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vosviewer

書誌データからVOSviewer(デスクトップ版またはVOSviewer Online)で書誌ネットワーク可視化を構築・開くスキルです。共著、共引用、キーワード共起、書誌結合、用語マップの作成をサポートします。

vosviewer とは?

このスキルは、PubMed、Crossref、Scopus、Web of Science、RISエクスポート、NotebookLMソース、論文リストなど、あらゆる書誌データセットをVOSviewerネットワークに変換するためのツールです。VOSviewer Online(インストール不要)で直接読み込めるJSONファイルと、デスクトップ版用の.map+.netファイルの両方を生成できます。主要な分析タイプとして、共著、共引用、書誌結合、キーワード/用語共起をサポートしており、ユーザーの意図に応じて適切なタイプを自動選択します。スクリプトはすべてPython標準ライブラリのみで動作し、出力ファイルはプロジェクトルートの`vosviewer-out/`ディレクトリに保存されます。さらに、ポルトガル語(ブラジル)の類義語正規化用シソーラスも同梱されており、健康・教育データセットの用語共起マップ作成に役立ちます。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
Part ofMobile
npx skills add https://github.com/ricamesq/docencia-com-ia/tree/main/skills/vosviewer

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ドキュメント

VOSviewer Integration

目的:あらゆる書誌データセットを動作可能なVOSviewerネットワークに変換します。VOSviewer Online(インストール不要)で直接読み込めるJSONファイル、またはデスクトップ版用の.map + .netペアのいずれかで出力します。

このスキルを使用するタイミング

ユーザーが以下のいずれかを要求した場合にこのスキルを起動してください:

  • Mapa bibliométrico / 書誌マップ
  • Rede de coautoria / 共著ネットワーク
  • Rede de citação / 共引用ネットワーク / 書誌結合
  • Mapa de termos / キーワードマップ / 用語共起
  • 「PubMed/Crossref/Scopus/RISの論文をVOSviewerで可視化したい」
  • 「〜の著者/用語/キーワードネットワークを見たい」
  • 明示的なキーワード:「VOSviewer」「app.vosviewer.com」「.map」「.net」「.json VOSviewer」

また、ユーザーが学術参考文献のデータセット(NotebookLMソース、acervo、bibliografia_parsed.jsonなど)を持っており、それを視覚的に探索したい場合も、このスキルを検討してください。

基本概念

VOSviewerはアイテム(ノード)がリンク(エッジ)で接続され、クラスターに編成されたネットワークを扱います。アイテムには、著者、ドキュメント、用語、キーワード、ジャーナル、組織、国などが含まれます。

4つの分析タイプ:

  1. 共著(Co-authorship):アイテム = 著者/組織/国、リンク強度 = 共著論文数
  2. 共引用(Co-citation):アイテム = 被引用文献/著者/ソース、リンク強度 = 両方を引用しているドキュメント数
  3. 書誌結合(Bibliographic coupling):アイテム = ドキュメント/著者/ソース、リンク強度 = 共有された被引用文献数
  4. 共起(Co-occurrence):アイテム = キーワード/用語、リンク強度 = 両方が出現するドキュメント数

VOSviewerが受け付けるファイル形式

形式拡張子用途
VOSviewer JSON.json共有に最適。単一ファイルをVOSviewer OnlineでURL経由で読み込み可能。アイテム、リンク、設定を含む。
Map + Network.map + .net従来のデスクトップ形式。タブ区切り。.map = アイテム、.net = リンク。
書誌データベース各種Web of Science、Scopus、Dimensions、Lens、PubMed (MEDLINE)、Crossref JSON、RISからの素のエクスポート。VOSviewerが直接解析。

経験則: 可能な限りJSONファイルを生成してください。最も柔軟で共有しやすく、VOSviewer Online(デスクトップインストール不要)で動作します。

VOSviewer JSONスキーマ(基本)

{
  "network": {
    "items": [
      {
        "id": 1,                          // 一意の整数
        "label": "cultura digital",       // 表示名
        "description": "optional HTML",   // ポップオーバーに表示
        "url": "https://...",             // オプションのクリックスルー
        "x": 0.42,                        // オプション。省略時はVOSviewerが計算
        "y": -0.17,                       // オプション
        "cluster": 1,                     // 整数のクラスターID
        "weights": {                      // 任意の数値重み
          "Documents": 12,
          "Citations": 58,
          "Total link strength": 23
        },
        "scores": {                       // オプションの色付け用数値スコア
          "Avg. pub. year": 2022.4
        }
      }
    ],
    "links": [
      {"source_id": 1, "target_id": 2, "strength": 3}
    ]
  },
  "config": {
    "terminology": {                      // オプション:ラベルカスタマイズ
      "item": "termo", "items": "termos",
      "link": "coocorrência", "links": "coocorrências",
      "cluster": "cluster", "clusters": "clusters"
    },
    "templates": [                        // オプション:ラベル/色の可視化
      { "label_size": {"min": 0.5, "max": 2.0} }
    ]
  }
}

標準ワークフロー

ユーザーがVOSviewer可視化を要求した場合、以下の手順に従ってください。

1. データソースを特定する

以下から質問する(または推測する):

  • PubMedクエリ:mcp__7899fadf-...__search_articles + get_article_metadata(このプロジェクトにはPubMed MCPがあります)
  • Crossref:WebFetch https://api.crossref.org/works?query=...&rows=100(無料、キー不要)
  • OpenAlex:WebFetch https://api.openalex.org/works?search=...&per_page=100
  • NotebookLMソース:mcp__notebooklm-mcp__source_get_content 各ソースごと
  • ローカルファイル:プロジェクト内のRIS、BibTeX、CSV、JSON(Read/Globを使用)
  • 手動リスト:ユーザーがDOIやタイトルを貼り付け

2. 分析タイプを選択する

ユーザーの発言分析タイプアイテムリンク基準

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