همبستگی تحلیل استنادی کمی و عقیده کاوی بافتارهای استنادی | ||
| پژوهش نامه علم سنجی | ||
| مقاله 2، دوره 9، (شماره 1، بهار و تابستان ) - شماره پیاپی 17، فروردین 1402، صفحه 1-18 اصل مقاله (534.02 K) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22070/rsci.2021.13633.1465 | ||
| نویسندگان | ||
| خدیجه جوکار1؛ مریم یقطین2؛ هاجر ستوده* 3؛ مهدیه میرزابیگی3 | ||
| 1دانشجوی کارشناسی ارشد علم اطلاعات و دانش شناسی، دانشگاه شیراز. | ||
| 2دکتری علم اطلاعات و دانش شناسی،استادیار، پایگاه استنادی علوم جهان اسلام. | ||
| 3دکتری علم اطلاعات و دانش شناسی،دانشیار،دانشگاه شیراز. | ||
| چکیده | ||
| هدف: تحلیل استنادی محتوامحور، از جمله عقیدهکاوی بافتارهای استنادی، میتواند به بخشی از چالشهای تحلیل استنادی کمی پاسخ گوید. برای دستیابی به شواهد پژوهشی بیشتر، همبستگی میان نتایج دو رویکرد تحلیل استنادی کمی و عقیدهکاوانه بررسی شده است. روششناسی: نمونهای از مقالات پزشکی به روش تحلیل استنادی با رویکرد کمی و عقیدهکاوی مطالعه شد. اطلاعات کتابشناختی و بافتارهای استنادی از پایگاه پابمد و «کولیل» استخراج و در نرمافزار «نایم» پردازش شدند. نمرههای عقیده به کمک «سنتیوردز» تعیین شد. دادهها با کمک همبستگی اسپیرمن تحلیل شدند. یافتهها: بافتارهای استنادی دارای واژههای عقیدهای بسیاری هستند. شمار استناد با فراوانی مطلق بافتارهای استنادی عقیدهمند رابطهای قوی و مستقیم، اما با فراوانی نسبی آنها همبستگی متوسط و معکوس دارد. با افزایش استناد، فراوانی نسبی بافتارهای مثبت ثابت میماند، اما بر فراوانی نسبی بافتارهای منفی یا خنثی افزوده میشود. همچنین، شاخص استناد رابطهای معکوس با میانگین نمرات عقیدهای دارد. نتیجهگیری: با افزایش شمار استنادها، شمار نسبی بافتارهای عقیدهمند کاسته میشود. در قطبیتها، بر شمار نسبی بافتارهای عقیدهای منفی و خنثی افزوده میشود. این یافته، لزوم تحلیلهای محتوامحور برای تصحیح رویکرد کمی را تأیید میکند. | ||
| کلیدواژهها | ||
| بافتار استناد؛ تحلیل احساس؛ تحلیل استنادی؛ عقیده | ||
| مراجع | ||
|
جوکار، خدیجه، مریم یقطین، هاجر ستوده و مهدیه میرزابیگی (1399). تحلیل محتوای استناد مقالات آزاد و غیرآزاد به کمک عقیدهکاوی بافتار استناد. مدیریت اطلاعات سلامت، 17 (5)، DOI: 10.22122/him.v17i5.4179
یقطین، مریم (1397). تحلیل شباهت نحوی و معنایی هماستنادی و نقش آن در رتبهبندی ربط در بازیابی مقالات علمی. پایاننامه دکتری علم اطلاعات و دانششناسی، دانشگاه شیراز.
Abu-Jbara, A., J Ezra, & D. R. Radev (2013). Purpose and Polarity of Citation: Towards NLP-based Bibliometrics. In HLT-NAACL, 596-606.
Aljuaid, H., Iftikhar, R., Ahmad, S., Asif, M., & Afzal, M. T. (2020). Important citation identification using sentiment analysis of In-text citations. Telematics and Informatics, 101492. doi: https://doi.org/10.1016/j.tele.2020.101492
Amadi, U. P. (2014). Exploiting the role of polarity in citation analysis. University of Maryland, Baltimore County.
Anupkant, S., Kumar, P. S., Sateesh, N., & Mahesh, D. B. (2017). Opinion mining on author's citation characteristics of scientific publications. In 2017 International Conference on Big Data Analytics and Computational Intelligence (ICBDAC) (pp. 348-351). IEEE.
Athar, A. (2014). Sentiment analysis of scientific citations (No. UCAM-CL-TR-856). University of Cambridge, Computer Laboratory. doi: 10.48456/tr-856
Athar, A., & S. Teufel. (2012). Context-enhanced citation sentiment detection. In Proceedings of the 2012 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies. Association for Computational Linguistics, 597-601.
Cavalcanti, D. C., R. B. Prudêncio, S. S. Pradhan, J. Y. Shah, & R. S. Pietrobon (2011). Good to be bad? Distinguishing between positive and negative citations in scientific impact. In Tools with Artificial Intelligence (ICTAI), 2011 23rd IEEE International Conference on, 156-162. doi: 10.1109/ICTAI.2011.32 Chubin, Daryl E., & Soumyo D. Moitra (1975). Content Analysis of References: Adjunct or Alternative to Citation Indexing. Social Studies of Science, 5, 423-41.
Cole, Jonathan, & Stephen Cole (1971). Measuring the Quality of Sociological Research: Problems in the Use of the “Science Citation Index”. The American Sociologist, 6(1): 23-29.
Ding, Y., G. Zhang, T. Chambers, M. Song, X. Wang, & C. Zhai (2014). Content‐based citation analysis: The next generation of citation analysis. Journal of the Association for Information Science and Technology, 65(9), 1820-1833. doi: https://doi.org/10.1002/asi.23256
Esuli, A., & F. Sebastiani (2006). Sentiwordnet: A publicly available lexical resource for opinion mining. In LREC 6, 417-422.
Feldman, R. (2013). Techniques and Applications for Sentiment Analysis. communications of the ACM, 56(4), 82-89. doi: https://doi.org/10.1145/2436256.2436274
Gabehart, MA (2005). An analysis of citations to retracted articles in the scientific literature. A Master’s Paper for the M.S. in L.S degree. Retrieved 31 May 2018 from https://ils.unc.edu/MSpapers/3050.pdf. doi: https://doi.org/10.17615/dy5f-y998
Garfield, E. (1965, December). Can citation indexing be automated. In Statistical association methods for mechanized documentation, symposium proceedings (Vol. 269, pp. 189-192). https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=AhxaMNgK3BYC&oi=fnd&pg=PA189&dq=citation+motivation+garfield&ots=ZoItIE7RWI&sig=m6wh6bDGLJ8LKOud8dEWO2DTakc
Ghosh, S., Das, D., & Chakraborty, T. (2016). Determining sentiment in citation text and analyzing its impact on the proposed ranking index. In International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics (pp. 292-306). Springer, Cham. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-75487-1_23
Hernández-Alvarez, M., & J. M. Gómez (2016). Survey about citation context analysis: Tasks, techniques, and resources. Natural Language Engineering, 22(3), 327-349. doi: https://doi.org/10.1017/S1351324915000388
Jia, M. (2018). Citation Function and Polarity Classification in Biomedical Papers. Electronic Thesis and Dissertation Repository, 5367.
Jokar, K., Yaghtin, M., Sotudeh, H., & Mirzabeigi, M. (2020). Content-Based Citation Analysis of Open Access and Non-Open Access Medical Articles Using Opinion Mining of Citances. Health Information Management, 17(5), 244-250. doi: 10.22122/him.v17i5.4179 [In Persian].
Khan, K., B. B. Baharudin, & A. Khan. (2009). Mining Opinion from Text Documents: A Survey. 3rd IEEE International Conference on, IEEE, 217-222. doi: 10.1109/DEST.2009.5276756
Kilicoglu, H., Peng, Z., Tafreshi, S., Tran, T., Rosemblat, G., & Schneider, J. (2019). Confirm or refute?: A comparative study on citation sentiment classification in clinical research publications. Journal of biomedical informatics, 91, 103123. doi: https://doi.org/10.1016/j.jbi.2019.103123
Leung, P. T., E. M. Macdonald, M. B. Stanbrook, I. A. Dhalla, & D. N. Juurlink. (2017). A 1980 letter on the risk of opioid addiction. New England Journal of Medicine, 376(22), 2194-2195. doi: 10.1056/NEJMc1700150
Liu, B. (2012). Sentiment analysis and opinion mining. Synthesis Lectures on Human Language Technologies, 5, 1-167. doi: https://doi.org/10.2200/S00416ED1V01Y201204HLT016
Luukkonen-Gronow, T. (1988). Bibliometric analysis of Nordic cancer research: a report on study data (No. 8). Nordic Council of Ministers.
Ma, Z., Nam, J., & Weihe, K. (2016). Improve sentiment analysis of citations with author modelling. In Proceedings of the 7th Workshop on Computational Approaches to Subjectivity, Sentiment and Social Media Analysis (pp. 122-127).
MacRoberts, M. H., & B. R. MacRoberts. (1984). The negational reference: Or the art of dissembling. Social Studies of Science, 14(1), 91-94.
MacRoberts, M. H., & B. R. MacRoberts. (1989). Problems of citation analysis: A critical review. Journal of the American Society for Information Science, 40(5), 342 -349. doi: https://doi.org/10.1002/(SICI)1097-4571
Mahalakshmi, G. S., R. Siva, & S. Sendhilkumar. (2015). Context Based Retrieval of Scientific Publications via Reader Lens. In Computational Intelligence in Data Mining-Volume 3 . Springer India, 583-596. doi: https://doi.org/10.1007/978-81-322-2202-6_53
Mäntylä, M. V., Graziotin, D., & Kuutila, M. (2018). The evolution of sentiment analysis—A review of research topics, venues, and top cited papers. Computer Science Review, 27, 16-32. doi: https://doi.org/10.1016/j.cosrev.2017.10.002
Moravcsik, M. J., & Murugesan, P. (1975). Some results on the function and quality of citations. Social studies of science, 5(1), 86-92.
Pang, B., & Lee, L. (2008). Opinion mining and sentiment analysis. Foundations and trends in information retrieval, 2(1-2), 1-135. doi: http://dx.doi.org/10.1561/1500000011
Parthasarathy, G., & D. C. Tomar. (2014). Sentiment analyzer: Analysis of journal citations from citation databases. In Confluence the Next Generation Information Technology Summit (Confluence), 5th International Conference- IEEE, 923-928. doi: 10.1109/CONFLUENCE.2014.6949321 Piao, S., S. Ananiadou, Y. Tsuruoka, Y. Sasaki, & J. McNaught. (2007). Mining opinion polarity relations of citations. In International Workshop on Computational Semantics (IWCS), 366-371.
Ravi, K., Setlur, S., Ravi, V., & Govindaraju, V. (2018, July). Article citation sentiment analysis using deep learning. In 2018 IEEE 17th International Conference on Cognitive Informatics & Cognitive Computing (ICCI* CC) (pp. 78-85). IEEE. doi: 10.1109/ICCI-CC.2018.8482054
Ringelhan, S., J. Wollersheim, & I. M. Welpe. (2015). I Like, I Cite? Do Facebook Likes Predict the Impact of Scientific Work? PloS one, 10(8), e0134389. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0134389
Schafer, U., & Spurk, C. (2010, September). TAKE scientist's workbench: semantic search and citation-based visual navigation in scholar papers. In Semantic Computing (ICSC), 2010 IEEE Fourth International Conference on (pp. 317-324). IEEE. doi: 10.1109/ICSC.2010.40
Sendhilkumar, S., E. Elakkiya, & G. S. Mahalakshmi. (2013). Citation semantic based approaches to identify article quality. In Proceedings of International conference ICCSEA, 411-420. doi: 10.5121/csit.2013.3543
Small, H. (2011). Interpreting maps of science using citation context sentiments: a preliminary investigation. Scientometrics, 87(2), 373-388. doi: https://doi.org/10.1007/s11192-011-0349-2
Sonnert, G. (1995). What makes a good scientist?: Determinants of peer evaluation among biologists. Social studies of science, 25(1), 35-55. doi: https://doi.org/10.1177/030631295025001003
Tandon, N., & A. Jain. (2012). Citation context sentiment analysis for structured summarization of research papers. In 35th German Conference on Artificial Intelligence, 24-27.
Tang, R., & M. A. Safer. (2008). Author-rated importance of cited references in biology and psychology publications. Journal of Documentation, 64(2), 246-272. doi: https://doi.org/10.1108/00220410810858047
Teufel, S., A. Siddharthan, & D. Tidhar. (2006). Automatic classification of citation function. In Proceedings of the 2006 conference on empirical methods in natural language processing. Association for Computational Linguistics, 103-110.
Teufel, S., A. Siddharthan, & D. Tidhar. (2009). An annotation scheme for citation function. In Proceedings of the 7th SIGdial Workshop on Discourse and Dialogue. Association for Computational Linguistics, 80-87.
Vinodhini, G., & R. M. Chandrasekaran. (2012). Sentiment analysis and opinion mining: a survey. International Journal, 2(6), 282-292.
Voos, H., & K. S. Dagaev. (1976). Are All Citations Equal? Or, Did We Op. Cit. You're idem? Journal of Academic Librarianship, 1(6), 19-21.
Vyas, V., Ravi, K., Ravi, V., Uma, V., Setlur, S., & Govindaraju, V. (2020). Article citation study: Context enhanced citation sentiment detection. arXiv preprint arXiv:2005.04534. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2005.04534 Wang, M., Leng, D., Ren, J., Zeng, Y., & Chen, G. (2019). Sentiment classification based on linguistic patterns in citation context. Curr. Sci, 10, 606-616.
Yaghtin, Maryam (2019). Syntactic and Semantic Similarity Analysis of Co-Citation and Its Role in Relevance Ranking in Scientific Paper Retrieval. Ph.D. Dissertation in Knowledge and Information Science, Shiraz University. [In Persian]. Yaghtin, M., Sotudeh, H., Mirzabeigi, M., Fakhrahmad, S. M., & Mohammadi, M. (2019). In quest of new document relations: evaluating co-opinion relations between co-citations and its impact on Information retrieval effectiveness. Scientometrics, 119(2), 987-1008. doi: https://doi.org/10.1007/s11192-019-03058-3
Yan, E., Chen, Z., & Li, K. (2020). Authors' status and the perceived quality of their work: Measuring citation sentiment change in nobel articles. Journal of the Association for Information Science and Technology, 71(3), 314-324. doi: https://doi.org/10.1002/asi.24237
Yu, B. (2013). Automated citation sentiment analysis: what can we learn from biomedical researchers. Proceedings of the American Society for Information Science and Technology, 50(1), 1-9. doi: https://doi.org/10.1002/meet.14505001084
Ziman J. M. (1987). An Introduction to Science Studies: The Philosophical and Social Aspects of Science and Technology, Cambridge: Cambridge University Press.
| ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,270 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 1,073 |
||
