今天，向大家分享一款重要的科研利器：文献引文分析软件HistCite。
在正式介绍之前，先说说我是如何接触到HistCite这款软件的。在我研一的时候，我意外地在网络上学习了中科大罗昭锋老师的课程《文献管理与信息分析》。可以说，这门课塑造和铸就了我现在的很多科研习惯和方法。这门课程主要介绍了三款文献管理与信息分析工具，分别是：
- 文献管理软件EndNote
- 文献引文分析软件HistCite
- 思维导图软件MindManager
之前，我已经在公众号多次介绍了EndNote。之前有粉丝在后台说能不能介绍个文献分析软件，这让我直接想到罗昭锋介绍的HistCite。因此，今天就全面介绍下如何使用HistCite，让它成为提高你科研效率的工具。
什么是HistCite
HistCite是汤森路透旗下的一款引文分析软件，基于Web of Science (WOS)数据库对文献引文进行分析。可是，长期以来官网对该款软件的更新并不是很积极（可能是因为WOS检索网站功能越来越丰富），导致该款软件有很多bug以及不兼容问题。至少在2016年，也就是罗昭锋老师在《文献管理与信息分析》课程中介绍的HistCite版本还只支持IE浏览器，并且有各种导入失败问题。
不过，HistCite的功能对科研人员来说还是有很大吸引力的。因此，在各大网友的开发和支持下，目前HistCite依旧活的很好，并涌现了一些非常好用的定制版HistCite。
那么，HistCite何以受科研人员青睐呢？
所谓文献引文分析，即通过分析某个领域的文献，计算出这些文献在被引量、引用量、作者等方面的信息，并能够以可视化图形的方式呈献给用户，用户根据分析的结果，能够快速知晓该领域开山之作是哪篇，哪篇文献是综述，哪篇文献在近期很热门等各种有用信息。
HistCite下载
正如前文所说，官方版本的HistCite由于bug多，已经无法满足需要了，因此这里不使用该版本，而是介绍网友开发的定制版。网友Tsing开发了HistCite Pro版本，这里将下载链接提供给大家（或者猫Q学术派公众号后台回复“HistCite”）。注意，目前HistCite只有Windows版本，不支持macOS系统。
HistCite Pro下载链接：
https://pan.baidu.com/s/1ZuaGH0upJhXqsBiItdPOow 提取码: ns32
下载完成后，打开HistCite Pro 2.0文件夹，目录如下。
readme文件介绍了该软件的使用方法，下一章节我也会告诉大家如何操作。
HistCite使用教程
从Web of Science导出数据文件
前面提到HistCite是基于WOS数据库的，因此我们需要到WOS网站检索需要的文献。点击链接http://apps.webofknowledge.com访问WOS官网。如下图所示，在选择数据库项，一定要选择Web of Science核心合集，否则HistCite无法识别。
接下来，搜索自己感兴趣的文献，这里以surface acoustic wave为例进行检索，如下。
将检索结果按照被引频次降序排列，如下图所示。可见检索到的文献数量高达23959，导出前2000篇文献进行分析就足够了。
接着就开始操作如何导出前2000篇文献。点击下图的导出，并选择其他文件格式。
来到下图界面。由于WOS单次只能导出500条文献，因此在记录来源中填写1-500。2000篇文献需要分4次导出，接着继续填写501-1000,1001-1500,1501-2000，再分别导出即可。记录内容一定要选择“全纪录与引用的参考文献”，文件格式选择“纯文本”。分4次导出后，会产生4个文件。
打开前面下载的HistCite Pro 2.0文件夹，进入TXT目录，将上一步从WOS导出的4个文件复制到该目录，如下图所示。
看出来了吗？只需要将检索的文献放入TXT目录即可，不过在下一次重新分析时记得将TXT文件夹清空，然后将新的文献复制到TXT目录。
接着运行主目录下的main.exe程序，弹出以下命令窗口，输入“YES”
接着，该程序会自动分析上一步导入到TXT文件夹中的文献，并在系统默认浏览器（此处是Chrome）中打开以下窗口。为了确认是否全部文献导入成功，可以从下图看到导入的文献数量为2000条，和前面一致。
上图的右侧我标出了LCS、GCS、LCR、CR，这几个概念非常重要，这里介绍下（引用自Tsing）。
GCS（global citation score）， 某一文献在WOS数据库中的总被引用次数。有些引用这篇参考文献的文章可能和你的研究方向毫无关系，但GCS还是会把这个引用数据记录下来。
LCS（local citation score），某一文献在本地数据集中的被引用次数。因为你导入Histcite的文章都是和你检索词有关系的，可以认为这些文章是你的研究同行，因此如果某一篇文献的LCS值很高，就意味着它是你研究领域内的重要文献，很有可能是你领域内的开创性文章，注意LCS高的文献和GCS高的文献不一定是同一篇！
LCR（local cited references）， 某一文献引用本地数据集中参考文献的数目。根据LCR值的排序，可以快速定位近期关注该领域的重要文献，因为某一篇文献引用当前数据集中的文献数越多，说明它非常关注你检索的这个研究方向的文献，和你的研究肯定有相似或者可参考之处，可以从该文章中发现新动向。
CR（cited references）， 某一文献引用WOS数据库中参考文献的数目。这个值越高，说明这篇文献很可能是综述性文献，可根据该值的排序，也可快速定位综述文献。
这里我一般以LCS对导入的所有文献进行降序排列，以观察哪些文献在本领域具有重要的影响力。以下图为例，按照LCS降序排列后，本领域最具影响力的5篇文献如下。从文献条目的左侧蓝色数字可以看出，这5篇文献的编号分别为52、1392、1498、73、535。
接着，我们以数据可视化方式来展现HistCite的分析结果。点击菜单栏“Tools”，选择“Graph Maker”，如下图所示。
自动弹出下图窗口，并点击“Make Graph”，即可生成一张引文关系图。
上面的引文关系图包含了本领域最具价值的30篇文献之间的引文关系，当然数量30是可以在左侧设置面板进行修改的。为了让引文关系图更加清晰，这里建议将左侧Size设置成full，并再次点击Make Graph，获得下图。
下面重点说下如何读懂引文关系图。
可以看出，图中共有30个圆圈，每个圆圈中间都有一个数字标号，这个数字标号即对应了文献的标号。不同圈的大小可能不同，圈越大，代表该文献的本地被引次数越多。不同圈之间有箭头连接，箭头代表着文献之间的引用关系，越大的圈，会有更多的箭头指向它。多数情况下，最上面的那个圈最大，对应了左侧时间轴的最早时间，也就是说这篇文献很可能是本领域的开山之作。
试着找出圈最大的5篇文献，可以发现这5片文献的编号正好是52、1392、1498、73、535，这和前面按照LCR降序排列得到的结果是一样的。
如果将引文分析图和左侧的时间轴结合起来看，可以观察本领域研究的发展历程，以及近几年研究热度如何。
如果想要保存引文分析图，可以右击引文分析图，选择“复制图片”，或者点击左上角的“Print graph”打印引文分析图，如下所示。
到这里，HistCite主要功能就介绍完了，更多的用法可阅读下面的参考资料。
