การวิเคราะห์ผลผลิตงานวิจัยสาขาบรรณารักษศาสตร์และสารสนเทศศาสตร์ ในระดับสากลด้วยเทคนิคบรรณมิติและค่าความนิยมในสื่อสังคมทางวิชาการ
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อการวิเคราะห์ผลผลิตงานวิจัยสาขาบรรณารักษศาสตร์และสารสนเทศศาสตร์ในระดับสากล ปี ค.ศ. 2021-2023 ในฐานข้อมูล Scopus ด้วยโปรแกรม Bibliometrix-R และเพื่อวัดค่าประเมินค่าความนิยมในสื่อสังคมทางวิชาการผ่านเว็บไซต์ Altmetric.com ผลการศึกษาพบว่า บทความวิจัยที่เกี่ยวข้องกับสาขาบรรณารักษศาสตร์และสารสนเทศศาสตร์มีจำนวน 2,056 บทความ จากผู้ประพันธ์และสร้างผลผลิตงานวิจัยที่มากที่สุดมาจากประเทศสหรัฐอเมริกา ด้านผู้นำสถาบันที่มีผลผลิตงานวิจัยสาขาบรรณารักษศาสตร์และสารสนเทศศาสตร์มากที่สุด คือ Wuhan University ในการวัดค่าความนิยมในสื่อสังคมทางวิชาการพบว่า Mendeley มีมากที่สุด ตามด้วยสื่อแพลตฟอร์มจาก New outlets และ X users (twitter) จากการศึกษาครั้งนี้การวิเคราะห์เชิงบรรณมิติช่วยส่งเสริมและสร้างความเข้าใจเกี่ยวกับแนวโน้มและบริบทของการเผยแพร่งานวิจัยและการอ้างอิงทางวิชาการด้วยการวัดค่าผลกระทบที่เกิดขึ้น วิวัฒนาการหัวข้องานวิจัย LIS ตลอดระยะ 3 ปี พบว่า เกี่ยวข้องกับงานวิจัยด้าน Artificial Intelligence, Machine Learning, Big Data Research trends, Diversity, Data mining, Online learning และ Public libraries เป็นต้น ส่วนที่สำคัญ คือ การสนับสนุนการอ้างอิงผลงานวิจัยร่วมกันเพื่อสร้างความเข้มแข็งและความร่วมมือในการเผยแพร่ผลงานวิจัยสาขาบรรณารักษศาสตร์และสารสนเทศศาสตร์ และสุดท้ายการวิเคราะห์วัดค่าความนิยมในสื่อสังคมทางวิชาการเป็นแนวทางการวัดผลกระทบใหม่ของการกล่าวถึงในสื่อสังคมทางวิชาการที่ควรได้รับความสนใจในอนาคตของงานวิจัยสาขาบรรณารักษศาสตร์และสารสนเทศศาสตร์และงานวิจัยสาขาอื่น ๆ ได้
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความทุกเรื่องที่ลงตีพิมพ์จะได้รับการตรวจอ่านโดยผู้ทรงคุณวุฒิ ความคิดเห็นและบทความที่ปรากฏในวารสารนี้ เป็นของผู้เขียนซึ่งมิใช่เป็นความคิดเห็นของคณะผู้จัดทำ และมิใช่ความรับผิดชอบของสมาคมห้องสมุดแห่งประเทศไทยฯ การนำบทความในวารสารนี้ไปตีพิมพ์ซ้ำต้องได้รับอนุญาตจากคณะผู้จัดทำ
All articles submitted for publication will be reviewed by the academic reviewers. The editorial board and TLA claim no responsibility for the content or opinions expressed by the authors of individual articles or columns in this journal. Reprinting of any articles in this journal must be permitted by the editorial board.
References
Agarwal, A., et al. (2016). Bibliometrics: Tracking research impact by selecting the appropriate metrics. Asian Journal of Andrology, 18(2), 296-309.
Alexeev, Y., et al. (2021). Quantum computer systems for scientific discovery. PRX Quantum, 2(1), 017001.
Aria, M., & Cuccurullo, C. (2017). Bibliometrix: An R-tool for comprehensive science mapping analysis. Journal of Informetrics, 11(4), 959-975.
Berahmand, K., Nasiri, E., Rostami, M., & Forouzandeh, S. (2021). A modified DeepWalk method for link prediction in attributed social network. Computing, 103(10), 2227–2249.
Blais, A., Grimsmo, A.L., Girvin, S.M., & Wallraff, A. (2021). Circuit quantum electrodynamics. Reviews of Modern Physics, 93(2), 025005.
Chanlun, J. (2023). Bibliometric analysis of published research on coronavirus disease 2019 (COVID-19) in library and information science of Asian countries. TLA Research Journal. 16(1), 37-56. [in Thai]
Chang, J., et al. (2021). Detecting telecom single photons with 99.5 - 2.07 + 0.5 % system detection efficiency and high time resolution. APL Photonics, 6(3), 0039772.
Daassi, M., & Debbabi, S. (2021). Intention to reuse AR-based apps: The combined role of the sense of immersion, product presence and perceived realism. Information and Management, 58(4), 103453.
Ellegaard, O., & Wallin, J.A. (2015). The bibliometric analysis of scholarly production: How great is the impact?. Scientometrics, 105(3), 1809–1831.
Galvin, T. (1977). Pittsburgh. University of Pittsburgh Graduate School of Library and Information Sciences. In A. Kent, H. Lancour and J.E. Daily (Eds.), Encyclopedia of Library and Information Science (pp. 280-291). New York: Marcel Dekker.
Goksoy, B., & Bozkurt, H. (2020). Social attention of the top 50 scientific articles on gastric cancer: Bibliometric and altmetric analysis. Journal of B.U.ON., 25(5), 2322–2331.
Golub, K., & Hansson, J. (2017). (Big) data in library and information science: A brief overview of some important problem areas. Journal of Universal Computer Science, 23(11), 1098–1108.
Hjørland, B. (2018a). Library and Information Science (LIS), Part 1. Knowledge Organization, 45(3), 232-254.
Hjørland, B. (2018b). Library and Information Science (LIS), Part 2. Knowledge Organization, 45(4), 319-338.
Hsiao, T.-M., & Chen, K.-H. (2020). The dynamics of research subfields for library and Information science: an investigation based on word bibliographic coupling. Scientometrics, 125(1), 717-737.
Jabeen, M., Yun, L., Rafiq, M., & Jabeen, M. (2015). Research productivity of library scholars bibliometric analysis of growth and trends of LIS publications. New Library World, 116(7-8), 433-454.
Järvelin, K., & Vakkari, P. (2022). LIS research across 50 years: content analysis of journal articles. Journal of Documentation, 78(7), 65-88.
Joshi, M.A. (2015). Bibliometric indicators for evaluating the quality of scientific publications. Journal of Contemporary Dental Practice, 15(2), 258–262.
Karabay, F., Demirci, M., Tuncer, S., Tekçe, N., & Berkman, M. (2024). A bibliometric and altmetric analysis of the 100 top most cited articles on dentin adhesives. Clinical Oral Investigations, 28(1), 92.
Li, R., Lu, Y., Ma, J., & Wang, W. (2021). Examining gifting behavior on live streaming platforms: An identity-based motivation model. Information and Management, 58(6), 103406.
Maporn, P., Puseerit, J., & Rungwisai, P. (2023). Bibliometric analysis of Thai journals indexed in Scopus. TLA Bulletin, 67(1), 177-198.
Maflahi, N., & Thelwall, M. (2016). When are readership counts as useful as citation counts? Scopus versus Mendeley for LIS journals. Journal of the Association for Information Science and Technology, 67(1), 191-199.
Matveeva, N., Sterligov, I., & Yudkevich, M. (2021). The effect of Russian University Excellence Initiative on publications and collaboration patterns. Journal of Informetrics, 15(1), 101110.
Mikalef, P., & Gupta, M. (2021). Artificial intelligence capability: Conceptualization, measurement calibration, and empirical study on its impact on organizational creativity and firm performance. Information and Management, 58(3), 103434.
Mongeon, P., & Paul-Hus, A. (2016). The journal coverage of Web of Science and Scopus: a comparative analysis. Scientometrics, 106, 213–228.
Panahi, S., Lotfi, M., & Ouchi, A. (2022). Global research trends and hot topics on library and information science: A bibliometric analysis. Library Philosophy and Practice, 7073.
Patil, S.S., et al. (2023). Environmental tobacco smoke and children’s health: a bibliometric and altmetric analysis of 100 most cited articles. BMC Public Health, 23(1), 2208.
Putri, S.S.M., Fuad, A., & Maula, A.W. (2020). A bibliometric analysis of PubMed literature on coronavirus: All time period. BIO Web of Conferences, 28, 01001.
Rahimi, F., Riahinia, N., Nourmohammadi, H., Sotudeh, H., & TavakoliZadeh-Ravari, M. (2019). How academia and society pay attention to climate changes: A bibliometric and altmetric analysis. Webology, 16(2), 108–127.
Ren, Z., Shen, Q., Diao, X., & Xu, H. (2021). A sentiment-aware deep learning approach for personality detection from text. Information Processing and Management, 58(3), 102532.
Robinson, D.B.T., Powell, A.G.M.T., Waterman, J., Hopkins, L., James, O.P., Egan, R.J., & Lewis, W.G. (2021). Predictive value of altmetric score on citation rates and bibliometric impact. BJS Open, 5(1), zraa039.
Rostami, C., Nemati-Anaraki, L., Asadzandi, S., & Saberi, M.K. (2024). Bibliometric Analysis and Visualization of Scientific Publications of Iran University of Medical Sciences during 1980-2020. International Journal of Information Science and Management, 22(1), 223-240.
Sweeney, M.E., & Estabrook, L.S. (2018). Citation analysis. In McDonald, J.D., & Levine-Clark, M. (Eds.). In Encyclopedia of Library and Information Sciences (pp. 2768-2774). Boca Raton, FL: CRC Press.
Togia, A., & Malliari, A. (2017). Research methods in library and information science. In Dora, S.O. (Ed.). Qualitative versus Quantitative Research. (pp. 43-64). London: IntechOpen.
Too, J., & Mirjalili, S. (2021). A hyper learning binary dragonfly algorithm for feature selection: A COVID-19 Case Study. Knowledge-Based Systems, 212, 106553.
Zhou, G., Zhang, R., & Huang, S. (2021). Generalized Buffering Algorithm. IEEE Access, 9, 27140–27157, 9350239.