【Python实战】学术大牛是怎么炼成的

2024-01-13 22:58| 来源: 网络整理| 查看: 265

之前收到了一个研究nostalgia的学术大牛的主页，粗略数了数，大概1年发了30来篇的文章。这让我就很好奇，这种学术大牛是怎么养成的。

主页：southampton.ac.uk/psychology/about/staff/cs2.page#publications

主页.png

因此，根据这页的文本内容，想获得这个学术大牛的发表情况，以及和其他学者之间的合作情况。当然，主要就是想学习一下关系网络图的绘制。

根据哪个工作顺手用哪个的原则，整个工作使用了Stata，Python和Excel。

1. 过程

主要过程包括：

准备数据源：将主页发表情况复制到txt；提取字段：使用Python利用正则表达式，提取作者，年份，标题，发表期刊等数据；数据清洗：再用Stata和Excel清洗数据；数据整理：使用Python和Stata整理数据，主要是作者之间的合作情况及次数；分析结果：使用Python和Stata得出结果导出Excel，并用Python制作关系网络图。

整个过程中比较花费时间的就是数据清洗过程，主要是作者名字清洗，很多同一个人但是不同缩写情况，有的名字还写错了。。。orz

再来就是，根据每篇文献的作者们整理出大牛和其他学者的合作情况，以及这些发表物中所有作者之间的合作关系数据。

清洗过程略微繁杂琐碎，就不细讲了，直接把结果展示下吧。

2. 结果 a. 所有发表

单就发表期刊文章（Journal）来说，最多一年发表了33篇（含一作和非一作）。而且，至今还有32篇已经接受或待发表，这在社科领域真是不少了。。。

所有发表.png

而在所有发表的期刊文章中，JPSP（社会心理学领域顶刊）发表数量最多。

期刊文章.png b. 一作发表

单拎出大牛作为第一作者的发表情况来看，每年也算是高产啊。。。

一作发表.png

就发表期刊来看，作为一作，发表最多的依然是JPSP。。。

一作期刊.png c. 非一作发表

再来看看非一作发表情况，2018年光是和其他学者合作就发表了30篇文章。。。大牛都不是单打独斗的。

非一作发表.png

意料之中的，非一作发表最多的依然是JPSP~

非一作期刊.png d. 合作者情况

首先，整理出了和每个作者合作次数情况，这里列出合作次数大于等于10次的吧，基本是都是nostalgia领域的大牛了。

合作者.png e. 关系网络图

最后，为了做出关系网络图，整理出两两作者之间的合作次数，部分数据结果如下图所示。

关系网络.png

然后，使用python的networkx包制作关系网络图（没有方向，但有权重），代码如下：

其中，author1，author2和cooperation_num分别是a，b，weight

import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx import os import pandas as pd path = os.getcwd() link = 'Authors_linkdata.xlsx' link_df = pd.read_excel(path+'/'+link) link_df.columns = ['a','b', 'weight'] G = nx.Graph() for i in range(len(link_df)): G.add_edge(link_df['a'][i],link_df['b'][i],weight = link_df['weight'][i] ) pos = nx.spring_layout(G) nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=30) nx.draw_networkx_labels(G, pos, font_size=7) nx.draw_networkx_edges(G, pos, width=1, edge_color='r',alpha = 0.5) plt.axis('off') plt.show()

得出来的图就是酱紫的啦~以这位学术大牛为中心，可以说，距离越近，和这位大牛的合作次数越多。

而且，除了围绕这个学术大牛有个关系网外，左下角和右上角分别也有两个学术“小团体”哟。

Authors_Network.png

本来还用pyecharts的graph做了关系网络图，但是，那个太难看了，而且在不断地运动，就不呈现了，感兴趣的可以自行百度学习啦~

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