人物简介

余厚强，管理学博士，中山大学信息管理学院副教授，硕士生导师，中山大学百人计划引进人才。长期从事信息资源管理的教研工作，主持国家自然科学基金项目2项、教育部人文社会科学基金项目2项，广东省社科基金1项，参与国家级省部级重要科研项目10余项。担任SSCI一区期刊编委，AP iNext委员，CSSI委员，SMP委员，国内外多种核心期刊和国家级项目的评审专家。更多详情请见个人主页http://yuhouq.github.io

 

学术专长

科学大数据挖掘与决策、数据科学和替代计量、科学交流与科技评价。

招收学术型和专业型（含非全日制）硕士研究生，有数理和编程基础、热爱科研工作的同学优先。

研究方向

数据科学、信息计量、科学计量、替代计量、社交媒体、数据挖掘、科学交流、科技评价、科技管理、科技政策、信息可视化、知识管理、知识服务、网络信息资源管理

研究经历

主持项目

  1. 国家自然科学基金面上项目（72274227），在研。
  2. 教育部人文社会科学基金项目（22YJA870016），在研。
  3. 国家自然科学基金项目（NO.71804067），已结项。
  4. 教育部人文社会科学基金项目（18YJC870023），已结项。
  5. 广州市基础与应用基础基金项目，在研。
  6. 中山大学人才引进基金项目，在研。
  7. 中山大学高校基本科研业务费青年项目，在研。
  8. 中山大学本科教育质量工程项目“***课程思政研究”，已结项。
  9. 中央高等基本科研业务费专项资金资助项目（No. 30920021203），已结项。
  10. 中央高等基本科研业务费专项资金资助项目（No.30918013107），已结项。

参与项目

  1. 国家社会科学基金重大项目（23&ZD226），在研。
  2. 国家社会科学基金一般项目（22BTQ097），在研。
  3. 国家自然科学基金面上项目（71974094），已结项。
  4. 国家社会科学基金重点项目（14AZD084），已结项。
  5. 国家社会科学基金重大项目（11&ZD152），已结项。
  6. 国家自然科学基金应急管理项目（61842602），已结项。
  7. 总装备部项目多项。

教育背景

2007.09-2011.08，中山大学，信息管理与信息系统，管理学学士

2009.09-2010.02，香港城市大学，计算机科学，交流学习

2011.09-2017.06，武汉大学，情报学，管理学博士

2015.09-2017.03，北卡莱罗纳大学教堂山分校，信息科学，公派联培

著作论文

已发表同行评议论著100余篇（部），近年的代表性论著（第一作者）如下

  1. A framework for predicting scientific disruption based on graph signal processing[J]. Information Processing & Management, 2024, 61(6): 103863.
  2. Can peer review accolade awards motivate reviewers? A large-scale quasi-natural experiment. Humanities & Social Science Communications, 2024，11, https://doi.org/10.1057/s41599-024-04088-w
  3. 中文学术论文的微信提及数据特征分析研究[J].情报学报,2024,43(09):1080-1093.
  4. How are Policy Document Mentions to Academic Papers Accumulated? Proceeding of the 2023 ASIST Annual Meeting. London, UK.
  5. Proposing Conference Leadership Index to Measure Scholarly Impact of Academic Institutions: An Empirical Study in Artificial Intelligence Field. Proceedings of the 19th ISSI Conference. Indiana University, Bloomington, USA.
  6. Who shares scholarly output on Facebook? A systematic investigation into their location, productivity and identities. Journal of Information Science, 2023，https://doi.org/10.1177/01655515231165632
  7. Towards a better understanding of Facebook Altmetrics in LIS field: assessing the characteristics of involved paper, user and post. Scientometrics. 2023, https://doi.org/10.1007/s11192-023-04678-6
  8. Exploring country's preference over news mentions to academic papers.[J]. Journal of Informetrics, 2022, 16(4): 1751-1771.
  9. How accurate are news mentions of scholarly output? A content analysis. Scientometrics, 2022,127(7), 4075-4096.
  10.  替代计量学的理论框架研究[J].情报学报,2022,41(08):775-785.
  11.  How accurate are Twitter and Facebook altmetrics data? A comparative content analysis. Scientometrics. 2021, 126, 4437–4463.
  12.  新闻替代计量指标的分布特征研究[J]. 情报学报,2020,39(10):1081-1092.
  13. How accurate are policy document mentions? A first look at the role of altmetrics database. (2020), Scientometrics. 125(11), 1517–1540.
  14. 余厚强. 替代计量学：概念、指标与应用.[M]中国北京, 科学技术文献出版社，2019.
  15. Who posts scientific tweets? An investigation into the productivity, locations, and identities of scientific tweeters. Journal of Informetrics, 2019, 13(3), 841-855.
  16. Altmetrics的译名分歧:困扰、影响及其辨析[J].中国图书馆学报,2019,45(1):47~59

获奖情况

  1. 2024年，中国情报学年会暨情报学与情报工作发展论坛优选论文奖
  2. 2023年，中山大学第十一届本科教育教学成果奖二等奖
  3. 2023年，广东省一流本科课程
  4. 2022年，第十三届科学计量学与科教评价国际研讨会优秀论文奖
  5. 2021年，中国情报学年会暨情报工作发展论坛优秀论文奖
  6. 2017年，武汉大学优秀毕业生
  7. 2015年，武汉大学学术创新奖一等奖
  8. 2015年，第九届武汉大学十大学术之星

工作经历

2017.06-至今，副教授