基于网络数据的经管学科研究趋势测度-刘娜.pdf
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1、收稿日期:2015 -11 -10 修回日期:2016 -02 -22基金项目:国家自然科学基金资助项目“技术生态视角的产品开发微观过程与发生机理研究”(71172086)和“基于企业知识演化观与创新生态观匹配的企业创新问题研究”(71072002)。作者简介:刘娜(1985 - ),山东菏泽人,山东工商学院讲师,博士,研究方向为科技创新管理、复杂创新网络、创新计量。基于网络数据的经管学科研究趋势测度刘娜1,余光胜2,毛荐其1(1山东工商学院工商管理学院,山东烟台 264005; 2复旦大学管理学院,上海 200433)摘要:随着越来越多的交流、合作、共享、搜寻和收集信息发生在多样化的社会网络
2、中,海量的网络数据正成为科学研究的数据源。为了解以网络数据作为数据源的经管领域科学研究的动态景观,本文基于从SSCI及SCI - E数据库提取的相关文献数据,应用科学计量的方法及指标、社会网络分析方法和突现检测算法,开展该领域的测度研究。研究发现该领域的科学产出增长显著;美国在该领域占据绝对领导地位,中国论文世界份额上升最为明显,具有较高的科学影响力及合作影响力;该领域跨国家/地区的科学合作网络呈现出相对稳定的扩张;该领域的研究热点主题有行为、信任、挖掘、内容、情绪、态度、预测等,前沿主题有内容、大数据、社会商务、情绪分析、行为等。本研究为未来基于网络数据的经管科学研究提供了借鉴。关键词:网络
3、数据;科学动态;合作网络;突现检测;热点;前沿中图分类号:F204 文献标识码:A 文章编号:1002 -9753(2016)04 -0133 -10Measuring Research Trend in Economics andManagement Field by Using W eb-based DataLIU Na1, YU Guang-sheng2,MAO Jian-qi1(1 School of Management, Shandong Institute of Business and Technology,Yantai 264005,China;2 School of Man
4、agement, Fudan University, Shanghai 200433,China)Abstract:As more and more communication, cooperation, sharing, searching and collecting information take place onthe internet, internet-based big data are becoming a key source of information for scientific research To betterunderstand the dynamic lan
5、dscape of scientific research using internet-based data in economic and management field, weperform a measure research using scientometrical analysis, social network analysis and burst detection based oncorresponding articles data extracted from SSCI and SCI-E database Results indicate that scientif
6、ic output growssignificantly; USA is the unchallenged leader in this field; China exhibits a rise in world share articles and it shows highscientific influence and across-countries/ regions collaborative influence; Behavior, trust, mining, content, sentiment,attitude and forecast are hot topics in t
7、his field; content, big data, social commerce, sentiment analysis and behavior arefrontier topics This study provides guidance for future research in economic and management fieldKey words:Internet-based data; scientific dynamics; collaboration network; burst detection; hot topics; frontier topics33
8、1理论方法与案例基于网络数据的经管学科研究趋势测度一、引言当今互联网时代,各式各样的网络在我们的日常生活和工作中正变得日益重要,如维基百科及百度百科等各类知识共享平台,博客、Yahoo!Answer及Google Answer等内容社区,美国的Twitter、Facebook和中国的新浪微博、腾讯微博等社交网站,职业社交网站LinkedIn及学术社交网站ResearchGate,谷歌及百度等各类搜索引擎,企业及政府各类网站等。多样化的社会网站增加了我们的在线体验,个人或组织比以往任何时候花费更多的时间通过社会网站进行社交、沟通、合作、共享、搜寻和收集信息。网络用户的网络活动产生了海量的网络数据
9、,为科学研究者提供了前所未有的数据源。海量的网络数据由网络用户直接创造或生成,记录着个人或组织的网络行为,蕴含着网络用户的兴趣爱好、消费习惯、观点、情绪、网络关系等。网络数据有别于从数据库、年度报告、访谈或问卷调查获得的传统的统计数据,具有覆盖面广、时效性强、灵活性、易获得、海量性、精确性等显著优势1。当今大数据时代,传统来源的数据的弊端不断凸显,如数据库及年度报告存在滞后性、覆盖面窄,个人或组织对自发的学术研究问卷调查或访谈的响应率通常比较低,追踪性的调研难以实现等。鉴于网络数据众多优势和传统数据的弊端,海量的网络数据似乎有巨大的潜力推动未来科学的进步。海量的网络数据在经济管理领域科学研究中
10、的应用及挖掘开始逐渐得到学界的重视。 Wuand Brynjolfsson (2014)搜集了美国房地产市场相关的谷歌搜索数据,预测房地产的销售及价格,论证了用搜索引擎数据预测未来商业活动的准确性2。 Vicente et al (2015)运用ARIMA模型,利用谷歌的趋势数据预测了西班牙的失业率3。Gk et al (2015)运用网络挖掘探索英国中小企业的研发活动,考察了网络挖掘作为研究方法在创新研究中的可行性及有效性1。 Huang et al(2015)关注企业雇员的博客行为,分析了雇员在企业社会媒体的内容创造及消费行为的动态结构模式4。尽管在经济预测、市场监测及预警、行为、创新等方
11、面网络数据的应用及挖掘正在兴起并已取得了一定的进展,但以网络数据为数据源的经济管理领域的科学研究动态如何?目前还没有研究对其进行综合地测度。本研究试图通过文献计量方法及指标、社会网络分析方法及可视化技术、突现检测方法等探究基于网络数据的经管科学研究的动态,期望了解该领域代表性国家的科学产出、科学影响力和合作影响力、研究热点问题、前沿问题等,从而为未来该领域的科学研究提供借鉴。二、数据本研究选择使用复合型的关键词查询策略,从Web of Science的SSCI及SCI-E数据库提取基于网络数据的经济管理科学研究的文献数据。虽然我们试图发现一些权威的关键词检索列表,但就我们所知,目前还没有相关的
12、研究提供该领域完善及可靠的检索词列表。因此,我们在参考Khan (2013)及Coursaris and Van Osch (2014)的检索词的基础上5 -6,阅读大量文献对他们的检索词进行了补充和完善,经过反复的检索实验,不断修改和完善,最终确定了本研究所使用的检索查询项。我们于2015年7月9日进行了文献检索,经过彻底的数据清洗过程,最终获得了2000 -2015年间5741篇基于网络数据的经济管理科学研究的文献。我们的检索查询项设定如下:TS = (“social media” OR “social medium” OR“internet media” OR “new media” O
13、R “new web”OR “social web” OR “website ” OR “web site ”OR “social network site ” OR “social networkingsite ” OR “online social network ” OR “onlinecommunit ” OR “web communit ” OR “onlinenetwork ” OR “online media” OR “search enginequer ” OR “search quer ” OR “web search” OR“internet search” OR “int
14、ernet source ” OR “webdata” OR “ web-based method” OR “ web-baseddata” OR “web-based study” OR “internet-baseddata” OR “internet-based method” OR “internet-431中国软科学2016年第4期based study” OR twitter OR tweet OR linkedin ORtypepad OR zoho OR reddit OR yelp OR pageflakesOR facebook OR youtube OR orkut OR
15、 myspace ORflock OR blog OR micro-blog OR weblog ORwiki OR yahoo OR baidu OR “research gate”OR forum OR webometric OR “web metric ”OR cybermetric OR “ web impact” OR “ webcitation analy ” OR “web citing analy ” OR “linkanaly ” OR “colink analy ” OR “co-link analy ” OR “ colink relationship ” OR “ co
16、-linkrelationship ” OR “colink network ” “co-linknetwork ” OR “ co-link impact ” OR “ linkrelationship ” OR “ link impact ” OR “ linknetwork ” OR “web hyperlink” OR “ hyperlinknetwork analy ” OR weblink OR “web analy ”OR “log analy ” OR “log mining” OR “web log ” OR “web content ” OR “web usage” OR“
17、web memetic ” OR “ virtual memetic ” OR“web knowledge” OR “web mining” OR “web datamining” OR “World-Wide-Web mining” OR “googlemining” OR “google insight ” OR “google trend ” OR “google answer” OR “google search” OR“google docs” OR “ web personal ” OR “ webrecommend ” OR “web linkage mining” OR “we
18、bstructure” OR “ online valuation ” OR “ onlinereview” OR “opinion mining” OR “opinion finder”OR “sentiment analy ” OR “sentiment mining” OR“web graph measur ” OR “web graph model ”OR “web structural analy ” OR “web structureanaly ” OR “web temporal analy ” OR “webscraping” OR “web text analy ”)Refi
19、ned by: Web of Science Categories =(Business OR “Business, Finance” OR EconomicsOR Management OR “ Operations Research &Management Science ” OR “ Planning &Development” OR “Public Administration”), Timespan = 2000 - 2015, Database = SSCI and SCI-EXPANDED, Language = English, Document type= Article三、
20、结果(一)科学产出图1展示了基于网络数据的经济管理科学研究的产出状况。可知,该领域的科学研究产出呈现出非常显著稳定的增长,从2000年的116篇论文逐步增长到2014年的846篇。然而,2015年科学产出(442篇)的下降是因为我们的数据集是在2015年7月收集的。根据该图中的每年发表的论文数量的指数拟合趋势线(R2 = 0 91),可以推测基于网络数据的经济管理科学研究的产出的稳定增长趋势还将继续。图1每年发表的论文数量531理论方法与案例基于网络数据的经管学科研究趋势测度 图2给出了基于网络数据的经济管理科学研究最高产的15个国家/地区的论文世界份额的年度值。这15个国家创造了该领域84%
21、的科学研究产出。可知,在该领域的科学研究产出上,美国占据绝对的领导地位,其年度论文世界份额大都高于40%。但是,随着时间的推移,美国的论文世界份额呈现出一定的下降趋势。其他14个国家/地区的年度论文世界份额曲线推挤在该图的下半部分,并且它们都低于20%。这些国家/地区在该领域的科学研究产出与美国还存在很大的差距。我们发现,相对于其他国家/地区来说,中国在该领域的论文世界份额上升趋势最为明显。(二)科学影响力学术论文的影响力反映了论文得到学术圈认可的程度。一篇论文的价值越大,它得到的关注就越多,从而获得的引用频次就越高,相应的,这篇文章的科学影响力就越大。因而,为了考察15个科学高产国家/地区在
22、基于网络数据的经济管理科学研究的影响力,我们给出了一组基于引文数据的影响力指标得分(见表1),因为考虑到单一引文指标的局限性。从表1可知,在比较的国家/地区中,篇均引文频次最高的国家是美国,得分为19 15;接下来是法国、加拿大、新加坡、荷兰与韩国;英国与中国处于同一水平上,其篇均引文频次得分都大约为11。美国的论文未被引用率为20 54%,稍高于加拿大;中国的论文未被引用率为28 07%,高于美国、英国、加拿大、澳大利、荷兰以及中国台湾。H指数被定义为科学家发表的被引频次大于或等于H的论文的数量7。 H指数受到大规模论文数量的影响,不能简单地推广到机构或国家层面。 Molinari and
23、Molinari (2008)定义了一个规模调整的H指数即Hm指数( Hm = H/ TN0 4 ,TN为某个国家或机构论文总量)用来考察国家或机构层面的科学影响力8。从表1可知,美国的Hm得分最大;接着是加拿大、韩国、法国与新加坡;中国的Hm得分为3 05,稍高于英国。图2 Top 15个最多产国家/地区的论文世界份额631中国软科学2016年第4期 前10%最频繁被引用论文的百分比(PPtop10 % )同时考虑了论文的数量及质量,可以测度高质量的科学研究产出9。某个国家i在某领域的PPtop10 %可以通过下式计算得到: PPitop10% =NCitop10% / TNCi ,其中,
24、NCitop10%表示国家i在该领域世界前10%最频繁被引用论文的数量; TNCi是国家i在该领域总的论文数量。从PPtop10 %的计算可知,不同国家/地区的得分可以与世界期望水平10%比较。从表1可知,美国、加拿大、韩国及荷兰等国家的PPtop10 %得分高于世界期望水平10%;中国的PPtop10 %得分为7 99%,与英国接近,这两个国家的得分都低于世界期望水平。以该领域论文世界篇均被引频次为基线,统计各个国家论文影响力高于世界均值水平的论文,即表现不俗的论文,并计算它们的比重。可知,美国与加拿大表现不俗论文比重都高于29%;韩国、荷兰及新加坡表现不俗的论文比重也处于一个较高的水平,得
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