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金兼斌,李子玄.社会计算领域的跨学科合作研究:基于两大文献数据库的社会网络分析[J].南京邮电大学学报(社会科学版),2020,22(02):38~54
社会计算领域的跨学科合作研究:基于两大文献数据库的社会网络分析
Cross disciplinary collaborative studies in the field of social computing:a social networking analysis based on two primary databases
  
DOI:
中文关键词:  社会计算  跨学科合作  机构合作  作者合作  社会网络分析
英文关键词:social computing  cross disciplinary collaboration  institutional collaboration  author collaboration  social network analysis
基金项目:国家社科基金重大项目“智能时代的信息价值观引领研究(18ZDA307)
作者单位
金兼斌 清华大学 新闻与传播学院北京100084 
李子玄 清华大学 新闻与传播学院北京100084 
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中文摘要:
      社会计算作为一个覆盖社会科学和计算科学的领域,学科包容性十分强大,其研究通常需要由不同学科领域的作者协同合作完成。通过基于社会网络分析的文献计量方法,对国内外社会计算领域的合作研究情况进行梳理总结;通过中观层面的机构合作以及微观层面的作者合作两个视角,梳理不同学科和机构在社会计算研究方面的合作情况,并对这种跨学科合作在时间线上的演变特点进行总结。研究发现:在社会计算领域内,不论是机构层面还是作者层面,合作网络都很松散,跨学科合作程度很低。过去10年,社会计算领域的跨学科合作程度呈现先上升后下降的走势,在2016年左右达到学科间合作的高峰期。即便是在跨学科合作的高峰期,社会计算领域内的研究依然是信息或计算科学类的学者占据绝对主导地位。
英文摘要:
      As a highly interdisciplinary research domain, social computing studies typically entail the collaboration of contributors from different fields. Employing a social networking analysis approach, we conducted a bibliometric analysis of the cross disciplinary collaborations in the research field of social computing. The analyses include organizational level and individual level investigations and comparisons, as well as the longitudinal evolution patterns over the years. It is found that in both levels, generally speaking, the collaboration networks are quite loose and sparse with low level of collaborations. The evolution of collaboration level is characterized by a pattern of increasing first then declining in the past decade, with 2016 as the peak point of the trajectory. Even at the golden time of cross disciplinary collaboration in 2016, authors from information science or computer science dominated the authorship of those collaborative researches.
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