9. Conceptual Structure in Biblioshiny || Dr. Dhaval Maheta

Summary

في هذا الفيديو، تشرح الدكتورة دلال ماها مفهوم الهيكل المفاهيمي في التحليل البيبليومتري وكيفية استخدامه لتحليل العلاقات بين المفاهيم في مجال البحث. يتم استخدام أداة BiblioShiny لتحليل بيانات البحث مثل الكلمات الرئيسية والمؤلفين والعناوين، مما يساعد في تحديد المواضيع الرئيسية والاتجاهات الناشئة في المجال. يتناول الفيديو أيضًا تقنيات مثل شبكة التكرار، الخريطة الموضوعية، وتحليل العوامل، ويوضح كيفية تفسير هذه النتائج باستخدام أمثلة من بحث حول البنوك الخضراء. كما يوضح أهمية هذه الأدوات في توجيه البحث المستقبلي.

Takeaways

• 😀 التحليل البيبليومتري يساعد في فهم العلاقة بين المفاهيم في مجال البحث العلمي.
• 😀 أهمية الهيكل المفهومي في التحليل البيبليومتري تكمن في تحديد مجالات البحث الأساسية والناشئة.
• 😀 يساعد التحليل البيبليومتري في تحديد الفجوات في الأدبيات الحالية وتوجيه أبحاث المستقبل.
• 😀 يمكن استخدام أدوات مثل مكتبة 'biometric' في RStudio لتحليل الهياكل المفهومية.
• 😀 الشبكة التكرارية هي أداة بصرية تبين التكرار والصلات بين الكلمات والمفاهيم المختلفة في الأبحاث.
• 😀 العقد في الشبكة تمثل الكلمات أو المؤلفين أو المصطلحات، والحواف تمثل العلاقات بين هذه العقد.
• 😀 تحليل الكثافة يساعد في تحديد المواضيع الأكثر تطورًا وارتباطًا في البحث العلمي.
• 😀 الرسم البياني للتدرج التراكمي يساعد في تحديد العناصر الأكثر تأثيرًا في الشبكة البحثية.
• 😀 يساعد رسم الخريطة المواضيعية في تصنيف المواضيع البحثية بناءً على مركزيّتها وكثافتها.
• 😀 التحليل العاملي يساعد في تقليل العلاقات المعقدة بين الكلمات أو المفاهيم إلى شكل مبسط.
• 😀 تحليل تطور المواضيع يوضح كيفية تطور الموضوعات عبر الزمن ويساعد في تتبع الاتجاهات البحثية.

Q & A

ما هو الهيكل المفاهيمي في التحليل البيبليومتري؟

الهيكل المفاهيمي في التحليل البيبليومتري يساعد في تحليل العلاقات بين المفاهيم داخل مجال بحثي معين، ويظهر كيفية ارتباط المواضيع المختلفة ببعضها البعض ويساعد في فهم المواضيع الرئيسية وبنية المعرفة في هذا المجال.

لماذا يعد الهيكل المفاهيمي مهمًا في التحليل البيبليومتري؟

الهيكل المفاهيمي مهم لأنه يساعد في تحديد المجالات البحثية الرئيسية والناشئة، ويساعد الباحثين في العثور على الثغرات في الأدبيات الحالية، ويوجه اتجاهات البحث المستقبلية.

كيف يمكن تنفيذ التحليل الهيكلي المفاهيمي باستخدام BibloShiny؟

يمكن تنفيذ التحليل الهيكلي المفاهيمي باستخدام BibloShiny من خلال تحميل بيانات البحث، ثم تفعيل مكتبة Bibliometrix في RStudio، واستيراد البيانات من مصدر مثل Scopus، واستخدام الأدوات المختلفة مثل شبكات التكرار والخرائط الموضوعية لتحليل الروابط بين المفاهيم.

ما هي الشبكة التكرارية وكيف يتم إنشاؤها؟

الشبكة التكرارية هي تصور يظهر مدى تكرار وارتباط الكلمات المفتاحية أو المؤلفين أو المصطلحات معًا في مجموعة من المنشورات الأكاديمية. يتم إنشاء هذه الشبكة باستخدام العقد (تمثل الكلمات أو المؤلفين) والحواف (تمثل علاقات التكرار بين العقد).

ما هي أهمية الرسم البياني لدرجات العقد في الشبكة التكرارية؟

الرسم البياني لدرجات العقد يساعد في فهم أهمية العقد (المفاهيم) داخل الشبكة. العقد التي تظهر في الجانب الأيسر من الرسم البياني تمثل الكلمات أو المفاهيم الأكثر تأثيرًا في البحث، بينما العقد في الجانب الأيمن تمثل المفاهيم الأقل تأثيرًا.

كيف يتم تفسير الخريطة الموضوعية؟

الخريطة الموضوعية تصنف المواضيع البحثية إلى أربع فئات بناءً على محوري **المركزية** و**الكثافة**. المواضيع التي لها مركزية عالية وكثافة عالية تُعتبر مواضيع رئيسية، بينما المواضيع ذات المركزية المنخفضة والكثافة المنخفضة تعتبر مواضيع ناشئة أو متدهورة.

ما الفرق بين المواضيع الناشئة والمواضيع المتدهورة في الخريطة الموضوعية؟

المواضيع الناشئة أو المتدهورة تظهر في الربع السفلي الأيسر للخريطة الموضوعية، حيث تكون ذات مركزية منخفضة وكثافة منخفضة. قد تكون هذه المواضيع جديدة لم يتم تطويرها بعد أو قد تكون قديمة وتتناقص أهميتها.

ما هي المواضيع المتخصصة (Niche themes) في الخريطة الموضوعية؟

المواضيع المتخصصة تظهر في الربع العلوي الأيسر وتتميز بوجود كثافة عالية ولكن مركزية منخفضة. هذه المواضيع تكون مفصلة أو متعددة التخصصات ولا تؤثر بشكل كبير على المجال البحثي الرئيسي.

كيف تساعد **التحليل العامل** في فهم البنية البحثية؟

التحليل العامل يساعد في تحديد الأبعاد الرئيسية للبحث من خلال تحليل التكرارات بين الكلمات وتصنيفها إلى مجموعات مترابطة. هذا يساعد في تبسيط العلاقات المعقدة بين المفاهيم أو الكلمات.

كيف يمكن استخدام **التقييم الموضوعي** لتتبع تطور الموضوعات البحثية؟

يتم استخدام التقييم الموضوعي لتتبع تطور الموضوعات عبر الزمن، مما يساعد في فهم كيفية نمو أو تدهور المواضيع البحثية بمرور الوقت. من خلال تقسيم البيانات إلى فترات زمنية، يمكن تحليل التغيرات في تكرار المواضيع وأهميتها.