Data Visualization as Participatory Research: A Model for Digital Collections to Inspire User-Driven Research

The emerging creative practices of digital collections are increasing in prominence thanks to the access to, and appeal of, data visualizations. Interactive data visualizations, such as a map, timeline, chart, graph, or artist’s rendering of data, enable users to pursue their own research interests within a collection and participate in new areas of research. Use of these data visualizations enhances the scope of the collection and enables a modern and diverse thematic collection to emerge. This article considers the question: Does the addition of data visualizations affect how users participate with a research collection? Impacts on collection development, application of user-centered design, and analysis of users’ exploratory strategies are discussed. Examples of data visualizations used in digital humanities projects and digital collections are presented as case studies.     

Assessing library topics using sentiment analysis in R: a discussion and code sample

Abstract

This article discusses the use of R programing language for executing a sentiment analysis of tweets pertaining to library topics. This discussion is situated within the literature of marketing and management sciences, which is employing methods of machine learning and business intelligence to make informed decision-making, and library administration, which has expressed great interest in social media engagement within its literature but has yet to adopt these types of analysis. Presented in this article is a sample code with instructions on how users may execute it within R to retrieve and analyze tweets relevant to library services. Two examples created using the code (analysis of top librarians’ tweets and analysis of posts about major book publishers) are used to demonstrate the functionality of the code. The code presented in this article may be used by libraries to analyze tweets about their library and library-related topics, which, in turn, may inform management and marketing design.     

我国档案社会记忆研究的文献计量及可视化分析

对档案学核心期刊中244篇档案社会记忆研究论文进行文献计量及双聚类分析,可以直观、科学地反映我国档案社会记忆研究的发展状况。我国档案社会记忆研究目前已趋于成熟发展阶段,研究主体呈现出多元化趋势,研究主题主要集中在后保管时代档案社会记忆价值构建、档案记忆和权力与身份认同的关系、非物质文化遗产及边缘弱势群体的档案记忆、数字档案记忆资源的整合和开发等方面。建议在档案社会记忆范式构建期继续深化理论研究深度,将档案社会记忆的学理性与应用性相结合,发挥理论研究的现实指导和发展预测功能。     

创新扩散驱动的领域隐性知识地图构建：以微电子领域为例

[目的 /意义]探究知识创新扩散路径下的隐性知识扩散和转移行为,据此构建蕴含专家学者隐性知识的知识地图,对推动知识共享与创新至关重要。[方法 /过程]首先从科学知识图谱与知识地图融合的角度明确创新扩散驱动的隐性知识地图构建原理,在此基础上建构隐性知识地图构建流程模型,并以微电子领域为例,围绕主题、学科、机构、地区4个维度内的创新扩散路径,衍生出隐性知识载体的内在关联,借助可视化方式构建隐性知识地图,探究专家隐性知识扩散和转移行为规律。[结果 /结论 ]提出以创新扩散为驱动的微电子领域内的隐性知识地图构建方案,追踪知识创新扩散脉络与隐性知识载体间知识流动行为,可充分满足专家定位、团队构建、专家推荐三个场景下的独特需求。     

《中图法》类目大小的可视表示

探讨《中图法》分类体系XML存储的规则,基于《中图法》分类体系的XML存储,利用Java技术将其解析为DOM树,通过遍历DOM树获取类目的大小。解释树图及嵌套树图的含义,利用有序树图的构造算法将DOM树映射为树图,实现《中图法》类目大小的可视表示,这样可以很容易地获取《中图法》同级类目的大小。     

基于可视化知识图谱的合著网络研究——以期刊为研究对象

以《图书情报工作》为例,运用可视化技术,绘制并分析该刊2000-2009年发表学术论文的作者合著网络、机构合著网络及区域合著网络的知识图谱,认为该刊已拥有一定数量和规模的核心作者团队,形成一个以中国科学院、北京大学和武汉大学为核心的庞大机构合著网络体系,北京在区域合著网络中处于核心地位。最后总结该刊在合著网络方面的优势与不足之处。     

语义环境下的数字档案馆知识可视化模型研究

论迷数字档案馆知识可视化模型从需求分析、工具选择,到可视化对象设计及最终的可视化实现这一完整过程.设计并实现系统,一方面实现标准本体描迷语言RDF,OWL所描述的普通档案局知识对象的可视化表现;另一方面更在前者的基础上进行改进,提出适用于描述动态知识与相对知识的本体分子概念,并实现动态知识和相对知识的可视化表现.     

多语言信息检索系统可视化初探

多语言检索的研究在信息种类越来越多的现在十分重要,除检索技术与翻译功能的研究外,信息可视化的运用以及界面设计是另一个研究要点.依据以前的研究和文章综述,信息可视化被证明是帮助用户实施多语言信息检索的有效方法.研究提出一个多语言信息检索系统可视化模型及其设计方案,并指出该领域未来的发展方向.     

基于SNA核心技术领域测度研究

测度一个产业的核心技术领域,将对产业R&D资金投入决策和科技人力资源配置具有重要的理论意义和现实意义.社会网络分析方法可以用来进行核心技术领域的探测分析;网络中心度指标,可以作为测度核心技术领域的一项重要指标.对2009年全球航空航天产业专利进行技术网络分析的结果显示,全球航空航天产业的核心技术主要集中在通讯技术领域.