是的,我們在此處得知他從未真的進入成人的世界·他到其中的空虚丶癡愚,以及毫無意義性。其中有關於橘牌、政治及帶的談論·這是事實,但是那無疑也是個體所拒絕進入的成人世界—那是一種人格面具的空洞性。但是他同樣也忽略了成人生活的其他面向·從第一部分的情威調性可以看見他想表達出兒時的生活乃是幻想的生活、是藝衡家的生活,同時那才是真實的生活,剩餘的盡是追逐金錢的空虛表象’或給他人留下有聲望的印象·這些可以說都失去了個人的真實本性那是他眼中所見的成人生活,
因為他尚未找到一個真實生活與成人生活之間的橋樑。我認為詈以蔽之·那是個大問題·問題在於他如何可以從這個年少的幻想生活及青春中,將自己拉出但卻不失去價值感?亦即·人如何能在
不失去兒時所擁有的整體威·創造性及活著的真實域下是大?
個體可以對此威到憤世嫉俗·並且說:人不能魚與熊掌兼得——勢必要做出犧牲——但是從我的個人經驗所得·我不認為那是正確的·不想放棄另一個世界是合理的·但問題在於·個體要如
何做到最太但是又不失去它?其中最大的間题在於你將人們從這個
兒時的天堂及幻想生活中趕出在那之中,他們本與幼稚層次的内
在自我密切連結,但是接著他們就變得全然幻减而憤世嫉俗

CiteSpace适用于多元、分时、动态的复杂网络分析,是近年来最具特色和影响力的信息可视化软件。 CiteSpace软件的主要功能包括作者合作分析、关键词共现分析、机构合作分析、作者共被引分析、文献共被引分析等。 CiteSpace可以用来分析随着时间变化某一研究领域不同时段的研究前
沿,以及研究前沿与知识基础之间的关系。
从原理上来看, CiteSpace软件在设计和运行过程中采用了一种有效的“分治策略”:将时间间隔划分成很多时段,每个时段都可以形成一个独立的共引网络,如果再将单独的共引网络按时间序列合并在一起,就可以从合并网络形成的可视化图谱上显示出了相邻时段的“突变”,这就给找出学科发展过程中关键文献的信息提供了便利(例如,图谱中的点、中心点、关键点等信息,可以对学科发展的演进路径和发展脉络进行梳理,探测学科知识领域在发展演进过程中的动态过程)。在利用 CiteSpace软件绘制出的各种知识图谱中,由不同大小和不同颜色的圆环组成的引文年轮来表示引文(节点)的被引次数和被引年代,用不同颜色的连线来表示节点
间共被引的年代,这样的显示结果非常直观和清晰。

小提示3.12:关于被引次数的补充。
篇论文被引用了多少次?具体的结果是由我们依据的数据库来决定的。如一篇相同的论文,分别通过 Goog le Scho lar、 Web of Science或Scopus检索,引证结果会不尽相同。主要原因是他们基于的数据库所包含数据的量是不同的,数据库的论文数量越大,通常1篇论文在此数据库中显示的被引次数也越多。通过数据库直接检索到的论文被引次数可以命名为整体引证次数( Global Citation Score);此外还有一种引用次数是基于下载后的数据集中论文之间相互引用的情况。这种由本地数据得到的引
证次数称为本地引证次数( Local citation Score)。
当然,引证次数多少只是评价学术影响一个方法,考虑数据库收录数
据的质量也是一项重要的指标。

按 CiteSpace的设计,所处理的是一个网络序列(比如每年一个网络),最后产生合并后的网络,这样用户既可以选择是否简化序列中的每个网
络,也可以选择是否简化最终合成的综合网络,二者之间是相互独立的,
不相矛盾,两种功能可以同时使用,这样就给用户提供了最大的灵活性。在 CiteSpace中,这两种网络辅助剪裁策略,分别为 Pruning Sliced networks(对每个切片的网络进行裁剪), Pruning the Merged network(对合并后的网络进行裁剪)。如果裁剪网络,通常情况下建议使用 Pruning the Merged
network。使用 Pruning sliced networks可能会导致网络过于分散。特别地,在使用时需要先在 Pathfinder和 Minimum Spanning Tree中选择其一作为网络剪裁使用的方法,而 Pruning Sliced networks和 Pruning the Mergednetwork可以选择其一,或者两个都选。如果在进行网络剪裁时,仅仅选择了 Pruning Sliced networks和 Pruning the Merged network,那么网络是不
会进行裁剪的。
目回的出本

目的:研究热点+研究趋势+知识结构; Keyword;Tem
研究热点可以认为是在某个领域中学者共同关注的一个或者多个话题,从“研究热点”的字面上理解,其有很强的时间特征。一个专业领域的研究热点保持的时间可能有长有短,在分析时要加以注意。 Citespace中提供了对研究主题的词频、词语时间趋势、词汇的突发性、词汇的网络
属性等分析的功能。
目的:科学领域结构;节点类型:通常为 Category,但是其他节点也
可考虑。
关于科学领域结构的研究视角,笔者认为最直接的方法就是使用Citespace提供的科学领域的共现网络进行分析,但是这样我们得到的结
果是有些宏观的。此时,还可以结合期刊的共被引聚类来进行分析。
事实上,对科学结构的探索研究,从 citespace提供的其他节点的聚
类也能够进行分析,如合作者的聚类、文献的聚类等。为什么呢?因为一
旦文献的数据集确定,选定不同的知识单元进行分析仅仅是体现在揭示的
立足点不同而已,得到的核心结果应该相同。
在使用 CiteSpace生成的各种图谱中,作者的合作图谱中的节点大小表示作者、机构或者国家/地区发表论文的数量,之间的连线反映合作关系强度。论文的主题、关键词以及科学类别的网络图谱中,节点的大小代表他们出现的频次,之间的连线表示共现强度。共被引分析图谱中,节点的大小反映了被引用的次数。文献的共被引反映了单个文献的引用次数,作者的共被引网络反映作者被引用的次数,期刊的共被引网络中节点大小反映期刊被引用的次数,之间的连线反映了共被引的强度。在文献耦合网络中,一个节点代表一篇论文,节点的大小是相同的,节点之间的连线反
映了耦合强度。