首页> 外文OA文献 >Akateemisiin tuotoksiin linkittävien Twitter-viestien sisällönanalyysi altmetriikan näkökulmasta
【2h】

Akateemisiin tuotoksiin linkittävien Twitter-viestien sisällönanalyysi altmetriikan näkökulmasta

机译:从高度角度看推特链接到学术成果的Twitter帖子的内容分析

摘要

Altmetriikka on uusi tulokas tieteen arvioinnin tutkimusalojen joukossa. Sen tarkoi-tuksena on kerätä tieteellisten tuotosten saamat maininnat eri verkkolähteissä ja koota ne helposti tarkasteltaviksi yhteen paikkaan. Ajatus on, että kerätyn huomion avulla olisi mahdollista tehdä päätelmiä tuotoksen laadusta.Altmetriikan, kuten perinteisten bibliometristen viittaustenkin, lähtökohtana on, että saatu huomio on aina positiivista. Bibliometriikassa tehtyjen viittausten sisällönana-lyysien pohjalta kuitenkin tiedetään, että osa viittauksista esiintyy negatiivisessa kon-tekstissa. Tässä pro gradu -tutkielmassa selvitetään erään altmetriikan lähteen, Twitterin, avulla millaista on tieteellisten tuotosten saama huomio verkossa.Kyseessä on tapaustutkimus. Tutkielmassa tarkastellaan kymmeneen harkinnanvarai-sesti valittuun tieteelliseen artikkeliin linkittävien Twitter-viestien sisältöä. Menetel-mänä käytettiin sisällönanalyysia.Tutkimuksessa havaittiin akateemisiin tuotoksiin linkittävien Twitter-viestien olevan pääasiassa neutraaleja. Negatiiviset viestit kasaantuivat käytännössä yhdelle artikkelil-le, mikä osoitti, että altmetriikassa on mahdollista menestyä myös negatiivisella huo-miolla. Positiiviset viestit jakautuivat tasaisemmin. Ainoastaan yksi artikkeli jäi ilman positiivisia mainintoja. Katsausartikkelit saivat tutkimuksessa enemmän positiivista huomiota kuin muun tyyppiset artikkelit. Neljä viidestä eniten positiivista huomiota keränneistä artikkelista oli katsausartikkeleita. Neutraalit viestit sisälsivät useimmiten vain artikkelin otsikon tai tiivistelmän tuloksista. Positiiviset ja negatiiviset viestit taas olivat useimmiten käyttäjien omia kommentteja artikkeliin liittyen. Jatkotwiittien osuus kaikista viesteistä on huomattava, jopa 62,6 %. Negatiivisia viestejä jatkotwii-tattiin enemmän kuin positiivisia.
机译:测高法是科学评估研究领域中的一个新进入者。其目的是收集各种在线资源中对科学成果的引用,并将它们汇编在一个地方以便于查看。这个想法是,在所收集的注意力的帮助下,有可能得出关于输出质量的结论。但是,基于文献计量学中引文的内容分析,已知某些引文是在否定语境中发生的。在本硕士论文中,使用了高度测量学的源头Twitter(推特)来找出对在线科学输出的关注程度,这是一个案例研究。本文研究了链接到十篇自由选择的科学文章的Twitter消息的内容。使用内容分析作为方法,研究发现,链接到学术成果的Twitter消息主要是中立的。一篇文章在实践中积累了负面信息,这表明即使负关注也可以成功实现测高。正面信息分布更均匀。只有一篇文章没有提及。与其他类型的文章相比,评论文章在研究中得到了更多的积极关注。受到最积极关注的五篇文章中有四篇是评论文章。中立职位通常只包含文章标题或结果摘要。另一方面,正面和负面消息主要是用户对文章的评论。后续推文在所有消息中所占的比例相当可观,高达62.6%。负面消息多于正面消息。

著录项

  • 作者

    Seppänen Tuomo;

  • 作者单位
  • 年度 2018
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 fi
  • 中图分类

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号