期刊名称：Technological Forecasting and Social Change
期刊ISSN：0040-1625
影响因子：8.593
是否OA：是
分区：JCR Q1
出版社：Elsevier
期刊网址：
https://www.sciencedirect.com/journal/technological-forecasting-and-social-change

JCR · 及中科院分区

根据WOS的最新JCR分区显示，当前位于BUSINESS（22/153）、REGIONAL & URBAN PLANNING（1/40）类别分区为Q1。

接收领域

主题包括但不限于：
• 检测和跟踪谣言
• 社交媒体上的垃圾邮件检测
• 社交媒体上的虚假帐户检测
• 谣言准确性分类
• 用于假新闻检测的情感分析方法
• 用于可信媒体内容的区块链应用
• 事实检查社交媒体
• 社交媒体中的机器人检测
• 通过社交媒体衡量舆论
• 评估社交媒体对公众舆论的影响
• 检测和分析虚假信息，恶作剧和虚假新闻
• 定性的用户研究，评估社交媒体的使用
• 社交媒体的政治分析
• 实时社交媒体挖掘
• 用于社交媒体分析的NLP
• 社交媒体设置中的多媒体内容分析
• 人工智能和机器学习，用于媒体内容和虚假信息分析
• 用于媒体内容和虚假信息分析的软计算方法
• 谣言和虚假新闻检测的IoE
• 网络分析和传播虚假/错误信息
• 社交媒体工具的有用性和信任度分析
• 基准化虚假信息检测系统
• 开放的虚假信息知识库和数据集
• 情感分析和观点挖掘
• 社交媒体市场分析
• 基于数据挖掘的预测模型
• 社交媒体的安全
• 社交媒体上的数据隐私
• 基于社交媒体的预测模型
• 社交媒体推荐系统
• 社交媒体社区
• 在社交媒体上进行社区检测
• 社交媒体中的伪造图像检测
• 社交媒体中的假视频检测
• 影响者识别和影响度量
• 识别社交媒体中的网络欺凌
• 衡量社交媒体中网络欺凌的前因和影响
• 在社交媒体中培养舆论
• 社会媒体中的舆论两极化
• 信息级联以及文本和网络的作用
• 社交媒体的多模式分析，以进行信息传播

• 参与社交媒体的阴暗面

影响因子

我们通过查询WOS发现，2020年Technological Forecasting and Social Change期刊最新影响因子为8.593。2016-2020年影响因子分别为：2016（2.625）、2017（3.131）、2018（3.815）、2019（5.846）、2020（8.593）。

国人学者发文占比

通过WOS对近几年在Technological Forecasting and Social Change发文的地区进行统计，国人学者在该刊的最新发文数量有650篇。

另外，在近三年文章贡献中，我国科研机构/院校期刊发文量排名前10的有：

致谢：部分图片和数据来源于科睿唯安Web of Science网站等。

咨询方式
管编辑：13297993679 （微信同号）
QQ：2784441889

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