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Big Data & Society

Big Data & SocietySCIESSCI

國際簡稱:BIG DATA SOC  參考譯名:大數(shù)據(jù)與社會

  • 中科院分區(qū)

    1區(qū)

  • CiteScore分區(qū)

    Q1

  • JCR分區(qū)

    Q1

基本信息:
ISSN:2053-9517
E-ISSN:2053-9517
是否OA:開放
是否預(yù)警:否
TOP期刊:是
出版信息:
出版地區(qū):United States
出版商:SAGE Publishing
出版語言:English
出版周期:1 issue/year
出版年份:2014
研究方向:SOCIAL SCIENCES, INTERDISCIPLINARY
評價信息:
影響因子:6.5
CiteScore指數(shù):10.9
SJR指數(shù):2.448
SNIP指數(shù):3.093
發(fā)文數(shù)據(jù):
Gold OA文章占比:91.73%
研究類文章占比:98.97%
年發(fā)文量:97
自引率:0.1058...
開源占比:0.9302
出版撤稿占比:0
出版國人文章占比:0
OA被引用占比:1
英文簡介 期刊介紹 CiteScore數(shù)據(jù) 中科院SCI分區(qū) JCR分區(qū) 發(fā)文數(shù)據(jù) 常見問題

英文簡介Big Data & Society期刊介紹

The Journal of Big Data and Society is a professional academic journal dedicated to big data technology and its applications in various fields of society. With the rapid development of information technology, big data has become an important force driving social progress and innovation. This magazine aims to provide a platform for scholars, researchers, industry experts, and policy makers to exchange ideas, share achievements, and discuss big data related issues.

The magazine covers multiple aspects of big data collection, storage, processing, analysis, and visualization, while also focusing on application cases of big data in different industries such as finance, healthcare, education, transportation, and government governance. By publishing high-quality research papers, review articles, case studies, and technical reports, the journal promotes academic exchange and knowledge dissemination of big data technology.

期刊簡介Big Data & Society期刊介紹

《Big Data & Society》自2014出版以來,是一本社會學(xué)優(yōu)秀雜志。致力于發(fā)表原創(chuàng)科學(xué)研究結(jié)果,并為社會學(xué)各個領(lǐng)域的原創(chuàng)研究提供一個展示平臺,以促進社會學(xué)領(lǐng)域的的進步。該刊鼓勵先進的、清晰的闡述,從廣泛的視角提供當(dāng)前感興趣的研究主題的新見解,或?qū)彶槎嗄陙砟硞€重要領(lǐng)域的所有重要發(fā)展。該期刊特色在于及時報道社會學(xué)領(lǐng)域的最新進展和新發(fā)現(xiàn)新突破等。該刊近一年未被列入預(yù)警期刊名單,目前已被權(quán)威數(shù)據(jù)庫SCIE、SSCI收錄,得到了廣泛的認可。

該期刊投稿重要關(guān)注點:

Cite Score數(shù)據(jù)(2024年最新版)Big Data & Society Cite Score數(shù)據(jù)

  • CiteScore:10.9
  • SJR:2.448
  • SNIP:3.093
學(xué)科類別 分區(qū) 排名 百分位
大類:Social Sciences 小類:Communication Q1 15 / 511

97%

大類:Social Sciences 小類:Library and Information Sciences Q1 12 / 280

95%

大類:Social Sciences 小類:Computer Science Applications Q1 87 / 817

89%

大類:Social Sciences 小類:Information Systems Q1 47 / 394

88%

大類:Social Sciences 小類:Information Systems and Management Q1 19 / 148

87%

CiteScore 是由Elsevier(愛思唯爾)推出的另一種評價期刊影響力的文獻計量指標(biāo)。反映出一家期刊近期發(fā)表論文的年篇均引用次數(shù)。CiteScore以Scopus數(shù)據(jù)庫中收集的引文為基礎(chǔ),針對的是前四年發(fā)表的論文的引文。CiteScore的意義在于,它可以為學(xué)術(shù)界提供一種新的、更全面、更客觀地評價期刊影響力的方法,而不僅僅是通過影響因子(IF)這一單一指標(biāo)來評價。

歷年Cite Score趨勢圖

中科院SCI分區(qū)Big Data & Society 中科院分區(qū)

中科院 2023年12月升級版 綜述期刊:否 Top期刊:是
大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū)
社會學(xué) 1區(qū) SOCIAL SCIENCES, INTERDISCIPLINARY 社會科學(xué):跨領(lǐng)域 1區(qū)

中科院分區(qū)表 是以客觀數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),運用科學(xué)計量學(xué)方法對國際、國內(nèi)學(xué)術(shù)期刊依據(jù)影響力進行等級劃分的期刊評價標(biāo)準(zhǔn)。它為我國科研、教育機構(gòu)的管理人員、科研工作者提供了一份評價國際學(xué)術(shù)期刊影響力的參考數(shù)據(jù),得到了全國各地高校、科研機構(gòu)的廣泛認可。

中科院分區(qū)表 將所有期刊按照一定指標(biāo)劃分為1區(qū)、2區(qū)、3區(qū)、4區(qū)四個層次,類似于“優(yōu)、良、及格”等。最開始,這個分區(qū)只是為了方便圖書管理及圖書情報領(lǐng)域的研究和期刊評估。之后中科院分區(qū)逐步發(fā)展成為了一種評價學(xué)術(shù)期刊質(zhì)量的重要工具。

歷年中科院分區(qū)趨勢圖

JCR分區(qū)Big Data & Society JCR分區(qū)

2023-2024 年最新版
按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學(xué)科:SOCIAL SCIENCES, INTERDISCIPLINARY SSCI Q1 3 / 263

99%

按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學(xué)科:SOCIAL SCIENCES, INTERDISCIPLINARY SSCI Q1 5 / 263

98.29%

JCR分區(qū)的優(yōu)勢在于它可以幫助讀者對學(xué)術(shù)文獻質(zhì)量進行評估。不同學(xué)科的文章引用量可能存在較大的差異,此時單獨依靠影響因子(IF)評價期刊的質(zhì)量可能是存在一定問題的。因此,JCR將期刊按照學(xué)科門類和影響因子分為不同的分區(qū),這樣讀者可以根據(jù)自己的研究領(lǐng)域和需求選擇合適的期刊。

歷年影響因子趨勢圖

發(fā)文數(shù)據(jù)

2023-2024 年國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計
  • 國家/地區(qū)數(shù)量
  • USA47
  • England30
  • Netherlands21
  • Australia19
  • Denmark19
  • Scotland13
  • Canada11
  • GERMANY (FED REP GER)10
  • Sweden8
  • Belgium6

本刊中國學(xué)者近年發(fā)表論文

  • 1、Ecological ethics and the smart circular economy

    Author: Hoyng, Rolien

    Journal: BIG DATA & SOCIETY. 2023; Vol. 10, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1177/20539517231158996

  • 2、Extrapolation and AI transparency: Why machine learning models should reveal when they make decisions beyond their training

    Author: Cao, Xuenan; Yousefzadeh, Roozbeh

    Journal: BIG DATA & SOCIETY. 2023; Vol. 10, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1177/20539517231169731

投稿常見問題

通訊方式:Big Data Soc.。

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