| 基于媒介比较的学科新兴主题动态识别——altmetrics与引文数据的融合方法 |
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| 引用本文： | 段庆锋,闫绪娴,陈红,刘东霞.基于媒介比较的学科新兴主题动态识别——altmetrics与引文数据的融合方法[J].情报学报,2022(9):930-944. |
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| 作者姓名： | 段庆锋 闫绪娴 陈红 刘东霞 |
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| 作者单位： | 山西财经大学管理科学与工程学院 |
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| 基金项目： | 教育部人文社会科学项目“基于学术社交媒体的学科新兴趋势识别研究”（20YJA870005）；;国家社会科学基金项目“供给侧改革背景下提升资源型企业经济韧性的关键要素、效应评估与实现路径研究”（20BGL100）； |
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| 摘 要： | 社交网络媒介具有时间优势，非常适合于发现处于新兴阶段的学科主题。新兴主题演化在社交媒介和出版媒介呈现差异化，表现为altmetrics指标相对于引文指标的领先优势，由此考虑将两种媒介指标落差的快速形成及拉大作为识别新兴主题的关键依据。基于此，提出媒介比较视角的学科新兴主题识别方法。首先，融合altmetrics和引文数据，构建可用于时序比较的主题媒介活跃度相对落差指标rgap；其次，采用突发性检测算法，探测主题时序指标rgap的突发状态，以揭示新兴主题涌现及其演化过程；最后，通过情报学领域的实证分析说明该识别方法有效可靠，基于媒介比较指标的识别方法表现出良好的识别能力与一定程度的及时性优势，发现以推特及博客为代表的高覆盖高流行性指标更有助于获得满意分析效果。
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| 关 键 词： | 学科新兴主题 媒介比较 altmetrics 引文 |
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