学术社交媒体视角下学科知识流动规律研究——以科学网为例

摘要：

[目的]探索学术社交媒体上学科知识流动规律.[方法]以科学网为例,爬取全部用户研究方向数据和全体用户好友关系数据,利用简单相关系数分析学部用户知识流动分布关系的强弱,借用Louvain社区发现算法挖掘学部内一级学科知识流动中的社区结构.[结果]简单相关系数结果显示,不同学部之间知识交流分布相似程度较高,Louvain算法挖掘出4个明显的知识流动社区.[局限]仅仅依据好友关系构建学科知识流动网络,没有考虑评论及推荐关系.[结论]在科学网上,“生命科学”与“医学科学”表现出最明显的学科亲缘性,学科交流中存在“地球科学-生命学科-医学科学”、“化学科学-工程材料-数理科学-信息科学”、“地球科学-工程材料”、“信息科学-管理综合”这4个明显的知识流动路径.

关键词：学术社交媒体、知识交流模型、学科社区、Louvain算法

所属期刊栏目：3

分类号：G353(情报学、情报工作)

资助基金：国家社会科学青年基金项目“社交媒体视域下的跨学科用户发现及其推荐研究”17CTQ047;教育部人文社会科学研究青年基金项目“社交媒体视角下学科交叉主题识别与追踪研究”项目16YJCZH116的研究成果之一

在线出版日期：2019-07-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：107-116