一份学者在Twitter上的公开数据集
摘要：社交媒体上研究学者在科学知识传播中的角色一直是社交媒体度量学（altmetrics）研究的核心主题。过去已经采用了不同的方法来识别和表征在Twitter等社交媒体平台上活跃的学者。过去方法的一些限制是它们的复杂性，尤其是它们依赖于有许可的科学计量和altmetric数据。新的开放数据源如OpenAlex或Crossref Event Data的出现为仅使用开放数据来识别社交媒体上的学者提供了机会。本文介绍了一种新颖而简单的方法，将OpenAlex中的作者与Crossref Event Data中识别出的Twitter用户进行匹配。描述并验证了匹配程序，并通过ORCID数据进行验证。新方法将近500,000个匹配学者与他们的Twitter账号进行匹配，具有很高的准确性和适度的回收率。匹配学者的数据集被描述并公开提供给科学界，以便进行更高级的研究，了解研究学者在Twitter上的互动。
作者：Philippe Mongeon, Timothy D. Bowman, Rodrigo Costas
论文ID：2208.11065
分类：Digital Libraries
分类简称：cs.DL
提交时间：2022-08-26