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科学计量学与可视化技术是不可分离的，是相互促进的。可视化的图谱使得科学计量对科学技术活动和科学学科之间的关系揭示更加明朗化和直观化。
科学计量的诞生使得情报学成为一门真正的科学有了重要的基础，它为情报学发展自身特定的研究方法提供了重要的保证。目前国内外对科学计量的研究主要集中在科学领域，主要用来研究：科学技术的投入模型与评价、科技活动人员投入模型与评价研究、研究与发展活动人员投入模型与评价研究等。无论是洛特卡定律、普赖斯的指数模型还是H指数等，都是用来总结科学活动中的研究人员与其研究成果之间的关系，并进而总结出学科的潜在发展规律，或是研究人员之间的合作关系，或是为进行科学的评估进而弥补同行评审的缺陷与不足，提供了定量化的考核标准。因此，从文献计量发展到科学计量再到网络计量学是学科发展的趋势，也为科技活动的评估和预测做出了学科特有的贡献。
一方面，可视化促进了科学计量学的发展。科学技术的发展已经达到这样一种状态，即必须将已有的零碎知识整合起来，科学技术才能继续发展。各个领域的研究都层出不穷，但是各自都在自己的领域进行研究分析，科学的发展需要我们从宏观的角度来分析和总结，前人和今人目前的研究状态和成果、各种研究机构的关系、世界地位等。可视化的计量学方法正是从这样的角度出发，科学家们也是不断地革新思路，进行种种新方法和新技术的研究。可视化方法正是通过这种途径促进了科学计量学的发展。
另一方面，科学计量学的发展对可视化产生了影响。科学计量的宗旨是捕捉现象之后的规律，可视化的分析结果使得人们对科学问题的分析更加多元化和直观化。科学发展的规律除了可以用数学的方法进行归纳整理之外，也可以用可视化的图表来定性揭示信息、数据之间的关系和联系，使得不同数据之间的关系更加明朗化和结构化。科学计量学的发展要求可视化技术更加易用、直观和明朗化，从而促使可视化软件和方法、技术不断地进行革新。
目前科学计量学的研究和使用与各个分析软件紧密结合，如陈超美博士研发的Citespace软件、美国Thomson公司开发的专利分析工具TDA、美国Micropatent公司的Aureka，等等。Citespace软件是一个将信息可视化方法、文献计量方法以及数据挖掘算法等集成在一起的、用于引用数据抽取模型的交互式可视化工具。TDA软件提供一种从Derwent世界专利索引和专利引文数据库中的原始数据中挖掘出有用信息的方法，为洞察技术发展趋势、掌握竞争对手的专利发展情况、找出多产的专利发明人及其供职的公司、发现行业近年新出现的技术、确定研究战略和发展方向等方面提供有价值的依据。通过该软件可以对专利数据进行深度挖掘并展开可视化分析。这些软件都是贯穿了可视化的理念而进行的研制，其分析结果都是可视化工具的具体体现。
然而，可视化方法不是万能的，它与其他科学方法和手段一样，存在着一定的局限性。在科学计量学领域，当研究人员对数据或信息进行可视化以求寻找知识或规律时，特别要注意可视化方法存在如下的局限性。
第一，可视化方法只能显示数据的某些侧面。可视化图形对于数据的表现方式是有限的。从不同的角度看，数据会有不同的方面，并表现出不同的规律，对数据可视化后，通常不太可能将数据的方方面面显示出来，它只能显示一个或几个侧面。当然，要显示哪些侧面是由研究者的研究目的来决定的。
第二，研究者的倾向性会导致可视化所产生的偏差。可视化图形成功获得后，其图形所表现的规律或蕴含的知识需要通过研究的进行分析，不同的研究者分析的结果可能是完全不一样的。通过不同的分析软件分析出来的结果，必然会仁者见仁、智者见智，不同的人理解问题的角度不同，因而就会产生不同的分析结果和见解。这种结果所产生的偏差与研究者的观点的倾向性有一定的关系。
第三，可视化所展示的图形并不是完美的。大部分可视化图形都是二维图形，极少数能展示三维图形，但更高维的图形是无能为力的。要想得到信息的全景目前是不可能的。
最后，可视化只是科学研究过程中的一个阶段。研究者不能认为可视化是科学研究的最终结果，不能为可视化而可视化。可视化一定是有特定目标的。研究者对于可视化图形的分析至关重要，从图形中获得规律或知识从而影响决策，才是可视化的根本目标。
