过去两年，我们在自科基金支持下，从事了学科新兴趋势的识别研究，特别关注了学科主题的演化过程，期望通过分析一个学科的研究主题的演化来识别和判断学科新兴趋势。

   2011年，我们开发了一款复杂网络演化分析软件——NEViewer，相关的研究成果已被《情报学报》 和14th International Conference of the InternationalSociety for Scientometrics and Informetrics录用。

    下面是《情报学报》上的文章的摘要：

   为了开发更加准确高效的学科新兴趋势探测方法，我们提出了一种新的基于共词网络社区演化分析的研究框架。基于社区主题表示算法和社区相似度匹配算法，我们构建了一个科研主题演化分析模型，并开发了一款新颖的网络社区演化分析软件NEViewer。

    与已有的科学图谱分析软件相比，NEViewer的创新在于：（a）设计一套时序网络社区演化分析框架；（b）实现了多个网络社区演化分析算法；（c）以冲积图和赋色网络图两种创新性的方式揭示了网络社区演化的宏观过程和微观细节。

    我们利用NEViewer对中文计算机学科进行的实验结果表明NEViewer在复杂网络社区演化可视化分析上是可靠的和有效的，借助共词网络进行学科主题演化研究的思路也是可行的。

请使用以下引用：

王晓光，程齐凯. 基于NEViewer的学科主题演化可视化分析. 情报学报，2013, 32（9）：900-911.

     下面是该软件绘制的图形结果。

在上图中，有四个时间切片，每个切片中的色块代表一个主题，前后链接代表主题的演化，从该图可以看出中文计算机学科从1995年到2010年的研究主题的变化。

上图代表了一个特定主题的演化过程。

上图代表了一个特定的主题（共词网络中的社区）中不同的概念的来源，及遗传过程。

NEViewer这款软件不仅可以用于共词网络的演化分析，还可以用于多种社会网络中社区的识别和演化分析，如合著网络、共被引网络、手机网络等等。。

事实上，NEViewer还可以被视为一种文本挖掘与可视化工具，用于人文资料分析、社交媒体主题演化分析。