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中美大数据论文的跨学科性比较研究

吕晓赞; 王晖; 周萍 浙江大学公共管理学院信息资源管理系; 浙江杭州310058
大数据   跨学科性   中国   美国  

摘要:基于Web of Science(WoS)数据库,本文运用文献计量学方法和可视化工具对比分析了2009-2016年中美大数据研究论文的跨学科性发展态势,研究内容包括跨学科性(Rao-Stirling Index)测度、核心学科分布以及跨学科性与引用影响的关系,并应用VOSviewer将两国的学科分布进行了可视化呈现。结果显示,尽管中美两国论文的跨学科性都在逐年增强,研究期间美国论文的跨学科性始终高于中国。美国的大数据研究参考的学科数量更多,且学科分布更均衡,涉及的主要学科包括数学与计算机科学、生物医学与健康科学以及社会科学与人文科学;中国的大数据研究涉及学科较少,主要集中在数学和计算机科学领域。论文涉及的学科数量与被引百分位显著相关,美国论文的跨学科性与引用影响之间存在一定相关性,但中国论文的这种关系不显著。

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