时间序列视角下PLOS ALM指标特性识别模型构建与应用

摘要：

文章基于时间序列分析方法,提出及时性指数(T)、波动性指数(V)和持续性指数(P),并基于三维立体散点图建立计量指标特性识别模型.研究了PLOS网站ALM指标的动态变化特征,分析不同指标不同时间段在论文影响力评价中的作用.以PLOS网站的PLOS使用指标、Scopus引用指标、Twitter讨论指标为例,选择2016年期刊PLOS ONE的前50篇高被引论文为数据样本,进行实证研究.研究发现:PLOS使用指标具有高及时性、低波动性、高持续性的特点,可将学术论文整个生命周期的平均被使用情况作为学术影响力判定指标;Scopus引用指标具有低及时性、高波动性、高持续性的特点,可将学术论文中长期的被引情况作为学术影响力判定指标;Twitter讨论指标具有低及时性、低波动性、低持续性的特点,可将学术论文首月的讨论情况作为社会影响力判定指标.

关键词：时间序列分析、ALM指标、计量指标特性、PLOS使用指标、Scopus引用指标、Twitter讨论指标

所属期刊栏目：40

资助基金：国家社科基金重点项目"跨学科潜在知识生长点识别与创新趋势预测研究"19ATQ006的研究成果之一

在线出版日期：2019-12-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：5-15