学术文本可读性特征对Altmetrics的影响研究——以Web of Science论文摘要数据为例
来源：图书情报工作杂志2023年第4期北京时间：
作者：欧桂燕,陈佩,吴江
单位：武汉大学信息管理学院 武汉 430072
摘要：[目的/意义] 分析学术文本可读性特征对Altmetrics分数的影响，为推动学术思想的交流、传播提供实践参考。[方法/过程] 以Web of Science数据平台上中国学者2019年发表的126 304篇学术论文摘要文本为研究对象，采用三种可读性公式及五种语言复杂度指标对其可读性特征进行衡量，并进一步通过OLS回归分析验证不同可读性特征对Altmetrics分数的影响。[结果/结论] 研究结果发现，中国学者发表的学术论文摘要文本整体可读性较低，不同学科之间存在明显差异。与此同时，不同的可读性特征也会在一定程度上影响学术论文的Altmetrics分数，即影响学术成果在社交媒体平台上所能获得的公众关注度。研究结论有助于指导中国学者利用不同的语言特征提升其英文学术写作的可读性，并为推动中国学术思想在国际领域的传播提供实践依据。
关键词：可读性,Altmetrics,词汇复杂性,句法复杂性,
基金资助：本文系国家教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目“网络环境下大数据新动能机制研究”（项目编号：20JZD024）研究成果之一。
