疑惑
《如何用VOSviewer分析CNKI数据？》一文发布后，有同学问我：
王老师，我有个问题，我用cnki导出关键词后，想统计关键词的词频，我应该用什么样的工具？如果不利用citespace和python，做出excel那种的统计表格，该怎么做呢？
这个问题，我觉得很有意思。统计关键词的词频，确实也用不到Citespace。
那我们就来试试看，怎么做才好。
数据
首先检索文献。我这里检索的是2017年知网收录的“竞争情报”相关的论文。一共154篇。
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下面就是手动全选，翻几页，选完全部。
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然后导出文献。
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默认的格式显然不符合我们的要求，因为根本不包含关键词。我们可以选择“自定义”。
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注意前面几项内容，是无法不勾选的。我们因为要分析关键词，所以勾选关键词项。
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好了，我们用xls格式导出。
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注意在macOS下面，导出后的Excel文件打开的时候会报错，忽略即可。
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经检验，数据完整。但是我们最好重新保存成为新的xlsx文件，以便于后续正常使用。我们另存为文件名cnki.xlsx。
注意这里的关键词列，可以看到关键词之间用两个分号来分割。有的文章关键词多，有的关键词少。我们要统计关键词词频，就得处理这种格式问题。
分析
因为读者要求，不可以用Citespace，也不许用Python。Excel的编程我又不会，怎么办呢？
后来一想，干脆用R好了。
打开RStudio环境。
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新建一个RMarkdown文件。清除全部正文内容。正式开始我们的分析过程。
首先，设置时区。
Sys.setenv(TZ="Asia/Shanghai")
然后设定工作目录。请根据你的具体情况，更改为自己的工作目录。
setwd("/Users/wsy/coaching/term-frequency-cnki/")
下面载入几个必要的软件包。
library(tidyverse)
library(readxl)
library(tidytext)
读入我们的Excel文件。
df <- read_excel("cnki.xlsx")
我们只需要其中的两列数据，分别是标题和关键词。
df1 <- df %>%
select(starts_with('Keyword'), starts_with('Title'))
因为原先的Excel里面列名中英文混合，这里我们修改为英文名称，便于后续使用。
colnames(df1) <- c('keyword', 'title')
然后我们就需要对关键词这一列进行处理了。我们拆分一下，把关键词拆分，每一行保留一个关键词。
df1 %>%
unnest_tokens(word, keyword, token = stringr::str_split, pattern = ";;")
结果如下：
## # A tibble: 524 x 2
## title word
## <chr> <chr>
## 1 基于内容分析法的企业竞争情报研究 内容分析法
## 2 基于内容分析法的企业竞争情报研究 企业竞争情报
## 3 基于内容分析法的企业竞争情报研究 应用
## 4 浅谈智库运作机制对优化竞争情报循环的启示 智库
## 5 浅谈智库运作机制对优化竞争情报循环的启示 运作机制
## 6 浅谈智库运作机制对优化竞争情报循环的启示 竞争情报
## 7 可视化分析视角下的国内竞争情报发展演进 竞争情报
## 8 可视化分析视角下的国内竞争情报发展演进 战略行为
## 9 可视化分析视角下的国内竞争情报发展演进 研究热点
## 10 可视化分析视角下的国内竞争情报发展演进 发展趋势
## # ... with 514 more rows
这样看着就清晰多了，是不是？
下面我们需要设置停用词。毕竟我们搜索的主题词是竞争情报，这里再统计“竞争情报”没有意义。所以我们需要在停用词表里过滤掉它。
我们先看看系统默认的停用词表是什么样子的？
data(stop_words)
stop_words
## # A tibble: 1,149 x 2
## word lexicon
## <chr> <chr>
## 1 a SMART
## 2 a's SMART
## 3 able SMART
## 4 about SMART
## 5 above SMART
## 6 according SMART
## 7 accordingly SMART
## 8 across SMART
## 9 actually SMART
## 10 after SMART
## # ... with 1,139 more rows
哦，原来是个数据框，那我们仿照这个样子，也设置自己的停用词表。
my_stop_words_list = c('竞争情报')
my_lexicon_list = c('UNKNOWN')
my_stop_words = data.frame(my_stop_words_list, my_lexicon_list, stringsAsFactors=FALSE)
colnames(my_stop_words) <- c('word', 'lexicon')
my_stop_words
这一段里面，我们先建立两个向量，分别是停用词和词典。因为我们不涉及词典的属性设置，所以统一设置为UNKOWN。
显示的结果，停用词表是个数据框，里面只有一个停用词——“竞争情报”。
## word lexicon
## 1 竞争情报 UNKNOWN
下面我们把刚才的内容串起来，先拆关键词，然后停用词过滤，最后统计停用词词频，并且排序：
df1 %>%
unnest_tokens(word, keyword, token = stringr::str_split, pattern = ";;") %>%
anti_join(my_stop_words) %>%
count(word, sort = TRUE)
结果如下：
## Joining, by = "word"
## # A tibble: 362 x 2
## word n
## <chr> <int>
## 1 大数据 17
## 2 企业竞争情报 9
## 3 企业 8
## 4 情报学 7
## 5 产业竞争情报 6
## 6 反竞争情报 6
## 7 研究热点 6
## 8 情报服务 5
## 9 情报需求 4
## 10 知识图谱 4
## # ... with 352 more rows
看来今年的竞争情报研究文献里，最突出的关键词是“大数据”。
然后我们尝试用ggplot可视化一下，只看那些出现3次以上的关键词统计结果：
df1 %>%
unnest_tokens(word, keyword, token = stringr::str_split, pattern = ";;") %>%
anti_join(my_stop_words) %>%
count(word, sort = TRUE) %>%
filter(n > 3) %>%
mutate(word = reorder(word, n)) %>%
ggplot(aes(word, n)) +
geom_col() +
xlab(NULL) +
coord_flip()
## Joining, by = "word"
image
结果令我们很不满，因为关键词显示都是方框。
别着急，这种情况，是因为系统默认使用的字体不能识别汉字。只要告诉ggplot一声，让它使用汉字字体，例如黑体，就可以了。
df1 %>%
unnest_tokens(word, keyword, token = stringr::str_split, pattern = ";;") %>%
anti_join(my_stop_words) %>%
count(word, sort = TRUE) %>%
filter(n > 3) %>%
mutate(word = reorder(word, n)) %>%
ggplot(aes(word, n)) +
geom_col() +
xlab(NULL) +
coord_flip() +
theme(text=element_text(family="SimHei"))
## Joining, by = "word"
image
这次看着就舒服多了，不是吗？
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