科研图谱/可视化工具集锦 Science mapping/network tools(Updating)

简单汇总一下目前接触到的一些画network/图谱可视化blabla的工具以及example figures (for personal use)

这些也是我收在另一个平台的 不过跟那个略微有点不一样

具体包括:

  • 1. RAWGraphs
  • 2. MapEquation
  • 3. CiteSpace
  • 4. Sci2
  • 5. HistCite
  • 6. VOSviewer
  • 7. Gephi
  • 8. Cytoscape
  • 9. ORA LITE
    1. D3
    1. Discourse network analysis (DNA)
    1. Muxviz
    1. Visual diagram
    1. Paperholes
  • 15 Netminer

1. RAWGraphs

简介: 这个网站提供了很多不同种图形的画法,非常适合可视化以及一些演示的过程,只需要注册一个账号就可以使用大部分的图形功能 非常棒的online practice

上手程度:易

Website: https://rawgraphs.io/

Example:

2. MapEquation/Informap

简介:提供了类似Informap的map方法, 用了很多flow-based的方法。可以做基本的network,bipartite,multilayer,states,和tree。也可以做alluvial diagram,就可以去看出现了哪些structural changes. 这个可以不需要下载app

上手程度:中

Website: https://www.mapequation.org/apps.html

Example:

3. CiteSpace

简介:这个之前也介绍过啦,是做biblio的一个很好的工具,尤其对科学引文,可以做很多citation network,cluster network,burst detection, 还有主题时间变化等等。总的来说如果input是英文的biblio data就非常方便也合适。也可以做alluvial diagram之类的。依旧是我现在最喜欢用的工具之一。

上手程度:中

Website:http://cluster.cis.drexel.edu/~cchen/citespace/

Example:

4. Sci2

简介:这个其实跟citespace功能类似,也都是在java环境下运行,也可以与R结合在一起使用,也可以做time slice。和3. 是可以互用的 看你哪个上手,一般的东西都可以解决掉。也可以做burst detection 而且觉得burst value总感觉(然鹅我也没有测过,只是主观感觉,就是可能准一点)

上手程度:中

Website:https://sci2.cns.iu.edu/user/index.php

Example:

http://ivl.cns.iu.edu/km/pres/10-NIH-Tutorial-08.pdf

5. HistCite

简介:这个我也没有用过,但功能和3.以及4.也是类似的,不过功能稍微受限以及偶尔会出一些小bug. 顾名思义这是个引文分析软件。但貌似只是比较支持WoS格式(毕竟是母公司开发的),出的图也比较的简单。这些biblio data的录入都大同小异,用plain text导入,但要注意各个格式对应的一些subject。

上手程度:中

有一个知乎专栏讲 了介绍:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20902898. 并且还提供了一个pro的下载链接

Example:

来自上面知乎里的图

6. VOSviewer

简介:这又是另一个可视化的工具,不过功能比较简单,可以实现基本的共引 关键词共现 以及一些简单的聚类。

上手程度:易

Website: https://www.vosviewer.com/

Example:

7. Gephi

简介:也是基于java的一个可视化软件。可以做SNA,link analysis, 也可以通过加一些拓扑属性进去来做一些property的分析。但个人不是很适合我,数据import方式还是比较fixed,layout其实也不是我心水的样子,但还是很便捷的。有个很方便的是可以有plugins,比如可以做一下geolayout,还有其他七七八八的东西。不过结果还是很fancy的。

上手程度:中

Website:https://gephi.org/

Example: 图就不放啦 大家也见得多了

8. Cytoscape

简介:主要是用于生物信息方面的,某一次在找画complex network的时候看到了一个示意图,然后就被吸引了,但也并没有怎么用过。也是一个要装java环境的,基本操作以及数据录入和其他软件其实也差不多。

上手程度:由于没试过就不予评价啦

Website:https://cytoscape.org/download.html

Example:

9. ORA

简介:这个在我之前的文章里也介绍过,功能很丰富,虽然免费版只能处理2000个节点,对于比较小型的还是够用的,功能也很齐全。一些小地方不开心的是time slice以及layout的设置不是很灵活,不过还是很方便的,尤其是可以更仔细地归类agent,knowledge,event等等。Manual非常厚而且很全 感兴趣的朋友 尤其像我这样的小白 顺着大纲读对顺一些知识点很有帮助。

Website: http://www.casos.cs.cmu.edu/projects/ora/

上手程度:中等偏上

Example:

来自它的gallery

10. D3

感觉java还是挺重要的,列一些JavaScript的软件,有时间的话打算学习一下。

Website: https://d3js.org/ OR https://github.com/d3/d3

上手程度:难

Example:

它官网上的图 超 好 看!

11. DNA

介绍:这个是在看一个政策话语分析的时候看到。可以做一下issue,actor,temporal 或者actor-issue的网络(congruence,conflict,coalition等等)。manual中提的对象就是 annotated statements,用到java和R,还需要懂一些mysql。(开发这个的prof就是network science+political science的背景)实际上我还没用过,因为目前在做的东西还不需要,但总体这个软件就是完成了 质性分析+网络分析,挺适合社科,而且配色和图都是我的菜嘤嘤 (有一种academic的感觉 不过都可以用R或者其他撸出来),不过在用它的时候需要好好考虑你的data input到底是不是valid 以及你的分类和coding是不是有理可寻的。

上手程度:中上

Example:

也是来自DNA的作者 Philip leifeld的一篇文章中的图。 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/add.15068

附上github地址:https://github.com/leifeld/dna/

12. Muxviz

介绍:这个主要是画multi-level以及可视化的软件。套用官方的介绍,主要支持 edge-colored, interconnected multiplex, interdependent network, general multilayer, 还有一些其他的layer (哈哈我都看不懂 主要也是比哦molecular,neuronal 也可以做其他的政经网络)based on and GNU Octave

Website: http://muxviz.net/

emm不过在我2021年8月27好登入以上网路的时候发现好像这个域名被作者卖了?那就附上一个github地址

Github地址:https://github.com/manlius/muxViz

Example:

13. Visual diagram

介绍:非常好用的可视化的软件,免费版本也可以用到很多功能(如果对导出图片清晰度没有什么太大的要求话,不过后期都可以ps掉也没关系),不过这个似乎更偏企业场景一点(比如很多都是偏project management的design以及mapping and 搭建enterprise infrastructure),且很多功能对接excel的处理及可视化形式。个人喜欢用它来画一下流程图还有一些杂七杂八的示意图啥的,还挺好用,反正基本的都是够了

Website:https://www.visual-paradigm.com/ 以及 https://online.visual-paradigm.com/charts/

Examples:

举个例子,官网的这个图就还挺简略 不是那么眼花缭乱但又还挺清楚

14. Paperpoles

介绍:某天在翻陈超美老师的文章时发现前两年有发过一个叫paperholes的专门抓citation links的tool. 原文是 “PaperPoles combines text analytics, a rank‐augmented cluster view and flex interaction among multiple coordinated views to assist in an exploratory search of scientific articles.” 使用的数据库是 Microsoft Cognitive Services Academic Knowledge API (免费有一定期限)不过过程个人感觉稍微有点多,而且如果是要进行一个范围很大的search的话耗时会比较多,因此作者也说适用于自己已经有想了解的task topics的citation analysis。最大的特色是 context-aware

Websites: http://www.jiangenhe.com/paperpoles/

或者可以参考他们的这篇文章 [PaperPoles: Facilitating adaptive visual exploration of scientific publications by citation links]: doi.org/10.1002/asi.24171

15. NetMiner

介绍:可以有14天免费试用 但是要购买的。结合了文本分析和SNA,也可以做知识图谱。它还可以加python的一些plug in。以及个人觉得它的extension挺有特色的(附了它的extension)。

Website:http://www.netminer.com/product/overview.do



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