文献综述是是查阅了某一专题在一段时间内一定数量的文献，对所选取相关的研究背景及内容，进行归纳，从而作出综合性描述的文章。
综述的特点：
1，综合性文献综述是信息分析的高级产物，在大量文献阅读记录整理的基础上，综合性的对其进行评价叙述，做到“纵横交错”，即以专题发展状况为纵线，以不同范围或者不同时间阶段为横线，进行横向对比；
2.评述性文献综述中，基于大量文献阅读整理，要注意“评述结合”，对某一专题的各方面进行综合评价分析，做到深入、专业、系统的评述某一方面的问题；
3.前沿性通过搜集整理最新前沿专题动态和学术资料，帮助读者获得对专题和写作有利的信息。
Fig.1.Flowdiagramoftheadvancedprocessofwritingandpublishinginfluentialreviewarticles
综述的写作步骤：
1.基于现实状况和研究兴趣，定向选题
选题往往是研究者根据自身的兴趣或研究的需要而确定，也可根据所占有的文献资料的质和量来选题，既不能太大，又不能太小。选题过大，可能会由于现实状况而被影响；选题太小，难于发现各事物之间的有机联系。选题要反映学科的新成果、新动向。
2.根据选题目标，收集相关资料
确定选题后，需着手准备相关资料，可以通过阅读纸质专业期刊、图书等查找相关资料；也可以通过计算机检索，借用各种检索工具，比如中国知网，WebofScience等，紧贴选题方向，筛选、记录相关内容。选择文献可根据时间由近到远的原则进行筛选，往往选用近期（3-5年）的相关文献。文献资料应先泛读，找出与选题内容最为相近的文献，然后进行精读；同时应尽量阅读原文，寻找具有代表性和广泛性的第一手资料，避免多次转引而导致的论述偏差。
3.整理归纳资料，形成写作思路
在完成选题的资料搜集工作后，通过“读、写、选”三步法整理相关内容，分析总结选题领域研究现状和发展动态，探讨发现存在的问题并进行相应评价，形成总体写作思路并提出写作纲要。
4.拟定综述提纲，撰写文献综述
按照写作思路和纲要要求，根据论文题目或主题的划分、归纳选题资料，分门别类地列入“文献树”，经过对资料的深度阅读、分析和思考，拟定文献综述的撰写提纲。要确保提纲明确清晰，结构严谨，同时遵循不重不漏MECE(MutuallyExclusiveCollectivelyExhaustive)分析法，紧扣主题。
文献综述通常包括四个部分：前言，主体，小结和参考文献。前言，要用简明扼要的文字说明写作的目的、必要性、有关概念的定义，综述的范围，阐述有关问题的现状和动态，以及目前对主要问题争论的焦点等。主体，是综述的重点。主要包括论据和论证两个部分。主体部分可根据内容的多少可分为若干个小标题分别论述。小结，是综述正文部分作扼要的总结，作者应对各种观点进行综合评价，提出自己的看法，指出存在的问题及今后发展的方向和展望。同时，也要标注出参考文献，以示对原作者的尊重，也方便读者回溯追源，查找信息。
注意事项：
1.搜集相关资料时，要注意搜集全面，引用文献要忠于原文，按照文献著录格式，正确地标注参考文献；此外，还要注意文献的时效性；
2.若以作者排序进行综述写作，必然会导致研究问题的无谓重复，使整个论述拖沓散乱。应以研究的主题为依据，有逻辑地对文献资料进行归纳和分析，按照发展历程和贡献多少去组织，会使综述结构紧凑、内容详实；
3.撰写综述时，在前言部分，要注意引用一些转折词，来突出自己的研究方向，显示出与先前研究现状相比，个人选题的切入点及创新性；
4.避免“综而不述”“述而不引”。“综而不述”即为只对所查找资料进行整理综合，却不对所引用文献等资料进行评价；“述而不引”则是指对所收集的资料整合分析后，却不引出自己的选题方向或研究问题；
5.综述时内容应该前后要呼应，要建立内在的衔接和联系，不应互相脱节。如前面涉及到的概念的界定、原理的讨论、方法的应用等，后面的内容就要进行有关内容的探讨、分析、综合；
6.对相关材料整理分析过后，进行评价时，要批判性的综合解释某些研究方面，并非基于原作者所表达目的予以附和。
思维拓展：
MECE分析法:
MECE中文意思是“相互独立，完全穷尽”。也就是对于一个重大的议题，能够做到不重叠、不遗漏的分类，而且能够借此有效把握问题的核心，并成为有效解决问题的方法。
Fig.2.TheMECEprinciple
这里不遗漏、不重复指将整体划为多个部分时，各部分要符合这两个要求：
①各部分相互独立；②所有部分相加，完全穷举无遗漏。
实际上可以将此法则简单理解为有技巧的分类方法，而这分类方法中的重要原则之一就是独立性，即多个因素相互区分，互不重叠；MECE分析法其二原则为完整性，即在对体系划分中，不漏掉任何一个，保证其完整性。
若想要灵活运用MECE分析法。则需要长期锻炼。这里有几点小tips:
1.谨记初始运用目的，避免顾此失彼，破坏原则；
2.善用成熟结构分解模型，强化训练个人分析能力，比如商业模式结构模型等；
3.注意分解结构时不重叠原则，善用数据库检索与梳理工具，对多源异构数据以多层次角度核查。
参考文献：
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