基于网络数据的经管学科研究趋势测度_刘娜
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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 ”OＲ “new web ” OＲ “social web ”OＲ “website* ”OＲ “web site* ” OＲ “social network site * ” OＲ “social networking site* ” OＲ “online social network * ” OＲ “online communit* ” OＲ “web communit * ” OＲ “online network* ”OＲ “online media ”OＲ “search engine quer* ”OＲ “search quer* ”OＲ “web search ”OＲ “internet search”OＲ “internet source* ”OＲ “web data ” OＲ “web-based method ” OＲ “web-based data” OＲ “web-based study ” OＲ “internet-based data” OＲ “internet-based method ” OＲ “internet-
收稿日期： 2015 － 11 － 10
修回日期： 2016 － 02 － 22
“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 基金项目： 国家自然科学基金资助项目 （ 71072002 ） 。 创新生态观匹配的企业创新问题研究 ” 作者简介： 刘娜（ 1985 － ） ， 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。 山东菏泽人，
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模式
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。
市场监测及预警、 行为、 创 尽管在经济预测、 新等方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
。Vicente et al. （ 2015 ） 运用 AＲIMA 模型， 利
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用谷歌 的 趋 势 数 据 预 测 了 西 班 牙 的 失 业 率
。
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
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中国软科学 2016 年第 4 期
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 台， 博 客、 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 。 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， 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
Measuring Ｒesearch Trend in Economics and Management Field by Using Webbased Data
LIU Na1 ，YU Guang-sheng2 ， MAO Jian-qi1
（ 1. School of Management，Shandong Institute of Business and Technology， Yantai 264005 ， China； 2. School of Management，Fudan University，Shanghai 200433 ， China） Abstract： As more and more communication，cooperation，sharing，searching and collecting information take place on the internet， internetbased big data are becoming a key source of information for scientific research. To better understand the dynamic landscape of scientific research using internetbased data in economic and management field， we perform a measure research using scientometrical analysis， social network analysis and burst detection based on corresponding articles data extracted from SSCI and SCIE database. Ｒesults indicate that scientific output grows significantly； USA is the unchallenged leader in this field； China exhibits a rise in world share articles and it shows high scientific influence and acrosscountries / regions collaborative influence； Behavior，trust，mining，content，sentiment， attitude and forecast are hot topics in this field； content， big data， social commerce， sentiment analysis and behavior are frontier topics. This study provides guidance for future research in economic and management field. Key words： Internetbased data； scientific dynamics； collaboration network； burst detection； hot topics； frontier topics
。 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
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理论·方法与案例
基于网络数据的经管学科研究趋势测度
based study”OＲ twitter OＲ tweet* OＲ linkedin OＲ typepad OＲ zoho OＲ reddit OＲ yelp OＲ pageflakes OＲ facebook OＲ youtube OＲ orkut OＲ myspace OＲ flock OＲ blog* OＲ micro-blog* OＲ weblog* OＲ OＲ forum* OＲ webometric* OＲ “web metric* ” OＲ cybermetric * OＲ “web impact ” OＲ “web citation analy* ”OＲ “web citing analy* ”OＲ “link analy* ” OＲ “colink analy * ” OＲ “co-link analy * ” OＲ “colink relationship * ” OＲ “co-link relationship * ” OＲ “colink network * ” “co-link network * ” OＲ “co-link impact * ” OＲ “link relationship * ” OＲ “link impact * ” OＲ “link network * ” OＲ “web hyperlink ” OＲ “hyperlink network analy* ”OＲ weblink* OＲ “web analy* ” OＲ “log analy * ” OＲ “log mining ” OＲ “web log * ” OＲ “web content * ” OＲ “web usage ” OＲ “web memetic * ” OＲ “virtual memetic * ” OＲ “web knowledge”OＲ “web mining ”OＲ “web data mining”OＲ “World-Wide-Web mining”OＲ “google mining ” OＲ “google insight * ” OＲ “google trend * ” OＲ “google answer ” OＲ “google search ” OＲ “google docs ” OＲ “web personal * ” OＲ “web recommend* ”OＲ “web linkage mining ”OＲ “web structure ” OＲ “ online valuation ” OＲ “ online
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 ”OＲ “new web ” OＲ “social web ”OＲ “website* ”OＲ “web site* ” OＲ “social network site * ” OＲ “social networking site* ” OＲ “online social network * ” OＲ “online communit* ” OＲ “web communit * ” OＲ “online network* ”OＲ “online media ”OＲ “search engine quer* ”OＲ “search quer* ”OＲ “web search ”OＲ “internet search”OＲ “internet source* ”OＲ “web data ” OＲ “web-based method ” OＲ “web-based data” OＲ “web-based study ” OＲ “internet-based data” OＲ “internet-based method ” OＲ “internet-
收稿日期： 2015 － 11 － 10
修回日期： 2016 － 02 － 22
“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 基金项目： 国家自然科学基金资助项目 （ 71072002 ） 。 创新生态观匹配的企业创新问题研究 ” 作者简介： 刘娜（ 1985 － ） ， 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。 山东菏泽人，
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模式
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市场监测及预警、 行为、 创 尽管在经济预测、 新等方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
。Vicente et al. （ 2015 ） 运用 AＲIMA 模型， 利
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用谷歌 的 趋 势 数 据 预 测 了 西 班 牙 的 失 业 率
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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
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中国软科学 2016 年第 4 期
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 台， 博 客、 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 。 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， 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
Measuring Ｒesearch Trend in Economics and Management Field by Using Webbased Data
LIU Na1 ，YU Guang-sheng2 ， MAO Jian-qi1
（ 1. School of Management，Shandong Institute of Business and Technology， Yantai 264005 ， China； 2. School of Management，Fudan University，Shanghai 200433 ， China） Abstract： As more and more communication，cooperation，sharing，searching and collecting information take place on the internet， internetbased big data are becoming a key source of information for scientific research. To better understand the dynamic landscape of scientific research using internetbased data in economic and management field， we perform a measure research using scientometrical analysis， social network analysis and burst detection based on corresponding articles data extracted from SSCI and SCIE database. Ｒesults indicate that scientific output grows significantly； USA is the unchallenged leader in this field； China exhibits a rise in world share articles and it shows high scientific influence and acrosscountries / regions collaborative influence； Behavior，trust，mining，content，sentiment， attitude and forecast are hot topics in this field； content， big data， social commerce， sentiment analysis and behavior are frontier topics. This study provides guidance for future research in economic and management field. Key words： Internetbased data； scientific dynamics； collaboration network； burst detection； hot topics； frontier topics
。 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
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理论·方法与案例
基于网络数据的经管学科研究趋势测度
based study”OＲ twitter OＲ tweet* OＲ linkedin OＲ typepad OＲ zoho OＲ reddit OＲ yelp OＲ pageflakes OＲ facebook OＲ youtube OＲ orkut OＲ myspace OＲ flock OＲ blog* OＲ micro-blog* OＲ weblog* OＲ OＲ forum* OＲ webometric* OＲ “web metric* ” OＲ cybermetric * OＲ “web impact ” OＲ “web citation analy* ”OＲ “web citing analy* ”OＲ “link analy* ” OＲ “colink analy * ” OＲ “co-link analy * ” OＲ “colink relationship * ” OＲ “co-link relationship * ” OＲ “colink network * ” “co-link network * ” OＲ “co-link impact * ” OＲ “link relationship * ” OＲ “link impact * ” OＲ “link network * ” OＲ “web hyperlink ” OＲ “hyperlink network analy* ”OＲ weblink* OＲ “web analy* ” OＲ “log analy * ” OＲ “log mining ” OＲ “web log * ” OＲ “web content * ” OＲ “web usage ” OＲ “web memetic * ” OＲ “virtual memetic * ” OＲ “web knowledge”OＲ “web mining ”OＲ “web data mining”OＲ “World-Wide-Web mining”OＲ “google mining ” OＲ “google insight * ” OＲ “google trend * ” OＲ “google answer ” OＲ “google search ” OＲ “google docs ” OＲ “web personal * ” OＲ “web recommend* ”OＲ “web linkage mining ”OＲ “web structure ” OＲ “ online valuation ” OＲ “ online
