中国科技期刊研究 ›› 2024, Vol. 35 ›› Issue (2): 193-199. doi: 10.11946/cjstp.202308010573

• 论坛 • 上一篇    下一篇

中国社科期刊关联数据汇交与共享模式研究

魏啸天1,2)()(), 王晨阳1,3), 周荣庭1,2), 周慎1,2),*()()   

  1. 1) 中国科学技术大学人文与社会科学学院,安徽省合肥市徽州大道1129号 230051
    2) 沉浸式媒体技术文化和旅游部重点实验室(安徽新华传媒股份有限公司),安徽省合肥市金寨路96号 230026
    3) 中国科学技术大学计算社会科学与融媒体研究所,安徽省合肥市徽州大道1129号 230051
  • 收稿日期:2023-08-01 修回日期:2023-12-05 出版日期:2024-02-15 发布日期:2024-03-11
  • 通讯作者: *周慎(ORCID:0000-0002-0282-8974),特任副研究员,硕士生导师,E-mail:zhoushen@ustc.edu.cn
  • 作者简介:
    魏啸天(ORCID:0009-0002-0700-4621),硕士研究生,E-mail:
    王晨阳,博士研究生;
    周荣庭,博士,教授,博士生导师。
    作者贡献声明: 魏啸天:收集资料,绘制图表,撰写、修改论文; 王晨阳:构思选题,收集资料,参与论文撰写和修改; 周荣庭:指导论文修改,优化研究思路; 周慎:构思选题,绘制图表,参与论文撰写,指导论文修改。
  • 基金资助:
    中国科协2022年度研究生科普能力提升项目“伦理风险型技术的科普解读与社会感知研究——以人工智能医疗技术为例”(KXYJS2022070)

Paper-linked data collection and sharing models of Chinese social science journals

WEI Xiaotian1,2)()(), WANG Chenyang1,3), ZHOU Rongting1,2), ZHOU Shen1,2)()()   

  1. 1) School of Humanities and Social Sciences, University of Science and Technology of China, 1129 Huizhou Avenue, Hefei 230051, China
    2) Key Laboratory of Immersive Media Technology, Ministry of Culture and Tourism (Anhui Xinhua Media Co., Ltd.), 96 Jinzhai Road, Hefei 230026, China
    3) Institute of Computational Social Sciences and Media Studies, University of Science and Technology of China, 1129 Huizhou Avenue, Hefei 230051, China
  • Received:2023-08-01 Revised:2023-12-05 Online:2024-02-15 Published:2024-03-11

摘要:

【目的】 在借鉴国际经验的基础上,提出符合我国国情、社科研究特点、成体系的期刊论文关联数据汇交与共享模式,以期为相关工作提供参考。【方法】 通过专家咨询、文献及网络调研的方式,全面梳理并对比国内外代表性期刊论文关联数据汇交与共享的流程与要素。【结果】 从数据生成、管理与汇交,数据形式审核,内容审核,数据共享与复用4个环节,构建我国社科期刊关联数据汇交与共享的可能性模式。【结论】 在模式实践中,建议扩大关联数据的定义范围,划分契合社科研究特色的关联数据汇交与共享政策类型,引入多模态关联数据的汇交与审核方法,明确数据共享规范。

关键词: 社科期刊, 数据汇交, 数据共享, 论文关联数据, 开放科学

Abstract:

[Purposes] Learning from international advanced experience, this paper proposes a systematic model for the paper-linked data collection and sharing of social science journals with consideration to China's national conditions and research characteristics in social sciences, aiming to provide reference for related work. [Methods] We employed expert consultation, paper review, and online survey to summarize and compare the processes and elements of paper-linked data collection and sharing of representative journal papers at home and abroad. [Findings] A model for the paper-linked data collection and sharing of Chinese social science journals was established from four aspects: data generation, management, and collection, review of data form and content, data sharing, and data reuse. [Conclusions] DAccording to the practice of the model, we put forward the following suggestions: expanding the definition scope of paper-linked data, introducing policies for paper-linked data collection and sharing that are in line with the characteristics of social science research, introducing multi-mode paper-linked data collection and review methods, and clarifying the specifications for data sharing.

Key words: Social science journal, Data collection, Data sharing, Paper-linked data, Open science