SotA Lens：面向探索性州-of-the-Art综述的数据网络增强方法与工具
摘要
研究者通常在准备好定义系统综述的狭窄方案之前，会进行一次广泛的州-of-the-Art综述。这在跨学科领域尤为常见，其中术语不稳定、社区联系薄弱，且相关工作分散于技术与应用领域。本文提出SotA Lens，一种数据网络增强的探索性州-of-the-Art综述方法与轻量级软件工具包。该方法融合了 documented seed search、DOI级元数据解析、受限引用扩张、定向图构建、社区检测、作者与主题术语排序，以及对研究社区的人工标注。它旨在补充而非取代诸如PRISMA、PRISMA-ScR、系统化映射研究和计量学科绘图等既有综述协议。该方法通过Dynamic Projection-Mapping与Spatial Augmented Reality的证明概念综述加以演示。从约200个种子搜索结果开始，该工作流程生成了包含2,198个DOI级顶点和8,249条参考边的引用图；2010-2023年过滤后最大连通分支包含986个顶点、2,693条边和十六个已标注社区。该工作的贡献既是方法论的，也是实践性的：SotA Lens帮助研究者描绘广阔领域、识别聚类与空白，并在确立狭窄系统综述方案之前产生可审计的综述制品。本文并非针对Dynamic Projection-Mapping或Spatial Augmented Reality的领域调查；而是以该领域为证明概念案例，介绍并演示一种原创的综述支持方法与软件制品。
引用
@article{arxiv.2605.16333,
title = {SotA Lens: A Network-Augmented Methodology and Tool for Exploratory State-of-the-Art Reviews},
author = {Diogo Peralta Cordeiro},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.16333},
year = {2026}
}
备注
11 pages, 3 figures, 2 tables; original methodology/software paper with proof-of-concept case study; software DOI: 10.5281/zenodo.19860899