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[目的/意义]从方法论层面探索Altmetrics学科范式,推动其理论框架的进一步完善。[方法/过程]根据事件模型,分析引用事件和社交媒体事件的共性和差异,将引文分析方法移植到Altmetrics中,探讨并扩展Altmetrics分析方法及其应用思路,从而构建Altmetrics分析方法体系。[结果/结论]Altmetrics分析方法体系包括:社交媒体事件的特征分布分析、Altmetrics计数分析、文本分析、网络分析和自提及分析,这些方法能够支撑Altmetrics在学术评价中的有效应用,进一步提升领域成熟度。 相似文献
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[目的/意义]梳理国内外新兴主题识别相关研究，总结不同方法的优缺点，归纳现有研究存在的问题，为新兴主题识别研究提供参考。[方法/过程]首先对新兴主题及其相关概念进行辨析；其次根据新兴主题识别的流程，从数据源及分析对象的选择、识别主题的方法、用于筛选新兴主题的特性与指标3个层面对相关文献集进行梳理与分析；最后，提出现有研究的局限与不足，并对未来发展作出展望。[结果/结论]新兴主题识别研究经过20余年的发展，已经形成了较为规范的研究流程及较为丰富的研究方法，但仍存在一定的不足。在理论层面，新兴主题的定义尚不明确；在数据集构建方面，数据源的选择与融合方式有待完善；在主题识别方面，研究方法时滞性较强，对语义关注和解释不足；在筛选指标方面，缺乏客观完整的评价体系。未来需要针对相关理论和研究方法进行更为深入的研究。 相似文献
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【目的/意义】预测国际 Altmetrics 领域未来发文趋势,并探究该领域的热点主题及研究趋势,为国内
Altmetrics研究紧跟国际前沿提供借鉴和参考。【方法/过程】以国际Altmetrics领域的期刊文献为研究对象,借助
CiteSpaceIII软件绘制突变词共现时区视图,并对突变词权重进行排序。【结果/结论】Altmetrics领域研究热点主题包
括 Altmetrics 的内涵讨论、传统计量学与 Altmetrics 的相关性、Altmetrics 数据来源平台的应用比较分析和新型
Altmetrics指标和方法的提出;新兴研究趋势为Altmetrics有效性的讨论以及对Altmetrics评价体系的进一步完善。 相似文献
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[目的/意义]为提高新兴技术主题识别的全面性、准确性,在专利、论文信息的基础上,融入舆情信息,提出一种复合型的新兴技术主题识别方法,以期能为微观层面新兴技术主题识别方法的研究提供参考。[方法/过程]面向专利、期刊论文、学位论文、会议论文、舆情共5种不同的科技文献类型,运用LDA模型从多源异构文本中获取主题词,并进行融合分析,提取候选新兴技术主题;设计识别指标体系,弥补现有指标体系缺乏未来前景相应指标的不足;运用CRITIC法进行综合评价,确定最终的新兴技术主题。[结果/结论]以智能网联汽车为实验对象,成功识别出多传感器融合信息技术这项新兴技术,实验结果与业界分析保持一致,说明多源信息视角下的多指标新兴技术主题识别方法能有效地对多源异构文本开展新兴技术的主题识别。 相似文献
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[目的/意义]从微观视角把握研究前沿主题在基金项目、论文数据中的关联关系,有助于准确把握科学知识生长中的研究前沿活动机理,对于研究前沿、新兴趋势识别和多源科技文献融合等工作具有一定的实践指导意义。[方法/过程]首先,利用LDA模型进行基金、论文研究主题探测;然后,综合新兴度、关注度指标和战略坐标图进行初始研究前沿判别,在主题扩散演化滞后效应测度结果基础上进行滞后修正的研究前沿识别;最后,利用ARIMA模型和Word2Vec模型进行研究前沿主题趋势预测分析。[结果/结论]以美国纳米农业领域为例进行了实证研究。研究发现,基金和论文在外部数量和内部主题特征两个层面都显示出一定的滞后性。文章对纳米颗粒在农作物代谢过程中诱导应激机制、用于绿色可持续环境及农业应用的纳米气泡技术、农作物吸收不同剂量下纳米材料的反应与机制等7个研究前沿主题发展趋势进行了预测分析。 相似文献
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[目的/意义]分析Altmetrics指标与引文量间的相关性,为进一步完善国内科研成果评价体系提供借鉴,探寻影响文献社交媒体影响力的主要因子。[方法/过程]选取Web of Science平台上Library&Information Science(LIS)学科分类下的51321篇期刊论文,采用相关性分析、因子分析、描述性统计等方法,分别探寻Altmetrics指标与引文量、Altmetrics指标之间的相关性,对比不同时段与全时段文献、高被引文献与全文献在相关性测度时的差异,并提取出3个能最佳解释Altmetrics影响力的共性因子。[结果/结论]WoS被引量和Scopus被引量显著相关。从整体来看,被引频次与Altmetrics指标间相关性较弱。从不同时间阶段来看,以2010年“Altmetrics”概念提出的元年为节点,前后两个时间阶段的Altmetrics指标值及其相关性确实发生了显著变化。此外,高被引文献的被引量与Altmetrics指标间的相关性普遍加强。 相似文献
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[目的/意义]对比论文数据和专利数据的特征指标,识别热点、新兴、潜在和消亡研究前沿主题。[方法/过程]利用LDA主题模型,对智能汽车领域相关的论文数据和专利数据进行主题提取,计算两个数据源下各主题的强度和主题新颖度并进行对比分析。[结果/结论]本文识别出路径规划技术等热点研究前沿6个、智能计算等新兴研究前沿2个、安全认证技术等潜在研究前沿6个、车载平台等消亡研究前沿6个。本文在前沿识别方法上进行了创新,有效识别出领域内研究前沿并进行分类,为相关机构和研究人员提供借鉴。 相似文献
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[目的/意义]预测社科领域在未来有发展潜力的研究主题对于科研工作者寻找新的学科增长点和政府部门优化资源配置至关重要。文章提出一种基于语义表示和动态主题模型的社科领域新兴主题预测框架,以期丰富和完善主题预测研究的方法体系。[方法/过程]首先,使用BERT模型和UMAP算法对文本进行语义表示和向量降维,再通过动态主题模型对嵌入向量进行聚类,从而获得全局主题;其次,构建新兴主题指标计算公式,基于Neural Prophet模型和非参数检验方法预测新兴主题;最后,通过划分时间窗将全局主题细化为多个局部主题,以定位最近时间段的新兴词汇。[结果/结论]选取“人口老龄化”领域的学术论文和报纸进行实证研究,并采用资料验证法进行方法有效性分析,结果表明该方法能够快速准确地预测社科领域中的新兴主题。 相似文献
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[目的/意义]旨在探讨学术专著影响力评价方法。[方法/过程]选取读秀馆藏数据、WorldCat馆藏数据、豆瓣评分、豆瓣热度、豆瓣评论、中国知网收录书评、论文他引、图书引用等八个指标,构建学术专著影响力评价体系。利用TOPSIS法对“三联·哈佛燕京学术丛书”中专著的影响力进行综合评价,得出专著影响力评价的结果。[结果/结论]引文计量指标和Altmetrics指标相互独立地反映了专著的影响力,Altmetrics指标能够及时地反映专著的热度和影响力,对引文计量指标的评价进行补充。 相似文献
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[研究目的]对新兴技术进行识别,有助于跟踪行业的最新发展动态,为企业提供最新的情报。[研究方法]通过分析以往相关文献,针对目前新兴技术识别研究中存在的不足,构建了基于专利SAO结构和多指标评价的新兴技术识别模型。首先,将基于语言层级的SAO结构和基于关键词语义的TF-IDF算法相结合,划分出各项子技术领域;其次,根据新兴技术特征建立多指标评价体系,结合专利数量年度变化,判别出新兴技术;最后,根据术语的语法规则,利用语言过滤器抽取出特定专利文献中的技术术语,识别新兴技术主题。[研究结论]将新兴技术识别模型应用于手机芯片行业,成功识别出了5G基带芯片和新型存储芯片两项新兴技术,与业界动态基本一致,从而验证了该模型的可行性。 相似文献
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【 目的/意义】为探析研究前沿与发展趋向,突破现有跨学科科研协作研究在主题识别预测中的不足,本文提
出跨学科科研协作新兴主题识别及预测研究框架,实现新兴主题识别及未来发展趋势预测。【方法/过程】以时间切
片的形式对 SciTS 会议文本进行主题抽取,提出新兴主题测量指标,探测领域内新兴主题并构建新兴主题时间序
列;而后分别采取BP神经网络和SVR两种经典机器学习算法对新兴主题未来三年发展趋势进行预测分析。【结果/
结论】根据历史数据对跨学科科研协作新兴主题进行识别及预测有较好的效果,在识别出的五个新兴主题中,跨学
科交流与对话、跨学科协作社区搭建、跨学科教育与培训等主题未来发展状态将趋热。【创新/局限】选取美国SciTS
会议文本为典型案例展开探索性分析,丰富当前跨学科科研协作研究内容的层次性和多样性。 相似文献
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［目的/意义］ Altmetrics作为学术成果影响力评价新方式正逐渐兴起和发挥日益重要的作用。当前Altmetrics研究多基于期刊论文层面,较少涉及学术图书,而在传统图书评价体系有待完善的情况下适时引入Altmetrics有其现实意义。［方法/过程］提出可按照学术图书在线影响力产生过程的递进分为阅前查询、阅读意向、阅读使用、评价反馈四个层次构建基于Altmetrics的学术图书评价指标框架,以体现学术图书影响力产生从传播、获取到利用、反馈逐步深入的完整过程。［结果/结论］分层框架不仅能涵盖学术图书Altmetrics指标的广度,还能从学术图书影响深度面向反映指标间的差异,可以有机地构成学术图书Altmetrics评价指标层级体系。 相似文献
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[目的/意义]Altmetrics是当前计量学领域中的研究热点,已引起了国内外学者的广泛关注。明晰当前国际Alt-metrics研究态势、研究力量布局和研究进展,可为相关研究提供借鉴与参考。[方法/过程]选取Web of Science数据库的文献大数据为分析源,采用文献计量法从总体态势、研究力量布局等方面进行分析,利用可视化与内容分析法对研究热点与前沿进行梳理与归纳。[结果/结论]①以德国、英国为代表的欧洲地区和以美国、加拿大为代表的北美地区是国际Altmetrics研究的主要力量。②国际Altmetrics研究热点正在由理论研究逐渐转向实证研究与应用,精准的有效性验证、大规模实践应用的评估以及在图书馆与机构知识库中应用的探索是Altmetrics的研究热点与发展趋势。③未来我国应继续加强Altmetrics实证和应用方面的研究,借鉴国外Altmetrics案例的参考意义,积极构建和开发基于国内科学交流环境的新数据源的中文Altmetrics计量工具。 相似文献
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如何捕捉科技领域发展趋势并高效准确地追踪科研活动动态演变一直是研究人员关注的焦点。以美国国家科学基金会政府资助项目文本为分析数据源,综合运用主题模型及指标构建方法,探索文本结构特征并从资助金额、布局强度等多个维度分析,分析主题生命周期提出基于FSD模型的项目文本新兴主题探测方法。结果表明,该方法能够快速前瞻识别出新兴主题,形成主题—主题词—项目序列号的混合分布聚态集群,从新兴主题探测数量、探测质量及探测时间3个维度对比验证了新兴探测模型的优越性。 相似文献
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[背景/意义]研究和对比不同主题建模方法在科学文献主题识别上的应用表现,对于合理选择使用主题建模技术开展科学文献主题挖掘具有重要意义。[方法/过程]通过构建中英文科学文献实验语料,选择3种主题建模方法(LDA、Top2vec、Bertopic)和5种文本特征计算方法(Bag of Words、TFIDF、Doc2vec、MiniLM、SciBert)进行中英文科学文献主题建模实验,并对不同建模结果的主题多样性、主题一致性、主题稳定性和主题离散性指标进行对比分析。[结果/结论]不同建模工具的主题识别结果存在较大差异,其中LDA与Bertopic在英文和中文语料上识别出的主题中具有相似性关系的主题占比相对较高,但也仅为9.81%和7.46%;基于Doc2vec算法的Top2vec模型在主题多样性指标上的表现相对最优;基于文本预训练算法的Top2vec模型和Bertopic模型的主题稳定性和离散性指标优于传统主题建模方法。针对大语言模型技术的快速发展和广泛应用,加快推进科学文献预训练模型研发,并将之应用于科技情报业务实践是当前的重要研究方向。 相似文献
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[目的/意义]旨在为新型学术评价指标的准确筛选、学者学术影响力提升和各级图书馆开展科研支持决策等创新服务提供参考。[方法/过程]量化了Altmetrics指标对引文量产生贡献的大小,选取综合学科大样本数据集,运用适合社交媒体平台的计数型数据类型的负二项回归模型进行拟合。[结果/结论]16个被调查的Altmetrics指标中,6个指标对引文量产生了显著影响。问答平台一个单位变化将增加引文量0.1945的变化,政策指标则贡献了引文量0.0226的提升。博客、谷歌社交平台、门德利等社交媒体平台上的分享有利于学术传播;而推特指标则使得论文学术影响力略有所降低,与众多小样本研究形成了鲜明的对比。 相似文献
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[目的/意义]Altmetrics是社交媒体环境下"五计学"的新发展,对Altmetrics的发展趋势进行系统把握,为国内外相关研究和实践提供参考和借鉴。[方法/过程]从系统视角构建发展趋势分析框架,运用文献调研和实践考察的方法,从理论、方法、应用三个层面,结合历史现状、前沿趋势、社会环境和内部问题四个维度分析Altmetrics的发展趋势。[结果/结论]Altmetrics朝着融合、开放、深化方向发展,具体表现为十大发展趋势:概念定义的统一、动机机理的明晰、理论框架的形成、学科体系的构建、数据来源的规范、指标体系的改进、方法体系的形成、工具体系的完善、标准规范的确立和应用研究的深化。 相似文献
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[目的/意义]现有学科研究主题的梳理多为领域专家的定性分析和学科学者的文献梳理,一定程度会由于研究思维的局限性和获取知识的片面性造成学科研究主题误判,为有效避免漏判误判现象的发生,提出识别模型。[方法/过程]首先,运用传统LDA模型分析主题特征词;其次,结合上下文语义信息进行中文分词,形成学科主题词库;最后,结合隐含位置聚类算法发现潜在社区,提高主题识别效果。[结果/结论]提出的方法一定程度上优化了主题挖掘算法在识别短文本主题的效果,消除主观意愿。由计算机自行分类并实现科学研究前沿主题的预测,揭示前沿领域的研究热点,为致力于研究前沿学科的新兴学者提供参考价值。 相似文献
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[目的/意义]颠覆性技术对技术和市场具有双重影响,无论是对科技发展还是市场结构调整都起到十分重要的作用,准确识别颠覆性技术能够解决可能出现的技术壁垒,对国家和企业具有重要意义。[方法/过程]从技术主题的演化趋势和演化形式两个维度提出颠覆性技术识别框架。首先,利用LDA模型和基于全局和局部影响力的社区探测方法识别领域内的技术主题。其次,基于颠覆性技术的“突变性”和“融合性”特征,引入技术主题时序共现网络和主题引用网络对主题间的演化趋势和演化形式进行判别,实现颠覆性技术的识别。最后,以人工智能领域为例验证提出的颠覆性技术识别方法的可行性和有效性。[结果/结论]该方法能够准确实现颠覆性技术的识别,研究识别出人工智能领域的7项颠覆性技术,包括“机器人模块化设计方法及应用”“相关领域机器人技术及应用主题”“仿生机器人技术及应用”“自动无人智能系统”“自动驾驶技术”“服务机器人技术及应用”和“机器人部件优化技术”这有利于我国抓住科技创新主动权,加快颠覆性技术布局。 相似文献