論文の概要: New source, new possibilities: An exploratory study of Bluesky posts referencing scholarly articles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.18840v1
- Date: Thu, 24 Jul 2025 22:31:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-28 16:16:48.77573
- Title: New source, new possibilities: An exploratory study of Bluesky posts referencing scholarly articles
- Title（参考訳）: 新たな情報源、新たな可能性:学術論文を参考にしたブルースキーの投稿の探索的研究
- Authors: Er-Te Zheng, Xiaorui Jiang, Zhichao Fang, Mike Thelwall,
- Abstract要約: 本研究は,ブルースキーにおける学術論文の普及について,初めて大規模な分析を行ったものである。
我々は2024年2月から2025年4月までの72,898の学術論文を参照して、87,470件のブルースキーの投稿を収集し、分析した。
2024年11月、ブルースキーの学術的活動が急激に増加し、Xから広く学術的な変化が見られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.486976696247063
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Amid the migration of academics from X, the social media platform Bluesky has been proposed as a potential alternative. To assess its viability and relevance for science communication, this study presents the first large-scale analysis of scholarly article dissemination on Bluesky, exploring its potential as a new source of social media metrics. We collected and analysed 87,470 Bluesky posts referencing 72,898 scholarly articles from February 2024 to April 2025, integrating metadata from the OpenAlex database. We examined temporal trends, disciplinary coverage, language use, textual characteristics, and user engagement. A sharp increase in scholarly activity on Bluesky was observed from November 2024, coinciding with broader academic shifts away from X. Posts primarily focus on the social, environmental, and medical sciences and are predominantly written in English. As on X, likes and reposts are much more common than replies and quotes. Nevertheless, Bluesky posts demonstrate a higher degree of textual originality than previously observed on X, suggesting greater interpretive engagement. These findings highlight Bluesky's emerging role as a credible platform for science communication and a promising source for altmetrics. The platform may facilitate not only early visibility of research outputs but also more meaningful scholarly dialogue in the evolving social media landscape.
- Abstract（参考訳）: 学者がXから移住するなかで、ソーシャルメディアプラットフォームBlueskyが代替案として提案されている。
本研究は,科学コミュニケーションにおけるその可能性と妥当性を評価するため,ブルースキーにおける学術論文の普及に関する大規模な分析を行い,ソーシャルメディアの指標の新たな情報源としての可能性を探る。
私たちは、2024年2月から2025年4月までの72,898の学術論文を参照して、87,470のBlueskyの投稿を収集し、分析し、OpenAlexデータベースからのメタデータを統合しました。
本研究では,時間的傾向,学際的カバレッジ,言語使用,テキストの特徴,ユーザエンゲージメントについて検討した。
2024年11月、ブルースキーにおける学術的活動の急激な増加が観察され、Xからより広い学術的変化と一致した。
X と同様に、リプライや引用よりも、いいね! や Reposts の方がずっと一般的です。
それでも、ブルースキーのポストは、以前X上で観察されたよりもテキストの独創性が高いことを示しており、解釈的エンゲージメントがより大きいことを示唆している。
これらの知見は、科学コミュニケーションのための信頼できるプラットフォームとしてのブルースキーの新たな役割と、アルトメトリーの有望な情報源を浮き彫りにしている。
このプラットフォームは、研究成果を早期に可視化するだけでなく、進化するソーシャルメディアの状況において、より意味のある学術的な対話を促進するかもしれない。
関連論文リスト
- Why Academics Are Leaving Twitter for Bluesky [42.41481706562645]
調査対象の18%の学者が、規律、政治的表現、Twitterのエンゲージメントによって変化し、従来の学術指標では変化しなかった。
我々は、情報ソースが観客よりもはるかに強力な移動を誘導する印象的な非対称性を発見し、この影響は1週間以内に指数関数的に減少する。
本研究は, ネットワーク外部性, 指向性の影響, プラットフォーム移行に関する新たな知見を提供し, スイッチングコストの克服における情報ソースの役割を強調した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-30T17:03:21Z) - Optimizing Research Portfolio For Semantic Impact [55.2480439325792]
サイテーション指標は学術的影響を評価するために広く用いられているが、社会的偏見に悩まされている。
本稿では,研究効果を予測する新しいフレームワークであるrXiv Semantic Impact (XSI)を紹介する。
XSIは学術知識グラフにおける研究概念の進化を追跡している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-19T17:44:13Z) - A Network Analysis Approach to Conlang Research Literature [0.0]
本稿では,コンラング研究に関する文献を総合的に理解することを目的としている。
1927年から2022年までの2300以上の学術出版物を分析したところ、エスペラントは最も文書化されたコンラングであることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-22T04:40:45Z) - SMP Challenge: An Overview and Analysis of Social Media Prediction Challenge [63.311045291016555]
ソーシャルメディアの人気予測(SMPP)は、オンライン投稿の今後の人気値を自動予測する重要なタスクである。
本稿では,課題,データ,研究の進展について要約する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-17T02:36:14Z) - Mapping the Increasing Use of LLMs in Scientific Papers [99.67983375899719]
2020年1月から2024年2月にかけて、arXiv、bioRxiv、Natureのポートフォリオジャーナルで950,965の論文をまとめて、体系的で大規模な分析を行った。
計算機科学の論文では, LLMの使用が着実に増加し, 最大, 最速の成長が観察された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-01T17:45:15Z) - A Literature Review of Literature Reviews in Pattern Analysis and Machine Intelligence [55.33653554387953]
パターン分析とマシンインテリジェンス(PAMI)は、情報の収集と断片化を目的とした多くの文献レビューにつながっている。
本稿では、PAMI分野におけるこれらの文献レビューの徹底的な分析について述べる。
1)PAMI文献レビューの構造的・統計的特徴は何か,(2)レビューの増大するコーパスを効率的にナビゲートするために研究者が活用できる戦略は何か,(3)AIが作成したレビューの利点と限界は人間によるレビューと比較するとどのようなものか,という3つの主要な研究課題に対処しようとする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-20T11:28:50Z) - Position: AI/ML Influencers Have a Place in the Academic Process [82.2069685579588]
機械学習研究の可視性向上におけるソーシャルメディアインフルエンサーの役割について検討する。
2018年12月から2023年10月までの間に、8000以上の論文の包括的なデータセットを収集しました。
我々の統計的および因果推論分析は、これらのインフルエンサーが支持する論文の引用が著しく増加することを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-24T20:05:49Z) - Topic Modelling of Swedish Newspaper Articles about Coronavirus: a Case
Study using Latent Dirichlet Allocation Method [8.405827390095064]
トピックモデリング(TM)は、自然言語理解(NLU)と自然言語処理(NLP)の研究分野からのものである。
本研究では,LDA(Latent Dirichlet Allocation)法を用いて,コロナウイルスに関するスウェーデンの新聞記事の話題変化をモデル化する。
我々は,2020年1月17日から2021年3月13日までの約1年2ヶ月間のトピック変更に関する6515の論文,適用方法,統計データを含むコーパスについて述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-08T12:33:58Z) - Exploring Fake News Detection with Heterogeneous Social Media Context
Graphs [4.2177790395417745]
フェイクニュースの検出は、社会全体に直接的な影響を与えるため、純粋に学術的な関心を超える研究領域となっている。
本稿では,ニュース記事を取り巻く異質なソーシャルコンテキストグラフを構築し,問題をグラフ分類タスクとして再構築することを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-13T13:29:47Z) - Change Summarization of Diachronic Scholarly Paper Collections by
Semantic Evolution Analysis [10.554831859741851]
本研究では,長期間にわたる研究論文の収集を解析するための新しい手法を実証する。
我々のアプローチは、時間とともに単語の意味表現を比較することに基づいており、学術出版物の大規模なドメイン中心のアーカイブをより深く理解することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-07T11:15:19Z) - Surveying the Research on Fake News in Social Media: a Tale of Networks
and Language [0.0]
ジャーナリズムとニュース拡散の歴史は、偽造、誤報、プロパガンダ、未確認の噂、不十分な報道、憎悪と分裂を含むメッセージの排除と密接に結びついている。
オンラインソーシャルメディアの爆発的な成長と、ニュースを消費し、創造し、共有する何十億もの個人によって、この古代の問題は再燃している。
これは多くの研究者が、偽の新規拡散の研究、理解、検出、防止のための新しい方法を開発するきっかけとなった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-13T14:10:44Z) - Semantic Analysis for Automated Evaluation of the Potential Impact of
Research Articles [62.997667081978825]
本稿では,情報理論に基づくテキスト意味のベクトル表現のための新しい手法を提案する。
この情報意味論がLeicester Scientific Corpusに基づいてテキスト分類にどのように使用されるかを示す。
テキストの意味を表現するための情報的アプローチは,研究論文の科学的影響を効果的に予測する方法であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-26T20:37:13Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。