通过对2069万多条科学推文的263万多位作者做统计分析和可视化分析,揭示了科学推文作者在发文量、关注来源和关注学科方面的行为模式,以及国家层次和城市层次的地理分布,为进一步理解推特替代计量指标内涵进而科学合理应用提供基础。研...通过对2069万多条科学推文的263万多位作者做统计分析和可视化分析,揭示了科学推文作者在发文量、关注来源和关注学科方面的行为模式,以及国家层次和城市层次的地理分布,为进一步理解推特替代计量指标内涵进而科学合理应用提供基础。研究发现:(1)科学推文作者的发文量分布存在显著的集中分布规律,10%的作者发表了80%的科学推文,91%的作者发表科学推文量在10条及以下,说明存在少数科学推文量极高的作者,同时大部分作者只是偶尔在推特上传播和讨论研究成果;(2)关注作者数最多的核心来源占6%,对应77%的科学推文,尤以Nature、The Conversation和PLo S ONE居前三甲,62%的作者仅关注一种来源;(3)关注作者数最多的学科分布在医学、综合科学和社会科学,71%的作者仅在一个学科里关注研究成果,8%的作者会关注3个以上学科的研究成果;(4)科学推文作者广泛分布在世界各地,尤以美国和欧洲最为密集,东亚集中在日本,南美集中在巴西,且集中分布在伦敦、纽约、多伦多等城市。这些结果表明,纯粹基于科学推文量的推特替代计量指标有失公允,未来构建实用指标时必须将作者情境作为要素纳入考虑范围。展开更多
文摘通过对2069万多条科学推文的263万多位作者做统计分析和可视化分析,揭示了科学推文作者在发文量、关注来源和关注学科方面的行为模式,以及国家层次和城市层次的地理分布,为进一步理解推特替代计量指标内涵进而科学合理应用提供基础。研究发现:(1)科学推文作者的发文量分布存在显著的集中分布规律,10%的作者发表了80%的科学推文,91%的作者发表科学推文量在10条及以下,说明存在少数科学推文量极高的作者,同时大部分作者只是偶尔在推特上传播和讨论研究成果;(2)关注作者数最多的核心来源占6%,对应77%的科学推文,尤以Nature、The Conversation和PLo S ONE居前三甲,62%的作者仅关注一种来源;(3)关注作者数最多的学科分布在医学、综合科学和社会科学,71%的作者仅在一个学科里关注研究成果,8%的作者会关注3个以上学科的研究成果;(4)科学推文作者广泛分布在世界各地,尤以美国和欧洲最为密集,东亚集中在日本,南美集中在巴西,且集中分布在伦敦、纽约、多伦多等城市。这些结果表明,纯粹基于科学推文量的推特替代计量指标有失公允,未来构建实用指标时必须将作者情境作为要素纳入考虑范围。