中文学术论文的微信提及数据特征分析研究

doi:10.3772/j.issn.1000-0135.2024.09.007

情报学报

2024, Vol. 43

Issue (9): 1080-1093 DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2024.09.007

情报技术与应用

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中文学术论文的微信提及数据特征分析研究

余厚强¹, 李龙飞^2,3, 杨思洛^2,3

1.中山大学信息管理学院,广州 510006
2.武汉大学信息管理学院,武汉 430072
3.武汉大学中国科学评价研究中心,武汉 430072

Comprehensive Analysis of Data Characteristics in Chinese Academic Papers Mentioned on WeChat

Yu Houqiang¹, Li Longfei^2,3, Yang Siluo^2,3

1.School of Information Management, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510006
2.School of Information Management, Wuhan University, Wuhan 430072
3.Research Center for Chinese Science Evaluation (RCCSE), Wuhan University, Wuhan 430072

摘要
图/表
参考文献
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摘要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。

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关键词 ：替代计量学, 微信公众号, 替代计量指标, 微信提及, 分布特征

收稿日期: 2023-12-19

基金资助:国家自然科学基金面上项目“中国替代计量的数据识别机制与关键分析方法研究”（72274227）；广东省社会科学基金项目“标准化替代计量指标的构建方案与实证研究”（GD23YTS04）。

作者简介: 余厚强，男，1990年生，博士，副教授，硕士生导师，主要研究领域为数据科学和替代计量、科学交流与科技评价；李龙飞，通信作者，男，1998年生，博士研究生，主要研究领域为科学计量与科学评价，E-mail：whu_llf@163.com；杨思洛，男，1979年生，博士，教授，博士生导师，主要研究领域为文献计量与科学评价；

引用本文:

余厚强, 李龙飞, 杨思洛. 中文学术论文的微信提及数据特征分析研究[J]. 情报学报, 2024, 43(9): 1080-1093.
Yu Houqiang, Li Longfei, Yang Siluo. Comprehensive Analysis of Data Characteristics in Chinese Academic Papers Mentioned on WeChat. 情报学报, 2024, 43(9): 1080-1093.

链接本文:

https://qbxb.istic.ac.cn/CN/10.3772/j.issn.1000-0135.2024.09.007 或 https://qbxb.istic.ac.cn/CN/Y2024/V43/I9/1080

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