社交媒體用戶行為研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)（2013—2023年）

屈錦培

［摘要］數(shù)字技術(shù)的迅猛發(fā)展使新媒體迎來(lái)了巨大的發(fā)展機(jī)遇和挑戰(zhàn)，這對(duì)日益成為用戶獲取信息、進(jìn)行人際交往的主要渠道的社交媒體來(lái)說(shuō)更是如此。文章基于中國(guó)知網(wǎng)（CNKI）數(shù)據(jù)庫(kù)與CiteSpace可視化分析工具，對(duì)2013—2023年有關(guān)社交媒體用戶行為的研究進(jìn)行共詞和共現(xiàn)分析，厘清2013—2023年我國(guó)社交媒體用戶行為研究的主題、研究熱點(diǎn)和前沿趨勢(shì)，呈現(xiàn)國(guó)內(nèi)該領(lǐng)域研究的議題變遷和發(fā)展路徑。文章通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)：用戶行為表征、影響因素以及形成機(jī)制是研究的核心主題；研究機(jī)構(gòu)以學(xué)界為主，作者之間合作較少，尚未形成廣泛的合作網(wǎng)絡(luò)。

［關(guān)鍵詞］社交媒體；用戶行為；知識(shí)圖譜；CiteSpace；

一、研究緣起

近年來(lái)，社交媒體用戶的使用行為隨著媒體形式的豐富而日漸多樣化，既包括在社交媒體上點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論等在線活動(dòng)行為，也包括在各類社交媒體信息驅(qū)動(dòng)下的線下消費(fèi)、傳播等行為。文章對(duì)2013—2023年有關(guān)我國(guó)社交媒體用戶行為的研究進(jìn)行共詞和共現(xiàn)分析，以期厘清社交媒體的內(nèi)容分發(fā)機(jī)制對(duì)用戶行為的影響，從而促進(jìn)內(nèi)容生產(chǎn)者和媒體平臺(tái)改進(jìn)內(nèi)容生產(chǎn)和傳播策略，構(gòu)建以用戶需求為主的社交媒體生態(tài)。然而，由于算法、人工智能等計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的虛擬性使用戶獲得了角色選擇的自由，并能以真實(shí)的體驗(yàn)在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行展演［1］，加上ChatGPT等人工智能機(jī)器人的興起，使得用戶已無(wú)法區(qū)分與之交流的對(duì)象是否為真人［2］。因此，文章對(duì)以真人用戶行為為研究對(duì)象的文獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析，梳理相關(guān)研究主題的發(fā)展現(xiàn)狀及研究熱點(diǎn)變化，探討我國(guó)社交媒體用戶行為研究的前沿發(fā)展趨向。

二、數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

文章研究數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)知網(wǎng)（CNKI）數(shù)據(jù)庫(kù)。筆者在中國(guó)知網(wǎng)上以“社交媒體用戶行為”O(jiān)R“社交媒體使用行為”O(jiān)R“社會(huì)化媒體受眾行為”為主題詞進(jìn)行交叉高級(jí)檢索，同時(shí)選中“同義詞擴(kuò)展”，期刊來(lái)源選擇“北大核心”“CSSCI”，時(shí)間跨度為2013—2023年，檢索時(shí)間為2023年11月20日，共檢索到相關(guān)文獻(xiàn)255篇，經(jīng)過(guò)人工篩選，剔除卷首語(yǔ)、賀信等非相關(guān)文獻(xiàn)，最終獲得有效文獻(xiàn)212篇，并將所得數(shù)據(jù)導(dǎo)入CiteSpace軟件，對(duì)2013—2023年我國(guó)社交媒體用戶行為研究進(jìn)行可視化分析。

（二）研究工具及研究方法

CiteSpace是基于Java語(yǔ)言開發(fā)的一款信息可視化軟件，可以繪制科學(xué)和技術(shù)領(lǐng)域的知識(shí)圖譜，簡(jiǎn)單直觀地展現(xiàn)科學(xué)知識(shí)領(lǐng)域的全景信息［3］，有助于研究者探索該領(lǐng)域的關(guān)鍵拐點(diǎn)及研究路徑，實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)科研究熱點(diǎn)和發(fā)展前沿的預(yù)測(cè)［4］。筆者采用CiteSpace6.3.R1版本，以作者、機(jī)構(gòu)、關(guān)鍵詞為節(jié)點(diǎn)，時(shí)間切片設(shè)置為1，通過(guò)可視化圖譜總結(jié)2013—2023年我國(guó)社交媒體用戶行為研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)。

三、社交媒體用戶行為研究現(xiàn)狀

如圖1所示，以關(guān)鍵詞為節(jié)點(diǎn)得到2013—2023年我國(guó)社交媒體用戶行為研究關(guān)鍵詞聚類圖譜，呈現(xiàn)不同的研究主題。其中，模塊值（Q值）為0.8063（＞0.3），平均輪廓值（S值）為0.9753（＞0.7），這表明該圖譜劃分出來(lái)的類別具有顯著性，聚類比較高效且具有較高的可信度，主題關(guān)聯(lián)性也較強(qiáng)。

（一）橫向分析：研究熱點(diǎn)分布

由表1可知，“社交媒體”“用戶行為”“影響因素”“扎根理論”“信息行為”等關(guān)鍵詞的中心性大于0.1，這表明這些關(guān)鍵詞是2013—2023年我國(guó)社交媒體用戶行為研究的核心內(nèi)容。

筆者通過(guò)對(duì)關(guān)鍵詞聚類圖譜和高頻關(guān)鍵詞的歸納總結(jié)，將2013—2023年我國(guó)社交媒體用戶行為研究分為以下三個(gè)方面。

1.用戶行為表征：技術(shù)賦能的多樣表現(xiàn)

第一，基于對(duì)象和過(guò)程的行為特征。關(guān)于用戶的行為特征，相關(guān)研究側(cè)重從社交媒體用戶行為涉及的對(duì)象（主體、客體、本體以及媒體）和行為過(guò)程著手，對(duì)社交媒體用戶使用行為的強(qiáng)度、特征、層級(jí)進(jìn)行明確細(xì)分，揣摩社交媒體用戶的心理，從而為社交媒體識(shí)別用戶感興趣的話題、進(jìn)行用戶畫像側(cè)寫、防范網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)提供參考。第二，基于人口統(tǒng)計(jì)學(xué)的行為表現(xiàn)差異。在行為表現(xiàn)差異方面，相關(guān)研究關(guān)注不同年齡、性別的用戶在身份、自我認(rèn)知、知識(shí)水平等方面存在的差異及其對(duì)社交媒體產(chǎn)生的不同使用偏好和呈現(xiàn)的差異性使用行為。研究發(fā)現(xiàn)：針對(duì)同一群體，社交媒體用戶的互動(dòng)對(duì)象、互動(dòng)內(nèi)容選擇、互動(dòng)時(shí)間特征存在明顯差異；針對(duì)同一種行為，社交媒體用戶的性別、年齡、使用時(shí)間特性會(huì)導(dǎo)致使用行為呈現(xiàn)多樣化。第三，基于數(shù)據(jù)標(biāo)簽的用戶畫像側(cè)寫。相關(guān)研究主要圍繞社交媒體用戶的基本屬性、行為屬性、價(jià)值屬性提取標(biāo)簽，并綜合意見領(lǐng)袖、用戶活躍度、信息質(zhì)量、信息環(huán)境、社會(huì)環(huán)境等因素構(gòu)建社交媒體用戶的畫像模型，從而對(duì)社交媒體用戶行為進(jìn)行細(xì)致分類，精準(zhǔn)把握用戶偏好，為社交媒體完善用戶體驗(yàn)、增強(qiáng)媒體營(yíng)銷效果、提升信息搜索效率提供有益的參考。

2.用戶行為的影響因素：多維視角的實(shí)證探究

第一，信息、平臺(tái)和社會(huì)的客觀環(huán)境影響。有研究者認(rèn)為，信息影響因素形式多樣，包括信息質(zhì)量、信息過(guò)載、信息表現(xiàn)形式等，如范春竹等通過(guò)進(jìn)一步分析，認(rèn)為信息過(guò)載、不良言論通過(guò)社交媒體傳播會(huì)使用戶出現(xiàn)不同程度的消極使用行為［5］。社交媒體的平臺(tái)影響因素主要包括社交媒體對(duì)用戶的反饋以及與用戶信息交互的質(zhì)量。相關(guān)研究認(rèn)為，社交媒體對(duì)用戶的積極反饋會(huì)正向影響用戶的信息分享行為，社交媒體信息交互的高質(zhì)量會(huì)正向影響用戶的滿意度，有助于增強(qiáng)用戶黏性。在社會(huì)環(huán)境影響因素方面，相關(guān)研究聚焦突發(fā)性的公共事件、網(wǎng)絡(luò)輿情、危機(jī)傳播以及風(fēng)險(xiǎn)等社會(huì)情境，探究社交媒體用戶的具體行為。在不同社會(huì)情境下，用戶對(duì)社交媒體的行為表現(xiàn)呈現(xiàn)階段性差異。第二，社交媒體用戶的主觀影響因素。主觀影響因素既包括社交媒體用戶的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征，也包括社交媒體用戶的認(rèn)知水平、社會(huì)關(guān)系、自身素質(zhì)、情緒心理等特質(zhì)，這些都會(huì)對(duì)社交媒體用戶行為產(chǎn)生不同程度的影響。其中，性別、年齡、用戶關(guān)系、使用特征、人格特征等因素會(huì)促進(jìn)社交媒體用戶的積極使用行為，如：相比男性用戶，女性用戶會(huì)更傾向于自我表露，同時(shí)受教育程度會(huì)顯著影響用戶的自我表露意愿；認(rèn)知水平是影響社交媒體倦怠的新維度，其中認(rèn)知結(jié)構(gòu)、風(fēng)險(xiǎn)感知水平等因素會(huì)對(duì)用戶的社交信息規(guī)避行為起到調(diào)節(jié)作用［6］。此外，部分研究者還關(guān)注社交媒體用戶情緒變化對(duì)行為的影響，認(rèn)為用戶的焦慮、倦怠、嫉妒等情緒會(huì)降低其對(duì)該社交媒體的持續(xù)使用意愿，甚至可能導(dǎo)致用戶出現(xiàn)間歇性中輟等行為。相反，張星等通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)社交媒體用戶的自信心理會(huì)促進(jìn)瀏覽和創(chuàng)造行為的發(fā)生［7］。

3.用戶行為的形成機(jī)制：內(nèi)部成因的多重塑造

第一，情感認(rèn)知的心理動(dòng)因。大多研究主要以“S—O—R”理論為依托，探討社交媒體用戶不同行為的形成過(guò)程。例如，彭麗徽等認(rèn)為用戶通過(guò)社交媒體獲取和分享健康信息日益成為常態(tài)，但由于信源的不確定和信息形態(tài)的多樣化，用戶經(jīng)常會(huì)看到虛假的健康信息，而為了維持自我認(rèn)知和緩解負(fù)面情緒，出現(xiàn)不同程度的健康信息規(guī)避行為。因此，彭麗徽等從風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的視域出發(fā)，結(jié)合“S—O—R理論”厘清社交媒體用戶健康信息規(guī)避的行為過(guò)程及各生成要素之間存在的邏輯關(guān)聯(lián)［8］。第二，扎根理論的實(shí)證研究方法。相關(guān)研究者主要遵循扎根理論的研究范式，采用問卷調(diào)查、深度訪談、文本分析等質(zhì)化研究方法，探究用戶不同行為的形成機(jī)理。例如，在微博和微信這兩大主要社交媒體的研究中，張敏等基于使用與滿足理論構(gòu)建強(qiáng)關(guān)系社交媒體用戶持續(xù)使用行為形成的概念模型［9］；李珊珊等則基于主我與客我理論，構(gòu)建弱關(guān)系社交媒體用戶中輟行為的形成機(jī)理與模型［10］。第三，隱私擔(dān)憂的社會(huì)化考量。相關(guān)研究主要以社交媒體用戶的隱私擔(dān)憂為考量指標(biāo)，構(gòu)建用戶行為的形成機(jī)制。有研究者基于隱私擔(dān)憂的研究視角，構(gòu)建移動(dòng)社交媒體智能推薦下用戶信息規(guī)避行為形成的概念模型，也有研究者借助結(jié)構(gòu)方程模型，將社交媒體用戶的隱私信息關(guān)注作為影響因素，探究隱私對(duì)其行為的作用機(jī)制。

（二）縱向梳理：研究議題變遷

突現(xiàn)詞（Burst）指在某一階段突然出現(xiàn)或是頻率急劇增加的關(guān)鍵詞，筆者在CiteSpace軟件中，將Minimum Duration設(shè)置為2，γ值設(shè)置為0.2，得到2013—2023年我國(guó)社交媒體用戶行為研究的15個(gè)突現(xiàn)詞（如圖2）。如圖2可見，我國(guó)社交媒體用戶行為研究核心議題主要經(jīng)歷三個(gè)階段。

1.社交媒體初步發(fā)展時(shí)期（2013—2018年）

研究者以微博、微信等的社交媒體用戶積極使用行為為主，對(duì)用戶持續(xù)使用行為的影響因素及形成機(jī)制展開研究；研究信息質(zhì)量、社會(huì)資本、社交網(wǎng)絡(luò)等對(duì)用戶行為的影響；對(duì)用戶行為表現(xiàn)的差異進(jìn)行研究等。

2.社交媒體曲折發(fā)展時(shí)期（2018—2021年）

新媒體技術(shù)的發(fā)展使社交媒體迎來(lái)巨大的發(fā)展機(jī)遇和挑戰(zhàn)，一方面，用戶通過(guò)各類社交媒體及時(shí)獲得工作、生活、娛樂資訊；另一方面，社交媒體上各類虛假信息層出不窮、信息過(guò)載等使用戶眼花繚亂，難以準(zhǔn)確辨別信息真?zhèn)?，?dǎo)致出現(xiàn)倦怠、信息焦慮等社交媒體消極使用行為。此階段研究者主要基于信息環(huán)境、社會(huì)環(huán)境的變化，對(duì)用戶的社交媒體消極使用行為的影響因素和形成機(jī)制展開研究。

3.社交媒體成熟發(fā)展時(shí)期（2021—2023年）

此階段用戶對(duì)社交媒體的態(tài)度基本穩(wěn)定，相關(guān)研究側(cè)重研究方法的突破。研究者將社交媒體用戶的心理因素納入考察范圍，引入結(jié)構(gòu)方程模型、“S—O—R”理論、PPM模型、元分析等多元實(shí)證研究方法，通過(guò)分析各種變量之間的因果關(guān)系探究社交媒體用戶是否有持續(xù)使用社交媒體的意愿。

四、研究者、研究機(jī)構(gòu)及其合作網(wǎng)絡(luò)分析

（一）研究者分布情況

筆者通過(guò)CiteSpace軟件對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行整理得到發(fā)文量排名前十的作者（見表2）。根據(jù)普賴斯定律，核心作者發(fā)文量M需要滿足M=0.749×（Nmax表示發(fā)文量最多作者的論文量，M為核心作者最低發(fā)文數(shù)量）［11］。表2中作者張艷豐的發(fā)文量最多，10篇，由此代入公式，得到M=0.749×≈2.4，故發(fā)文量超過(guò)3篇的作者可被認(rèn)為是核心作者，但由于同一文獻(xiàn)可能存在兩到三位作者，并且同一篇文獻(xiàn)均會(huì)計(jì)算到每一位作者名下，因此為了保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，筆者將有4篇以上發(fā)文量的作者確定為核心作者。由表2可知，該領(lǐng)域核心作者較少，尚未形成廣泛的核心作者群。

（二）研究機(jī)構(gòu)及其合作網(wǎng)絡(luò)分析

筆者通過(guò)CiteSpace得到如圖3所示的研究機(jī)構(gòu)共現(xiàn)知識(shí)圖譜，其中節(jié)點(diǎn)數(shù)為180，連線110條，密度為0.0068，可見，我國(guó)對(duì)社交媒體用戶行為進(jìn)行研究的機(jī)構(gòu)較為分散，機(jī)構(gòu)之間聯(lián)系也較弱，且相關(guān)研究主要由學(xué)界展開，而業(yè)界的研究較少，學(xué)界和業(yè)界之間尚未形成緊密的合作網(wǎng)絡(luò)。

五、結(jié)論與展望

（一）研究結(jié)論

筆者通過(guò)CiteSpace可視化軟件，對(duì)2013—2023年我國(guó)社交媒體用戶行為研究的現(xiàn)狀和趨勢(shì)進(jìn)行系統(tǒng)梳理，發(fā)現(xiàn)該領(lǐng)域研究呈現(xiàn)以下三個(gè)特點(diǎn)。第一，從整體發(fā)文量來(lái)看，社交媒體用戶行為研究依舊是學(xué)界熱點(diǎn)，發(fā)文量呈穩(wěn)步增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)。研究者主要來(lái)自新聞傳播學(xué)領(lǐng)域，且尚未形成廣泛的核心作者群。研究機(jī)構(gòu)以學(xué)界為主，學(xué)界之間、學(xué)界與業(yè)界之間聯(lián)系較為松散。第二，從研究主題來(lái)看，研究者以社交媒體用戶行為的表現(xiàn)、影響因素及形成機(jī)制為核心議題展開多元分析?；谌丝诮y(tǒng)計(jì)學(xué)特征，研究者根據(jù)用戶與社交媒體的互動(dòng)強(qiáng)度、特征、層級(jí)，深度用戶社交媒體使用行為，進(jìn)行用戶畫像側(cè)寫；通過(guò)對(duì)社會(huì)環(huán)境、平臺(tái)系統(tǒng)、信息質(zhì)量等導(dǎo)致差異性社交媒體使用行為的影響因素進(jìn)行分析，深入剖析社交媒體用戶行為的外部動(dòng)因和內(nèi)部驅(qū)動(dòng)力。第三，從研究方法來(lái)看，多數(shù)研究者以定量研究為主，其中扎根理論的實(shí)證研究方法應(yīng)用最為廣泛。但是，當(dāng)前眾多研究往往針對(duì)社交媒體用戶某一具體行為的影響因素、形成機(jī)制進(jìn)行實(shí)證探討，學(xué)界對(duì)社交媒體用戶行為的概念界定、分類指標(biāo)、特征指向等理論也未形成統(tǒng)一認(rèn)識(shí)，在研究方法和應(yīng)用理論上仍有待創(chuàng)新。

（二）研究展望

在大數(shù)據(jù)背景下，新的媒介技術(shù)正在重塑媒介傳播路徑，社交媒體作為用戶獲取日常信息的主要渠道，通過(guò)智媒技術(shù)進(jìn)行用戶畫像側(cè)寫，為用戶提供多元信息的個(gè)性化推薦，用戶也可以通過(guò)社交媒體維系、加強(qiáng)或重構(gòu)已有的社會(huì)關(guān)系，因此社交媒體用戶行為媒介效果研究的重要性不言而喻。第一，在研究主題上，隨著智媒技術(shù)迅猛發(fā)展，各類社交媒體在賦予用戶更多自主權(quán)的同時(shí)，也通過(guò)內(nèi)容生產(chǎn)和信息交換對(duì)用戶的日常生活產(chǎn)生潛移默化的影響。因此，未來(lái)研究者可以著眼于社交媒體用戶線上線下行為的比較研究，考量用戶在前臺(tái)與后臺(tái)行為的差異性或一致性。此外，近年來(lái)，隨著用戶對(duì)健康信息的關(guān)注度日益提升，用戶通過(guò)社交媒體分享和交流健康信息的行為愈加普遍，在現(xiàn)有社交媒體用戶行為影響因素研究的基礎(chǔ)上，研究者還可以將健康信息與社交媒體、用戶行為進(jìn)行關(guān)聯(lián)研究，緊密結(jié)合健康領(lǐng)域理論、傳播學(xué)理論以及心理學(xué)、社會(huì)學(xué)等學(xué)科理論，探究健康信息影響社交媒體用戶行為的特點(diǎn)。第二，在研究對(duì)象上，部分學(xué)者已對(duì)微博、微信等綜合性社交媒體用戶的點(diǎn)贊、評(píng)論和轉(zhuǎn)發(fā)等行為進(jìn)行廣泛研究，未來(lái)研究者可以探究學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)等專業(yè)性社交媒體以及Facebook、Twitter、TikTok等國(guó)際社交媒體的用戶行為，分析不同的社交媒體用戶行為表現(xiàn)的一致性和差異性。此外，研究者還可以針對(duì)社交媒體中某一趣緣群體的行為進(jìn)行個(gè)案研究，如細(xì)分豆瓣、B站、全民K歌、微信讀書等社交媒體的不同虛擬社區(qū)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)虛擬社區(qū)成員的集合行為、自我和群體建構(gòu)、群體流動(dòng)和互動(dòng)行為等進(jìn)行研究。第三，在研究方法上，單一性的研究方法未能綜合考量社交媒體用戶行為的影響因素和形成機(jī)制，未來(lái)研究者可以引入傳播學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、管理學(xué)、情報(bào)學(xué)等跨學(xué)科理論，采用跨學(xué)科視角，綜合利用內(nèi)容分析法、實(shí)驗(yàn)法、觀察法、訪談法、文本分析法等研究方法，將量化研究和質(zhì)化研究方法相結(jié)合，從而使相關(guān)研究取得更深層次的突破?？傊?，未來(lái)研究者仍需要深入挖掘社交媒體與用戶行為之間的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，使用戶加強(qiáng)對(duì)社交媒體使用行為的自我認(rèn)知，從而加強(qiáng)社交媒體的信息系統(tǒng)建設(shè)，構(gòu)建良好的社交媒體生態(tài)。

［參考文獻(xiàn)］

［1］彭蘭.重構(gòu)的時(shí)空：移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)新趨向及其影響［J］.汕頭大學(xué)學(xué)報(bào)（人文社會(huì)科學(xué)版），2017（03）：93-102.

［2］利文斯通，楊嶸均，謝芷珺.數(shù)據(jù)化時(shí)代的受眾：媒體研究的關(guān)鍵問題［J］.國(guó)外社會(huì)科學(xué)前沿，2023（09）：41-51.

［3］侯劍華，胡志剛.CiteSpace軟件應(yīng)用研究的回顧與展望［J］.現(xiàn)代情報(bào)，2013（04）：99-103.

［4］陳悅，陳超美，劉則淵，等.CiteSpace知識(shí)圖譜的方法論功能［J］.科學(xué)學(xué)研究，2015（02）：242-253.

［5］范春竹，鄧小昭，韓毅.社交媒體用戶消極使用行為：多源數(shù)據(jù)融合視角［J］.圖書情報(bào)工作，2022（15）：76-85.

［6］聞心玥，程慧平.面向突發(fā)公共衛(wèi)生事件的大學(xué)生社交媒體用戶信息規(guī)避行為影響因素研究［J］.信息資源管理學(xué)報(bào)，2022（02）：25-38.

［7］張星，吳憂，劉汕.移動(dòng)短視頻用戶瀏覽和創(chuàng)造行為的影響因素分析［J］.圖書情報(bào)工作，2019（06）：103-115.

［8］彭麗徽，蔣欣.風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知視域下社交媒體用戶健康信息規(guī)避行為生成機(jī)理研究［J］.圖書情報(bào)工作，2022（22）：55-65.

［9］張敏，孟蝶，張艷.“使用-滿足”分析框架下社交媒體用戶持續(xù)使用行為的概念模型研究［J］.信息資源管理學(xué)報(bào)，2020（01）：92-101.

［10］李?yuàn)檴?，雷天驕，崔遵?主我與客我理論視域下弱關(guān)系社交媒體用戶中輟行為機(jī)理與模型［J］.現(xiàn)代情報(bào)，2021（03）：52-59.

［11］周環(huán)，趙江龍.國(guó)內(nèi)h指數(shù)研究的文獻(xiàn)計(jì)量分析［J］.河南圖書館學(xué)刊，2015（01）：98-101.