大數據時代的學術知識管理——WOCAD的視覺化應用(2024-09-16)

2025-02-04

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作者：方堉權、張登文、蕭吉甫、陳俊諺

詞彙表Glossary

CAADRIA（Computer-Aided Architectural Design Research in Asia）亞洲電腦輔助建築設計研究協會
- 成立於 1996 年，為 CAAD 相關學者和專業人士提供了一個平台，分享亞洲及其他地區的教育和研究經驗、最佳實踐和成果。

此篇研究報告是由國立雲林科技大學數位媒體設計系暨研究所，以及淡江大學建築學系的學者們探索將資訊視覺化運用至學術資料庫的結果。

在學術研究領域，大量數據的整理與分析是一項關鍵挑戰。隨著數位化時代的來臨，學術資訊的增長速度驚人，如何從海量數據中檢索有效資訊，進而發掘其內在關聯，已成為學者們迫切關注的議題。資訊視覺化作為一種強大的數據分析工具，能夠幫助研究者直觀地理解數據之間的關係，並提供新的研究視角。

此篇研究探討WOCAD（Web of CAADRIA）視覺化網絡系統的建置與應用。WOCAD數據庫包含來自CAADRIA會議1996至2015年的學術資料，透過D3.js與MEAN Stack技術進行視覺化分析，以圖像化方式呈現學術社群的合作關係與研究趨勢。

WOCAD資料來源與特性

WOCAD資料庫來自CAADRIA會議論文，內容涵蓋作者資訊、關鍵字、引用關係等。由於CAADRIA是一個專注於電腦輔助設計（CAD）的學術社群，因此WOCAD資料庫具有領域專屬性，適合進行專門領域的學術研究分析。

WOCAD視覺化系統採用MEAN Stack（MongoDB、Express.js、Angular、Node.js）作為後端架構，並透過D3.js進行學術資訊的視覺化呈現。

MongoDB：用於存儲學術論文資料，支援大規模數據管理。
Express.js & Node.js：提供後端伺服器，負責數據請求與處理。
Angular：負責前端視覺化介面，提升用戶互動體驗。
D3.js：用於生成視覺圖表，如共同作者網絡圖、關鍵字關聯圖。

研究者指出使用WOCAD視覺化應用有其優勢，首先是學術合作關係的分析，透過共同作者網絡圖，可識別學術圈內的關鍵研究者與合作關係，也可以觀察不同時期的學術合作趨勢，分析學者之間的學術影響力。另外是研究趨勢的識別，關鍵字關聯圖幫助研究者了解特定領域的熱門研究議題，也可以透過分年網絡圖，分析不同時期的學術發展方向。最後是學術影響力的評估，根據學者的發表數量與合作廣度，評估其在CAD領域的學術地位，可進一步識別學術界內的核心研究團隊。

WOCAD視覺化應用的優勢與劣勢

另一方面，視覺化圖表的可讀性與準確性有其劣勢，當數據量過大時，視覺化圖表可能過於複雜，影響資訊解讀的效果。目前的介面設計有其設限，需要設計適當的互動功能，讓用戶能夠自由探索數據。而由於學術資料庫龐大，其數據處理與效能問題，系統在查詢與渲染圖表時可能面臨效能瓶頸。

WOCAD也面臨學術評價標準的挑戰，雖然視覺化工具能揭示合作關係，但無法直接衡量論文的學術影響力，需要結合其他指標（如引用數、H-index）進行綜合評估。

WOCAD視覺化網絡系統透過資訊視覺化技術，成功將大量的學術數據轉化為直觀易讀的網絡圖，幫助研究者理解學術社群的合作關係與發展趨勢。這項技術不僅提高了學術資訊檢索的效率，也為學術評價提供了新的分析工具。

然而，目前的視覺化系統仍面臨數據可讀性、效能與學術評價標準等挑戰。未來，隨著人工智慧與動態視覺化技術的發展，WOCAD及類似的學術視覺化系統有望進一步提升，為學術研究帶來更精準與深入的分析工具。

學術資訊視覺化的發展不僅是技術創新的一部分，更是推動知識管理與學術交流的重要手段。在大數據時代，如何有效地利用視覺化技術來解讀學術數據，將成為研究者不可忽視的重要課題。

《IJDMD國際數位媒體設計學刊》獲「國科會人文社會科學研究中心的補助」