南京大学毕业论文(南京大学毕业论文选题)

本文是南京大学的学士学位论文和研究门户模型，也是南京大学社会科学专业的毕业论文模型。

介绍

随着网络2.0的快速发展，传统的学术社交方式已经难以满足日益增长的学术社交需求。在线学术社会交流和数字成果共享已经成为学者们相互交流的重要方式。在线学术社会交流平台是加强知识交流和传播，帮助科研人员建立和维护社会关系的一种方式。与此同时，支持科研人员研究全过程的平台[1。以ResearchGa、Acade、endeley、Science Network和学术界为代表的在线学术社交平台通过在线交流和及时共享为科研人员提供了一种新型的学术社交模式。与此同时，科学研究人员还可以通过在线学术社交平台[2来创建、发布和开展学术交流，从而提高他们的学术影响力。

在线学术社交平台的用户行为是指用户在结合自己的学术需求、科研环境和平台功能的基础上，愿意使用在线学术社交平台，以及产生[3的各种活动和成果的总和。学术社交平台的主体是用户。用户的客观行为数据直接反映了用户的学术需求。研究用户行为是研究在线学术社交平台的重要组成部分。通过研究用户行为数据，可以掌握用户的使用意愿和使用规则。它有助于在线学术平台完善平台功能，完善平台服务，提高用户忠诚度，同时也有助于科研人员更好地进行在线学术交流。因此，研究在线学术社交平台的用户行为具有重要的研究意义。2研究综述

在线学术社交正在逐渐改变科研人员的工作方法。协作和共享已经成为学术研究的重要组成部分。这一特点与网络2.0强调的“参与……”宽容和“合作”的理念非常一致。因此，随着网络2.0技术的快速发展，在线学术社交平台得到了广泛应用。在线学术社交平台的研究也引起了许多学者的关注。目前，对在线学术社交平台的研究主要基于两个思路:一是将在线学术社交平台视为一种软件或工具，以平台本身为研究对象，研究平台的现状，以及平台上的功能和服务。希望能找到学术社会平台的价值、发展规律和未来发展方向。二是通过问卷间接获取用户的意愿数据，或者直接使用平台中丰富的用户行为数据。以用户为研究对象，运用统计、测量和社会网络等研究方法，研究用户使用平台的意愿或使用平台过程中产生的行为特征和规则[7_9]。

学术社交平台本身的研究主要强调在线社交平台的功能作用。例如，奥瓦迪亚·[认为学术社交平台的重要性正在逐渐增加。台湾的功能可以更好地为学者服务。在众多学术平台中，ResearchGa公娥是最重要的网上学术社交平台之一:慈贡罗马[6:研究表明，利用网上社交网络创建项目文档和交流项目进展有利于科研工作的进展，而网格实施有利于科研项目成果的产生。在对平台用户行为的研究中，相关研究发现用户会对学术社交平台表现出粘性。正如《[日报》在调查中提到的，超过25%的科研工作者受访者使用在线社交平台的频率高于日常社交平台(如脸谱网、读写网等)。)。此外，随着替代计量的引入，在线学术社交平台的指标体系也在衡量科研工作者方面发挥了作用。[9]通过比较在线学术平台指标和传统评估指标之间的关系发现。两者之间存在相关性，例如，传统引用数据和社交平台上项目的引用数据显示出相关性。根据目前的研究，对用户行为的分析大多是从使用习惯、合作方式和相关性的角度进行的，而对国外在线学术平台在中国的行为分析研究很少。因此，本文选择了具有代表性的研究型社交平台从多个角度来探讨在线学术社交平台的用户行为。3研究设计3.1研究日

本研究的目的是通过客观真实的用户数据，从用户使用的角度对在线学术社会行为进行研究。本研究的目的是探讨研究型电子平台用户的用户活动:用户使用社交平台的各种行为是否以及如何相互关联:用户校内合作和校外合作两种合作网络的基本属性和结构特征。3.2研究方法

为了完成研究目标，本研究采用数据采集、统计分析、信息测量和社会网络分析的研究方法对数据进行收集、处理和分析。使用Py宫鸿语言编写爬虫抓取在线学术社交平台ResearchGa公娥用户行为的相关数据，使用Mysql数据库存储研究数据，使用R语言对数据进行预处理，对数据进行统计分析和社交网络分析。

在使用R语言进行数据分析的过程中，首先，使用描述性统计分析方法对数据样本进行定量分析:使用相关性分析方法分析用户各种行为(如注意、上传项目、阅读、引用等)之间的相关性。)；运用社会网络分析方法，分析两个合作网络的网络属性和网络结构。3.3数据来源和处理

研究网是一个学术在线社交平台。它成立于2008年5月，由德国的伊亚德·马迪什博士、苏伦·霍夫迈耶和霍斯·贡·菲肯舍尔·[12-。它旨在为全球研究工作者服务。通过* * * * * * * *，用户可以发布自己的最新科研成果，并可以自由查阅其他科研人员在平台上发布的项目。寻找具有相同研究兴趣的研究人员。截至2017年8月，该网站声称已注册超过1亿人。它拥有1300多万名研究人员和70多万个研究项目，是世界上最成功的在线社交网站之一。在该平台上，用户通过完善、发布研究项目、关注研究人员来分享研究成果。回答研究人员的问题和其他行为会对平台产生影响。因此，该平台生成了大量的用户行为数据。与其他学术社交平台相比，该平台拥有最高的用户活动和持续使用率[13]。南京大学作为综合性科研机构，在项目发布和平台影响力(RG指数)方面走在前列。用户活动频繁。因此，本研究选取这个样本来研究在线学术社交平台的用户行为。

截至2017年8月21日，本研究在南京大学的研究门户平台上，通过撰写皮托收集了用户行为数据

收集的原始数据包括:南京大学主页数据、各部门主页数据、5642注册用户行为数据和55481合作数据。由于用户数据的缺失值太多，平台上的部门分类与学校不同。有些部门没有主页信息、数据格式等问题。本研究对原始数据进行人工处理，将平台上的部门分类合并到学校设置的部门中。处理后的数据包括学校主页数据、学校部门数据、5642注册用户数据和55326用户合作数据。然后，处理后的数据存储在Mysql数据库中，以供后续分析。4数据分析和结果讨论4.1用户活动分析

这项研究有5642个用户。出版了23，704个项目，人均出版了4.2个项目。就用户学历构成而言，60.39%填写学历的用户是博士或以上，10.07%拥有硕士学位。由此可见，该平台用户的学历主要是博士以上。在已填补职位空缺的用户中，57.6%是教授和研究人员。参与度高。这表明研究人员有更大的学术和社会需求以及更强的学术和社会意愿。

为了研究用户在不同学科和不同领域的使用情况，用户按照学院的分类进行统计(1)。前五名的注册系是地球科学与工程学院、物理学院、化学与化学学院、生命科学学院和计算机科学与技术系。有些部门有400多名注册人员。然而，由于注册人数少，文学学院和社会学院等系在主页上没有相关信息。从这可以看出。就用户的学科背景而言，理科和工科的学生人数明显高于文科。在平台的使用上，文科系和理工科系是不平衡的。究其原因，可能是由于研究对象的不同以及一些研究缺乏对平台使用的需求，因此用户利用率低，活动相对薄弱。

根据项目发布数量的属性(1)，前五名的学院是化工学院、物理学院、环境学院、医学院和地球科学与工程学院，其中化工学院发布的项目数量超过5000个。作者数量是指用户发布的项目中填充的作者数量。从作者数量来看，前五名分别是化学化工学院、物理学院、医学院、地球科学与工程学院和生命科学学院。就阅读的项目数量而言，地球科学与工程学院、环境学院和物理学院位列前三。为了进一步探索不同学科用户之间的行为差异，本研究使用单位用户发布的文档数量、单位用户阅读的文档数量和单位文档作者数量三个指标来研究不同学科的用户行为。列出了以下公式:

从Pi、Pr和Pa (2)三个指标来看，化学、物理、环境和数学部门的Pi值较高，表明这三个学科背景的用户更愿意分享项目。在Pr值方面，历史、大气、建筑、城市规划和信息管理等部门得分较高，表明作者在平台上发布的项目有较高的阅读量。个人资料显示，这些大学上传的项目深受用户喜爱。从帕值来看，历史、大气、地理与海洋、生命科学四个系的得分较高，说明这四个系的合作氛围相对较强。值得注意的是，从这个指标来看，数学系的得分最低。数学系发表的项目的作者大多是一个人，但是数学系发表的项目数量是最大的。这一现象表明，在数学系的项目中，很多人合作完成的项目较少，寻求合作的潜力相对较大。

此外，本文还对项目数量进行了统计

根据统计数据，有关用户的平均人数是18人，有关用户的平均人数是6人。人均发表的文章数量为11.193篇。人均阅读项目数平均为501.757，人均引用次数平均为93.787。虽然用户的平均属性数显示出较高的水平，但属性的分布严重不均匀。发表的文章、阅读的文章和引用的中间数都是0。读数的标准偏差太大。这一现象表明，大多数用户对发布项目不感兴趣，项目的共享仍需改进。然而，关注点的数量和关注点的数量的分布是相对平衡的。注意力活动更频繁，用户有更高的社会意愿。

RG(研究门户)索引是一个直接反映用户在平台上活动的索引。这项研究对RG指数进行了统计。南京大学的RG总指数为40064.7。平均RG指数为7.1011。一般来说，用户更活跃。然而，通过进一步分析，发现RG索引中超过一半的用户是0。用户指数的分布严重失衡。范围超过50，大多数用户仍然处于低活动状态。在移除RG指数为0的非活动用户之后，获得RG指数(3)的分布。

从RG指数可以看出，在活跃用户中，RG值在0-10范围内的用户数量仍然处于第一位，占活跃用户的36%。RG指数在10-20之间。从RG指数在10范围内的分布图来看，用户的RG指数呈下降趋势，RG指数在40以上的高活跃用户数量仍然很少，仅占活跃用户的3%。4.2用户平台使用行为的相关性分析

本文从发表的文章数量、阅读的文章数量、引用的文章数量、关注的文章数量和关注的用户数量五个方面分析了用户使用行为之间的相关性。在此基础上，探讨了用户使用行为对用户平台活动指数(RG指数)和用户学术影响力指数(H指数)的影响。在本研究中，皮尔逊相关系数用于相关分析(3)。

分析表明，发表的文章数量与阅读的文章数量、发表的文章数量与引用的文章数量、发表的文章数量与关注的文章数量、阅读的文章数量与关注的文章数量之间存在强相关(0.8r0.5)，而关注的文章数量与引用的文章数量之间存在弱相关(0.5r0.3)。观看的用户数量和发表的文章数量、阅读的文章数量和引用的文章数量之间的相关性非常弱(r0_3)。相关分析结果表明，用户上传到平台上的项目被其他用户阅读和引用的概率较高。用户在阅读平台上发布的项目后，更有可能关注文件上传者，从而产生学术交流，促进学术合作。然而，通过关注他人，上传的项目很难被更多的用户阅读和引用。

从这两个指数来看，RG指数和H指数之间有很强的相关性(0.8)。用户发表的项目数、阅读次数和关注次数与RG指数(0.8r0.5)有很强的相关性。被引用的项目数量和RG指数之间的相关性较弱(0.5r0.3)。h指数与发表的文章数量、阅读的数量、引用的数量和关注的数量有很强的相关性(0.8r0.5)。对于上述两个指标，关注用户数量和他们的问题之间的相关性非常弱。由此可见，用户学术影响力的h指数与平台活动的RG指数具有很强的相关性。通过该平台建立学术网络，共享学术成果，有利于提升学术影响力。如果用户想要改进他们的RG索引，他们可以增加已发布项目的数量，公布项目的结果，然后增加读取的项目数量。这样，可以增加相关人员的数量，从而达到提高RG指数的目的。如果他们想提高学术影响力的H指数，他们可以从发表项目的数量、阅读的次数、被引用的次数和关注的人数来提高。

为了进一步探讨这两个指标与已发表项目数、阅读次数、阅读时间的关系

可以看出。h指数和RG指数与发表项目数、阅读次数、引用次数和关注次数呈显著线性相关。其中，已发表项目数与两个指标的线性相关性最大，RG指数的增加更为明显。阅读次数、引用次数和关注次数也有不同程度的线性相关。这个结果表明发布的用户项目越多，阅读的项目就越多。引用的项目越多。用户受到的关注越多，这两个指数也相应增加。4.3用户合作网络分析

在用户发布的项目中，两个用户同时出现被视为合作。本文通过用户合作数据建立合作网络。运用社会网络分析方法，探索用户合作网络的特征。首先，从学校层面来看，与南京大学合作最多的大学是中国科学院大学和东南大学。统计了合作数据的数量、项目发起人的RG指数和合作伙伴的RG指数(5)。可以看出，iIJ.平均合作次数为3.53次，中位数为2次:项目发起人平均RG指数为22.85。中位数是22.62。合作者的平均RG指数为28.32。中位数是28.97。由此可见，平台上用户的合作次数超过两次，多次合作的概率更高。项目合作者的RG指数略高于项目发起人，项目发布者更倾向于寻找平台活动较高的用户进行合作。

合作数据分为校内合作网络和校外合作网络。通过网络聚类系数和网络密度两个指标对两个网络进行分析。节点代表用户，通过联合合作项目连接在一起。网络的聚类系数是表示网络中节点聚集程度的系数。值越高，聚类越容易。网络密度是反映网络复杂性的一个指标。网络密度越高，网络就越复杂。从合作图的总体情况来看，校内合作网络的聚类系数为0.2185。网络密度为0.0009:校外合作网络的聚类系数为0.00768，网络密度为0.0004。由此可见，ILIJ从整体上看，用户合作主要是校内合作。在校内合作网络中，集群化更容易，校内合作粘性更大，多元合作机会更大，校内合作更紧密。

由于合作图中节点太多，只有超过20个合作编号的节点被截取显示(4)。其中，(a)是校内合作网络图，(b)是校外合作网络图。比较校内和校外合作网络，iIJ。可见一斑。当合作次数增加时，校内合作次数明显低于校外合作次数。校外合作网络M现在有更多的小团体，而且小团体内部的成员关系更密切。校外合作的小团体呈现出更加稳定的趋势。由此可见，在平台用户内部，校外多种合作的可能性较高，如果用户继续与校外用户合作，更容易产生稳定的学术群体。5结论与不足

研究发现，在线学术社交平台用户的使用状况受到学科背景的影响，呈现出一种不平衡的现象，并且T类用户的活跃程度相对较高。平台用户上传项目、被关注、项目被阅读和项目被引用之间有很强的相关性。上传项目对用户的学术影响力H指数和RG指数有很大影响。一般来说，用户的合作行为主要是基于校内用户的合作，但随着合作次数的增加，校外合作更有可能产生稳定的学术群体。

本研究存在以下不足:尽管研究门户已经是一个比较成功的学术和社会平台，但随着平台的发展，未来会有越来越多的研究者使用研究门户学术平台，平台的数据将会越来越丰富

大学心理学论文

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