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影響研究類有關畢業論文格式模板范文 和推特(Twitter)對中國論文的國際關注度影響相關論文例文

主題:影響研究論文寫作 時間:2019-10-12

推特(Twitter)對中國論文的國際關注度影響,本文是影響研究類有關本科畢業論文范文跟Twitter和論文和中國論文類開題報告范文.

影響研究論文參考文獻:

影響研究論文參考文獻 國際經濟和貿易專業論文選題國際貿易專業論文選題中國論文國際貿易論文題目

舒 非,Stefanie Haustein,全 薇

摘 要 文章調查在國外社交媒體上的傳播能否提高中國國際科技論文的關注度,并增加論文的被引用次數.通過分析163635篇在2012年發表并被Web of Science收錄的中國國際科技論文及其收到的推文數和引用數,發現在同一個期刊內,在推特上被推送過的論文的被引用次數比沒有被推送過的多近20%.已有研究發現在論文收到的推文數和被引用次數之間存在微弱的統計學相關性,這種相關性也存在于中國國際科技論文之中.

關鍵詞 推特引文分析中國替代計量學學術交流科學影響

引用本文格式 舒非,Stefanie Haustein,全薇. 推特(Twitter)對中國論文的國際關注度影響研究[J]. 圖書館論壇,2017(6):55-60.

Can Twitter Increase the Visibility of Chinese International Publications

SHU Fei,Stefanie Haustein,QUAN Wei

Abstract The purpose of this study is to investigate whether diffusion on social media can help to improve the international visibility of Chinese papers and thus increase citation impact. After analyzing 163635 Chinese articles published in 2012 as well as their tweets and citations received,our results indicate that,twittered Chinese papers,published in the same year same journal,receive around 20% more citations than non-twittered Chinese papers. The results also confirm that a weak correlation exists between the number of tweets and the number of citations to the publications.

Keywords Twitter;citation analysis;China;altmetrics;scholarly communication;scientific impact

0 引言

隨著中國科研事業快速發展,中國國際論文發表迎來“井噴期”.自2009年以來,中國國際論文的發表數一直位居世界第二位[1-2],僅次于美國,這引來了廣泛的國際關注,大量的文獻計量學或信息計量學研究聚焦于中國,分析和評估中國取得的學術成就,研究內容幾乎涵蓋文獻計量學的所有方向.但是,很少有替代計量學研究分析中國的學術研究影響力如何通過非傳統的社交媒體進行傳播.盡管推特(Twitter)、臉書(Facebook)、谷歌加(Google+)等歐美社交媒體難以在中國使用,但仍有許多中國的研究論文在這些社交媒體上被提及,并獲得國際關注.這種源于社交媒體的關注是否能增加中國論文的被引用次數,進而提高中國學術研究的影響力,目前缺乏相應的研究.

近年替代計量學的主要研究方向是學術研究在社交媒體上的影響力,其研究對象包括所有社交媒體,而推特因為被學者使用得最多而成為替代計量學研究的焦點[3].與其他社交媒體相比,學者更愿意在推特上介紹自己或他人的最新研究成果,約五分之一的近期發表文章在推特上出現過[4].雖然中國學者難以使用推特介紹自己的最新學術成果,但其學術論文仍然在推特上被其他國家的學者推介.這些推文可以幫助中國的學術論文增加國際關注度,這種關注能否轉化為相應的引用次數正是本文研究的重點.

1 相關研究

已有研究顯示,論文收到的推文數量和引用數之間的統計學相關性并不顯著[4-7],但整體來看,在推特上的推送能增加論文的被引用次數[3,5].Costas、Zahedi和Wouters[5]的研究顯示,15%-24%近期發表的論文在社交媒體上被討論,該比例還在逐年增長;推特是使用最多的社交媒體,但推文多少與引用多少的統計學相關性微弱.Haustein、Costa和Larvi&egre;re[4]在分析了超過130萬篇Web of Science論文的推文和引用后,計算出推文次數和引用次數之間的斯皮爾曼相關系數(Spearman Correlation Coefficient)僅為0.194.

替代計量學研究認為,社交媒體的出現是對傳統文獻計量學和學術評價的重要補充,與傳統基于引文分析的計量學指標相比,替代計量學指標能減少“馬太效益”[8]影響——在學術影響力相同的情況下,知名學者的文章更有可能被引用.然而,針對拉丁美洲[9-10]和伊朗發表論文的研究顯示,由于在國際社交媒體上的不足,其論文的引用率與英美國家相比差距反而增大.中國國際論文長期以來也有國際關注度不夠的問題[11-13],雖然論文發表數量位居世界第二,但論文平均被引用次數只居世界第六[2].與英美國家學者發表的論文相比,中國國際論文在社交媒體上的關注度仍然欠缺,那么這些社交媒體的介入究竟能如何影響中國國際論文的引用率呢?這都是本研究需要回答的問題.

2 研究目標

本研究的目的是分析推特上的關注度是否能提高中國國際論文的國際關注度,進而增加中國國際論文的被引用次數,并縮小與英美國家在學術影響力上的差距.為此,需要在本文中回答三個問題:(1)在相同情況下,在推特上被推過的中國國際論文和沒有被推過的論文在引用率上是否有顯著不同?(2)就發表的中國國際論文而言,它們收到的推文次數和引用次數之間是否有統計學相關性?(3)上述的顯著性和統計學相關性在不同學科領域中是否會有所不同?

3 研究方法

本研究使用的論文數據來自Web of Science,推特數據來自Altmetric.com,兩者通過數位物件識別號(Digital Object Identifier)對應.中國國際論文通過Web of Science數據庫中作者的地址來確認.

3.1 數據收集

Web of Science是全世界公認的最權威的引文數據庫[14],旗下有科學引文索引(Science Citation Index)、社會科學引文索引(Social Science Citation Index)和人文科學索引(Arts and Humanities Citation Index),每年收錄超過1.2萬種核心科學期刊,涵蓋科學研究的所有學科.本研究首先從Web of Science數據庫提取所有在2012年發表的論文,總數為1339279篇;同時提取這些論文從發表后到2015年所收到的所有引文數據,因為相對長的調查期(三年)可以更準確地反映出論文的引用情況.

Altmetric.com是目前替代計量學使用最多最準確的數據源[15].對2012年論文的推文的收集截止至2013年10月18日,近一年的時間對收集推特數據來說是足夠的.在Altmetric.com數據庫中,每篇論文都有數位物件識別號,并以此與Web of Science數據庫中的論文一一對應.需要指出的是,在Web of Science數據庫中并不是所有論文都有數位物件識別號,數位物件識別號缺失的論文不得不被排除在最終的數據收集之外.最后,共有1131358篇2012年發表的論文被篩選出.

在這1131358篇論文中,根據作者的地址選出三組數據:第一組有163635篇論文,作者中至少有一位來自中國;第二組有146282篇論文,第一作者來自中國;第三組有122550篇論文,所有作者均來自中國.所有論文的發表期刊、學科分類、引用次數及推文數同時被提取,如表1所示.大约有11%的中國論文被推,在推特上的關注度不僅低于美國、英國、德國等發達國家,也低于國際平均水平(22%).與此同時,雖然中國論文被推的比例不高,但分布很廣.如表2所示,這11%被推的中國論文出現在近40%發表有中國論文的期刊中.

由于不同學科的論文引用率差異非常大,在比較論文引用率時,必须對不同學科的論文引用數進行標準化(normalization)比較或對不同學科進行分別比較,本研究選擇后者.Web of Science將收錄的所有期刊分為14個大學科,如表3所示.本文據此將2012年收錄的163635篇中國論文分入14個學科.由于中國作者在藝術和人文學科發表的國際論文非常少,無法达到統計學分析的最低樣本要求,因此,這兩個學科不得不被排除在學科分析之外.最后,就12個學科作學科比較分析.

3.2 數據分析

為了回答上面提到的三個研究問題,本研究將收集的數據進行兩個不同的測試.首先,一一比較不同期刊下被推的中國論文和沒有被推的中國論文的引用次數,以回答第一個問題.然后,通過統計學分析計算中國論文的被推次數和引用次數之間的統計學相關系數,以回答第二個問題.最后,分析第二個測試結果在不同學科內的差異可以回答第三個問題.

第一個比較測試比較的是被推中國論文和未被推中國論文的平均引用率.為減少不同學科和不同期刊引用率差異對比較結果的影響,筆者對發表中國論文的期刊一一進行比較,即在每一種曾在2012年發表過中國論文且有被推論文的期刊中,比較被推中國論文和未被推中國論文的平均引用次數.通過數據收集發現,雖然超過2000種期刊收錄了被推的中國論文,但這些論文的分布是完全偏態分布(Skewed Distribution)——絕大多數推文集中在少數期刊的論文中,而許多期刊中被推中國論文僅有1篇或2篇,見圖1.

如果將這些期刊納入統計,容易出現引用次數的極端值(outliers),从而影響整個統計的顯著性.所以,在數據分析時為這些期刊設立了兩種篩選標準,只有达到篩選標準的期刊才會被納入最后的統計分析.篩選標準一:收錄的期刊中,被推的中國論文和未被推的中國論文都至少有五篇,而且它們所占的比例都不得少于10%多于90%;篩選標準二:收錄的期刊中,被推的中國論文和未被推的中國論文都至少有10篇,而且它們所占的比例都不得少于20%多于80%.與篩選標準一相比,篩選標準二下的樣本更少,但排除了更多的極端值.

經過篩選后,最后只有不到500種期刊被納入最后的統計分析,見表4.與此同時,使用兩個不同的時間段計算論文的引用次數以比較長期和短期內引用次數的差異.短期指的是自論文發表后至2013年12月31日(一年期)這一時間段,長期是指自論文發表后至2015年12月31日(三年期)這一時間段.

第二個測試是將所有的中國國際論文(第一組),根據所刊登的期刊分入12個學科,然后在每個學科內計算論文被推次數和被引用次數的統計學相關系數.因為有大量零被推、零引用的論文存在,故使用斯皮爾曼相關系數(Spearman Correlation Coefficient)而不是皮爾森相關系數(Pearson Correlation Coefficient)來衡量兩者的相關性.根據12個學科中中國論文收到的推文和引文的統計學相關系數來評估兩者在不同學科內是否有顯著的統計學相關性,同時可以看出不同學科對于這種相關性的影響.

4 研究結果

根據上述研究方法,經過數據分析得到初步結果,如表5所示.在2012年發表并被Web of Science收錄的論文中,有163635篇論文至少有一名作者來自中國(第一組),其中19634篇論文被推過并收到54878條推文,被推論文數占總論文數的12%,這一比例在第二組(11%)和第三組(10%)要低一些.在此需要考慮兩個情況:(1)第一作者更愿意在推特上發推文推介自己的最新研究成果;(2)中國作者無法使用推特.第一組論文中有來自海外的第一作者而第二組論文的第一作者全部來自中國,相比之下,第一組論文比第二組論文有更多機會出現在推特上;而第三組論文的所有作者都來自中國,完全排除了國際合作中海外作者使用推特推介論文的可能性,所以其被推的論文比例比前兩組更低.與此同時,上述三組論文在論文發表后一年和三年間收到的引文數也被記錄.

在第一個測試中,計算了三組論文在兩種篩選條件下,在兩個不同的引用時間段里,每種期刊中被推的中國論文和未被推的中國論文在平均引用次數上的差異.研究發現,在大约三分之二的期刊中被推的中國論文的引用次數比未被推的中國論文要多,而被推論文的平均引用率比未被推論文要多出近20%(從13%到27%不等).如表6和表7所示,在第一組論文中,在篩選標準一下有66%的期刊(281/429)其被推論文的三年平均引用率高于未被推論文,有62%的期刊(265/429)其被推論文的一年平均引用率高于未被推論文;而在期刊平均引用率上被推論文的三年和一年平均引用率比未被推論文分別高了20%和17%.在篩選標準二下分別有74%(100/135)和70%(94/135)的期刊其被推論文的三年和一年平均引用率高于未被推論文;而在期刊平均引用率上被推論文的三年和一年平均引用率比未被推論文分別高了26%和24%.在第二組和第三組論文中也得到了類似的數字(見表6、表8和表9).

分析發現,第一組論文和第二組論文的數據十分相似,在樣本更少、排除了更多極端值的篩選標準二下被推論文引用率高的期刊更多,而期刊中被推論文的平均引用率較未被推論文更高.相比之下,第三組論文在兩個篩選標準下得到的結果沒有明顯不同,而且整體上第三組中被推論文和未被推論文的引用率差距較前兩組要小.考慮到第三組中沒有任何國際合作的論文,其在推特上受關注程度較前兩組要小,所以可以理解這一組中推文對其引用的影響也較前兩組要小.在所有三個組中,在兩個篩選標準下,被推論文和未被推論文在三年平均引用率上的差距較一年平均引用率更大,說明推文在短期內為論文增加的國際關注度需要更長時間才能轉化為引用次數.

在第二個測試中,所有163635篇在2012年發表并被Web of Science收錄的中國論文(第一組)根據它們發表的期刊被分到14個學科中,藝術和人文學科因為發表的中國論文太少而被排除在統計學相關性計算外.如表10所示,在除了數學之外的11個學科中,被推論文的平均引用次數均高于未被推中國論文的平均引用次數.尤其在生物化學、工程和物理學科中,被推論文的引用次數較未被推論文分別多出107%、306%和393%.唯一的例外是數學,被推中國論文的平均引用率比未被推中國論文要低12%.

同時分別計算出12個學科下中國論文收到的推文數和引文數之間的斯皮爾曼相關系數,除數學有0.021的負相關性外,其他學科都顯示出正相關性.斯皮爾曼相關性最高的是物理學科,达到0.194,與Haustein、Costa和Larvi&egre;re[4]的研究結果相同.当然,這一數值僅能顯示微弱的統計學相關性,這同樣證實了以前研究得到的結論.

5 結論

通過對2012發表并被Web of Science收錄的中國論文收到的推文和引文進行分析,本文再次證實論文的被推次數和引用次數之間存在微弱的統計學相關性.與此同時,無論是在發表中國論文的期刊內,還是論文所屬的學科下,都發現被推的中國論文收到的引文數較未被推的中國論文有顯著的增加.這一結果也確認了推特在一定程度上可以幫助中國的學術論文增加國際關注度,并增加相應的引用次數.

本研究有局限性.比如,沒有就收到的推文和引文進行來源分析,以觀察大量的推文和引文是否來自于同一國家或地區,這是下一步研究的主要方向.再如,沒有就其他國家的論文數據做同樣的研究,以完成不同國家論文收到推文和引文相關性的比較研究.

參考文獻

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作者簡介 舒非,博士研究生,加拿大麥吉爾大學信息學院;Stefanie Haustein,博士后,加拿大蒙特利爾大學圖書情報學院;全薇,博士研究生,武漢大學信息管理學院、武漢大學中國科學評價研究中心.

收稿日期 2017-03-08

(責任編輯:何燕)

概括總結,上文是一篇關于Twitter和論文和中國論文方面的影響研究論文題目、論文提綱、影響研究論文開題報告、文獻綜述、參考文獻的相關大學碩士和本科畢業論文.

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