برنامج VOSviewer: دليل استخدامه في التحليل الببليومتري ورسم الشبكات العلمية

VOSviewer هو برنامج متخصص في إنشاء الشبكات الببليومترية وتصورها، ويتيح للباحث تحويل بيانات النشر والاستشهادات والمؤلفين والمؤسسات والكلمات المفتاحية إلى خرائط تساعد على فهم البنية الفكرية والاجتماعية والموضوعية للحقل العلمي. ويكتسب البرنامج أهميته لأنه لا يكتفي بعرض الأرقام، بل يكشف الروابط والتجمعات التي قد يصعب ملاحظتها عند قراءة مئات أو آلاف السجلات العلمية بصورة منفردة.

ويوضح هذا المقال كيفية استخدام VOSviewer بدءًا من تجهيز البيانات واستيرادها، ومرورًا باختيار نوع الشبكة وطريقة العد وتنظيف الكلمات والأسماء، وصولًا إلى قراءة الخرائط وتفسيرها بصورة علمية. كما يشرح إمكانات برنامج VOSviewer في تحليل التأليف المشترك والاستشهادات والاقتران الببليوغرافي والكلمات المشتركة، مع توضيح كيفية توظيفه في الدراسات والرسائل الجامعية داخل السعودية.

 

ما هو برنامج VOSviewer؟

طُوّر VOSviewer ليكون أداة لإنشاء الخرائط المعتمدة على بيانات الشبكات وتصورها واستكشافها، مع تركيز أساسي على الشبكات الببليومترية. ويمكن أن تمثل عناصر الشبكة منشورات، أو دوريات، أو باحثين، أو مؤسسات، أو دولًا، أو كلمات ومصطلحات، بينما تمثل الروابط علاقات مثل التأليف المشترك والاستشهاد والاقتران الببليوغرافي والاستشهاد المشترك والتكرار المشترك للمصطلحات.

ما الذي يميز البرنامج عن الجداول التقليدية؟

قد يكشف الجدول الببليومتري عدد المنشورات أو تكرار الكلمات المفتاحية، لكنه لا يُظهر بسهولة العلاقات والتجمعات التي تكشفها الخرائط الشبكية، ومن أبرز ما تتيحه ما يلي:

1. العناصر المركزية في المجال توضح الباحثين أو الوثائق أو الكلمات المفتاحية الأكثر حضورًا واتصالًا داخل الشبكة.
2. الروابط بين الباحثين والمؤسسات تكشف أنماط التعاون والعلاقات العلمية بين المؤلفين والجامعات والمؤسسات البحثية.
3. مجموعات الموضوعات المتقاربة تُظهر الكلمات والمفاهيم التي ترتبط ببعضها وتشكل تجمعات موضوعية داخل المجال.
4. الأعمال ذات القواعد المعرفية المتشابهة تساعد على تحديد الدراسات التي ترتبط بمراجع أو أسس معرفية مشتركة.
5. تطور الموضوعات عبر الزمن يوضح كيفية ظهور الموضوعات البحثية وتغير الاهتمام بها خلال الفترات الزمنية المختلفة.
6. مناطق التركيز داخل الحقل العلمي تكشف الموضوعات والمحاور التي يتركز حولها النشاط البحثي بصورة أكبر.

ومع ذلك، لا ينبغي اعتبار الخريطة نتيجة مكتفية بذاتها؛ فالبرنامج يعرض البنية الرياضية للعلاقات، بينما يحتاج تفسير معنى هذه العلاقات إلى معرفة علمية بالمجال وقراءة الدراسات الأساسية.

لماذا يستخدم الباحث VOSviewer في التحليل الببليومتري؟

يُستخدم VOSviewer عندما يريد الباحث الانتقال من مجرد عدّ المنشورات والاستشهادات إلى تحليل العلاقات والشبكات بين عناصر الإنتاج العلمي، بما يساعد على كشف أنماط التعاون والتأثير والموضوعات والاتجاهات داخل المجال، ومن أبرز استخداماته ما يلي:

1. تحليل شبكات التعاون بين الباحثين للكشف عن أنماط التأليف المشترك والعلاقات البحثية بينهم
2. دراسة التعاون بين الجامعات والمؤسسات لتحديد الجهات الأكثر نشاطًا وترابطًا في المجال البحثي
3. رسم شبكات التعاون بين الدول للكشف عن مستوى الشراكات العلمية والتوزيع الجغرافي للإنتاج البحثي
4. تحليل العلاقات الاستشهادية بين الدراسات لتحديد الأعمال الأكثر تأثيرًا في بناء المعرفة داخل المجال
5. اكتشاف الأعمال والمراجع المؤثرة التي تشكل الأساس العلمي والفكري الذي تستند إليه الدراسات اللاحقة
6. دراسة الاقتران الببليوغرافي للكشف عن الدراسات التي تعتمد على مجموعة متشابهة من المراجع العلمية
7. تحليل الاستشهاد المشترك لتحديد الوثائق أو المؤلفين الذين يُستشهد بهم معًا داخل الأدبيات العلمية
8. تحليل الكلمات المفتاحية والمصطلحات للكشف عن المفاهيم الأكثر حضورًا والعلاقات القائمة بينها
9. اكتشاف التجمعات الموضوعية لتحديد المحاور البحثية الرئيسة التي يتكون منها المجال العلمي
10. تتبع تطور الاتجاهات البحثية عبر الزمن للكشف عن الموضوعات الناشئة وتغير الاهتمام العلمي بها

ويجب أن يبدأ استخدام VOSviewer من سؤال بحثي واضح؛ لأن شبكة الكلمات تجيب عن سؤال مختلف عن شبكة التأليف المشترك، كما أن Co-citation يكشف جانبًا مختلفًا من الحقل عن Bibliographic Coupling.

ما أنواع البيانات التي يدعمها VOSviewer؟

يدعم VOSviewer مجموعة متنوعة من البيانات الببليوجرافية والشبكية التي تمكّن الباحث من تحليل الإنتاج العلمي وبناء خرائط العلاقات بين المؤلفين والوثائق والمصادر والمؤسسات والكلمات المفتاحية، ويختلف نوع البيانات المطلوبة وفق التحليل المراد تنفيذه، ومن أبرزها ما يلي:

أولا: بيانات Scopus

يمكن تصدير السجلات من Scopus ثم إدخالها في برنامج VOSviewer لإنشاء شبكات التأليف، أو الاستشهاد، أو الاقتران، أو الكلمات. ويجب التأكد عند التصدير من تضمين الحقول التي يحتاج إليها التحليل، خصوصًا بيانات المؤلفين والعناوين والكلمات المفتاحية والمراجع المستشهد بها.

فإذا كان الباحث يريد Co-citation أو Bibliographic Coupling ولم يصدر المراجع، فلن يكون الملف مناسبًا لتنفيذ التحليل بالشكل المطلوب.

ثانيا: بيانات Web of Science

تسمح الملفات المصدرة من Web of Science بإنشاء عدد من الشبكات الببليومترية وفق البيانات المتاحة. ويجب في الدراسة توثيق:

1. قاعدة البيانات المستخدمة.
2. تاريخ تنفيذ البحث.
3. استراتيجية البحث.
4. الفترة الزمنية.
5. أنواع الوثائق.
6. اللغة عند تطبيق فلتر لغوي.
7. عدد السجلات المسترجعة.

فالخريطة لا تكون أفضل من البيانات التي أُنشئت منها.

ثالثا: OpenAlex والمصادر المفتوحة

توسعت الإصدارات الحديثة في التكامل المباشر مع OpenAlex. ويوفر الإصدار الحالي إمكانات بحث متقدمة، إلى جانب خرائط تكرار الكلمات المفتاحية المبنية على بيانات OpenAlex.

وقد يكون هذا الخيار مفيدًا للباحث الذي يريد الاستفادة من مصدر مفتوح، لكن عليه أن يوضح خصائص قاعدة البيانات وحدود تغطيتها مثلما يفعل عند الاعتماد على Scopus أو Web of Science.

 

كيف تجهز البيانات قبل استخدام VOSviewer؟

يتطلب استخدام VOSviewer بكفاءة تجهيز البيانات الببليوجرافية وتنظيفها قبل بناء الشبكات والخرائط العلمية؛ لأن جودة النتائج تتأثر مباشرة بدقة السجلات وتوحيد أسماء المؤلفين والمؤسسات والكلمات المفتاحية، ولذلك تمر عملية تجهيز البيانات بعدة خطوات أساسية تشمل ما يلي:

أولا: حدد سؤال الدراسة

ابدأ بتحديد ما تريد معرفته:

1. هل تريد دراسة التعاون بين المؤلفين؟
2. هل تريد معرفة البنية الفكرية للحقل؟
3. هل تريد اكتشاف الموضوعات البحثية؟
4. هل تريد دراسة الأعمال الحديثة المتقاربة؟
5. هل تريد تتبع تغير الكلمات بمرور الزمن؟

هذا القرار يحدد نوع الشبكة والبيانات التي تحتاج إليها.

ثانيا: صمم استراتيجية البحث

يجب أن تستخدم الكلمات الأساسية والمترادفات والروابط المنطقية مثل AND وOR بطريقة تتوافق مع قاعدة البيانات.

كما ينبغي تسجيل صيغة البحث النهائية وتاريخ تنفيذها؛ لأن قواعد البيانات تتغير بمرور الزمن، وقد تختلف النتائج إذا أعيد البحث بعد أشهر أو سنوات.

ثالثا: حدد معايير الإدراج والاستبعاد

تشمل القرارات المحتملة:

1. الفترة الزمنية.
2. نوع الوثيقة.
3. مجال الدراسة.
4. اللغة.
5. نوع المصدر.
6. الموضوعات غير المرتبطة التي ينبغي استبعادها.

ويجب أن تخدم هذه القرارات سؤال البحث، لا أن تستخدم فقط لتقليل عدد السجلات.

رابعا: صدر الحقول المناسبة

في الدراسة الببليومترية قد تحتاج إلى:

1. عنوان الوثيقة.
2. المؤلفين.
3. سنة النشر.
4. المؤسسة.
5. الدولة.
6. المجلة.
7. الكلمات المفتاحية.
8. الملخص.
9. DOI.
10. عدد الاستشهادات.
11. المراجع المستشهد بها.

وتتغير الحقول المطلوبة بحسب الشبكة التي سيبنيها الباحث.

خامسا: افحص جودة البيانات

قبل الاستيراد، تحقق من:

1. السجلات المكررة.
2. اختلاف كتابة أسماء الباحثين.
3. اختلاف أسماء الجامعات.
4. الكلمات المترادفة.
5. الاختصارات.
6. الأخطاء الإملائية.
7. صيغ المفرد والجمع.

وتزداد أهمية هذه الخطوة عند تحليل الإنتاج العلمي السعودي؛ فقد تظهر الجامعة نفسها تحت أكثر من صيغة باللغة الإنجليزية، مما يؤدي إلى تقسيم إنتاجها إلى أكثر من عقدة.

 

ما أنواع الشبكات التي يمكن رسمها؟

يتيح VOSviewer رسم أنواع متعددة من الشبكات الببليومترية التي تساعد الباحث على استكشاف العلاقات بين المؤلفين والوثائق والمؤسسات والدول والكلمات المفتاحية، ويُختار نوع الشبكة وفق سؤال الدراسة والجانب المراد تحليله، ومن أبرز أنواع الشبكات ما يلي:

أولا:شبكة التأليف المشترك Co-authorship

تظهر العلاقة عندما يشترك باحثان أو مؤسستان أو دولتان في منشور علمي. ويمكن استخدامها في رسم الشبكات البحثية لتحديد:

1. المجموعات البحثية.
2. الباحثين الأكثر تعاونًا.
3. العلاقات بين الجامعات.
4. التعاون الدولي.
5. المؤسسات المنعزلة نسبيًا عن الشبكة.

ومن المهم عدم الخلط بين كثافة التعاون وجودة الإنتاج؛ فعدد الروابط يعكس نمط التعاون وليس جودة البحث بصورة مباشرة.

ثانيا: شبكة الاستشهاد Citation

تمثل علاقة استشهاد عنصر بعنصر آخر، ويمكن بناء الشبكة على مستوى الوثائق أو المصادر أو الباحثين وغيرها وفق نوع البيانات.

وتساعد على فهم مسارات التأثير المباشر بين عناصر corpus، لكنها تتأثر بعمر الوثيقة؛ فالمنشور الأقدم لديه وقت أطول لتراكم الاستشهادات.

ثالثا: الاقتران الببليوغرافي Bibliographic Coupling

يرتبط عنصران عندما يستشهدان بمراجع مشتركة.

فإذا كانت دراستان تستخدمان مجموعة كبيرة من المراجع نفسها، فهذا يشير إلى وجود قدر من التقارب المعرفي بينهما. ويكون الاقتران مفيدًا بصورة خاصة في دراسة الأعمال الحديثة.

رابعا: الاستشهاد المشترك Co-citation

ينشأ الرابط عندما يتم الاستشهاد بعنصرين معًا في منشورات أخرى.

ويساعد هذا التحليل على كشف البنية الفكرية الراسخة للحقل، مثل المدارس النظرية أو المصادر والمجلات التي غالبًا ما يتم استدعاؤها معًا.

خامسا: شبكة التكرار المشترك Co-occurrence

تربط الكلمات أو المصطلحات التي تظهر معًا داخل السجلات، وهي واحدة من أشهر تقنيات رسم الشبكات البحثية المستخدمة لفهم:

1. الموضوعات المركزية.
2. التجمعات المفاهيمية.
3. العلاقة بين المفاهيم.
4. الموضوعات الصاعدة.
5. تغير الاهتمام البحثي.

خطوات استخدام VOSviewer لإنشاء خريطة ببليومترية

يتطلب استخدام VOSviewer لإنشاء خريطة ببليومترية اتباع خطوات منهجية تبدأ بتجهيز البيانات واختيار نوع التحليل، ثم ضبط معايير الشبكة وعرضها وتفسيرها بما يتوافق مع سؤال الدراسة وأهدافها، وتتمثل الخطوات الأساسية فيما يلي:

الخطوة الأولى: إنشاء خريطة جديدة

بعد تشغيل برنامج VOSviewer اختر الأمر الخاص بإنشاء خريطة جديدة، ثم حدد أنك تريد إنشاءها بناءً على بيانات ببليوغرافية إذا كنت تمتلك ملفًا مصدره قاعدة مثل Scopus أو Web of Science.

الخطوة الثانية: اختيار مصدر البيانات

حدد مصدر الملف، ثم اختر الملف الذي سبق تصديره. في هذه المرحلة قد تختلف الخيارات المتاحة وفق:

1. قاعدة البيانات.
2. الحقول المصدرة.
3. نوع الملف.
4. نوع الشبكة التي تريد بناءها.

الخطوة الثالثة: تحديد نوع التحليل

تعد هذه المرحلة من أهم مراحل استخدام VOSviewer؛ إذ تختار أحد الأنواع مثل:

1. Co-authorship.
2. Bibliographic Coupling.
3. Co-citation.
4. Co-occurrence.

ولا ينبغي اتخاذ القرار بعد رؤية النتائج، بل قبلها وفق سؤال الدراسة.

الخطوة الرابعة: اختيار وحدة التحليل

قد تكون الوحدة:

1. Cited References.

فشبكة المؤلفين تختلف في معناها عن شبكة المؤسسات حتى عندما تنشآن من البيانات نفسها.

الخطوة الخامسة: تحديد طريقة العد

توفر الأداة طرق عد مختلفة، من بينها Full Counting وFractional Counting في عدد من أنواع الشبكات. وتبين المنشورات التقنية المرتبطة بالأداة أن العد الكسري يمكن أن يخفض الوزن النسبي للمنشورات التي تضم أعدادًا كبيرة من المؤلفين أو المراجع أو العلاقات، بحسب نوع الشبكة.

ولا توجد طريقة واحدة يجب استخدامها في كل دراسة. المطلوب هو اختيار الطريقة المناسبة، ثم توثيقها وتبريرها.

الخطوة السادسة: تحديد Threshold

يعني Threshold الحد الأدنى المطلوب حتى يظهر العنصر في قائمة العناصر المؤهلة. فمثلًا يمكن للباحث أن يحدد حدًا أدنى:

1. لعدد منشورات المؤلف.
2. لعدد استشهادات الوثيقة.
3. لعدد مرات ظهور الكلمة.

وفي التحليل الببليومتري باستخدام VOSviewer يؤثر هذا القرار بصورة مباشرة في شكل الشبكة.

لذلك لا ينبغي رفع الحد فقط للحصول على صورة أقل ازدحامًا، بل يجب تحديده بطريقة يستطيع الباحث الدفاع عنها منهجيًا.

الخطوة السابعة: مراجعة العناصر المؤهلة

راجع قائمة العناصر قبل اعتمادها. ابحث عن:

1. أسماء مكررة.
2. أسماء مؤسسات بصيغ مختلفة.
3. كلمات عامة.
4. مترادفات منفصلة.
5. عناصر غير مرتبطة بسؤال الدراسة.

الخطوة الثامنة: بناء الخريطة

بعد اعتماد العناصر، تطبق الأداة تقنيات التخطيط والتجميع لتحديد مواقع العناصر والعلاقات بينها وتقسيمها إلى مجموعات وفق بنية الشبكة.

ولا تعني المجموعة الملونة موضوعًا محددًا بصورة تلقائية؛ فتسمية المجموعة تقع على عاتق الباحث بعد دراسة محتوياتها.

 

كيف تنظف البيانات باستخدام Thesaurus عند استخدام VOSviewer؟

يعد تنظيف البيانات من أهم مراحل استخدام VOSviewer، وتوفر الأداة إمكانية استخدام Thesaurus files للمساعدة في توحيد بعض العناصر أو تجاهل عناصر غير مرغوبة. وتذكر الصفحة الرسمية تنظيف البيانات باستخدام ملفات thesaurus ضمن إمكانات البرنامج المتقدمة.

لماذا تحتاج إلى ملف Thesaurus؟

1. لنفترض أن شبكة الكلمات تحتوي على:
2. Artificial Intelligence.
3. Artificial-Intelligence.

إذا كانت المصطلحات الثلاثة تشير إلى المفهوم نفسه، فقد يؤدي تركها منفصلة إلى توزيع وزن المفهوم على ثلاث عقد.

ويمكن أن تظهر المشكلة نفسها في:

1. اسم جامعة مختصر واسم كامل.
2. اسم باحث بأكثر من صيغة.
3. المصطلح في المفرد والجمع.
4. الاختصار والاسم الكامل.
5. الكلمات العامة التي لا تحمل قيمة تحليلية.

 

كيف تقرأ Network Visualization في VOSviewer؟

تقدم الأداة ثلاثة أنماط أساسية للتصور: Network Visualization وOverlay Visualization وDensity Visualization.

في Network Visualization تظهر العناصر في صورة عقد وتسميات، وتظهر الروابط بينها، كما يمكن أن توزع العناصر على clusters ذات ألوان مختلفة. ويعرض شريط الحالة معلومات مثل عدد العناصر والتجمعات والروابط وإجمالي قوة الروابط.

أولا: ماذا يعني حجم العقدة؟

يعتمد حجم العنصر على الوزن المختار. وقد يعكس مثلًا:

1. عدد المنشورات.
2. عدد الاستشهادات.
3. مرات ظهور الكلمة.
4. وزنًا ببليومتريًا آخر.

لذلك لا يصح القول إن أكبر دائرة هي «أفضل باحث» أو «أهم موضوع» دون تعريف المؤشر الذي يحدد الحجم.

ثانيا: ماذا يعني الرابط؟

يعتمد معنى الرابط على نوع التحليل. فالرابط قد يعني:

1. مشاركة في التأليف.
2. استشهادًا.
3. مراجع مشتركة.
4. استشهادًا مشتركًا.
5. ظهور كلمتين معًا.

ومن ثم يجب تفسير الخطوط في ضوء الشبكة المحددة، لا باعتبار جميع الروابط من النوع نفسه.

ثالثا: ماذا تعني المسافة؟

تُرتب العناصر بحيث يعكس قربها النسبي قوة العلاقة وفق تقنية التخطيط المستخدمة؛ فالعناصر الأكثر ارتباطًا تميل إلى الظهور أقرب.

لكن الخريطة ليست مقياسًا جغرافيًا، ولا ينبغي تفسير فروق بصرية صغيرة بين المسافات باعتبارها نتائج دقيقة مستقلة.

رابعا: ماذا تعني الألوان؟

تعبر ألوان clusters عن مجموعات أنشأتها خوارزمية التجميع وفق الروابط بين العناصر.

ولا تأتي المجموعات بأسماء موضوعية جاهزة. يجب على الباحث:

1. فحص أبرز عناصر كل cluster.
2. قراءة الكلمات أو الوثائق المركزية.
3. الرجوع إلى الدراسات الأصلية.
4. تحديد الفكرة المشتركة.
5. اختيار تسمية علمية مناسبة.

 

كيف تستخدم Overlay Visualization في برنامج VOSviewer؟

تعد Overlay Visualization مفيدة عند الرغبة في إظهار Score مرتبط بالعناصر، ويمكن استخدامها لعرض تطورات زمنية مثل متوسط سنة النشر. وتشير الخصائص الرسمية إلى إمكانية الاستفادة من Overlay Visualization في إظهار التطورات عبر الزمن.

ويظهر هذا الاستخدام بوضوح في شبكات الكلمات؛ إذ يستطيع الباحث رؤية الكلمات التي تميل إلى الارتباط بسنوات أحدث مقارنة بالمفاهيم الأقدم.

وعند إجراء التحليل الببليومتري باستخدام VOSviewer يجب ألا تفسر الكلمة ذات اللون المرتبط بسنوات حديثة باعتبارها فجوة بحثية تلقائيًا.

فقد يكون:

1. المصطلح جديدًا لكن المفهوم قديمًا.
2. تغيرت اللغة المستخدمة في المجال.
3. ارتبط ظهوره بتغير في الفهرسة.
4. يكون حديثًا لكنه أصبح بالفعل موضوعًا كثيف النشر.

لذلك يجب الجمع بين الخريطة الزمنية وقراءة الدراسات وتحليل معدل التطور.

كيف تقرأ Density Visualization؟

توفر Density Visualization نظرة عامة على مناطق التركيز داخل الشبكة. وتزداد الكثافة في المناطق التي تحتوي على عدد أكبر من العناصر ذات الأوزان المرتفعة في محيطها.

وتكون مفيدة خصوصًا عندما تحتوي الخريطة على عدد كبير من العناصر، إذ تساعد الباحث على رؤية المناطق الرئيسة بسرعة.

ومع ذلك، لا تقدم خريطة الكثافة التفاصيل نفسها التي تقدمها شبكة الروابط، لذلك يفضل استخدامها بالتكامل مع Network Visualization بدل الاعتماد عليها وحدها.

كيف يتم استخدام VOSviewer في تحليل الكلمات المفتاحية؟

يُستخدم VOSviewer في تحليل الكلمات المفتاحية لبناء شبكات التكرار المشترك والكشف عن الموضوعات المركزية والعلاقات بين المصطلحات وتطورها عبر الزمن، ويعتمد نجاح التحليل على جودة إعداد الكلمات قبل إنشاء الخريطة، ويمكن تنفيذ ذلك من خلال الخطوات التالية:

1. تحديد نوع الكلمات التي سيعتمد عليها التحليل، سواء كلمات المؤلفين المفتاحية أو المصطلحات المستخرجة من العناوين والملخصات
2. مراجعة الكلمات المسترجعة للتأكد من ملاءمتها لموضوع الدراسة واستبعاد المصطلحات غير المرتبطة بالسؤال البحثي
3. توحيد المترادفات والصيغ المختلفة للكلمة نفسها حتى لا تظهر كمفاهيم منفصلة داخل الشبكة
4. استبعاد الكلمات العامة أو شديدة الاتساع عندما يكون وجودها غير مفيد في تفسير البنية الموضوعية للمجال
5. تحديد الحد الأدنى لتكرار الكلمة لاختيار المصطلحات الأكثر حضورًا وملاءمة للتحليل
6. بناء شبكة Co-occurrence لإظهار قوة العلاقات بين الكلمات المفتاحية وتكرار ظهورها معًا في الوثائق
7. دراسة Clusters الناتجة لتحديد المجموعات الموضوعية والمفاهيم المتقاربة داخل المجال البحثي
8. استخدام Overlay Visualization لدراسة التغير الزمني للكلمات والكشف عن الموضوعات الحديثة والناشئة
9. العودة إلى المقالات الرئيسة المرتبطة بكل مجموعة لتفسير معنى الموضوعات وعدم الاعتماد على الخريطة وحدها

كما يتيح VOSviewer إنشاء شبكات تكرار للمصطلحات المستخرجة من البيانات النصية باللغة الإنجليزية، بما يساعد على توسيع التحليل beyond الكلمات المفتاحية المسجلة فقط.

كيف تسمّي Clusters بطريقة علمية؟

لا ينبغي أن يقوم شرح VOSviewer في الرسالة على عبارات مثل:

«المجموعة الحمراء تتناول الموضوع الأول، والخضراء الموضوع الثاني».

بل يجب تبرير التسمية.

على سبيل المثال، إذا تضمنت إحدى المجموعات الكلمات:

1. machine learning.
2. predictive analytics.
3. student performance.
4. learning analytics.

فقد يقترح الباحث تسمية ترتبط بـ«تحليلات التعلم والتنبؤ بالأداء»، بعد التأكد من أن الدراسات المركزية داخل cluster تدعم هذا المعنى.

كيف يستخدم VOSviewer في تحليل التعاون العلمي؟

تتيح شبكات Co-authorship دراسة التعاون على مستوى الباحثين والمؤسسات والدول.

ويمكن استخدامها للإجابة عن أسئلة مثل:

1. من الباحثين الأكثر اتصالًا؟
2. ما المجموعات البحثية الرئيسة؟
3. ما الجامعات التي تتعاون معًا؟
4. ما الدول الأكثر مشاركة في الإنتاج المشترك؟
5. هل التعاون الدولي مركز حول مجموعة محدودة من المؤسسات؟

ويمكن توظيف برنامج VOSviewer في دراسة شبكة التعاون بين الجامعات السعودية أو العلاقات البحثية بين المملكة والدول الأخرى، بشرط تنظيف أسماء المؤسسات وعدم تفسير كثافة التعاون باعتبارها جودة أكاديمية بحد ذاتها.

ويفيد رسم الشبكات البحثية هنا في فهم البنية الاجتماعية للإنتاج العلمي، وليس في إنشاء تصنيف للباحثين أو الجامعات.

 

ما الفرق بين Full Counting وFractional Counting؟

تؤثر طريقة العد في الوزن الذي تحصل عليه العناصر والروابط.

في Full Counting يُمنح العنصر وزنه الكامل وفق قواعد نوع الشبكة، بينما يؤدي Fractional Counting إلى توزيع الوزن بطريقة تحد من الأثر النسبي للمنشورات التي تضم أعدادًا كبيرة من المشاركين أو العلاقات في سياقات محددة. وتناقش المنشورات التقنية المرتبطة بالأداة الفرق بين الطريقتين عند بناء الشبكات الببليومترية.

وعند استخدام VOSviewer يجب ألا يختار الباحث الطريقة لأنها تبدو أكثر تقدمًا، وإنما وفق:

1. طبيعة البيانات.
2. سؤال البحث.
3. نوع الشبكة.
4. وحدة التحليل.
5. الهدف من المقارنة.

ويجب كتابة الطريقة المختارة في قسم المنهجية.

ماذا تعني Link وLink Strength وTotal Link Strength؟

1. Item: العنصر الذي يظهر في الشبكة، مثل مؤلف أو كلمة أو مؤسسة.
2. Link: علاقة بين عنصرين.
3. Link Strength: قوة الرابط بين عنصرين وفق نوع الشبكة.
4. Total Link Strength: إجمالي قوة روابط العنصر مع العناصر الأخرى.
5. Cluster: مجموعة عناصر تجمعها خوارزمية التجميع بناءً على بنية العلاقات.
6. Weight: قيمة مرتبطة بالعنصر يمكن استخدامها في تحديد تمثيله داخل التصور.

 

وتشير الواجهة الرسمية إلى عرض معلومات عن العناصر والتجمعات والروابط وإجمالي قوة الروابط، كما تظهر معلومات إضافية عند تحريك المؤشر فوق العناصر والروابط.

ولا يعني ارتفاع Total Link Strength بالضرورة ارتفاع عدد الاستشهادات؛ فالمؤشران يقيسان جانبين مختلفين حسب الشبكة المستخدمة.

 

كيف تصدر الخرائط من VOSviewer للاستخدام في الرسائل العلمية؟

تتيح الأداة إنشاء صور للشبكات بدقة مرتفعة وحفظها في صيغ رسومية متعددة، بما في ذلك صيغ نقطية ومتجهية. كما يوفر الدليل خيارات مرتبطة بحجم لقطة الشاشة وتحسين ظهور التسميات والخلفية الشفافة في بعض أنماط العرض.

وعند إدراج الخريطة في رسالة ماجستير أو دكتوراه، ينبغي:

1. اختيار حجم مناسب.
2. التأكد من وضوح الكلمات.
3. تجنب ازدحام آلاف العقد في مساحة صغيرة.
4. وضع رقم وعنوان للشكل.
5. تحديد نوع الشبكة.
6. توضيح معنى العقد والروابط.
7. ذكر قاعدة البيانات.
8. ذكر طريقة العد.
9. توضيح
10. شرح الفترة الزمنية.
11. تفسير الألوان.
12. عدم الاكتفاء بالشكل دون تحليل نصي.

والأفضل أن يستطيع القارئ فهم أساس الخريطة دون الحاجة إلى تخمين إعداداتها.

ما هو VOSviewer Online؟

يوجد إصدار ويب يسمى VOSviewer Online مخصص لاستكشاف تصورات الشبكات داخل المتصفح، وتوضح الوثائق الرسمية أنه نسخة قائمة على الويب يمكن من خلالها استكشاف الخرائط الببليومترية بصورة تفاعلية.

ويمكن الاستفادة من VOSviewer Online عند مشاركة الخرائط التفاعلية مع المشرفين أو القراء أو عرضها عبر منصات إلكترونية بدل الاقتصار على صورة ثابتة.

لكن مشاركة الخريطة إلكترونيًا لا تعوض نقص المنهجية؛ فيجب أن يعرف المستخدم كيف جُمعت البيانات وكيف نُظفت وما الإعدادات التي أدت إلى الشبكة النهائية.

 

ما الأخطاء الشائعة عند استخدام VOSviewer؟

قد تنتج عن VOSviewer خرائط جذابة بصريًا رغم وجود أخطاء منهجية تؤثر في دقة الشبكات وصحة تفسيرها؛ لذلك ينبغي التعامل مع إعداد البيانات وبناء الخرائط وفق إجراءات موثقة وقابلة لإعادة التنفيذ، ومن أبرز الأخطاء التي يجب تجنبها ما يلي:

1. إنشاء الخريطة قبل تحديد سؤال البحث، مما يجعل نوع الشبكة المختار غير مرتبط مباشرة بأهداف الدراسة
2. عدم توثيق استراتيجية البحث المستخدمة في جمع البيانات، بما يصعب إعادة تنفيذ الدراسة والتحقق من نتائجها
3. استخدام قاعدة بيانات دون تقديم مبرر علمي يوضح مدى ملاءمتها لمجال الدراسة ونطاقها
4. تجاهل السجلات المكررة في البيانات، مما قد يؤدي إلى تضخيم بعض المؤشرات والعلاقات داخل الشبكة
5. عدم تنظيف أسماء المؤلفين والمؤسسات، مما قد يؤدي إلى ظهور الباحث أو المؤسسة نفسها في أكثر من صيغة
6. عدم دمج الكلمات المترادفة، مما يؤدي إلى توزيع المفهوم الواحد على عدة عقد ويؤثر في بنية الخريطة
7. تحديد Threshold بهدف الحصول على خريطة جذابة فقط دون الاستناد إلى مبرر منهجي واضح
8. عدم ذكر طريقة العد المستخدمة في التحليل، مما يحد من إمكانية فهم النتائج وإعادة إنتاجها
9. تفسير أكبر عقدة باعتبارها الأفضل، رغم أن حجم العقدة يعكس المؤشر المستخدم ولا يعني الجودة بالضرورة
10. عرض الخرائط دون تفسير علمي يربط الشبكات والتجمعات بالوثائق الأصلية وأسئلة الدراسة

ويجب أن يجعل الباحث استخدام VOSviewer جزءًا من منهجية قابلة للفحص وإعادة التنفيذ، وليس مجرد مرحلة لإنتاج أشكال جذابة.

 

كيف تكتب منهجية دراسة استخدمت البرنامج؟

لا تكفي كتابة تم إجراء التحليل بواسطة VOSviewer. بل يحتاج قسم المنهجية إلى شرح القرارات التي أدت إلى الخريطة.

ويفضل تضمين:

1. قاعدة البيانات.
2. تاريخ تنفيذ البحث.
3. استراتيجية البحث.
4. الفترة الزمنية.
5. أنواع الوثائق.
6. معايير الإدراج والاستبعاد.
7. عدد السجلات المسترجعة.
8. عدد السجلات النهائية.
9. إجراءات إزالة التكرار.
10. الإصدار المستخدم.
11. نوع الشبكة.
12. وحدة التحليل.
13. طريقة العد.
14. طريقة التطبيع إذا تم تعديلها.
15. إجراءات تنظيف الكلمات.
16. طريقة تفسير

وحتى أغسطس 2026، تعرض الصفحة الرسمية الإصدار 1.6.21 بوصفه أحدث إصدار من VOSviewer؛ لكن الباحث يجب أن يسجل الإصدار الذي استخدمه فعليًا وقت تنفيذ الدراسة، لا أن يحدث الرقم لاحقًا من دون إعادة التحليل.

مثال تطبيقي على تفسير خريطة علمية

لنفترض أن الباحث أجرى التحليل الببليومتري باستخدام VOSviewer حول الذكاء الاصطناعي في التعليم العالي، وأظهرت شبكة الكلمات ثلاثة clusters رئيسة.

ضم cluster الأول كلمات مثل:

1. learning analytics.
2. adaptive learning.
3. student performance.
4. prediction.

بينما ضمت المجموعة الثانية:

1. generative AI.
2. academic integrity.

وضمت المجموعة الثالثة:

1. technology acceptance.
2. digital skills.
3. higher education.

لا ينبغي كتابة أن الأداة «أثبتت وجود ثلاث مجالات نهائية»، بل الأدق القول إن بنية التكرار المشترك، وفق corpus والإعدادات المحددة، أنتجت ثلاث مجموعات مترابطة أمكن تفسيرها موضوعيًا بعد مراجعة كلماتها ودراساتها المركزية.

وإذا أظهر Overlay Visualization أن مصطلحات generative AI وChatGPT ترتبط بسنوات أحدث، يمكن وصفها بأنها موضوعات أحدث داخل مجموعة البيانات، مع مراجعة الدراسات الأصلية قبل وصفها بأنها اتجاهات ناشئة أو فجوات بحثية.

 

كيف يستفيد الباحثون في السعودية من استخدام VOSviewer؟

يتيح VOSviewer للباحثين في السعودية تحليل الإنتاج العلمي وبناء الشبكات البحثية والكشف عن أنماط التعاون والموضوعات والاتجاهات داخل المجالات المختلفة، بما يوفر رؤية أعمق من الجداول والمؤشرات التقليدية، ومن أبرز أوجه الاستفادة ما يلي:

1. تحليل الإنتاج العلمي في تخصص معين داخل السعودية لتحديد حجم النشاط البحثي وتطوره عبر الزمن
2. دراسة التعاون بين الجامعات السعودية للكشف عن أنماط الشراكات والروابط البحثية بين المؤسسات الأكاديمية
3. دراسة التعاون الدولي للمؤسسات السعودية لتحديد الدول والجامعات الأكثر ارتباطًا بها في الإنتاج العلمي
4. تحليل المجالات المرتبطة بالأهداف البحثية أو التنموية الوطنية ورصد تطور الاهتمام العلمي بها
5. كشف الموضوعات الأكثر حضورًا في مجال متخصص من خلال تحليل الكلمات المفتاحية والعلاقات القائمة بينها
6. دراسة تغير الاهتمام البحثي عبر الزمن للكشف عن الموضوعات الصاعدة والمتراجعة داخل المجال العلمي
7. تحليل الدوريات أو المؤتمرات المتخصصة للكشف عن أبرز الموضوعات والمؤلفين والعلاقات البحثية فيها
8. التعرف على الأعمال والمراجع المحورية التي أسهمت في تشكيل الأساس المعرفي لمجال الدراسة
9. بناء خريطة موضوعية للدراسات السابقة تساعد الباحث على فهم التجمعات البحثية والعلاقات بين موضوعاتها
10. دمج الخرائط الببليومترية مع المراجعة النوعية للدراسات للوصول إلى تفسير أعمق لبنية المجال واتجاهاته

ويساعد رسم الشبكات البحثية على تكوين رؤية تتجاوز الجداول التقليدية، لكن ينبغي تفسير النتائج في ضوء حجم المؤسسات والتخصص وقاعدة البيانات المستخدمة، مع الرجوع إلى الدراسات الأصلية لفهم ما تعنيه الخريطة علميًا.

الخاتمة

يساعد VOSviewer الباحث على تحويل البيانات الببليوغرافية إلى شبكات تكشف أنماط التعاون والاستشهاد والبنية الفكرية والموضوعات والعلاقات بينها، مع توفير خيارات متعددة للتصور الشبكي والمتراكب والكثافة. وتزداد قيمة هذه الخرائط عندما تُبنى من corpus واضح، وبيانات نظيفة، وسؤال بحثي محدد، وقرارات موثقة بشأن نوع الشبكة والعد والحدود المستخدمة.

ولا ينبغي أن يكون الهدف من الدراسة الببليومترية إنتاج خريطة جذابة، بل تقديم تفسير علمي يستطيع القارئ تتبع الطريقة التي بُنيت بها. ولهذا يجب الجمع بين الشبكات والقراءة النقدية للدراسات، وعدم تحويل حجم العقد أو ألوان التجمعات أو حداثة الكلمات إلى أحكام نهائية.

وعند تطبيق هذه المبادئ، يصبح التحليل الشبكي أداة فعالة للباحثين وطلاب الدراسات العليا في السعودية لفهم الإنتاج العلمي، ودراسة التعاون، واكتشاف تطور الموضوعات، وبناء صورة أكثر عمقًا عن المشهد البحثي.

 

المراجع

Bukar, U. A., Sayeed, M. S., Razak, S. F. A., Yogarayan, S., Amodu, O. A., & Mahmood, R. A. R. (2023). A method for analyzing text using VOSviewer. MethodsX, 11, 102339.‏

Arruda, H., Silva, E. R., Lessa, M., Proença Jr, D., & Bartholo, R. (2022). VOSviewer and bibliometrix. Journal of the Medical Library Association: JMLA, 110(3), 392.‏

 

أسئلة شائعة 

1-هل الأداة مجانية؟

نعم. يوضح الدليل الرسمي أن البرنامج متاح للتنزيل ويمكن استخدامه بحرية لأي غرض.

2-ما الفرق بين الاسم الرسمي وvos viewer؟

لا يوجد اختلاف في الأداة المقصودة؛ vos viewer صيغة يستخدمها بعض الباحثين في البحث، بينما الاسم الرسمي يكتب متصلًا.

3-هل يمكن استخدام البرنامج مع Scopus؟

نعم، تدعم الأداة بيانات Scopus إلى جانب Web of Science وDimensions وLens وPubMed ومصادر أخرى بحسب نوع الشبكة.

4-هل يمكن استخدامه مع Web of Science؟

نعم، يمكن إنشاء الشبكات من الملفات الببليوغرافية المصدرة من Web of Science عندما تتضمن الحقول المناسبة للتحليل.

5-ما فائدة Overlay Visualization؟

تساعد على تلوين العناصر باستخدام scores، ويمكن الاستفادة منها في عرض التطور الزمني للموضوعات أو العناصر وفق المؤشر المستخدم.