چکیده:
هدف: هدف از پژوهش، ترسیم و تحلیل شبکه همرخدادی واژگان، و خوشههای موضوعی در حوزه دادههای پیوندی در بازه زمانی 2018-1986 است.
روششناسی: پژوهش از نظر هدف، نوعی مطالعه کاربردی است که با روش تحلیل همرخدادی واژگانی با رویکرد توصیفی انجام شده است. خوشهبندی با استفاده از سه شیوه تعیین شدهاند. تحلیل و ترسیم شبکهها با استفاده از نرمافزارهای«وی.او.اس.ویوئر»، «اس.پی.اس.اس.» و «یو.سی.آی.نت.» انجام شد.
یافتهها: از نظر همرخدادی واژگان، «دادههای پیوندی» و «وب معنایی» بیشترین فراوانی را داشتهاند. خوشهبندی همواژگانی منجر به تشکیل 5 خوشه و خوشهبندی سلسلهمراتبی منجر به تشکیل 2 خوشه شد. کشور «آمریکا» و حوزههای مختلف «علوم کامپیوتر» بیشترین فراوانی در دستهبندی موضوعی وبعلوم در این حوزه را دارند. عمدتاً، مطالعات منتشرشده در دو بافت «سلامت» و «میراث فرهنگی» بودند. خوشه «مفاهیم هسته در دادههای پیوندی» بالغترین و مرکزیترین خوشه و خوشه «کاربرد دادههای پیوندی در بافت میراث فرهنگی » خوشه توسعهیافته اما مجزا میباشد.
نتیجهگیری: نتایج حاصل میتواند با پررنگکردن شکافهای موضوعی و جلوگیری از پژوهشهای تکراری، روندهای اساسی، و موضوعات هسته و محبوب را شناسایی کند. سیاستگذاران، محققان، و طراحان فناوریهای معنایی با آگاهی از این نتایج، میتوانند برنامهریزی پیشبینیکنندهای بهمنظور توسعه متوازن موضوعات و افزایش کمی و کیفی تولیدات علمی داشته باشند.
Purpose:The research aims to visualize and analyze co-word network and thematic clusters in the field of linked data during 1986-2018. Methodology: The study is an applied research in terms of the purpose, which conducted by using co-word analysis as a methodology and descriptive approach. Clusters determined by three methods. VOSViewer, SPSS, and UCINet were used for data analysis and network visualization. Findings: The keywords linked data and semantic web in terms of co-word pairs had the highest frequencies. Co-word clustering generated five clusters, while hierarchical clustering produced two clusters. The USA was the most productive country and the highest share of documents published in various sub-categories of the Computer Sciences. Studies mostly published in health and cultural heritage contexts. The cluster core concepts of the semantic web was the most mature and central cluster, while linked data usage in the context of cultural heritage was a well-developed but isolated cluster. Conclustion: The results can identify underlying trends and core themes by highlighting thematic gaps to avoid duplicate studies. Policymakers, researchers, and designers of the semantic technologies can plan predictably to develop themes in balance for the future and increase the quality and quantity of scientific outputs.