陈超美，男，美国德雷塞尔大学计算与情报学学院教授，大连理工大学长江学者讲座教授，英国布鲁内尔大学客座教授（2002～2008），Drexel-DLUT知识可视化与科学发现联合研究所（美方）所长。研究方向为信息可视化、知识可视化、科学前沿图谱和科学发现理论，被国内外同行专家评价为当代信息可视化与科学知识图谱学术领域中的国际顶尖学者和领军人物之一。1999年率先发表了该领域第一部专著，2002年创办Information Visualization期刊，同年获国际美国信息科学与技术学会和美国科学信息研究所“引文研究奖”（Citation Research Award），2004年开发了目前广泛使用的CiteSpace信息可视化软件，2005年提出信息可视化领域的10大待解问题。

　　《科学前沿图谱：知识可视化的探索（第二版）》从跨学科的视角探索了知识可视化的历史进程及其最新进展。从无形学院和库恩竞争范式，到运用可视化技术绘制知识结构图谱，再到科学发展进程中的各种兴盛与衰落。通过大量色彩丰富的图片，深入浅出地将绘制科学知识图谱的原理、方法及技术娓娓道来。
　　《科学前沿图谱：知识可视化的探索（第二版）》既涉及简单易学的可视化步骤和模型，也包括应用于实际的具体案例分析，是一本对于研究者和实践者都很有价值的参考书，可供科学政策分析机构、投资机构、咨询公司的管理人员、技术人员和高校相关专业师生阅读参考。

　　★这是一本有着宽广的历史视角，极具综合性、启发性和远见性的论著，详尽地阐释了可视化在理解科学发展模式、探索科学来源和发现科学发展重要趋势方面的价值。
　　——本·施奈德曼（美国马里兰大学）
　　
　　★虽说一图胜万言，但是正如Humpty Dumpty（英国童谣人物）所说，一幅图到底要表达什么意思则取决于绘图者的目的。我认为陈超美对内容丰富而又充满未知的科学图谱和可视化所作的系统性介绍和评述会成为一部引用经典。
　　——尤金·加菲尔德（美国著名情报学家和科学计量学家，美国科学信息研究所创始人，汤森路透集团终身名誉董事长）

　　《科学前沿图谱：知识可视化的探索（第二版）》：
　　绘图者已经认识到读图的人是不同的，他们在交流过程中并不是机械呆板、没有思维的，而是把自身的经验和认知都带了进来。图示交流是主题图谱的关键，其目的是展示地理调查的多种可能结果。图是研究人员寻找模型以及映射数据之间关系的工具，而不只是简单地传播思想。尽管绘图者从来都不能确定预期的信息是否能精确地传达给读图者，但绘图者必须知道读图者的需求，以便能向读图者传递正确的信息。绘图是一个抽象的过程，包括选择、分类、简化和符号化。每次抽象都简化了图谱中的具体细节，这就需要读图者有足够的信息来理解图谱。符号化是图谱抽象中最复杂的环节。主题图中主要使用两类符号：重复符号和抽象符号。重复符号的设计看上去像是现实世界中的对应物，用来表示有形的物体，如海岸线、树木、房屋及汽车。本质上讲，底图符号就是重复符号，而主题覆盖图符号可以是复制符号，也可以是抽象符号。抽象符号通常采用几何形状来表示，如圆、正方形和三角形。它们通常用来代表变化的量。
　　对于空间概念交流而言，图和数量符号是一种独特的表达机制。设计者往往因为让一个符号承载太多的信息而无法做出好的设计。信息超载的符号令人难以理解，它们或许传达的信息是错误的或令人费解的。例如，比例圆常被滥用，人们试图将不同大小的、被切割、不同颜色的，或分成扇形的各种比例圆绘制在同一张图中。不幸的是，如果读图者不能清晰、容易地看出它们的空间分布，那么这张图谱就无法与人交流。当一张主题图中包含3个或更多不同数据集的比例圆时，它将无法传达任何有用的信息。一份好的设计方案要将比例符号化变量的数目限制在1～2个，绝不能超过3个。
　　等值线图（也称等量线图），是表征三维实体的平面图。等值线图是一个数量线符号系统，该系统用来描绘三维实体的波动表面。等高线图就是一个常见的例子。等值线图技术常常暗示了三维的存在。这种等值技术要求实体的表面是连续的，不能是不连续或间断的。
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译序
序
自序

第一章 科学知识的动态特征
1.1 科学前沿
1.1.1 竞争范式
1.1.2 无形学院
1.1.3 概念革命
1.1.4 追溯
1.2 视觉思维
1.2.1 格式塔理论
1.2.2 著名的地图
1.2.3 巴别塔
1.2.4 外层空间的信息
1.2.5 “这不是一个烟斗”
1.2.6 格式塔心理学
1.2.7 信息可视化与可视化分析
1.3 绘制科学前沿
1.3.1 科学图谱
1.3.2 竞争范式的案例
1.4 本书的结构

第二章 宇宙图谱
2.1 绘图学
2.1.1 主题图
2.1.2 地形图和照相绘图法
2.2 陆地地图
2.3 天体图
2.3.1 天体模型
2.3.2 星座图
2.3.3 宇宙图谱
2.4 生物图谱
2.4.1 DNA双螺旋结构
2.4.2 针灸图谱
2.4.3 基因组图谱
2.4.4 流感病毒蛋白质序列图

第三章 关联映射
3.1 关联的作用
3.1.1 我们可以试想
3.1.2 认知图的起源
3.1.3 信息可视化
3.2 结构识别
3.2.1 主题模型
3.2.2 寻径网络尺度
3.2.3 图像间相似性的测度
3.2.4 抽象结构的可视化
3.2.5 知识演进模式和趋势的可视化
3.3 降维
3.3.1 几何相似
3.3.2 多维尺度分析
3.3.3 个体差异分析
3.3.4 线性近似——等距映射
3.3.5 局部线性嵌入
3.4 概念图
3.4.1 卡片分类法
3.4.2 聚类
3.5 网络模型
3.5.1 六度分离理论
3.5.2 随机网络模型理论
3.5.3 厄多斯数
3.5.4 语义网络
3.5.5 网络可视化
3.6 小结

第四章 探寻轨迹
4.1 信息空间的足迹
4.1.1 旅行推销员问题
4.1.2 虚拟世界中的搜索
4.1.3 信息觅食
4.1.4 觅食过程建模
4.1.5 用户的轨迹
4.2 小结

第五章 科学知识的结构和动态
5.1 马太效应
5.2 词的图谱
5.2.1 共词图谱
5.2.2 包容指数和包容图谱
5.2.3 RISC个体发生学
5.3 共被引分析
5.3.1 文献共被引分析
5.3.2 作者共被引分析
5.4 HistCite
5.5 专利共被引
5.6 小结

第六章 跟踪竞争范式
6.1 信息科学中的领域分析
6.2 对胶原蛋白研究的纵向研究
6.3 大灭绝争论
6.3.1 白垩纪-第三纪界线事件
6.3.2 物种大灭绝
6.4 超大黑洞
6.4.1 活跃星系核范式
6.4.2 AGN范式的发展
6.5 小结

第七章 寻迹潜在知识领域
7.1 主流知识与潜在知识
7.2 知识发现
7.2.1 未被发现的公开知识
7.2.2 潜在知识领域的可视化
7.3 案例一：斯沃森的影响
7.4 案例二：寻径网络的影响
7.4.1 主流知识领域
7.4.2 潜在知识领域
7.5 案例三：疯牛病（BSE）和变异型克雅氏病（VCJD）
7.5.1 主流知识领域
7.5.2 锰-铜假说
7.6 小结

第八章 绘制科学图谱
8.1 系统摄动与结构变化
8.1.1 早期迹象
8.1.2 结构变化模型
8.1.3 结构变化指标
8.1.4 统计模型
8.1.5 复杂网络分析（1996～2004）
8.2 再生医学
8.2.1 科学计量学评论
8.2.2 结构与动态
8.2.3 系统级指标
8.2.4 新趋势
8.2.5 经验教训
8.3 论文撤销分析
8.3.1 撤销文献的研究
8.3.2 撤销的时间
8.3.3 被撤销文章的内容
8.3.4 自闭症和疫苗
8.3.5 小结
8.4 全域科学图谱和叠加图
8.4.1 科学学科图谱
8.4.2 跨学科和相互叠加
8.4.3 双图叠加

第九章 可视化分析
9.1 CiteSpace软件
9.2 Jigsaw软件
9.3 Carrot软件
9.4 电力网络分析
9.5 Action Science Explorer（iOpener）软件
9.6 对2002年“十大挑战”的修改
9.7 展望未来
参考文献
致谢