Big Data & Society

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中科院SCI期刊分区 WOS期刊分区历年影响因子历年发表同类期刊

期刊缩写：

Big Data Soc. copy

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影响因子：

期刊影响因子(Impact factor，IF) 即某刊平均每篇论文的被引用数，是表征期刊影响大小的一项定量指标，它实际上是某刊在某年被全部源刊物引证该刊前两年发表论文的次数，与该刊前两年所发表的全部源论文数之比。

5.9

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ISSN：

ISSN是由8个数字组成的编码，旨在识别各种报纸、专业杂志、画报、期刊，无论其性质或载体版本（纸版及电子版）。

print: 2053-9517

研究领域：

SOCIAL SCIENCES, INTERDISCIPLINARY

自引率：

10.60%

Gold OA文章占比：

Gold OA文章占比是指一个总体中金色OA文章数量占总体文章数量的比重。OA期刊的文章主要通过金色通道（Gold road，也称为Gold OA，即期刊官网）和绿色通道（Green road，或Green OA）实现开放获取。金色通道是开放获取期刊通过自己的官网来实现的，而绿色通道是通过把文章自存档于机构知识库(Institutional Repositories，比如哈佛大学学术库DASH）或学科知识库中来实现。

91.73%

原创研究文献占比：

96.10%

SCI收录类型：

Social Science Citation Index (SSCI) || Scopus (CiteScore) || Directory of Open Access Journals (DOAJ)

期刊官网：

https://journals.sagepub.com/home/bds https://us.sagepub.com/en-us/nam/journal/big-data-society

期刊介绍英文：

Big Data & Society (BD&S) is an open access, peer-reviewed scholarly journal that publishes interdisciplinary work principally in the social sciences, humanities, and computing and their intersections with the arts and natural sciences. The journal focuses on the implications of Big Data for societies and aims to connect debates about Big Data practices and their effects on various sectors such as academia, social life, industry, business, and government. BD&S considers Big Data as an emerging field of practices, not solely defined by but generative of unique data qualities such as high volume, granularity, data linking, and mining. The journal pays attention to digital content generated both online and offline, encompassing social media, search engines, closed networks (e.g., commercial or government transactions), and open networks like digital archives, open government, and crowdsourced data. Rather than providing a fixed definition of Big Data, BD&S encourages interdisciplinary inquiries, debates, and studies on various topics and themes related to Big Data practices. BD&S seeks contributions that analyze Big Data practices, involve empirical engagements and experiments with innovative methods, and reflect on the consequences of these practices for the representation, realization, and governance of societies. As a digital-only journal, BD&S's platform can accommodate multimedia formats such as complex images, dynamic visualizations, videos, and audio content. The contents of the journal encompass peer-reviewed research articles, colloquia, bookcasts, think pieces, state-of-the-art methods, and work by early career researchers.

期刊介绍中文：

大数据与社会 (BD&S) 是一本开放获取、同行评审的学术期刊，主要发表社会科学、人文科学、计算及其与艺术和自然科学交叉领域的跨学科作品。该杂志重点关注大数据对社会的影响，旨在将有关大数据实践及其对学术界、社会生活、工业、商业和政府等各个部门的影响的争论联系起来。

CiteScore：

引用分数（英语：CiteScore，CS）是一种用来反映学术期刊最近发表文章“年平均被引用次数”的衡量指标。该指标由Elsevier于 2016 年 12 月推出，以替代常用的JCR影响因子（由Clarivate计算）。 CiteScore是Scopus中系列期刊指标的一部分，包括 SNIP(源文档标准化影响)，SJR (SClmago杂志排名)，引用文档计数以及引用百分比。

CiteScore	SJR	SNIP	CiteScore排名
10.9	2.448	3.093	学科排名百分位大类：Social Sciences 小类：Communication 15 / 511 97% 大类：Social Sciences 小类：Library and Information Sciences 12 / 280 95% 大类：Computer Science 小类：Computer Science Applications 87 / 817 89% 大类：Computer Science 小类：Information Systems 47 / 394 88% 大类：Decision Sciences 小类：Information Systems and Management 19 / 148 87%

发文信息

中科院SCI期刊分区

中科院分区升级版是在基础版的基础上，消除了对预置学科体系的依赖，例如期刊-学科隶属关系。基于概率统计原理的期刊超越指数，使分区结果更加鲁棒，不易操纵，揭示出更多优秀的基础研究期刊。 2019-2021年，3年过渡期，会同时发布基础版和升级版，便于用户单位过渡、调整。2022年开始，将只发布升级版。

2025年3月20日发布

大类	小类	TOP期刊	综述期刊
1区社会学	1区社会科学：跨领域 SOCIAL SCIENCES, INTERDISCIPLINARY	是	否

2023年12月发布

大类	小类	TOP期刊	综述期刊
1区社会学	1区社会科学：跨领域 SOCIAL SCIENCES, INTERDISCIPLINARY	是	否

WOS期刊分区

WoS-JCR分区：SCIE、SSCI收录期刊主要按影响因子高低被分为四个区（Quartile），分别是Q1区，Q2区，Q3区，Q4区，各占25%。Q1区是影响因子最靠前25%的期刊，Q4区是靠后的25%的期刊。

学科分类
Q1SOCIAL SCIENCES, INTERDISCIPLINARY

历年影响因子

2021年	2022年	2023年	2024年
8.7310	8.5000	6.5000	5.9000

历年发表

年文章数是指每年6月SCI发布的IF数据中所提供的上一年全年发文数量。如2018年7月-2019年6月，显示的是2017年的发文数.对极少数热门期刊，我们会在1月份更新为最新一年的发文数。

2012年	2013年	2014年	2015年	2016年	2017年	2018年	2019年	2020年	2021年	2022年
0	0	24	48	62	46	43	50	87	105	59

出版语言：

English

出版国家(地区)：

United States

审稿时长：

11 weeks

出版商：

SAGE Publishing

PubMed链接：

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/nlmcatalog?term=2053-9517%5BISSN%5D

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Information, collaboration, regulation: Physician and AI researcher views on ethical considerations in clinical AI integration.

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