論文の概要: How do academic topics shift across altmetric sources? A case study of
the research area of Big Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.10508v1
- Date: Mon, 23 Mar 2020 19:37:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-28 07:26:55.590221
- Title: How do academic topics shift across altmetric sources? A case study of
the research area of Big Data
- Title（参考訳）: 学術的トピックがaltmetricソースにどのように移行するか?
ビッグデータ研究領域の事例研究
- Authors: Xiaozan Lyu and Rodrigo Costas
- Abstract要約: 出版物の著者キーワードとオンラインイベントの用語は、出版物のメイントピックとして抽出され、Altmetric.comで読者のオンラインディスカッションが行われる。
結果は、ビッグデータ科学研究に関する2つのトピックのセットの間に、かなりの違いがあることを示している。
ブログとニュースは、一般的に使用される用語に強い類似性を示し、政策文書とウィキペディアの記事は、ビッグデータ関連の研究を考察し解釈する上で、最も強い相違性を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.208242292882514
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Taking the research area of Big Data as a case study, we propose an approach
for exploring how academic topics shift through the interactions among
audiences across different altmetric sources. Data used is obtained from Web of
Science (WoS) and Altmetric.com, with a focus on Blog, News, Policy, Wikipedia,
and Twitter. Author keywords from publications and terms from online events are
extracted as the main topics of the publications and the online discussion of
their audiences at Altmetric. Different measures are applied to determine the
(dis)similarities between the topics put forward by the publication authors and
those by the online audiences. Results show that overall there are substantial
differences between the two sets of topics around Big Data scientific research.
The main exception is Twitter, where high-frequency hashtags in tweets have a
stronger concordance with the author keywords in publications. Among the online
communities, Blogs and News show a strong similarity in the terms commonly
used, while Policy documents and Wikipedia articles exhibit the strongest
dissimilarity in considering and interpreting Big Data related research.
Specifically, the audiences not only focus on more easy-to-understand academic
topics related to social or general issues, but also extend them to a broader
range of topics in their online discussions. This study lays the foundations
for further investigations about the role of online audiences in the
transformation of academic topics across altmetric sources, and the degree of
concern and reception of scholarly contents by online communities.
- Abstract（参考訳）: ビッグデータの研究領域をケーススタディとして、さまざまなアルトメトリックソースをまたがるオーディエンス間のインタラクションを通じて、学術的トピックがどのように変化するかを検討するためのアプローチを提案する。
データはWeb of Science(WoS)とAltmetric.comから入手され、ブログ、ニュース、ポリシー、ウィキペディア、Twitterに焦点が当てられている。
出版物からの著者キーワードとオンラインイベントからの用語は、altmetricで出版物の主要なトピックと彼らの聴衆のオンライン議論として抽出される。
著者が提示するトピックとオンラインオーディエンスが提示するトピックとの(相違)類似性を決定するために、異なる尺度が適用される。
結果は、ビッグデータ科学研究に関する2つのトピックには、全体として大きな違いがあることを示している。
主な例外はTwitterで、ツイート中の高周波ハッシュタグは出版物の著者のキーワードと強く一致している。
オンラインコミュニティの中で、ブログやニュースは一般的に使われる用語に強い類似性を示し、政策文書やwikipediaの記事はビッグデータ関連の研究を考察し解釈する上で最も異なる類似性を示している。
特に、聴衆は、社会的または一般的な問題に関するより分かりやすい学術的トピックに焦点をあてるだけでなく、オンライン議論において幅広いトピックに拡張する。
本研究は,オンライン・コミュニティにおける学術的話題の変容におけるオンライン・オーディエンスの役割,および学術的内容の関心度と受容度に関するさらなる調査の基盤となるものである。
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