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合著网络中的作者传播影响力研究+文献综述(4)

时间:2018-05-06 20:14来源:毕业论文
通过比较研究的方法,选取某一既定的标准,对相同事物在不同情况下的表现结果收集,并且进行比较,从而识别出个体的本质和属性。 (3)以某一具体学


通过比较研究的方法,选取某一既定的标准,对相同事物在不同情况下的表现结果收集,并且进行比较,从而识别出个体的本质和属性。
(3)以某一具体学科为基础,进行定量研究。
以某一学科的复杂网络的数据来分析复杂网络作者的影响力问题。
3.3    研究工具
对于国内外科学计量学领域的研究者,本论文主要使用社会网络分析的方法对这些对象的合著关系进行研究和分析。在进行合著分析时,过去往往通过多元分析技术,而如今通过一些社会网络分析软件如Ucinet、Citespace,已经可以较为便捷地生成可视化图谱,通过这些软件,我们可以从网络整体来分析合著作者之间的关系。社会网络分析(Social Network Analysis, SNA)是对社会网络中各种关系结构及其属性加以分析的一套理论和方法,它主要分析的是行动者之间的关系模式[6]。在社会网络分析中,通过对合著网络的研究,可以判断出不同研究人员在研究同一主题时的关联程度,识别出该领域的核心作者和与其有关的作者组成的团体。
在构建作者可视化关系图时,本文使用的是由著名美籍华人陈超美博士开发的软件Citespace,它是采用JAVA语言编写的,通过该软件可以进行引文分析,并且把分析的结果用可视化的方式显示出来。通过文献测量和数据信息可视化处理,可以得到学科前沿的变化趋势和时间的关系。发现不同研究前沿之间的内部联系。通过对学科领域的文献信息可视化使研究者能够直观的辨识出学科知识结构、研究前沿与知识基础的演进[18-19]。
在对矩阵数据进行分析时,本论文使用的是分析软件是Ucinet。作为一个知名的和常用的处理社会网络数据的分析软件,它拥有十分强大的功能。Ucinet的网络分析指标十分全面,拥有诸如探测凝聚子群和区域、中心性分析。本文通过点度的中心性来判别合著网络中的的关键作者,中间中心性可以用于识别连接网络的人物。 合著网络中的作者传播影响力研究+文献综述(4):http://www.lwfree.cn/xinwen/20180506/14952.html
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