| 孟佳琪,支凤稳,郑彦宁.基于 ITGInsight 的国内外科学数据共享研究对比分析[J].情报工程,2023,9(4):089-107 |
| 基于 ITGInsight 的国内外科学数据共享研究对比分析 |
| A Comparative Analysis of Domestic and International Studies on Scientific Data Sharing: Based on ITGInsight |
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| DOI：10.3772/j.issn.2095-915X.2023.04.008 |
| 中文关键词: 科学数据；共享；ITGInsight；对比 |
| 英文关键词: Scientific data; Sharing; ITGInsight; Comparison |
| 基金项目:国家科技基础条件平台中心课题“面向数据密集型科研的科学数据管理应用模式与技术研究”（2022WT20）；河北省高等学校人文社会科学研究项目“元宇宙时代科学数据共享模式及其应用研究”（BJS2022027）；河北大学研究生创新资助项目“政策工具视角下京津冀智库人才政策演化研究”（HBU2024SS023）。 |
| 作者 | 单位 | | 孟佳琪 | 1. 河北大学管理学院 保定 071002； | | 支凤稳 | 1. 河北大学管理学院 保定 071002；2. 中国科学技术信息研究所 北京 100038 | | 郑彦宁 | 2. 中国科学技术信息研究所 北京 100038 |
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| 中文摘要: |
| [目的/意义]对比分析国内外科学数据共享领域的研究现状和演化趋势，从而揭示两者之间的异同，为后续更深入的研究提供有益参考。[方法/过程]以万方数据库、CNKI 和 Web of Science 核心合集作为数据来源，检索并获取国内外相关文献，并借助 ITGInsight 可视化软件，从作者合著、机构耦合、关键词同现和主题词演化四个维度进行挖掘和对比分析。[局限]数据样本筛选和技术工具选择上可能具有一定的主观性。[结果/结论]国外研究发展迅速，作者合作关系松散，关键词聚类模糊，主题分布广泛且学科交叉性强，偏向共享数据利用。国内作者之间合作密切，关键词聚类明显，主题词具有跨学科、跨领域的特点，偏向数据管理。 |
| 英文摘要: |
| [Objective/Significance] Comparatively analyzing the research status and evolution trend in the field of domestic and international scientific data sharing, so as to reveal the similarities and differences between the two, and provide useful reference for further in-depth research. [Methods/Processes] Taking Wanfang database, CNKI and Web of Science core collection as data sources, this paper retrieves and obtains relevant literature at home and abroad, and carries out mining and comparative analysis with the help of ITGInsight visualization software in four demensions, including author collaboration, organization coupling, keyword presence and subject word evolution. [Limitations] There may be some subjectivity in data sample screening and technical tool selection. [Results/Conclusions] Foreign research develops rapidly, the author’s cooperative relationship is loose, the keyword cluster is fuzzy, the topics are widely distributed and the subject intersection is strong, and tend to share the data utilization. Domestic authors have close cooperation, obvious clustering of keywords, and the subject words have the characteristics of interdisciplinary and interdisciplinary, and are biased to data management. |
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