摘要
文章以Twitter平台上科学文献的转发记录为样本,对数据进行量化分析,从最大利用时限、半衰期、曲线拟合等角度透视学术信息在社交网络传播中的老化特征和规律。研究发现:不同学科的最大利用时限都是第2天,半衰期则依具体学科而定;幂函数模型更适合描述社交网络中的学术信息老化规律。
Based on the forwarding records of scientific literature on Twitter,this paper quantitatively analyzes the characteristics and law of obsolescence from multiple aspects,such as“best time of use”,“half-life”and curve fitting.The study concludes that the best time of use for many disciplines is the second day and the half-life will depend on specific disciplines.The inverse function model is more suitable for describing the law of obsolescence of scholarly information in social networks.
作者
张洋
余妍慧
ZHANG Yang;YU Yanhui
出处
《图书馆论坛》
CSSCI
北大核心
2019年第1期111-116,共6页
Library Tribune
基金
国家社科基金项目"新型网络环境下学术期刊影响力的计量分析与评价研究"(项目编号:14BTQ067)研究成果
关键词
社交网络
信息老化
网络信息计量学
半衰期
网络舆情
social networks
information obsolescence
webometrics
half-life
Internet public opinion
