CiteSpace文献共被引聚类的标签究竟是来源哪里？
回顾上几次推文：
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CiteSpace文献共被引图谱含义详细解析
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CiteSpace最强大的功能当属于共被引分析啦！最最强大的功能当属于共被引聚类了。
为什么这么说呢？
因为，我们做文献计量的目的主要是发现研究主题、研究热点以及研究前沿，(除评价人才外)。
而单纯的共被引分析我们只能观察到文献之间的联系，而无法从文本内容角度发现主题之间的联系。
但是，文献共被引聚类可以让我们从主题角度分析共被引每一个簇所代表的主题，无需我们在共被引的图谱上再进行人工归纳总结了，这是非常节省时间的。
在共被引研究初始，每一个簇其实就被认为代表一个研究前沿。
如：1973年，Small提出了共被引聚类方法，认为研究前沿是共被引聚类文献集；1994年，Garfield又重新界定研究前沿内涵，扩大了研究前沿范围，认为研究前沿是共被引聚类核心文献集和对这些核心文献进行施引的最新文献集的总和。
按照Small的定义，从下图中我们可以获取7个研究前沿，也就是7个聚类，第四个聚类没有截全，所以做之前需要调图。【视频课程见文末】
可能你会疑问了？
我做的是共被引分析，而共被引文献的格式如下：
CiteSpace转化的CSSCI引文格式如下：
转化后的格式并没有涉及到主题关系的词，只有作者、年份、期刊、卷和期。没有引文的关键词甚至标题。
那么聚类标签是如何产生的呢？
你可能也有此疑惑。
其实，在共被引聚类的过程中还有一个隐性因素我们没有注意到，即共被引之所以称为共被引是因为他们在同一篇施引文献下，所以他们才构成了共被引关系。没有施引文献，他们便无法在一起出现。
而施引文献是有关键词的。
其实共被引文献的聚类标签是从施引文献中获取的。
施引文献和被引文献是一脉相承的，一定程度上施引文献的主题和其所引用的文献的主题具有很大的相关性，利用这种方法进行表示也具有一定的科学性。
当然，如果你想更科学那就去研读共被引中的每一个聚类簇中的文献，然后分别人工归纳总结，当然也是可以的并且是更加准确的，但是时间和精力就要消耗很多了。
关于聚类图谱的其他信息可以参考关键词聚类图谱推文，本质是相同的。
推文链接：CiteSpace关键词聚类图谱含义详细解析
拓展：
虽然共被引分析方法起步早，应用广泛，但利 用该方法进行研究前沿探测遇到的最大挑战就是时滞性。一篇文献从发表到有被引用信息或达到高被 引必须经过一定的时间周期，导致有可能无法及时 发现新兴研究前沿。
所以利用共被引分析探究一个领域的研究主题及发展脉络还是比较合适的，探究研究前沿稍许有些误差。
