The identification of research topics and trends is an important scientometric activity, as it can help guide the direction of future research. In the Semantic Web area, initially topic and trend detection was primarily performed through qualitative, top-down style approaches, that rely on expert knowledge. More recently, data-driven, bottom-up approaches have been proposed that offer a quantitative analysis of the evolution of a research domain. In this paper, we aim to provide a broader and more complete picture of Semantic Web topics and trends by adopting a mixed methods methodology, which allows for the combined use of both qualitative and quantitative approaches. Concretely, we build on a qualitative analysis of the main seminal papers, which adopt a top-down approach, and on quantitative results derived with three bottom-up data-driven approaches (Rexplore, Saffron, PoolParty), on a corpus of Semantic Web papers published between 2006 and 2015. In this process, we both use the latter for “fact-checking” on the former and also to derive key findings in relation to the strengths and weaknesses of top-down and bottom-up approaches to research topic identification. Although we provide a detailed study on the past decade of Semantic Web research, the findings and the methodology are relevant not only for our community but beyond the area of the Semantic Web to other research fields as well.

中文翻译：

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通过混合方法方法进行语义Web研究的十年

确定研究主题和趋势是一项重要的科学计量活动，因为它可以帮助指导未来的研究方向。在语义Web区域中，最初的主题和趋势检测主要是通过依赖专家知识的定性，自上而下的方式进行的。最近，已经提出了数据驱动的，自下而上的方法，该方法提供了对研究领域演变的定量分析。在本文中，我们旨在通过采用混合方法论方法来提供更广泛，更完整的语义Web主题和趋势图，该方法可以同时使用定性和定量方法。具体而言，我们在对主要开创性论文进行定性分析的基础上，采用自上而下的方法，以及使用三种自下而上的数据驱动方法（Rexplore，Saffron，PoolParty）得出的定量结果，以及在2006年至2015年之间发布的语义Web论文集上。在此过程中，我们都将后者用于“事实检查”在前者的基础上，还可以得出与自上而下和自下而上的研究主题识别方法的优缺点有关的主要发现。尽管我们对语义Web的过去十年进行了详细的研究，但是这些发现和方法不仅与我们的社区相关，而且与语义Web领域无关，也与其他研究领域相关。我们既使用后者对前者进行“事实检查”，又得出与自上而下和自下而上的研究主题识别方法的优缺点有关的主要发现。尽管我们对语义Web的过去十年进行了详细的研究，但是这些发现和方法不仅与我们的社区相关，而且与语义Web领域无关，也与其他研究领域相关。我们既使用后者对前者进行“事实核对”，又得出与自上而下和自下而上的研究主题识别方法的优缺点有关的主要发现。尽管我们对语义Web的过去十年进行了详细的研究，但是这些发现和方法不仅与我们的社区相关，而且与语义Web领域无关，也与其他研究领域相关。