การวิเคราะห์งานวิจัยพฤติกรรมการใช้สื่อสังคมออนไลน์ในฐานข้อมูล Scopus ด้วยแนวทางบรรณมิติ
DOI:
https://doi.org/10.14456/jiskku.2024.10คำสำคัญ:
บรรณมิติ, สื่อสังคมออนไลน์, Bibliometrix, VOSviewerบทคัดย่อ
วัตถุประสงค์: เพื่อศึกษาสภาพงานวิจัยพฤติกรรมการใช้สื่อสังคมออนไลน์ในฐานข้อมูล Scopus
วิธีการศึกษา: งานวิจัยนี้เป็นงานวิจัยเอกสารโดยใช้แนวทางการวิเคราะห์บรรณมิติ โดยใช้หลักการของ PRISMA ในการออกแบบขั้นตอนวิธีวิจัย การศึกษาแบ่งออกเป็น 2 ส่วนคือ 1) สภาพทั่วไปเกี่ยวกับการสืบค้น เอกสารงานวิจัย นักวิจัย สถาบัน/องค์กรที่วิจัย แหล่งตีพิมพ์ และประเทศ 2) สภาพเนื้อหาและทิศทางการพัฒนางานวิจัยพฤติกรรมการใช้สื่อสังคมออนไลน์ โดยใช้เครื่องมือในการวิเคราะห์โปรแกรม Bibliometrix และ VOSviewer ในนำเสนอผลการวิเคราะห์ในรูปแบบตาราง แผนภาพ และกราฟ ในการวิเคราะห์การใช้รายการอ้างอิงร่วมกัน การเชื่อมโยงทางบรรณานุกรมร่วมกัน การใช้คำสำคัญร่วมกัน และแนวโน้มการศึกษาวิจัย ระหว่างปี ค.ศ. 2008-2022 จากฐานข้อมูล Scopus
ข้อค้นพบ: งานวิจัยที่เกี่ยวข้องกับพฤติกรรมการใช้สื่อสังคมออนไลน์มีจำนวนทั้งหมด 343 บทความ โดยประเทศสหรัฐอเมริกาและจีนเป็นประเทศที่มีผลผลิตจำนวนงานวิจัยและมีความร่วมมือการวิจัยระหว่างประเทศมากที่สุด สำหรับ Washington University School of Medicine เป็นสถาบัน/องค์กรที่มีผลผลิตงานวิจัยมากที่สุด ด้านแหล่งตีพิมพ์พบว่า วารสาร Computer in human behavior เป็นวารสารที่ได้รับการอ้างอิงและมีจำนวนผลงานวิจัยที่เกี่ยวข้องสูงสุด โดยมีค่า H-index เท่ากับ 10 คุณภาพวารสารอยู่ในระดับ Q1 ส่วนนักวิจัย Ghose A. เป็นนักวิจัยที่มีอิทธิพลมากที่สุดในการผลิตจำนวนงานวิจัยและได้รับการอ้างอิงงานวิจัยสูงที่สุด นอกจากนี้ ผลการศึกษาแนวโน้มการวิจัยพบว่า นักวิจัยมีการวิจัยพฤติกรรมการใช้สื่อสังคมออนไลน์ในหลากหลายมิติมากขึ้น อาทิ งานวิจัยเชิงพฤติกรรม, การประมวลผลภาษาธรรมชาติ, การสำรวจ, การเรียนรู้เชิงลึก เป็นต้น
การประยุกต์ใช้จากการศึกษานี้: สามารถเป็นแนวทางในหัวข้อการวิจัยที่เกี่ยวข้องกับสื่อสังคมออนไลน์ทั้งในประเทศไทยและต่างประเทศ ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อนักวิจัยหรือผู้ที่สนับสนุนการพัฒนางานวิจัยด้านนี้
Downloads
เอกสารอ้างอิง
Allington, D., Duffy, B., Wessely, S., Dhavan, N., & Rubin, J. (2020). Health-protective behaviour, social media usage and conspiracy belief during the COVID-19 public health emergency. Psychological Medicine, 51(10), 1–7. https://doi.org/10.1017/S003329172000224X
Chaffey, D. (2024, February 1). Global Social Media Research Summary 2024. Retrieved from https://www.smartinsights.com/social-media-marketing/social-media-strategy/new-global-social-media-research/
Chander, R., Dhar, M., & Bhatt, K. (2022). Bibliometric analysis of studies on library security issues in academic institutions. Journal of Access Services, 19(2-3), 86–104. https://doi.org/10.1080/15367967.2022.2118058
Choopong, P., Sawangkul, S., Pinitpuwadol, W., & Sakiyalak, D. (2021). Bibliometric differences between scopus and google scholar for ophthalmology academics in Thailand: a comparative study. Thai Journal of Ophthalmology, 34(1), 30-38.
Chua, T. H. H., & Chang, L. (2016). Follow Me and like My Beautiful selfies: Singapore Teenage Girls’ Engagement in self-presentation and Peer Comparison on Social Media. Computers in Human Behavior, 55(A), 190–197. https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.09.011
Corbett, G. A., Milne, S. J., Hehir, M. P., Lindow, S. W., & O’connell, M. P. (2020). Health anxiety and behavioural changes of pregnant women during the COVID-19 pandemic. European Journal of Obstetrics & Gynecology and Reproductive Biology, 249, 96–97. https://doi.org/10.1016/j.ejogrb.2020.04.022
Dollarhide, M. (2021). Social media: definition, effects, and list of top apps. Retrieved from https://www.investopedia.com/terms/s/social-media.asp.
Dong, X., Wei, X., Shu, F., Su, Q., Wang, J., Liu, N., & Qiu, J. (2022). A Bibliometric Analysis on Global Psychological and Behavioral Research Landscape on COVID-19 Pandemic. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(2), 879. https://doi.org/10.3390/ijerph19020879
Euajarusphan, A. (2021). Online Social Media Usage Behavior, Attitude, Satisfaction, and Online Social Media Literacy of Generation X, Generation Y, and Generation Z. SSRN Electronic Journal, 10(2). https://doi.org/10.2139/ssrn.3998457
Fu, F., Rosenbloom, D. I., Wang, L., & Nowak, M. A. (2010). Imitation dynamics of vaccination behaviour on social networks. Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences, 278(1702), 42–49. https://doi.org/10.1098/rspb.2010.1107
Ghose, A., Ipeirotis, P. G., & Li, B. (2012). Designing Ranking Systems for Hotels on Travel Search Engines by Mining User-Generated and Crowdsourced Content. Marketing Science, 31(3), 493–520. https://doi.org/10.1287/mksc.1110.0700
Innovation Foresight Institute. (2019). Foresight Tools. Bangkok: National Innovation Agency (Public Organization).
Jitprapat, S. (2022). A Bibliometric review of artificial intelligence in hospitals in scopus database. (In Thai). Master thesis in Graduate Studies Mahidol University.
Leung, X. Y., Sun, J., & Bai, B. (2017). Bibliometrics of social media research: A co-citation and co-word analysis. International Journal of Hospitality Management, 66, 35–45. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2017.06.012
López-Carril, S., Escamilla-Fajardo, P., González-Serrano, M. H., Ratten, V., & González-García, R. J. (2020). The Rise of Social Media in Sport: A Bibliometric Analysis. International Journal of Innovation and Technology Management, 17(06), 2050041. https://doi.org/10.1142/s0219877020500418
McCluskey, M. (2016). Introduction to information behaviour. Australian Academic & Research Libraries, 47(1), 53–54. https://doi.org/10.1080/00048623.2016.1162272
Moher, D., Liberati, A., Tetzlaff, J., & Altman, D. G. (2009). Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses: the PRISMA Statement. PLoS Medicine, 6(7). https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1000097
Mosleh, M., Pennycook, G., Arechar, A. A., & Rand, D. G. (2021). Cognitive reflection correlates with behavior on Twitter. Nature Communications, 12(1), 921. https://doi.org/10.1038/s41467-020-20043-0
Naree, P. (2022). A Bibliometric review of internal branding literature. (In Thai). Master thesis in Graduate Studies Mahidol University.
Noor, S., Guo, Y., Shah, S. H. H., Nawaz, M. S., & Butt, A. S. (2020). Research Synthesis and Thematic Analysis of Twitter Through Bibliometric Analysis. International Journal on Semantic Web and Information Systems, 16(3), 88–109. https://doi.org/10.4018/ijswis.2020070106
Pitithanabodee, N. (2021). Web citation of research articles on coronavirus disease (COVID-19) published in Thai journals: A bibliometric analysis. TLA Bulletin, 65(1), 1-14.
Rahman, N.A.A., Hassan, H.J., Osman, M.S., M.N., & Waheed, M. (2017). Research on the State of Social Media Studies in Malaysia: 2004-2015. Jurnal Komunikasi, Malaysian Journal of Communication, 33(4), 38–55. https://doi.org/10.17576/jkmjc-2017-3304-03
Shen, G., Jia, J., Nie, L., Feng, F., Zhang, C., Hu, T., Chua, T.-S. Zhu, W. (2017). Depression Detection via Harvesting Social Media: A Multimodal Dictionary Learning Solution. Proceedings of the Twenty-Sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence. https://doi.org/10.24963/ijcai.2017/536
Steenkamp, M., & Hyde-Clarke, N. (2014). The use of Facebook for political commentary in South Africa. Telematics and Informatics, 31(1), 91–97. https://doi.org/10.1016/j.tele.2012.10.002
Ta-Kham, T., Saninjak, K., & Jitjaroen, W. (2021). An analysis of specialty coffee research publication using a bibliometric method. Journal of Information Science, 39(1), 1-19. https://doi.org/10.14456/jiskku.2021.1
Turan, M., & Kara, A. (2018). Online social media usage behavior of entrepreneurs in an emerging market. Journal of Research in Marketing and Entrepreneurship, 20(2), 273–291. https://doi.org/10.1108/jrme-09-2016-0034
van Eck, N. J., & Waltman, L. (2009). Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping. Scientometrics, 84(2), 523–538. https://doi.org/10.1007/s11192-009-0146-3
Wang, C.-H., Sher, S. T.-H., Salman, I., Janek, K., & Chung, C.-F. (2022). “TikTok Made Me Do It”: Teenagers’ Perception and Use of Food Content on TikTok. In Proceedings of the 21st Annual ACM Interaction Design and Children Conference (IDC ’22), (458–463). New York, NY, USA: Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3501712.3535290
Wang, Z., Ma, D., Pang, R., Xie, F., Zhang, J., & Sun, D. (2020). Research Progress and Development Trend of Social Media Big Data (SMBD): Knowledge Mapping Analysis Based on CiteSpace. ISPRS International Journal of Geo-Information, 9(11), 632. https://doi.org/10.3390/ijgi9110632
Xu, Z., Zhang, Y., Wu, Y., & Yang, Q. (2012). Modeling user posting behavior on social media. Proceedings of the 35th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval - SIGIR ’12, (545-554). New York: ACM Digital Library. https://doi.org/10.1145/2348283.2348358
