vosviewer

VOSviewer 통합

목적: 모든 서지 데이터셋을 동작 가능한 VOSviewer 네트워크로 변환합니다. VOSviewer Online에 바로 로드할 수 있는 JSON 파일(설치 불필요) 또는 데스크탑 버전용 .map + .net 파일 쌍을 생성합니다.

이 스킬을 사용해야 하는 경우

사용자가 다음 중 하나를 요청할 때 이 스킬을 사용하십시오:

• Mapa bibliométrico / bibliometric map (계량서지 지도)
• Rede de coautoria / co-authorship network (공저자 네트워크)
• Rede de citação / co-citation network / bibliographic coupling (인용 네트워크 / 동시인용 / 서지결합)
• Mapa de termos / keyword map / term co-occurrence (용어 맵 / 키워드 맵)
• "Visualizar artigos do PubMed/Crossref/Scopus/RIS no VOSviewer" (PubMed/Crossref/Scopus/RIS 논문을 VOSviewer에서 시각화)
• "Quero ver a rede de autores/termos/keywords de …" (저자/용어/키워드 네트워크를 보고 싶어요)
• 명시적 언급: "VOSviewer", "app.vosviewer.com", ".map", ".net", ".json VOSviewer"

또한 사용자가 학술 참고문헌 데이터셋(NotebookLM 출처, acervo, bibliografia_parsed.json)을 가지고 있고 이를 시각적으로 탐색하려는 경우에도 이 스킬을 고려하십시오.

핵심 개념

VOSviewer는 링크(edges)로 연결된 항목(nodes)을 사용하며, 클러스터(clusters)로 구성됩니다. 항목은 저자, 문서, 용어, 키워드, 저널, 기관, 국가 등이 될 수 있습니다.

네 가지 분석 유형:

1. 공저자(Co-authorship): 항목 = 저자/기관/국가, 연결 강도 = 공동 저술한 논문 수
2. 동시인용(Co-citation): 항목 = 피인용 참고문헌/저자/출처, 연결 강도 = 두 항목을 모두 인용한 문서 수
3. 서지결합(Bibliographic coupling): 항목 = 문서/저자/출처, 연결 강도 = 공유된 인용 참고문헌 수
4. 동시출현(Co-occurrence): 항목 = 키워드/용어, 연결 강도 = 두 항목이 모두 나타난 문서 수

VOSviewer가 허용하는 파일 형식

형식	확장자	사용 사례
VOSviewer JSON	.json	공유에 가장 적합. 단일 파일로 URL을 통해 VOSviewer Online에 로드됨. 항목, 링크, 구성을 포함함.
Map + Network	.map + .net	기존 데스크탑 형식. 탭으로 구분됨. .map = 항목, .net = 링크.
서지 DB	다양함	Web of Science, Scopus, Dimensions, Lens, PubMed (MEDLINE), Crossref JSON, RIS의 Raw 내보내기. VOSviewer가 직접 구문 분석함.

일반 지침: 가능하면 JSON 파일을 생성하십시오. 가장 유연하고 공유하기 쉬우며 VOSviewer Online에서 작동합니다(데스크탑 설치 불필요).

VOSviewer JSON 스키마 (필수 요소)

{
  "network": {
    "items": [
      {
        "id": 1,                          // 고유한 정수
        "label": "cultura digital",       // 표시 이름
        "description": "optional HTML",   // 팝오버에 표시됨
        "url": "https://...",             // 선택적 클릭-through
        "x": 0.42,                        // 선택적; 생략 시 VOSviewer 계산
        "y": -0.17,                       // 선택적
        "cluster": 1,                     // 정수 클러스터 ID
        "weights": {                      // 임의의 숫자 가중치
          "Documents": 12,
          "Citations": 58,
          "Total link strength": 23
        },
        "scores": {                       // 색상 지정을 위한 선택적 숫자 점수
          "Avg. pub. year": 2022.4
        }
      }
    ],
    "links": [
      {"source_id": 1, "target_id": 2, "strength": 3}
    ]
  },
  "config": {
    "terminology": {                      // 선택적: 레이블 사용자 정의
      "item": "termo", "items": "termos",
      "link": "coocorrência", "links": "coocorrências",
      "cluster": "cluster", "clusters": "clusters"
    },
    "templates": [                        // 선택적: 레이블/색상 시각화
      { "label_size": {"min": 0.5, "max": 2.0} }
    ]
  }
}

표준 작업 흐름

사용자가 VOSviewer 시각화를 요청하면 다음 단계를 따르십시오.

1. 데이터 소스 식별

다음에서 질문(또는 유추)합니다:

• PubMed 질의: mcp__7899fadf-...__search_articles + get_article_metadata 사용 (이 프로젝트는 PubMed MCP를 보유함)
• Crossref: WebFetch https://api.crossref.org/works?query=...&rows=100 (무료, 키 불필요)
• OpenAlex: WebFetch https://api.openalex.org/works?search=...&per_page=100
• NotebookLM 출처: 출처당 mcp__notebooklm-mcp__source_get_content
• 로컬 파일: 프로젝트 내 RIS, BibTeX, CSV, JSON (Read/Glob 사용)
• 수동 목록: 사용자가 DOI 또는 제목을 붙여넣음

2. 분석 유형 선택

사용자 표현	분석 유형	항목	연결 기준
"rede de autores" / "co-authorship"	공저자(co-authorship)	저자	공동 저술 논문
"mapa de termos" / "keyword map"	동시출현(co-occurrence)	키워드/용어	초록/제목 내 동시출현
"co-citação" / "co-citation"	동시인용(co-citation)	피인용 참고문헌	공통 논문에 함께 인용됨
"artigos similares" / "coupling"	서지결합(bibliographic coupling)	문서	공유된 참고문헌
"mapa de temas" / "themes"	동시출현(co-occurrence)	용어	동시출현

모호한 경우의 기본값: 키워드/용어 동시출현: 가장 관대한 분석이며 제목과 초록만으로 작동합니다.

3. 네트워크 구축

scripts/의 적절한 변환기 스크립트를 사용하십시오 (아래 참조). 모든 스크립트는 현재 프로젝트에 VOSviewer JSON 파일을 출력합니다.

4. 결과 열기

두 가지 옵션: 둘 다 사용자에게 제시합니다.

옵션 A: VOSviewer Online (설치 불필요):

1. JSON 파일을 공개적으로 접근 가능한 곳(GitHub raw, S3, Netlify, Cloudflare R2, gist 등)에 호스팅합니다.
2. URL을 생성합니다:

   https://app.vosviewer.com/?json=<URL-인코딩된-json-URL>
   

3. 이 URL을 사용자와 공유합니다. 클릭하면 브라우저에서 네트워크가 직접 로드됩니다.

옵션 B: VOSviewer 데스크탑:

1. JSON 파일을 로컬에 저장합니다.
2. 사용자에게 지시: VOSviewer 열기 → 파일 → 열기 → JSON 파일 선택
3. 또는 .map + .net 탭으로 구분된 파일을 제공합니다.

5. 튜닝 제안

첫 번째 버전을 생성한 후, 다음을 제안합니다:

• 최소 가중치로 항목 필터링 (예: 5회 이상 나타난 키워드)
• 해상도 매개변수로 클러스터 수 변경
• 연도 점수를 추가하여 시간적 추세 표시 (오래된 것 = 파란색, 최신 것 = 빨간색)
• 시소러스를 통해 동의어 병합 (예: "ia" ↔ "inteligência artificial")

스크립트

이 스킬은 scripts/에 준비된 변환기 스크립트를 제공합니다:

• scripts/pubmed_to_vosviewer.py: PubMed 질의 → 키워드 동시출현 JSON
• scripts/crossref_to_vosviewer.py: Crossref 질의 → 공저자 JSON
• scripts/openalex_to_vosviewer.py: OpenAlex 질의 → 개념 동시출현 JSON
• scripts/ris_to_vosviewer.py: RIS 파일 → 키워드 동시출현 JSON
• scripts/json_to_map_net.py: VOSviewer JSON을 데스크탑용 .map + .net으로 변환
• scripts/open_in_vosviewer.py: VOSviewer Online URL 생성 (또는 데스크탑 열기)

별도 언급이 없는 한 모든 스크립트는 표준 라이브러리 전용 Python(pip 종속성 없음)입니다.

시소러스 (포르투갈어 친화적)

reference/thesaurus-pt.txt에는 일반적인 브라질 포르투갈어 동의어 정규화가 포함되어 있습니다 (예: ia → inteligência artificial, chatgpt → modelos de linguagem, aps → atenção primária). 포르투갈어 건강/교육 데이터셋에 대한 용어 동시출현 맵을 구축할 때 이 파일을 로드하십시오.

출력 위치 규칙

모든 생성된 파일은 현재 프로젝트 루트의 vosviewer-out/에 저장하십시오 (없으면 생성):

vosviewer-out/
├── YYYY-MM-DD_topic.json        # VOSviewer JSON
├── YYYY-MM-DD_topic.map         # 데스크탑 map 파일 (요청된 경우)
├── YYYY-MM-DD_topic.net         # 데스크탑 network 파일 (요청된 경우)
└── README.md                     # 생성 내용, 방법 및 온라인 URL

응답 형식

VOSviewer 결과를 사용자에게 전달할 때 항상 다음을 포함하십시오:

1. 데이터셋 요약: 출처, 항목 수, 링크 수, 날짜 범위(가능한 경우)
2. 파일 경로: JSON/map/net 파일이 저장된 위치
3. VOSviewer Online URL: JSON이 접근 가능한 곳에 호스팅된 경우
4. 데스크탑 지침: JSON을 로컬에서 여는 방법 한 줄
5. 다음 작업: 다음에 튜닝할 항목 (필터, 클러스터 수, 시소러스 등)

응답은 간결하게 유지하십시오. 전체 JSON을 채팅에 붙여넣지 말고 요약과 URL/경로만 제공하십시오.

참고 링크

• VOSviewer 홈페이지: https://www.vosviewer.com/
• VOSviewer Online: https://app.vosviewer.com/
• 매뉴얼 (JSON 형식): https://app.vosviewer.com/docs/file-types/json-file-type/
• 데스크탑 매뉴얼: https://www.vosviewer.com/documentation/Manual_VOSviewer_1.6.20.pdf