Twitte r中的学术信息老化研究
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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.
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.
引文
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