awesome-scholarly-data-analysis

这是一个关于学术数据分析的资源合集，专注于收集、整理和索引与学术研究相关的数据集资源。合集覆盖了学术出版、引用分析、同行评审、资助信息、学术谱系、作者档案、信息抽取、网络分析、分类法等多个领域，旨在为学术数据分析提供全面的数据集参考和工具支持。

This is a resource collection dedicated to academic data analysis, focusing on collecting, organizing and indexing dataset resources relevant to academic research. The collection covers multiple domains including academic publishing, citation analysis, peer review, funding information, academic genealogy, author profiles, information extraction, network analysis, taxonomy and others, aiming to provide comprehensive dataset references and tool support for academic data analysis.

原始信息汇总

学术数据分析资源汇总

该资源库汇集了学术数据分析领域的各类资源，涵盖数据集、论文和代码，主要面向文献计量学、引文分析及其他学术公共资源研究。内容通过GitHub平台托管，并按类别组织。

目录结构

• 数据集：按主题细分，包括出版物与引文、同行评审、经费资助、学术谱系、作者档案、作者消歧、学位论文、信息抽取与自然语言处理、网络数据、研究概念分类本体、隶属关系、替代计量与维度数据。
• 工具：包括出版物数据集和分析的用户界面、开放获取论文收集工具、论文分类工具、可视化工具、语言处理和信息抽取工具、引文和元数据提取工具、出版和出版商信息工具。
• 社区：包括期刊、会议、研讨会、暑期学校、课程、协会与社区、研究小组、博客。

核心数据集

出版物与引文

提供超过60个数据源，包括：

• 大型学术图谱：Microsoft Academic Graph、OpenAlex、Open Academic Graph、OpenAIRE Research Graph
• 全文与引文语料库：Semantic Scholar Corpus、S2ORC（1270万篇全文论文）、PubMed、CORE（3700万篇开放获取全文）、ACL Anthology Reference Corpus、arXiv数据
• 开放引文数据：Open Citations Project、COCI（CrossRef开放引文索引）、iCite（NIH开放引文集）
• 特定领域数据集：NBER专利引文、APS数据集、COVID-19开放研究数据集（CORD-19）
• 引文语境数据：S2GORC（上下文引文图谱）、arXiv CS引文语境数据集、ACL Anthology人工标注引文功能数据
• 元数据与标识符：CrossRef DOI URL、DBLP XML数据、Unpaywall PDF-DOI映射、ORCID数据集

同行评审

提供11个评审数据源：

• 评审决策数据：PeerRead（论文草稿、评审及接收/拒绝决策）、ACL-18数值评审数据集
• 评审语料库：eLife开放评审语料库、PLoS开放评审语料库、MDPI开放评审语料库、NLPEER统一同行评审计算资源
• 评审内容分析：APE（ICLR 2013-2020的论点对抽取）、Publons评审长度数据集（49.8万条匿名评审）

经费资助

提供3个数据源：GrantExplorer、USASpending.gov、NIH研究经费数据库

学术谱系

提供14个数据源，涵盖多个学科：

• 通用**：数学谱系项目、Academic Tree、MPACT项目（图书馆学）、PhDTree
• 学科特定**：化学谱系（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）、软件工程谱系、经济学谱系
• 结构化数据集**：S2AMP（语义学者指导关系数据集）、MENTORSHIP（含语义和人口统计的学术指导数据集）

作者档案

提供16个数据源：Temporal profiles of PubMed authors、ORCID数据、Canada PhD career survey、Wikidata作者消歧数据集、期刊编辑数据集、学者Twitter开放数据集（50万OpenAlex ID映射）等

作者消歧

提供13个数据源：INSPIRE数据集、Lee Giles数据集、Arnet Miner手动消歧数据、S2AND（语义学者工具和数据集）、ORCID标注消歧数据、BibTex 100万作者数据集

其他数据集类别

还包括学位论文数据集、信息抽取与自然语言处理数据集（如论文分类数据）、网络数据（如Koblenz网络集合）、研究概念分类本体（如MeSH）、隶属关系数据（MapAffil 2016）、替代计量与维度数据等。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在学术数据科学蓬勃发展的背景下，awesome-scholarly-data-analysis 作为一个精心策划的资源列表应运而生。该数据集并非通过传统的数据采集或实验生成，而是由领域专家系统性地从全球学术界收集、筛选并分类整理而成。其构建过程以 GitHub 平台为依托，以 Markdown 格式组织内容，通过社区贡献和持续维护，将分散于各处的学术数据集、分析工具、研究论文及社区资源汇聚于一体。列表覆盖从出版与引文数据集、同行评审记录、资助信息到学术谱系、作者画像、名称消歧等十余个核心类别，每一类别下均附有直达原始来源的超链接，确保资源的可追溯性与开放性。

特点

该数据集的核心特色在于其高度的综合性与结构化组织。它并非单一的数据集合，而是一个跨领域、多层次的学术资源导航系统，囊括了如 Microsoft Academic Graph、OpenAlex、Semantic Scholar Corpus 等大规模出版与引文数据库，以及 PeerRead、eLife 开放同行评审语料等细粒度评审数据。此外，数据集特别关注学术谱系与作者画像等社会关系维度，并整合了丰富的名称消歧工具与分类算法资源。所有条目均以清晰的层次目录呈现，便于研究者按需快速定位，体现了对学术数据分析生态系统的全景式覆盖。

使用方法

使用者可直接访问该数据集的在线页面或 GitHub 仓库，通过浏览按类别划分的目录结构来查找所需资源。每个条目均以超链接形式指向原始数据源、工具官网或论文页面，用户点击即可跳转获取详细信息。对于希望深入探索特定领域的研究者，数据集提供了诸如 API 接口、批量下载地址及开源代码仓库等资源，支持直接进行数据检索、下载与后续分析。同时，该列表鼓励社区参与贡献，用户可通过 GitHub 的 Pull Request 机制提交新的资源或修正现有条目，从而推动该数据集持续演进与完善。

背景与挑战

背景概述

Awesome Scholarly Data Analysis 是一个由 Shubhanshu Mishra 等人于近年创建并维护的精选资源列表，旨在系统性地汇集学术数据分析领域的核心资源，包括数据集、论文、代码及工具等。该资源库的诞生源于学术计量学、引文分析及学术共同体研究领域的快速发展与数据驱动范式的兴起。其核心研究问题在于如何高效整合并引导研究者利用多样化的学术数据源，从而推动对科学出版模式、合作网络、资助机制及学术影响力评估等关键议题的深度探索。这一列表涵盖了从出版与引文数据（如 Microsoft Academic Graph、Semantic Scholar Corpus）、同行评审记录、学术谱系到作者消歧与信息抽取等多维度资源，已成为该领域研究者与从业者的重要参考门户，对促进学术数据的开放获取与可重复性研究产生了显著影响。

当前挑战

该资源列表所映射的学术数据分析领域面临多重挑战。首先，在领域问题层面，如何从海量、异构且持续增长的学术数据中提取可靠、可比的指标以衡量研究影响力与知识演化，仍是核心难题。例如，引文分析需应对自引、引用动机偏差及学科差异等复杂因素；作者消歧则因姓名重名、变体及合作网络动态变化而极具挑战。其次，在构建过程中，维护一个全面且最新的资源聚合面临显著困难：数据源的可用性与格式频繁变动（如 Microsoft Academic Graph 的停更与 OpenAlex 的替代），不同数据集间的互操作性不足，以及版权与访问限制导致的数据碎片化。此外，如何确保所列资源的可发现性与标准化，并鼓励社区持续贡献以避免内容过时，亦是维持该列表长期价值的重大挑战。

常用场景

经典使用场景

在科学计量学与学术信息学领域，该数据集汇编涵盖了从出版物与引文数据、同行评审记录、资助与基金信息，到学术谱系、作者画像及名称消歧等多维度的资源。其经典使用场景在于为研究者提供一个系统化的入口，用以探索学术交流的宏观结构。例如，通过整合Microsoft Academic Graph、OpenAlex及Semantic Scholar Corpus等大规模引文数据库，学者能够追踪知识流动的轨迹，分析学科间的交叉渗透，并评估科研成果的影响力。此外，该资源库还收录了PeerRead等同行评审数据集，使得对学术质量评价机制的计算分析成为可能，从而为理解学术生态的运作提供了坚实的数据基础。

衍生相关工作

基于该数据集集合，学术界衍生了一系列具有里程碑意义的研究工作。在引文分析领域，S2ORC与OpenCitations等数据催生了关于论文颠覆性指数（CD指数）的测量方法，重新定义了科学突破的识别标准。在知识图谱构建方面，Open Academic Graph与Microsoft Academic Knowledge Graph的融合推动了跨库实体对齐技术的进步，诞生了如ORKG（开放研究知识图谱）等旨在结构化科学知识的平台。在学术谱系研究中，S2AMP与AFT-MAG数据集支撑了对科学界‘马太效应’与‘代际流动性’的量化分析，揭示了导师声望与学者职业生涯成就之间的复杂关联。而PeerRead与eLife开放同行评审语料则激发了利用自然语言处理技术进行审稿质量预测与论辩结构抽取的研究方向，极大地拓展了计算社会科学的研究边界。

数据集最近研究

最新研究方向

在学术数据分析领域，前沿研究方向正聚焦于构建大规模、多模态的开放学术图谱，以揭示科学知识演化的深层规律。该数据集整合了从出版物与引文网络、同行评审记录到科研资助与学术谱系等多元数据资源，为探究科学影响力评估、研究范式变迁及知识扩散机制提供了坚实基础。当前热点事件如COVID-19大流行催生了CORD-19等专题语料库的涌现，推动了对危机情境下科研协作与信息传播的量化研究。同时，基于开放引文数据（如OpenCitations）和语义学者图谱（如S2ORC）的研究，正在革新传统文献计量学，使学者能够追踪跨学科知识流动、预测颠覆性创新，并揭示科研生态中的性别与地域不平等现象，其影响深远重塑着科学政策制定与科研评价体系。