基于CSSCI的信息生态被引文献统计分析与评价 .pdfVIP

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卷第期情报科学Vol.28,No.4

2010年4月April,2010

基于CSSCI的信息生态被引文献统计分析与评价

李超1,2

柯健

1233030

（安徽财经大学统计与应用数学学院，安徽蚌埠；

2安徽财经大学信息工程学院，安徽蚌埠233041）

摘要：由于引文分析方法较传统的发文统计法更为科学有效，本文利用南京大学CCSCI评价中

1998-200710CSSCI1998-2007

心的年年被引文献数据库，对被（）来源文献引用的有关信息生态

研究论文从被引文献的年代分布、类型、期刊分布、语种分布，主题分布以及核心著者与单篇被引等

方面进行统计分析与文献计量分析，从而确定我国信息生态研究领域内的核心期刊、核心著者以及

研究规律，揭示我国对信息生态研究的主要特征与问题。

CSSCI

关键字：信息生态；文献计量分析；被引分析；

G352.1A100704-0554-04

中图分类号：文献标识码：文章编号：（）

AnalysisandEvaluationofQuotedLiteratureonInformation

EcologyBasedonCSSCI

LIChao,KEJian

12

1.SchoolofStatisticsandAppliedMathematics,AUFE,Bengbu233030,China;

（

2.SchoolofInformationEngineering,AUFE,Bengbu233041,China

）

Abstract:Asthemethodofanalysisofquotedliteratureismorescientificandeffectivethanthe

traditionalstatisticalmethod,inthispaper,quotedliteratureaboutInformationEcologyinCSSCI(1998

~2007)iscollectedandanalyzedwithstatisticalanalysisandbibliometricanalysissuchasyear

distribution,category,journaldistribution,languagedistribution,subjectdistribution,thecoreauthorand

thecitednumbers.Sowecanidentifythecoreauthors,corejournalsandthelawofresearch,and

revealthemainfe