‘图书馆学刊“‘图书馆理论与实践“‘江苏科技信息“‘情报探索“‘新世纪图书馆“‘图书馆界“在内的8个期刊近3年发表相关主题的文章数量呈增长或较高的平稳趋势,说明该主题的研究依然有很高的研究价值和热度,另外相关研究的作者可以优先选择该类期刊投稿㊂2.3㊀作者合著分析㊀㊀利用CiteSpace 进行作者共现分析可以很容易找到一个领域的核心研究者以及各研究者之间的合作关系,同时合作不仅可以提高成果的产出量,还能提高学者间认知共识度和成果影响力㊂ 普莱斯定律 提出,在同一个研究主题下,一半数量的论文由高产作者所著,这些高产作者的数量大约是全部作者总数的平方根,即M =0.7492N max ,其中,N max 代表作者最高发文量,M 为高产作者的最低发文量[6]㊂通过统计发现,发文量最多的作者是刘海鸥,发文11篇㊂将其代入公式,得到M ʈ2.48,那么发文量超过2篇的作者可以视为该研究主题下的高产作者㊂经过统计,发文超过2篇的作者共12位,排名前5位的作者分别为刘海鸥(11篇)㊁吴智勤(7篇)㊁姚苏梅(5篇)㊁黄文娜(5篇)㊁邵波(4篇)㊂12位作者合计发文53篇,仅占样本文献数量的11.6%,由此可见这些作者并没有形成发文的核心群,但依然是该主题下研究者的主要代表㊂表1㊀图书馆用户画像发文量前15名来源期刊发文分布出版刊物名称是否为核心期刊合计发文量/篇2011 2023年发文量变化‘图书馆学研究“是35‘图书馆工作与研究“是33‘图书情报工作“是19‘河南图书馆学刊“否17‘图书馆学刊“是17‘图书馆理论与实践“否13‘图书情报导刊“是13‘数字图书馆论坛“否12‘江苏科技信息“否10‘情报探索“否9‘图书馆研究与工作“否9‘内蒙古科技与经济“否9‘情报科学“是9‘新世纪图书馆“是9‘图书馆界“否9为了更加清晰地了解作者之间的关系,利用CiteSpace 构建了作者和机构共现图谱,将作者和机构放在一起制作共现图,可以更容易发现作者与机构之间的关系,如图2所示㊂图2仅显示了发文量2篇及以上的作者和机构,并将发文量在3篇及以上的作者和机构进行了文字标签显示㊂在图2中,节点越大代表发文越多,节点的颜色变化代表发文的时间,节点间的连线越粗则表示节点间的关系越强㊂从图2可以看出,发文超过2篇的作者中仅存在3个合作网络,分别是由刘海鸥㊁黄文娜㊁姚苏梅和张亚明主要依托燕山大学形成的合作网络;由吴志勤和习海旭主要依托江苏理工学院形成的合作网络;由徐海玲和张海涛主要依托吉林大学形成的合作网络㊂其中刘海鸥等人和张海涛等人的合作多发生在2020年之前,近几年发文较少,有可能已经转变研究方向㊂而吴志勤与习海旭则在2020年后发文较多,未来有可能成为图2㊀图书馆用户画像期刊论文作者和机构共现图该主题下研究的主力团队㊂2.4㊀机构合作网络分析㊀㊀发文机构是文献作者的所属单位,往往同一机构的研究者具有合作关系,会具有相似的研究课题㊂通过对发文机构进行分析,一方面可以更加全面地发现图书馆用户画像研究的分布情况,展现研究的主体;另一方面也可以找到在该研究主题下机构之间的合作关系,从而寻求新的合作机会㊂通过统计分析发现,发文量超过2篇的机构共18家,排名前5位的机构分别是:江苏理工学院图书馆(9篇)㊁吉林大学管理学院(9篇)㊁华中师范大学信息管理学院(7篇)㊁武汉大学信息管理学院(7篇)㊁江苏理工学院计算机工程学院(6篇)㊂通过图2的机构共现关系可以发现,发文量超过2篇的机构中,主要形成了5个合作网络,分别是燕山大学的合作网络㊁吉林大学管理学院与吉林大学信息资源研究中心的合作网络㊁南京大学信息管理学院与南京大学图书馆的合作网络㊁江苏理工学院图书馆与江苏理工学院计算机工程学院的合作网络㊁华中师范大学信息管理学院与武汉大学信息管理学院和广西师范大学图书馆的合作网络㊂其中前4个合作网络均是校内不同学院之间的合作,而最后一个以华中师范大学信息管理学院为主的合作网络,则是跨校㊁跨地区的合作㊂由此可见,图书馆用户画像研究主题下的机构合作现今以校内合作为主,很少发展出大规模的跨地区合作㊂从图2节点的圈层颜色还可以看出,华中师范大学信息管理学院㊁武汉大学信息管理学院㊁江苏理工学院㊁安徽大学管理学院㊁东北林业大学图书馆㊁上海大学图书情报档案系㊁中国农业科学院农业信息研究所㊁国家图书馆以及南京图书馆近几年发文活跃,尤其是已形成明显合作网络的华中师范大学信息管理学院㊁武汉大学信息管理学院和江苏理工学院将是未来该方向研究的主力机构㊂3㊀图书馆用户画像研究热点分析3.1㊀高频关键词分析㊀㊀利用CiteSpace对图书馆用户画像相关研究文献的关键词进行统计,共得到了286个关键词,其中词频为3及以上的关键词共39个,这表明该主题的研究内容较为广泛,还在探索阶段,也体现了跨学科的特征㊂排名前21位(词频大于等于5)的关键词如表2所示㊂忽略表2中排名最前的两个关键词,这两个词是搜集样本文献的检索词,从剩下的关键词中可以看出, 大数据 小数据 数据驱动 用户行为 反映了图书馆用户画像研究涉及的数据基础, 人工智能 数据挖掘 区块链 反映了研究采用的技术,而剩余的15个关键词则反映了研究的应用方向㊂从这些词可以看出,图书馆用户画像研究主要作用于图书馆的各项服务,如阅读推广㊁精准推荐㊁信息素养教育等㊂表2㊀图书馆用户画像研究高频关键词(前21位)关键词词频/次中心度用户画像2240.8图书馆820.2大数据560.12精准服务510.1阅读推广350.12知识服务160.02学科服务130.04人工智能120.04信息服务90.02读者画像90数据挖掘80小数据80资源推荐70.01数据驱动70.02服务模式60.02图书推荐60慕课60用户行为50精准推荐50区块链50服务50.01 3.2㊀关键词聚类分析㊀㊀利用CiteSpace对图书馆用户画像研究的样本文献关键词进行聚类分析,得到了8个聚类㊂根据聚类内容及系统给出的聚类名称,选择有代表性的词分别将其命名为#0服务创新㊁#1知识服务㊁#2阅读推广与学科服务㊁#3大数据㊁#4精准服务㊁#5人工智能㊁# 6信息服务㊁#7用户需求,如图3所示㊂从图3可以看出,模块值(Modularity Q)为0.5528,加权平均轮廓值(Weighted Mean Silhouette S)为0.8743,进一步查看每个聚类的数据可以发现,每一个聚类的轮廓值(Silhouette S )均大于0.7㊂Modularity 是网络模块化的评价指标,Q 值越大则表示网络得到的聚类越好,Q ɪ[0,1],Q >0.3则意味着得到的网络社团的结构是显著的;Silhouette 是用于评价聚类效果的参数,S 值越接近1,则网络的同质性越高,S 值为0.7时聚类结果具有高信度,S 值大于0.5认为聚类结果是合理的[5]㊂由此可以看出,图3的聚类结果显著且具有较高信度㊂图3㊀图书馆用户画像研究关键词聚类通过对每个聚类所包含的关键词(见图4)进行分析可以看出,不同聚类包含的关键词具有相似性,说明在图书馆用户画像的研究领域,学者之间的研究具有共通性㊂通过对这些聚类文章的内容㊁关键词进行梳理,可以将图书馆用户画像方向的现有研究总结为两大类㊂第一类是用户画像在图书馆的应用,它又包含了3个方向的内容,分别为精准服务与资源推荐(聚类0㊁聚类1㊁聚类4)㊁阅读推广与学科服务(聚类2)㊁其㊀㊀他服务应用(聚类6和聚类7)㊂(1)精准服务与资源推荐㊂任何一个高校或机构图书馆都拥有丰富的资源,包括图书㊁数据库以及课程资源㊂智慧图书馆的建设对资源推荐提出了更高的要求㊂资源的精准利用与精准推荐,可以更好地服务师生,帮助学校更好地实现学科建设㊂因此资源的精准服务与推荐成为图书馆用户画像研究最大的应用领域,主要目的是通过用户画像的应用,构建精准服务模型,从而达到精准服务的目的[11]㊂(2)阅读推广与学科服务㊂阅读推广是现今图书馆的基础业务,而学科服务可以助力教师教学与科研㊂通过对阅读推广的受众与学科服务的对象进行标签化,可以勾勒出用户在特定情境下的特征,进而进行有针对性的推广,使得阅读推广与学科服务的效率更加高效㊂(3)其他服务应用㊂图书馆用户画像的应用具有交叉性,除了在精准服务和推广方向有较多的应用,还应用在信息服务㊁信息咨询㊁用户需求等方面㊂有研究者通过用户画像剖析用户需求,为图书馆的个性化信息服务系统设计提供了参考[12]㊂还有研究者通过再造参考咨询流程,利用用户画像技术,在用户产生问题之前尝试信息推送[13]㊂第二类是图书馆用户画像研究所采用的技术与方法(聚类3和聚类5)㊂随着互联网的普及与信息技术的发展,更多的技术运用到图书馆的相关研究中来㊂图书馆用户画像的研究主要用到了大数据分析㊁小数据分析㊁关联分析㊁数据挖掘㊁深度学习等数据分析技术,挖掘出用户特征,进而助力图书馆的业务㊂3.3㊀关键词时间线分析㊀㊀去除 图书馆 用户画像 这两个与检索词高度重合的关键词后,利用聚类结果及其所包含的关键词制作关键词聚类时间线图,如图4所示㊂图4㊀图书馆用户画像研究关键词聚类时间线㊀㊀图4展示了在图书馆用户画像的研究中,研究者关注点的变化㊂图中的节点越大,则表示该关键词出现的频次越多,节点边缘的颜色越浅,则代表相关研究就越新颖㊂可以看到,在样本文献中出现频次最多的关键词是大数据㊁精准服务㊁阅读推广,并且这3个词在2020年后均有相关研究㊂从关键词的变化可以看出,2020年之前研究者们较多单纯地关注用户画像在精准服务㊁阅读推广上的应用,以及大数据在研究中的应用㊂而在2020年之后的研究中,研究者们除了关注以上几个方面,也更加关注用户画像在服务创新㊁慕课㊁参考咨询㊁资源服务等方面的应用,并且在研究中引入了区块链㊁人工智能㊁模型构建等新的技术和方法㊂这表明在今后对于图书馆用户画像的研究中,应该更加注重新方法和技术在研究中的使用,以及利用用户画像提升图书馆的新业务,比如设计信息素养课程㊁构建学习空间等㊂4 结语㊀㊀图书馆用户画像领域的研究在我国起步较晚, 2019年以来相关研究较多,且发展较为平稳㊂在创建智慧图书馆和未来学习中心的大趋势下,图书馆更需要利用用户画像来对读者信息进行分析,从而做到精准服务㊁精准推荐㊁精准建设㊂图书馆是读者的图书馆,只有精准地满足读者的需求,才能够更好地助力读者的学习与科研㊂现有的研究多集中在应用的概念模型方向,画像的构建与精准服务系统的研究还不够深入,相关研究者可以与计算机领域的研究者合作,利用先进的计算机技术扩展研究的深度,使用户画像更好地服务于图书馆的业务实践㊂此外,研究者可以扩展用户画像在图书馆的应用方向,加强其在图书馆新业务上的设计与应用㊂参考文献[1]陈慧香,邵波.国外图书馆领域用户画像的研究现状及启示[J].图书馆学研究,2017(20):16-20. [2]ALAN C.交互设计之路:让高科技产品回归人性[M].北京:电子工业出版社,2006:115-135. [3]李杰,陈超美.CiteSpace:科技文本挖掘及可视化[M].3版.北京:首都经济贸易大学出版社,2022. [4]文庭孝.大数据时代图书馆创新发展思考[J].图书馆,2019(5):15-22.[5]张海涛,徐海玲,张枭慧,等.国内外图书情报领域用户画像研究现状及展望[J].图书情报工作,2019 (7):127-134.[6]邱均平.信息计量学[M].武汉:武汉大学出版社,2007.[7]徐芳,应洁茹.国内外用户画像研究综述[J].图书馆学研究,2020(12):7-16.[8]闫舟舟,詹庆东.媒介融合视角下高校图书馆参考咨询服务流程再造研究[J].图书情报工作,2021 (3):61-66.(编辑㊀李春燕)Research status and visualization analysis of library persona based on CiteSpaceLi LuLibrary Shandong University Weihai264209 ChinaAbstract This paper takes the literature in the field of library persona in CNKI as the data source and uses CiteSpace as the main visualization tool to study the research trend the current status of authors and institutions and the research hotspots in the field of library persona.It is found that the annual publication of documents tends to be stable and the cooperation between authors and institutions is relatively loose which does not form a research core group but there is a large space for cooperation.Currently the research on library persona mainly focuses on the applications and the technologies or methods adopted by the research on library persona.Future research suggestions focus on the application of user portrait to library s multiple services and the application of new technologies in library persona research.Key words library persona CiteSpace visualization analysis。
数字档案馆实物档案可视化浅谈2500字
数字档案馆实物档案可视化浅谈2500字摘要：在数字档案馆实物档案可视化管理的过程中，应合理使用计算机技术对实物档案进行展示，通过显性信息的支持，对隐性信息进行挖掘，创建现代化的管理机制，利用可视化管理方式弥补传统管理方式的缺陷，为其后续发展奠定基础。
毕业关键词：数字档案馆；实物档案；可视化数字档案馆在实际发展期间，应重点关注实物档案的管理工作，合理使用先进的可视化技术对其处理，创建现代化的管理机制，提升实物档案的管理水平，明确各方面工作特点与要求，对其进行严格的控制。
1 数字档案馆实物档案可视化内容分析对于实物档案可视化而言，主要是使用计算机技术，对实物档案的各类显性信息进行展示，并对隐性信息进行挖掘，能够对其进行数字化的管理，提升可视化控制效果。
一方面，在可视化管理期间，相关部门应用虚拟现实技术，有利于创建数字化的控制机制，并通过物联网技术的支持，实现现代化与多元化的管理，提升实物档案的控制效果。
另一方面，在实物档案管理期间，可利用互联网平台与现代化网络信息技术等对实物档案进行全面的管理，提升档案利用的可视化效果。
在对数字档案馆的实物档案进行可视化管理期间，虚拟现实技术的应用较为重要，需针对图形学知识与仿真技术等进行整合，并通过接口方面与多媒体方面的技术对其处理，在与传感技术学科知识相互交叉的基础上，形成专业水平较高的可视化管理结构。
在实际工作中，主要内容为：利用计算机中的软硬件系统与传感器系统，组合成为三维特点的虚拟环境，使得用户能够产生真实的体验，以此提升实物档案的管理水平。
当前，我国在使用虚拟现实技术的过程中，已经开始融入JAVA3D、SHOUT3D等系统开展管理工作，可弥补传统二维管理方式的缺陷，对其进行三维管理。
在此期间，VRP技术的应用，可针对各类程序进行调整，为用户营造真实性较高的视觉环境，保障交互工作效果。
2 数字档案馆实物档案的可视化措施分析在数字档案馆实际发展期间，应重点关注实物档案的管理工作，科学应用可视化方式对其创新与协调，建立多元化的管理机制，保证档案可视化管理效果，增强管理工作力度，创新工作形式，为用户提供高质量服务，达到预期的管理目的。
学科核心素养研究热点·脉络·趋势——基于CNKI数据库的知识图谱可视化分析
中爹过跆教学参考-m ail：*************************■]相关链接|学酙赅®素养研究：热点■臚络■趋努基于C N K I数据库的知识图谱可视化分析 口王冠群陈智溢___________________________________________________________________________________摘要：学科核心素养是当前思想政治学科研究的热点问题。
运用C ite S p a c e可视化软件对中国知网(C N K I)收录的以思想政治学科核心素养为主题的312篇样本文献进行分析可知.思想政治学科核心素养研究的热点主要集中在学科核心素养的理论阐释、意义评价、教法运用及考评体系改革等方面。
其研究大致经历了起步发展、深入推进、沉淀提升三个阶段。
鉴于此，基于学科核心素养的深度教学研究、考评体系研究，以及推进大中小学思政课一体化建设研究将是思想政治学科核心素养研究的发展趋势。
关键词：思想政治；学科核心素养；知识图谱；思政一体化2014年，教育部印发的《关于全面深化课程改革落实立德树人根本任务的意见》首次提出“核心素养”这一概念；2016年，《中国学生发展核心素养》研究成果发布；2018年，以“核心素养”为主题的《普通高中思想政治课程标准（2017年版）》（以下简称“新课标”）颁布，标志着我国思想政治教学从“三维目标”时代迈入“核心素养”时代。
基于此背景，以中国知网(C N K I)收录的与思想政治学科核心素养相关的文献为样本，借助国际流行的C ite S p a c e软件进行知识图谱可视化分析，全景式回顾思想政治学科核心素养研究，聚焦研究热点、梳理研究进展、展望研究趋势，以期为后续研究提供借鉴。
一、数据来源及研究方法1. 数据来源本文的样本文献数据来源于中国知网（C N K I)数 据库，检索主题设置为“政治”并含“学科核心素养”，为了使分析结果更具权威性和代表性，选取的检索范围为北大核心与C S S C I数据库，检索时间为2020年11月26日，共检索到文献321篇，剔除无效文献，最终确定样本文献312篇。
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基于 Ｃ Ｎ Ｋ Ｉ 的数 字档 案馆研 究可视化分 析
■李 晓 明
从 国家 宏观 层面 来 看 ， 相 关 摘要 ： 为 系统 分析 我 国数 字档 案馆 研 究成 果 ， 促 进 数 重 点和 热 点 之一 。具 体 而言 ， 促 进和 推 动 了我 国 数 字档 案 馆 字档 案 馆 的研 究 和 建设 ， 运 用文 献 计 量 和 可视 化 分 析 方 政 策 和 管理 的稳 步 推 进 ， 法， 对 ＣＮＫＩ 收录的 １ ９ ９ ９～２ ０ １ ４ 年 数 字档 案 馆 研 究 的 期 的研 究 与 实践 。例 如 ， 自２ ０ ０ ２ 年 以来 ， 国 家档 案局 陆续 刊 文献 。 从数量、 作者、 机构 、 主 题 等 方 面进 行 统 计 ， 并 结 发布 了《 全国档案信息化建设实施纲要》 《 档 案事业 发展 合 知 识 图谱 进行 可视 化 分 析 ， 总结 国 内数 字 档案 馆 研 究
建 成 以数 字 资源 为基 础 、 安 全管理 为 保障 、 远程 利用 为 目 标 的数字档 案馆 （ 室） 体系” 的我 国 数 字档 案 馆 （ 室） 建 设
目标 。２ ０ １ ４年 ２月 ， 国家档 案 局 成 立 了 数字 档 案馆 （ 室） 建 设领 导 小组 ， 杨冬 权 主持 召 开领 导 小组 第 一 次会 议 ， 讨
论 通过 了领 导小 组 工作 规 则和 ｛ ２ ０ １ ４年 数字 档 案馆
（ 室） 建设 重点 工 作》 。。
为全 面客 观 和 系统 地反 映 我 国数 字档 案馆 的研 究历
ｎ ａ Ｎａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ｋ ｎ ｏ ｗｌ ｅ ｄ ｇ ｅ Ｉ ｎ ｆ ｒ ａ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ（ ＣＮＫ Ｉ ）ｐ ｕ ｂ —
ｌ ｉ ｓ ｈ ｅ ｄ ｄｕ ｒ ｉ ｎ ｇ １ ９ ９ ９ －２ ０１ ４ ，ａｎ ａｌ ｙ ｓ ｅｓ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅｌ ａ ｔ ｅ ｄ ｋ ｎ ｏ ｗｌ — ｅｄ ｇ ｅ ｍａ ｐ ｓ ｄ ｒ ｅｗ ｂ ｙ Ｃｉ ｔ ｅＳｐ ａ ｃ ｅ ， ｓ ｕｍ ｍ ａ ｒ ｉ ｚ ｅｓ ｔ ｈ ｅ ｌ ｉ ｔ ｅｒ ａ — ｔ ｕ ｒ ｅ ｄｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎ ，ｈ ｉ ｇ ｈ ｙｉ ｅｌ ｄ ａ ｕ ｔ ｈ ｏ ｒ ｓ ａ ｎ ｄ ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｉ ｏｎ ｓ ，
目标 提供 借 鉴 ， 笔者 收 集 了中 国知 网 （ Ｃ Ｎ Ｋ １ ） 收 录 的 有 关
期 刊 文 献并 加 以整 理 ， 借 助 相 关软 件 对 整 理 后 的 文 献进
ｍｅ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ｔ ｕ ｄｉ ｅ ｓ ｏ ｎ ｄｉ ｇ ｉ ｔ ａｌ ａ ｒ ｃ ｈｉ ｖ ｅｓ ．
ｒ ｅ ｖ ｅ ａ ｌ ｓ ｔ ｈ ｅ ｈ ｏｔ ｓ ｐ ｏ ｔ ｓ ａ ｎ ｄ ｄｅ ｖ ｅｌ ｏｐ ｍｅ ｎ ｔ ｔ ｒ ｅｎ ｄ ｓ ｏ ｆ ｄ ｏ—
程， 总结 研 究特 点 ， 分析研 究 热 点 ， 探 寻研 究 趋 势 ， 为 未来
数 字 档 案馆 的研 究 、 建 设 和 实 现 我 国数 字 档 案馆 建 设 的 来自点 和 发展 趋 势 。
关键 词 ： 数 字 档 案馆 知 识 图谱 可 视 化 分 析 统 计 不 断 建成 各 类数 字 档 案馆 的基 础 上 ， 促 进 我 国 数 字档 案
分 析 ＣＮＫＩ Ｃｉ ｔ ｅ Ｓ ｐ ａ ｃ ｅ
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｉ ｎ ｏ ｒ ｄｅ ｒ ｔ ｏ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅｍ ａ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｌ ｙ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｆ ｉ ｎ ｄ ｉ ｎ ｇ ｓ ｏ ｆ ｄｉ ｇｉ ｔ ａ ｌ ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｖ ｅ ｓ ｉ ｎ ｏｕ ｒ ｃ ｏｕｎ ｔ ｒ ｙ ， ｐ ｒ ｏ—
的文 献分 布 、 高 产作 者和 机 构 ， 揭 示数 字档 案馆 研 究 的热
“ 十－ － Ｚ” 规划》 《 数字档案馆建设指南》 和《 数字档案室建
设指 南 》 等标 准 规 范。 从微 观 层面 来 看 ， 经 过专 家学 者和
档 案 工作 者 的 不懈 努 力 ， 也 取得 了丰 硕 的成 果 。在 国 内 馆 建 设 的研 究 正 在进 一 步 深入 。例 如 ， ２ ０ １ ３年 １ ０月 ， 时 任 国 家档 案局 局 长杨 冬权 在 全 国数 字档 案馆 （ 室） 建 设推 进 会 上发 表 了重 要 讲话 ， 明确 提 出“ 用１ ５年左 右 的 时 间 ，
ｍｏ ｔ ｅ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ａ ｎ ｄ ｃ ｏｎ ｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｄｉ ｇｉ ｔ ａ ｌ ａ ｒ — ｃ ｈｉ ｖ ｅｓ ，ｔ ｈｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅｒ ｕ ｓ ｅ ｓ ｅ ｃ ｏ ｎ ｏｍ ｅ ｔ ｒ ｉ ｃ ａｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｍｅ ｔ ｈ ｏｄ
ａ ｎｄ ｖ ｉ ｓ ｕ ａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｓ ｏ ｆ ｔ ｗａ ｒ ｅ ｔ ｏ ｃ ｏｕ ｎ ｔ ｔ ｈ ｅ ｌ ｉ ｔ ｅｒ ａ —
ｔ ｕ ｒ ｅ ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｉ ｔ ｙ ，ａ ｕ ｔ ｈ ｏ ｒ ｓ ，ｉ ｎｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎｓ ．ａ ｎ ｄ ｔ ｈｅ ｍｅ ｓ ｏ ｆ ｐ ｅ— ｒ ｉ ｏｄｉ ｃ ａｌ ｌ ｉ ｔ ｅ ｒ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ｏｎ ｄ ｉ ｇｉ ｔ ａ ｌ ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｖ ｅ ｓ ｉ ｎ ｃ ｌ ｕ ｄｅ ｄ ｉ ｎ Ｃｈｉ —