学术论文的Twitter和Mendeley指标的 累积特征及规律探讨

通过对学术论文的推特(Twitter)和Mendeley的数据跟踪和分析,深入研究学术论文在网络媒体中的传播规律。跟踪记录了5种不同类型的期刊于2016年11-12月间发表的136篇学术论文的Twitter和Mendeley数据,数据收集截止到2017年12月中旬。重点探索两项指标的累积趋势和分布规律,计算两个时间节点的累积值与Scopus统计的引文次数之间的相关关系。结果显示,学术论文的Twitter和Mendeley累积值表现出一定程度的独立性,即论文不论是开放获取或非开放获取,无论出版机构是否性质相同,所发表的论文的Twitter和Mendeley这两项指标均可进行比较;两项指标不同时间节点的累积值具有一致性,并且具有早期预测功能,即可根据论文发表后其Twitter和Mendeley数据更快地发现和识别出高学术影响力论文。