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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。
Twitter中的学术信息老化研究
【摘 要】
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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
【机 构】
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中山大学资讯管理学院
【出 处】
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图书馆论坛
【发表日期】
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2019年1期
【基金项目】
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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.
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