中文学术论文的微信提及数据特征分析研究

目前中文替代计量数据的开发和应用研究仍旧较少,本研究面向中国自主知识体系建设,以中文学术论文的微信提及数据作为研究对象,探究其不同层次的数据特征分布,为中文替代计量指标的开发及研究提供基础。基于2020年1月中国知网收录的所有中文学术论文的微信提及数据,通过统计分析和数据可视化,揭示微信提及指标在表现形式、及时性、论文层次、来源层次、学科层次的分布特征。主要研究结论如下:①微信提及的表现形式以非参考文献为主,占比高达60.80%;②微信提及的及时性为56.56%,微信提及中文学术论文早于出版日期的原因主要是学者在会议、讲座中分享阶段性成果;③提及中文学术论文的微信公众号账户主体多元且分布较为离散,核心期刊论文更容易受到微信文章的提及,期刊微信账户对本刊发表论文有较为明显的自提及行为;④提及学术论文使得微信文章更具专业性和权威性,对微信文章的传播效应具有促进作用,并且微信文章的提及也有助于学术论文和科研成果的传播分享,提升其社会影响力。