《Big Data & Society》雜志的收稿范圍和要求是什么？
來源：優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 11:18:41 236人看過
《Big Data & Society》雜志收稿范圍涵蓋社會學(xué)全領(lǐng)域，此刊是該細(xì)分領(lǐng)域中屬于非常不錯的SCI期刊，在行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域中學(xué)術(shù)影響力較大，專業(yè)度認(rèn)可很高，所以對原創(chuàng)文章要求創(chuàng)新性較高，如果您的文章質(zhì)量很高，可以嘗試。
平均審稿速度 11 Weeks ，影響因子指數(shù)6.5。
該期刊近期沒有被列入國際期刊預(yù)警名單，廣大學(xué)者值得一試。
具體收稿要求需聯(lián)系雜志社或者咨詢本站客服，在線客服團隊會及時為您答疑解惑，提供針對性的建議和解決方案。
出版商聯(lián)系方式：Big Data Soc.
其他數(shù)據(jù)
| 是否OA開放訪問： | h-index： | 年文章數(shù)： |
| 開放 | -- | 97 |
| Gold OA文章占比： | 2021-2022最新影響因子（數(shù)據(jù)來源于搜索引擎）: | 開源占比（OA被引用占比）： |
| 91.73% | 6.5 | 0.93... |
| 研究類文章占比：文章 ÷（文章 + 綜述） | 期刊收錄： | 中科院《國際期刊預(yù)警名單（試行）》名單： |
| 98.97% | SCIE、SSCI | 否 |
歷年IF值(影響因子)：
歷年引文指標(biāo)和發(fā)文量：
歷年中科院JCR大類分區(qū)數(shù)據(jù)：
歷年自引數(shù)據(jù)：
發(fā)文統(tǒng)計
2023-2024國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計：
| 國家/地區(qū) | 數(shù)量 |
| USA | 47 |
| England | 30 |
| Netherlands | 21 |
| Australia | 19 |
| Denmark | 19 |
| Scotland | 13 |
| Canada | 11 |
| GERMANY (FED REP GER) | 10 |
| Sweden | 8 |
| Belgium | 6 |
2023-2024機構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計：
| 機構(gòu) | 數(shù)量 |
| UNIVERSITY OF LONDON | 10 |
| UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM | 9 |
| UNIVERSITY OF COPENHAGEN | 8 |
| UNIVERSITY OF EDINBURGH | 8 |
| UNIVERSITY OF SYDNEY | 6 |
| UNIVERSITY OF AMSTERDAM | 5 |
| AARHUS UNIVERSITY | 4 |
| COPENHAGEN BUSINESS SCHOOL | 4 |
| ERASMUS UNIVERSITY ROTTERDAM | 4 |
| TILBURG UNIVERSITY | 4 |
近年引用統(tǒng)計：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| BIG DATA SOC | 116 |
| INFORM COMMUN SOC | 35 |
| SCI TECHNOL HUM VAL | 30 |
| NEW MEDIA SOC | 26 |
| SOC STUD SCI | 21 |
| INT J COMMUN-US | 16 |
| INFORM SOC | 12 |
| THEOR CULT SOC | 12 |
| POLICY INTERNET | 10 |
| INT DATA PRIV LAW | 8 |
近年被引用統(tǒng)計：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| BIG DATA SOC | 116 |
| INFORM COMMUN SOC | 31 |
| AM BEHAV SCI | 25 |
| NEW MEDIA SOC | 18 |
| TELEV NEW MEDIA | 16 |
| GEOFORUM | 15 |
| ONLINE INFORM REV | 13 |
| SOCIOL HEALTH ILL | 13 |
| J BUS ETHICS | 12 |
| SOC MEDIA SOC | 11 |
近年文章引用統(tǒng)計：
| 文章名稱 | 數(shù)量 |
| When data is capital: Dataficati... | 52 |
| Understanding perception of algo... | 31 |
| How do data come to matter? Livi... | 26 |
| Data infrastructure literacy | 21 |
| Isomorphism through algorithms: ... | 16 |
| Datafication and data fiction: N... | 14 |
| Data anxieties: Finding trust in... | 13 |
| Algorithmic affordances for prod... | 10 |
| Broken data: Conceptualising dat... | 9 |
| Unsupervised by any other name: ... | 9 |
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