Co-citation
Co-citation（共被引）是文献计量学中一种衡量两篇文献之间内容相似度或语义关联的指标。其定义是：当两篇（或多篇）文献同时被后来的第三篇文献所引用时，这两篇文献之间就构成了共被引关系。这一概念由美国情报学家 Henry Small 和苏联学者 Irina Marshakova 于 1973 年分别独立提出。与传统的“直接引用”不同，共被引是一种动态指标——随着时间的推移，会有越来越多的新论文同时引用这两篇经典文献，它们的共被引强度（Co-citation Strength）也会随之增加。这一机制是构建科学知识图谱（如 ESI 研究前沿、CiteSpace）的核心算法，用于揭示科学领域的知识结构和演变规律。
原理机制：学术界的“物以类聚”
共被引的基本逻辑非常直观：如果两篇论文经常“结伴”出现在其他论文的参考文献列表中，那么这两篇论文讨论的主题很可能是高度相关的。
模型解析：
文献 A 和 文献 B 是两篇发表于过去的论文。
文献 C 是最新发表的论文，它在参考文献中同时列出了 A 和 B。
➤ 结论：A 和 B 发生了一次共被引。C 被称为施引文献。
- 共被引频次 (Co-citation Frequency)： 随着时间推移，如果还有文献 D、E、F 都同时引用了 A 和 B，那么 A-B 之间的连接强度就越来越高。
- 聚类 (Clustering)： 当成百上千篇文献两两之间形成复杂的共被引网络时，计算机算法可以将联系紧密的文献归为一组，这就是 ESI “研究前沿”的形成过程。
易混淆概念对比：共被引 vs. 耦合
在文献计量学中，经常将共被引与文献耦合进行对比，两者方向相反，性质也完全不同：
| 维度 | Co-citation (共被引) | Bibliographic Coupling (文献耦合) |
|---|---|---|
| 关系定义 | A和B被C引用 | A和B引用了C |
| 时间特性 | 动态 (Dynamic) 随时间推移，关系会改变。 |
静态 (Static) 论文发表后，参考文献列表不再改变。 |
| 反映内容 | 学科的知识基础和演化 | 当前研究的前沿相似性 |
| 核心用途 | ESI 研究前沿, CiteSpace 经典图谱 | 同主题文献推荐, 查重 |
应用场景：绘制科学地图
- 作者共被引 (ACA)： 统计哪两位科学家经常被同时引用，可以识别出该领域的“学术流派”或“无形学院” (Invisible College)。
- 期刊共被引 (JCA)： 统计哪些期刊经常被同时引用，用于判断期刊的学科归属和学术距离，是 JCR 划分期刊学科类别的依据之一。
- 学科演化可视： 利用 CiteSpace 或 VOSviewer 软件，将共被引数据可视化为色彩斑斓的网络图。节点越大代表被引越多，连线越粗代表共被引强度越高，从而直观展示学科发展的关键路径。
学术参考文献 [Academic Review]
[1] Small H. (1973). Co-citation in the scientific literature: A new measure of the relationship between two documents. JASIST.
[点评]：奠基之作。Henry Small 首次定义了共被引概念，指出它能捕捉科学文献之间的“链接”，开创了科学图谱领域。
[2] Marshakova IV. (1973). System of document connections based on references. STI.
[点评]：苏联学者 Marshakova 几乎在同一时间独立发现了这一规律，东西方科学家的智慧碰撞。
[3] Chen C. (2006). CiteSpace II: Detecting and visualizing emerging trends and transient patterns in scientific literature. JASIST.
[点评]：陈超美教授开发的 CiteSpace 将共被引分析推向了高潮，使其成为人人可用的可视化工具。