【摘 要】
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通过对2018年7月至2019年6月一年时间窗口的42.8万条脸书数据记录进行统计分析,旨在揭示脸书提及量的数值分布特征。研究结果发现,脸书提及的相对覆盖率为8.1%,处于一个相对较低的水平;脸书提及量的及时率为74%,优于新闻指标、推特指标、新浪微博指标以及政策文件指标,这表明脸书用户更为关注最新成果;成果层次的脸书提及量分布相对比较均匀,基于独立用户数计算,20%的学术成果仅获得37%的脸书提及;来源层次的脸书提及量分布基本符合布拉德福定律,识别出140个核心来源,其中,最核心的来源为The Cons
【机 构】
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中山大学信息管理学院,南京理工大学经济管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目“结合情境数据的替代计量指标多元化内涵识别与表征研究”(71804067),教育部人文社会科学青年基金项目“替代计量数据质量评估体系的构建与实证研究”(18YJC870023)。
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通过对2018年7月至2019年6月一年时间窗口的42.8万条脸书数据记录进行统计分析,旨在揭示脸书提及量的数值分布特征。研究结果发现,脸书提及的相对覆盖率为8.1%,处于一个相对较低的水平;脸书提及量的及时率为74%,优于新闻指标、推特指标、新浪微博指标以及政策文件指标,这表明脸书用户更为关注最新成果;成果层次的脸书提及量分布相对比较均匀,基于独立用户数计算,20%的学术成果仅获得37%的脸书提及;来源层次的脸书提及量分布基本符合布拉德福定律,识别出140个核心来源,其中,最核心的来源为The Cons
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