Bibliometrics_05

https://rpubs.com/koyobib/bm04 の続き

library(readr)
library(openxlsx)
library(stringr)
library(stringdist)
library(dplyr)
library(RMeCab)
library(igraph)

1 M1 Macbook ProでRMeCabを動かす

いろいろ調べてみたけど，うまく動かない。 以下のようにしてみた。

• http://taku910.github.io/mecab/#download から，mecab-0.996.tar.gz と mecab-ipadic-2.7.0-20070801.tar.gz をダウンロードする。
• ダウンロードした圧縮ファイルを，自分でダブルクリックして展開する。
  • tar xf mecab-0.996.tar.gz では展開できなかった。
• ここからはターミナルでできる

  • cd ~/Downloads

  • cd mecab-0.996

  • ./configure –with-charset=utf8

  • make

  • sudo make install

  • cd ~/Downloads

  • cd mecab-ipadic-2.7.0-20070801

  • ./configure –with-charset=utf8

  • make

  • sudo make install

あとは，このページに書いてある方法で，RMeCabをインストールすればよい。homebrewでMeCabをインストールすると，RMeCabがMeCabを見つけられないようだ。

• RとRStudioをインストールし直してしまったよう （これからしばらく，パッケージのインストールをしないといけない）。

2 「教育心理学研究」のアブストラクトの傾向

2.1 2001年(49巻)から2022年(65巻)，毎年

2.1.1 まずはデータ

jjep.49.65 <- read.csv('./JJEP/49_65.csv')
jjep.66.70 <- read.csv('./JJEP/66_70.csv')
jjep.49.70 <- dplyr::bind_rows(jjep.49.65, jjep.66.70)
# この際，保存しておく
write_csv(jjep.49.70, './JJEP/49_70.csv')

2.1.2 タイトルの分析

2.1.2.1 タイトルだけをテキストファイルにする

write(jjep.49.70$ti, file = "./JJEP/49_70_ti.txt")

2.1.2.2 名詞の頻度

jjep.49.70.ti.n1 <- docDF("./JJEP/49_70_ti.txt", type=1, pos = c("名詞"))

## file_name =  ./JJEP/49_70_ti.txt opened
## number of extracted terms = 1404
## now making a data frame. wait a while!

# 降順で表にする
DT::datatable(jjep.49.70.ti.n1[order(jjep.49.70.ti.n1[,4],decreasing = TRUE),])

#write.csv(jjep.49.70.ti.n1, file = "./Res/49_70_ti_n1.csv")
write.xlsx(jjep.49.70.ti.n1, file = "./Res/49_70_ti_n1.xlsx")

2.1.2.3 名詞の共起

ストップワードを設定

stopword <- c(",", "，", ")", "(", "</", "i", ">＝", ",(", 
              "（<", ",「", ">", ":", ".", "～", ";", "/", "I",
              "結果", "こと", "研究", "分析", "示唆", "明らか", "検討", 
              "可能", "性", "質問", "ため", "の", "これら", "群", "必要", 
              "それ", "行い", "これ", "ところ", "それぞれ", "いずれ", 
              "それら", "示唆", "多く", "&", "うち", "論文", "等", 
              "とき", "的",  "，", "以上", "対象", "調査", "者", "感", "記述", 
              "先行", "面", "よう", "さ", "度", "位置付け", "有意",
              "支持", "事前", "事後", "テスト", "仮説", "問題", "点",
              "測定", "尺度", "型", "相関", "係数", "概念的",
              "因子", "平均", "教育", "心理", "学",
              "もの", 
              "・", ",『", "),", "-", "<", "(「", ")「", "  )『",  
              "0", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10",
              "15", "60",
              "A", "B")

jjep.49.70.ti.cooc.1 <- NgramDF("./JJEP/49_70_ti.txt", type=1, pos = c("名詞"))

## file = ./JJEP/49_70_ti.txt Ngram = 2

jjep.49.70.ti.cooc.2 <- subset(jjep.49.70.ti.cooc.1,!(Ngram1 %in% stopword) & !(Ngram2 %in% stopword))
jjep.49.70.ti.cooc.3 <- subset(jjep.49.70.ti.cooc.2, Freq > 0)
DT::datatable(jjep.49.70.ti.cooc.3[order(jjep.49.70.ti.cooc.3[,3], decreasing = TRUE),])

2.1.2.3.1 ちょっと工夫したネットワーク図

library(igraph)
jjep.49.70.ti.cooc.21 <- subset(jjep.49.70.ti.cooc.1,!(Ngram1 %in% stopword) & !(Ngram2 %in% stopword))
jjep.49.70.ti.cooc.22 <- subset(jjep.49.70.ti.cooc.21, Freq > 3)
jjep.49.70.ti.g <- graph.data.frame(jjep.49.70.ti.cooc.22, directed = FALSE)
plot(jjep.49.70.ti.g, vertex.size = 3, vertex.label.cex = 1.5, 
     vertex.label.family="HiraKakuProN-W3", 
     vertex.label = V(jjep.49.70.ti.g)$name, vertex.color = "yellow")