如何绘制共著、共被引与关键词共现图谱
Q1文献计量文章里最常见的三张图是共著（Co-Authorship）、共被引（Co-Citation）和关键词共现（Co-Occurrence）。但很多新手把它们混为一谈——比如用共著图下主题结构结论，或用共被引图宣称国际合作。这种错误经验丰富的reviewer一眼看穿，常成major revision的理由。本文讲清何时用哪张图、如何在VOSviewer/Biblioshiny中制作、以及如何解读。想要真正”会讲故事”的图谱？Corvexum随时为你制作可投稿的专业版本。
1. 共著图：社会合作网络
测什么：两位作者（或机构、国家）在同一文档中共同出现的频率。节点间一条线=曾合作；线越粗=合作越密集。单位可选Authors（微观合作网）、Organizations（机构合作）、Countries（国际合作）。VOSviewer中选 Co-authorship，计数用Full counting（更准）或Fractional counting（对多作者更公平），阈值2-5篇。同色聚类=紧密合作圈；连接不同聚类的大节点=国际合作”掮客”。
2. 共被引图：领域知识结构
测什么：两件作品被其他作品共同引用的频率。常被一起引用=被学界视为”一套参考文献”。三个层级：Cited References（揭示奠基之作）、Cited Sources（核心期刊地图）、Cited Authors（主要思想家）。阈值更高（通常20+被引）。聚类代表思想流派；大节点=奠基作品；粗线=学界眼中永远的”一对”。
3. 关键词共现图：主题结构
测什么：两个关键词在同一文档共同出现的频率。来源首选 Author Keywords（作者自选，最推荐），Keywords Plus可作补充。必须用thesaurus文件合并同义词（如”AI””artificial intelligence”），否则图谱满是重复。聚类=子主题；聚类中心节点=核心概念；聚类边界节点=跨学科研究的潜在桥梁。
常被忽略的根本区别
| 维度 | 共著 | 共被引 | 共现 |
|---|---|---|---|
| 分析对象 | 社会合作 | 知识结构 | 主题结构 |
| 回答问题 | “谁和谁合作？” | “知识基础是什么？” | “子主题有哪些？” |
| 节点大小 | 发文数 | 被引数 | 关键词频次 |
| 安全阈值 | 2-5篇 | 20+被引 | 5+次出现 |
❓ 常见问题（FAQ）
Q：三张图必须都做吗？
A：Q1标准至少做2张，理想是3张并配以互补叙述。
Q：阈值怎么定？
A：共著2-5篇、共被引20+被引、共现5+次出现为安全起点，再按图谱清晰度微调。
🚀 需要一套可直接投稿的三图套餐？
做一张图容易，做三张互相讲好一个故事的图才是真挑战。阈值错、单位错、忘thesaurus，都会让结果章节在reviewer眼里显得业余。Corvexum为你打包处理：
- ✅ 作者/机构/国家三层共著图
- ✅ 参考文献/来源/作者共被引图
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