Анализ клавиатурного почерка в исследованиях письма: библиометрический обзор с использованием инструментов R и VOSviewer
Данные клавиатурного почерка, то есть длительность и количество нажатий клавиш, которые регистрируются с использованием программ-кейлоггеров, широко используются в различных областях знаний, в том числе для решения прикладных задач – от ранней диагностики когнитивных нарушений до идентификации пользователя. Также академические кейлоггеры и извлекаемые с их помощью данные активно используются в такой междисциплинарной области, как исследования письма (writing research), поскольку позволяют наблюдать за процессом создания текста, не вмешиваясь в него. Подобные исследования ведутся начиная с появлением общедоступных персональных компьютеров, то есть с конца 1990-х годов, однако библиометрический анализ таких работ, то есть анализ, направленный на выявление общей картины рассматриваемого предметного поля, определение его концептуальной структуры, наиболее активно исследуемых тем, наиболее цитируемых работ и авторов, до настоящего времени отсутствовал. Данная статья представляет собой первый опыт библиометрического анализа научных работ, направленных на анализ процесса создания текста с использованием данных кейлоггеров. Мы анализировали работы, индексируемые в базе данных Scopus и опубликованные в период с 2001 по 2024 год (273 работы было отобрано с использованием протокола PRISMA). В качестве инструментов исследования нами были выбраны библиотека на языке R bibliometrix и программа VOSviewer. С использованием данных инструментов нами были определены наиболее продуктивные и цитируемые исследователи, институты и страны, а также наиболее значимые работы. На основе различных методов анализа совместной встречаемости ключевых слов, реализованных в данных инструментах, нами была построена концептуальная структура предметного поля, а также определены исследовательские тренды. Значимость настоящей работы определяется двумя факторами. Во-первых, она содержит результаты первого библиометрического анализа важной и активно развивающейся предметной области, ограниченной, однако, с точки зрения географической принадлежности ведущих исследователей и языков, на материале которых проводятся такие исследования. Подобный анализ, как представляется, позволить ознакомить с состоянием работ в данной области тех ученых, для которых она является новой. Во-вторых, данное исследование представляет собой пример комбинации методов автоматического анализ научной литературы, которая может быть применена для анализа иных предметных областей.
Дехнич О. В., Литвинова Т. А. Анализ клавиатурного почерка в исследованиях письма: библиометрический обзор с использованием инструментов R и VOSviewer // Научный результат. Вопросы теоретической и прикладной лингвистики. 2024. Т. 10. № 3. C. 91-115.
Пока никто не оставил комментариев к этой публикации.
Вы можете быть первым.
Alfalahi, H., Khandoker, A. H., Chowdhury, N., Iakovakis, D., Dias, S. B., Chaudhuri, K. R. and Hadjileontiadis, L. J. (2022). Diagnostic accuracy of keystroke dynamics as digital biomarkers for fine motor decline in neuropsychiatric disorders: a systematic review and meta-analysis. Sci Rep 12, 7690. https://doi.org/10.1038/s41598-022-11865-7
Aria, M. and Cuccurullo, C. (2017). bibliometrix: An R-tool for comprehensive science mapping analysis. Journal of Informetrics 11(4), 959–975. https://doi.org/10.1016/j.joi.2017.08.007
Bixler, R. and D’Mello, S. (2013). Detecting boredom and engagement during writing with keystroke analysis, task appraisals, and stable traits. In Proceedings of the 2013 International conference on Intelligent user interfaces (IUI ‘13). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 225–234. https://doi.org/10.1145/2449396.2449426
Büyükkıdık, S. (2022). A bibliometric analysis: A tutorial for the bibliometrix package in R using IRT literature. Journal of Measurement and Evaluation in Education and Psychology 13(3), 164–193. https://doi.org/10.21031/epod.1069307
Cui, Y., Mou, J. and Liu, Y. (2018). Knowledge mapping of social commerce research: A visual analysis using CiteSpace. Electronic Commerce Research, 18(4), 837–868.
Derviş, H. (2019). Bibliometric analysis using bibliometrix an R package. Journal of Scientometric Research 8(3), 156–160. https://doi.org/10.5530/jscires.8.3.32
Donthu, N., Kumar, S., Mukherjee, D., Pandey, N. and Lim, W. M. (2021). How to conduct a bibliometric analysis: An overview and guidelines. Journal of Business Research 133, 285–296. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.04.070
Farrukh, M., Raza, A., Mansoor, A., Khan, M. S. and Lee, J. W. C. (2023). Trends and patterns in pro-environmental behaviour research: a bibliometric review and research agenda. Benchmarking: an International Journal 30(3), 681–696. https://doi.org/10.1108/BIJ-10-2020-0521
Lee, S. A. and Park, J. H. (2024). Do Individuals with Mild Cognitive Impairment and Healthy Aging People Have Different Keystroke Dynamics? A Systematic Review. International Journal of Gerontology 18(2), 64–69. https://doi.org/10.6890/IJGE.202404_18(2).0001
Leijten, M. and Van Waes, L. (2013). Keystroke logging in writing research: Using inputlog to analyze and visualize writing processes. Written Communication 30(3), 358–392. https://doi.org/10.1177/0741088313491692
Leijten, M., Van Waes, L., Schriver, K. and Hayes, J. R. (2013). Writing in the workplace: Constructing documents using multiple digital sources. Journal of Writing Research 5(3), 285–337. https://doi.org/10.17239/jowr-2014.05.03.3
Logan, G. D. and Crump, M. J. (2010). Cognitive illusions of authorship reveal hierarchical error detection in skilled typists. Science 330(6004), 683–686. https://doi.org/10.1126/science.1190483
Maalej, A. and Kallel, I. (2020). Does Keystroke Dynamics tell us about Emotions? A Systematic Literature Review and Dataset Construction. In 2020 16th International Conference on Intelligent Environments (IE), Madrid, Spain, 60–67. https://doi.org/10.1109/IE49459.2020.9155004
Nguyen, T. M., Leow, A. D. and Ajilore, O. (2023). A Review on Smartphone Keystroke Dynamics as a Digital Biomarker for Understanding Neurocognitive Functioning. Brain Sci. 13, 959. https://doi.org/10.3390/brainsci13060959
Omotehinwa, T. O. (2022). Examining the developments in scheduling algorithms research: a bibliometric approach. Heliyon 8(5), e09510.
Passas, I. (2024). Bibliometric Analysis: The Main Steps. Encyclopedia 4, 1014–1025. https://doi.org/10.3390/encyclopedia4020065
Quraishi, S. J. and Bedi, S. S. (2018). Keystroke Dynamics Biometrics, A tool for User Authentication – Review. In 2018 International Conference on System Modeling & Advancement in Research Trends (SMART), Moradabad, India, 248–254. https://doi.org/10.1109/SYSMART.2018.8746932
Rashid, M. F. A. (2023). How to Conduct a Bibliometric Analysis using R Packages: A Comprehensive Guidelines. Journal of Tourism, Hospitality & Culinary Arts 15(1), 24–39.
Raul, N., Shankarmani, R. and Joshi, P. (2020). A Comprehensive Review of Keystroke Dynamics-Based Authentication Mechanism. In: Khanna, A., Gupta, D., Bhattacharyya, S., Snasel, V., Platos, J., Hassanien, A. (eds). International Conference on Innovative Computing and Communications. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol. 1059. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-15-0324-5_13
Rejeb, A., Rejeb, K., Appolloni, A., Kayikci, Y. and Iranmanesh, M. (2023). The landscape of public procurement research: a bibliometric analysis and topic modelling based on Scopus. Journal of Public Procurement 23(2), 145–178. https://doi.org/10.1108/JOPP-06-2022-0031
Saini, G. K., Lievens, F. and Srivastava, M. (2022). Employer and internal branding research: a bibliometric analysis of 25 years. Journal of Product & Brand Management 31(8), 1196–1221. https://doi.org/10.1108/JPBM-06-2021-3526
Small, H. (1973). Co-citation in the scientific literature: a new measure of the relationship between two documents. J Am Soc Inf Sci 24, 265–269. https://doi.org/10.1002/asi.4630240406
Stevenson, M., Schoonen, R. and Glopper, K. de. (2006). Revising in two languages: A multi-dimensional comparison of online writing revisions in L1 and FL. Journal of Second Language Writing 15(3), 201–233. https://doi.org/10.1016/j.jslw.2006.06.002
Tikhonova E., Kosycheva M., Kasatkin P. (2023). Exploring Academic Culture: Unpacking its Definition and Structure (a Systematic Scoping Review). Journal of Language and Education 9(36), 151-168. https://doi.org/10.17323/jle.2023.18491
Van Eck, N. J. and Waltman, L. (2014). Visualizing bibliometric networks. In Y. Ding, R. Rousseau and D. Wolfram (Eds.), Measuring scholarly impact: Methods and practice (pp. 285–320). Springer. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-10377-8_13
Wang, S. and Gu, Z. (2022). Mapping the Field of Value Chain: A Bibliometric and Visualization Analysis. Sustainability 14, 7063. https://doi.org/10.3390/su14127063
Wengelin, Å. (2006). Examining Pauses in Writing: Theory, Methods and Empirical Data. In Computer Keystroke Logging and Writing: Methods and Applications. Leiden, The Netherlands: Brill. https://doi.org/10.1163/9780080460932_008
Wengelin, Å. and Johansson, V. (2023). Investigating Writing Processes with Keystroke Logging. In: Kruse, O. et al. Digital Writing Technologies in Higher Education. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-36033-6_25
Yang, L. and Qin, S.-F. (2021). A Review of Emotion Recognition Methods From Keystroke, Mouse, and Touchscreen Dynamics. IEEEAccess 9, 162197–162213. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3132233
Т.А. Литвинова благодарит за финансовую поддержку Министерство просвещения Российской Федерации (работа выполнена при финансовой поддержке Министерства просвещения Российской Федерации в рамках выполнения государственного задания в сфере науки, номер темы QRPK-2024-0011). О.В. Дехнич не получала финансовой поддержки за выполнение исследований, написание и публикацию статьи.