中美大数据论文的跨学科性比较研究

作者：吕晓赞; 王晖; 周萍^*

来源：科研管理, 2019, 40(04): 1-13.

DOI：10.19571/j.cnki.1000-2995.2019.04.001

• 大数据
• 跨学科性
• 中国
• 美国
• Rao-Stirling指标

基于Web of Science(WoS)数据库,本文运用文献计量学方法和可视化工具对比分析了2009-2016年中美大数据研究论文的跨学科性发展态势,研究内容包括跨学科性(Rao-Stirling Index)测度、核心学科分布以及跨学科性与引用影响的关系,并应用VOSviewer将两国的学科分布进行了可视化呈现。结果显示,尽管中美两国论文的跨学科性都在逐年增强,研究期间美国论文的跨学科性始终高于中国。美国的大数据研究参考的学科数量更多,且学科分布更均衡,涉及的主要学科包括数学与计算机科学、生物医学与健康科学以及社会科学与人文科学;中国的大数据研究涉及学科较少,主要集中在数学和计算机科学领域。论文涉及的学科数量与被引百分位显著相关,美国论文的跨学科性与引用

• 单位
  浙江大学