基于SNA的国际大数据研究结构态势

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依托美国科学引文检索系统SCI/SSCI中1993—2013年发表的269篇期刊文献为样本源,运用计量和社会网络分析方法(SNA),以Bibexcel、Pajek为工具对国际大数据研究主题成果进行关键词及共引网络图谱分析,探测关键节点与基本结构性态势。结果表明,国际大数据研究发展和扩散以社会网络结构为基础,具有发展中的动态性特征,位置决定成员影响力;同时研究整体的学科融合性还有待发展,社会科学领域的应用拓展空间巨大。采用社会网络方法立足结构层面对国际大数据研究的基本态势进行分层识别,客观地揭示了目前国际大数据研究的知识特征。 Relying on 269 journal articles published in the American Science Citation Search System (SCI / SSCI) from 1993 to 2013 as the sample source, using the methods of measurement and social network analysis (SNA) and Bibexcel and Pajek as the tools, the key findings of the international big data research Words and co-cited network atlas analysis, detection of key nodes and the basic structural situation. The results show that the development and diffusion of international big data research are based on the structure of social networks and have the dynamic characteristics of development. The location determines the influence of members. At the same time, the study of the overall integration of subjects still needs further development. The application space for social sciences development is huge . Using social network method to identify the basic situation of international big data research based on the structural level, this paper objectively reveals the current knowledge characteristics of international big data research.
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