学术论文的Twitter和Mendeley指标的 累积特征及规律探讨

• 作者: 王真 马建华
• 来源期刊: 科学观察
• 关键词: 研究论文 推特Mendeley 累积特征
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 页码范围: 35-44
• 页数: 10页
• 语种: 中文
• DOI: 10.15978/j.cnki.1673-5668.201904003

摘要

通过对学术论文的推特(Twitter)和Mendeley的数据跟踪和分析,深入研究学术论文在网络媒体中的传播规律.跟踪记录了5种不同类型的期刊于2016年11-12月间发表的136篇学术论文的Twitter和Mendeley数据,数据收集截止到2017年12月中旬.重点探索两项指标的累积趋势和分布规律,计算两个时间节点的累积值与Scopus统计的引文次数之间的相关关系.结果显示,学术论文的Twitter和Mendeley累积值表现出一定程度的独立性,即论文不论是开放获取或非开放获取,无论出版机构是否性质相同,所发表的论文的Twitter和Mendeley这两项指标均可进行比较;两项指标不同时间节点的累积值具有一致性,并且具有早期预测功能,即可根据论文发表后其Twitter和Mendeley数据更快地发现和识别出高学术影响力论文.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马建华	中国科学院文献情报中心	26	105	6.0	9.0
5	王真	中国科学院文献情报中心	6	28	2.0	5.0