1.替代计量学简介
随着互联网经济的繁荣与发展，互联网的影响日益加深和各种新型社交媒体发展迅速，科研成果类型逐渐从单一的论文发展到包括简单的实验结论、复杂的研究报告等多元化体系。在此背景下基于引文指标的定量科技评价体系已经不能满足科研工作者发展和科技管理部门管理的需要，替代计量学（Altmetrics）和替代计量指标（Altmetrics Indicators）兴起并引起了广泛关注、研究和使用。
[1] 替代计量学根据个人研究报告在各种受众中如何在网络平台上获得、阅读、讨论、分享和推荐来衡量学术成果在社交网络上的影响（Fenner，2014；Das和Mishra，2014；Priem等，2010）[2][3][4]。它们被视为新层面上的替代指标（Weller，2015）[5]，并超越了引文（Kwok，2013）[6]。首先，它们弥补了传统影响评估的不足，因为它们总是能够处理最新的出版物（Piwowar，2013a；Piwowar，2013b；Brigham，2014）[7][8][9]。与传统的评估方法相比，替代计量学跟踪的是文章的影响力，而不是期刊的影响力（Galligan，2012）。因此，汇总的替代计量学能够反映研究人员的成就（Mounce，2013）[10]。此外，它们还将测评的对象扩大到了各种类型的研究成果，而不局限于书面作品（Galligan和Dyas-Correia，2013；Piwowar，2013a）[11][7]，如软件和数据集。
替代计量学通过分析个人研究在互联网平台上被获得、阅读、讨论、分享和推荐的量来衡量学术在社交网络上的影响。[12][13]覆盖性和及时性使它迅速得到众多科学家的关注，并被视为新时代非常具有发展前景的衡量指标之一[14]。替代计量学已经发展许久，有许多学者关注，例如：德国文献计量学家Bornmann（2014）[15]指出，替代计量指标反映了科研成果的社会影响力，而不是完全表示其学术质量。我国学者也提出了替代计量学反映学术成果社会影响力[16]和社交媒体影响力[17]的观点。例如，余厚强（2017）[18]以441万多Altmetric.com数据为基础，分三个时间段，大规模的考察了两者直接的联系，发现脸书指标、推特指标与引文量相关性均不强；陈桂菊（2020）[19]则是基于DEMATEL方法从替代计量学视角探究了零被引论文的影响力，也从侧面证实了替代计量学极大可能与引文量反映的是不同的含义。此外，通过对用户信息识别进行内容分析的研究也逐渐涌现，如Vainio（2017）[20]通过对推特芬兰用户信息的内容分析发现与推特用户的随机样本相反，发表学术文章的用户更真实地描述自己，强调他们的职业专长而不是个人兴趣。文章的领域越具体，与研究相关的描述在推特个人资料描述中就越占主导地位。Udayakumar （2018）[21]曾利用python来检索心理学文章的细节、相关推文和推特用户的详细信息，通过进一步对推文内容进行分析，择选出用户讨论较多的心理话题，最终了解到推特用户正在讨论的话题以及学术社区和非学术社区之间的热门话题内容。并且，近年来科学家对于替代计量指标的对比研究也发展迅速，如Kim（2014）等人发现学者使用推特进行学术交流存在明显的学科差异性，其中人文和认知科学研究人员使用推特进行交流的次数比其他学科多，而生物化学和经济学研究人员使用推特进行学术交流的次数更是难以望其项背。[22]
2. 推特提及学术成果的研究现状
推特已经被探讨为衡量学术影响力的另一种方法。通过URL引用文章被认为是一种引用行为，推文中提到文章会对传统的学术影响力指标产生积极影响，例如，学术出版物的下载率或引用率[34]。Weller、Droge和Puschmann[35]分析了科学会议期间Twitter的使用情况，并将推文中的所有URL（如博客、会议、媒体、媒体、媒体、项目、出版物、幻灯片和twitter）视为引文。但是，一般来说，在包括本文在内的替代计量学的研究中，只有同行评议文章的URL才会被计算为引文。
有关推特我是我动机动机研究很多。例如，Veletsianos[36]分析了45位学者的4500条推文。研究者发现，分享信息、媒体和资源的做法是学者们参与的主要活动（39%的数据被编码为该类），数字身份和印象管理是另一个常见的主题，用于吸引人们对学者们的工作和专业努力的关注。Ebner和Schiefner[37]也发现，Twitter的典型学者用途是推荐文献。Holmberg和Thelwall[38]报告说，被抽样调查的研究者27%的推文是转发，而一般Twitter用户的推文约为3%。
Twitter引文代表和传递了学术影响力。Priem和Costello[39]对28位学者的2322条推文进行了访谈和分析。他们发现，这些学者使用Twitter引用文章，6%的推文是Twitter引用，其中一半直接链接到参考文章。他们还发现，Twitter引文比传统引文快得多，40%的引文在被引资源发表后一周内出现。
推特行为与内容是相关的，Thelwall等人[40]对270条链接到学术文章的推文进行了内容分析，发现几乎没有证据表明对研究进行了积极的讨论，大多数推文只是简单地重复文章标题（42%）或提供文章内容的简短摘要（41%）。他们还发现，4%的推文对文章持正面态度，没有一条是负面的。此外，5%的推文提到文章很有趣，但95%的推文对文章没有表示意见。
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
