CiteRadar：研究者引用分析與地理可視化平台
arXiv - Human-Computer InteractionChenxu Niu, Yiming Sun
開源工具自動抓取 Google Scholar 資料，生成作者出版清單、引用文獻、作者排名與互動世界地圖，解決現有平台缺乏細節與地理視覺化問題。
AI 幫你先抓重點
AI 重點 1
CiteRadar 的五階段管線整合多源資料，展示跨平台資料融合的可行性與效益。
滑鼠懸停看 AI 判斷理由
此設計證明即使資料來源分散，透過精心設計的處理流程亦能產生完整且可視化的研究者影響力資料，對 EdTech 平台開發者具有啟發性。
AI 重點 2
作者去重機制成功降低 h‑index 錯誤，凸顯資料品質對研究評估的重要性。
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準確的評估指標是科研決策與資源分配的基礎，這一發現提醒使用者重視資料清洗與去重，以避免錯誤評估導致不公平決策。
AI 重點 3
對地理可視化的重視揭示研究影響力的空間分布，對合作網絡建構有實務價值。
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空間分析能幫助研究者發現潛在合作夥伴與資源分布，促進跨地域合作，對學術社群與教育機構具有實際應用潛力。
核心研究發現
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CiteRadar 能從單一 Google Scholar ID 產生完整出版清單、引用文獻及作者元資料，並輸出互動 HTML 世界地圖。
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兩階段作者去重系統利用機構名稱相似度，將同名合併錯誤降低至 9 倍以下，提升 h‑index 的準確度。
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OpenAlex 網址轉 API 轉換修正，使 60% 作者擁有城市級位置信息，從 0% 提升，增強地理可視化精度。
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Scholar meta-string 解析器處理 Unicode non‑breaking‑space，修正會場與年份欄位錯亂，確保資料完整性。
對教育工作者的啟發
教育工作者可利用 CiteRadar 追蹤教師的國際引用分布，發現潛在合作夥伴；學術機構可將其整合進研究評估系統，提升透明度；開源特性允許自訂功能，符合個別需求。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- CiteRadar: A Citation Intelligence Platform for Researcher Profiling and Geographic Visualization
- 作者：
- Chenxu Niu, Yiming Sun
- 來源：
- arXiv - Human-Computer Interaction
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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