Altmetrics视角下的交叉学科研究前沿探测——以医学信息学领域为例

摘要：

本文引入了基于网络社交平台的Altmetrics数据,与传统前沿探测的方法相结合,来弥补传统方法时间滞后的缺点.选取Web of Science(WoS)数据库与Altmetric.com平台,获取医学信息学的传统计量指标与社交网络Men-tion数据.构建出5个用于前沿探测的评价指标:即时性、增长性、影响力、关注度、交叉性.通过LDA算法提炼出55个该学科研究主题,计算出所有主题的前沿探测指标得分.之后分别使用主成分分析法、熵权法和灰色关联度法对各个主题的前沿属性进行综合评测;进而通过肯德尔和谐系数验证了3种方法下的探测结果具有一致性;利用天际线法评选出在3种评测方法中皆有较优表现的4个主题,并将其确定为前沿主题.整体研究表明,引入Altmetrics数据的前沿探测方法可以对传统前沿探测方法起到辅助补充作用,提升前沿探测的时效性,最终提取出的结果较为理想,实验结果证明该方法符合实际科研发展需求.

关键词：Altmetrics、交叉学科、前沿探测、LDA模型、综合指标评价、医学信息学

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资助基金：国家社会科学基金青年项目"基于多维信息计量分析的学术影响力综合评价研究";广东省自然科学基金项目"面向生物医药领域的前沿技术预判方法论与模型构建研究"

在线出版日期：2020-11-20（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：1011-1020