基于<bold>Altmetrics</bold>的睡美人文献识别方法研究

doi:10.3772/j.issn.1000-0135.2023.10.003

情报学报

2023, Vol. 42

Issue (10): 1166-1175 DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2023.10.003

情报理论与方法

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基于Altmetrics的睡美人文献识别方法研究

向菲¹, 陈华芳¹, 沈桐^1,2, 曹广³, 刘艳¹

1.华中科技大学同济医学院医药卫生管理学院,武汉 430030
2.华中科技大学同济医学院附属同济医院,武汉 430030
3.浙江省人民医院,杭州 310014

Identification of Sleeping Beauties in Altmetrics

Xiang Fei¹, Chen Huafang¹, Shen Tong^1,2, Cao Guang³, Liu Yan¹

1.School of Medicine and Health Management, Tongji Medical College of Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430030
2.Tongji Hospital, Tongji Medical College of Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430030
3.Zhejiang Provincial People’s Hospital, Hangzhou 310014

摘要
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参考文献
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摘要本质上，Altmetrics与被引频次均是对于学术成果影响力的计量，那么在引文中出现的“睡美人”现象，在Altmetrics中也同样存在。睡美人文献具有重要科研价值，实现基于Altmetrics的睡美人文献的早期识别，可以提升文献利用率，提升公众智慧，反映公众对科学的关注。设计识别方法用于识别现有的睡美人文献，是实现睡美人文献早期识别的第一步。基于Altmetrics的睡美人文献最重要的两个特点是较长的睡眠时间和关注的突增，以这两个特点为核心，本文参考四分位数和Bcp指数的思路，设计了一种基于Altmetrics的睡美人文献识别方法——ASB指数（altmetrics sleeping beauty index）。以关注度排名前1%的文章作为高关注度文献，形成实验集对ASB指数的识别效果进行检验，比较ASB值最高、中位、末位各10篇文章的关注累积曲线和指标特征，观察ASB指数的识别效果。检验结果表明，ASB指数对基于Altmetrics的睡美人文献识别效果良好。

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	向菲
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关键词 ：社交媒体, Altmetrics, 睡美人文献, 识别

收稿日期: 2022-09-27

基金资助:中央高校基本科研业务费资助项目“基于Altmetrics的睡美人文献识别方法与唤醒机制研究”（HUST：2021WKYXZX007）。

作者简介: 向菲，男，1981年生，博士，副教授，主要研究领域为健康信息服务管理与评价、健康信息需求与行为、健康在线社区文本挖掘、文献与替代计量学；陈华芳，通信作者，女，1997年生，硕士研究生，主要研究领域为卫生信息管理、替代计量学，E-mail：1006995503@qq.com；沈桐，男，1997年生，硕士，主要研究领域为健康医疗大数据；曹广，男，1994年生，硕士，主要研究领域为情感分析、在线健康社区；刘艳，女，1999年生，硕士研究生，主要研究领域为管理学、卫生信息管理；

引用本文:

向菲, 陈华芳, 沈桐, 曹广, 刘艳. 基于Altmetrics的睡美人文献识别方法研究[J]. 情报学报, 2023, 42(10): 1166-1175.
Xiang Fei, Chen Huafang, Shen Tong, Cao Guang, Liu Yan. Identification of Sleeping Beauties in Altmetrics. 情报学报, 2023, 42(10): 1166-1175.

链接本文:

https://qbxb.istic.ac.cn/CN/10.3772/j.issn.1000-0135.2023.10.003 或 https://qbxb.istic.ac.cn/CN/Y2023/V42/I10/1166

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