高被引科学家在社交媒体网络中的影响力研究

发布时间：2021-10-08 18:53

　　近年来,随着科学家们对社交媒体的广泛使用,这一群体逐渐在社交媒体网络中形成了一定的社会影响力。本文从科学家层面出发,对高被引科学家在社交媒体网络中的影响力开展研究。基于科睿唯安2019年发布的高被引科学家名单,对环境科学与生态学领域的美国高被引科学家在推特中粉丝量进行统计分析,分别比较了他们在发文量、高被引论文量和被引频次三种指标下粉丝量的分布情况。研究结果表明,高被引论文量较高的科学家更有可能在社交媒体网络中拥有较高的影响力;学术成就可能是影响科学家在社交媒体网络中影响力的重要因素,但科学家在社交媒体网络中的影响力仍是一个综合性的体现。 

【文章来源】：科学与管理. 2020,40(03)

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

高被引科学家发文量与粉丝量分布图（以平均值为轴）

其中，高被引论文量最高的科学家处于双高模式，其粉丝量也最高，高被引论文量前五的科学家中仅有一人粉丝量低于平均水平；从粉丝量来看，粉丝量第二高和第三高的科学家高被引论文量在平均水平附近，且略高于平均水平。对比这34名高被引科学家的被引频次与粉丝量，如图3所示，将高于平均水平的被引频次称为高被引频次，低于平均水平的被引频次称为低被引频次。从四种模式下的分布情况来看，双高模式下的科学家最少，仅4人，占总人数的11.8%，且分布较为离散，说明高被引频次且在社交媒体网络中高影响力的科学家最少，且差异最大；高-低模式下的科学家共8人，占23.5%，且在被引频次上分布离散，说明该模式下的科学家在被引频次上差异较大；低-高模式下的科学家共10人，占29.4%，分布较为密集，存在一个极高粉丝量的科学家，被引频次略低于平均水平，其他科学家粉丝量靠近平均水平，说明低被引频次的科学家大多数在社交媒体网络中的影响力接近平均水平，仅有一名科学家影响力极高水平；双低模式下的科学家仍然最多，共12人，占35.3%，且分布最为密集，说明低被引频次且在社交媒体网络中低影响力的科学家仍占多数，差异相对最小。

高-低模式和低-高模式下，发文量和被引频次与粉丝量分布的科学家较多，且高-低模式下的科学家分布相对横向较散，说明高发文量或者高被引频次但在社交媒体网络中低影响力以及低发文量或者低被引频次但在社交媒体网络中高影响力的高被引科学家人数较多，并且有个别发文量或者被引频次在极高水平的科学家在社交媒体网络中的影响力低于平均水平；高被引论文量与粉丝量分布中的科学家最少，而处于双高或者双低模式下的科学家占多数，说明在高（低）高被引论文量的高被引科学家中，多数的科学家在社交媒体网络中同样有着高（低）影响力。3 结论

【参考文献】：
期刊论文
[1]Altmetrics:大数据时代的科学计量学[J]. 王贤文.  图书情报知识. 2019(02)
[2]再议科学在社会传播过程中产生的Altmetrics指标[J]. 张立伟,陈悦.  科学学研究. 2018(12)
[3]新浪微博替代计量指标特征分析[J]. 余厚强,Bradley M.Hemminger,肖婷婷,邱均平.  中国图书馆学报. 2016(04)
[4]SNS环境下无形学院的结构与特点透视——以科学网武夷山博客为例[J]. 陈悦,张立伟,杨阳,刘盛博.  图书情报工作. 2015(09)
[5]科学论文在社交网络中的传播机制研究[J]. 王贤文,张春博,毛文莉,彭恋.  科学学研究. 2013(09)

博士论文
[1]SNS平台学术文献交流特征及影响因素分析[D]. 张立伟.大连理工大学 2019



本文编号：3424761