比特币科学生产的文献计量分析

2022-6-24 05:28:26

鉴于作者必须选择*奥雷里奥。fernandez@urv.catcarefully引用哪些论文，仅包括与他/她的论文最相关和最密切相关的论文，被引用最多的论文可以反映其学科范围内主题的重要性。机构可以获得有关个人和总体影响的宝贵信息。因此，它可以帮助教师招聘过程，也可以帮助制定大学和研究委员会的全球研究战略。然而，文献计量学研究的重要性超出了机构层面。他们可以帮助一门学科的新研究人员了解一个主题的范围、出现的趋势及其随时间的演变。从这个意义上讲，它不同于传统的文学调查。由于科学网等大型数据库的可用性，这种分析是可能的。该索引服务是学术界评估过程的重要输入。科学网是一个引文索引服务，由Clarivate Analytics管理，并构成期刊和会议记录的选择性列表，索引覆盖范围从1898年开始。它覆盖了5900多万条记录。该公司制定了期刊引用报告中包含的若干影响指标，例如影响因子、特征因子、5年影响因子等。这些指标在订阅的基础上可用。有关更多详细信息，请访问其网站Clarivate Analytics（2018b）。从宏观层面上，我们可以获得许多期刊通用的某些指标，它们对不同的利益相关者很有用。然而，随着学科的发展，也有一些特征发生了变化。每个学科的研究人员和期刊数量参差不齐。

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2022-6-24 05:28:29

近年来，期刊数量有所增加，周期性也有所增加，这可能是由于过去几十年来一些国家学术部门的扩张。此外，学科在出版方面有着不同的传统。一些学科，如生物医学，倾向于“超级作者”（Cronin，2001），其中一篇论文包含大量协作，其中一些学科很少参与论文的制作，一个作者小组充当整个小组的记者。因此，重要的是研究同质学科和/或主题的内在特征，以便提供有意义的分类。近年来，比特币研究突飞猛进。从技术角度来看，区块链是一种颠覆性的范式。它引入了分布式一致性验证的概念，而不是集中式验证。Nakamoto（2009）介绍了它的首次应用，包括创建一种与已建立的金融系统并行的支付手段。自推出以来，比特币已日益成为一种重要的投资和投机工具。随着越来越多的资金涌入加密货币市场，它引起了大众媒体的关注。一开始，大多数搜索者都被吸引来试图了解区块链是如何工作的（Zyskindet等人，2015年；Zheng等人，2018年）。早期经济学研究的重点是比特币作为国家货币替代品的潜力（Yermack，2013；B¨ohme et al.，2015）。目前，从经济学和金融学的角度进行的大多数研究都是出于以下几个原因分析其所有金融属性。首先，因为它的交易量。其次，其与股票、债券或货币等传统资产的不同行为。

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2022-6-24 05:28:33

第三，加密货币全天候交易的事实，使得对算法交易的研究特别有趣，并对如何高效处理连续的大数据流量提出了新的挑战。最近，正在研究的一个主题是，由于比特币与传统市场的相关性较低，比特币成为避风港资产的可能性（Smales，2018；Klein et al.，2018；Shahzad et al.，2019），或者将其用于投资组合多元化（Liu，2018；Platanakis和Urquhart，2019）。本文的目的是分析科学网核心集合中索引的所有论文的元数据，其主题是“比特币”，不包括其他区块链应用。这项研究针对的是广泛多样的受众。比特币利益相关者来自多个领域：计算机程序员、投资者、自由主义思想家和金融经济学家。这篇论文为他们提供了关于有兴趣发表该主题论文的主要期刊的有用信息，以及这些论文中所述主题的演变。此外，我们还讨论了其他方面，如高引用论文、顶级出版物来源和关键词分析。关于比特币的已发表研究始于2012年，截至2019年1月，共有1162篇关于该主题的论文。本文在某些方面扩展了byHolub和Johnson（2018），添加了近两年的数据。与Holub和Johnson（2018）使用多种数据源不同，我们限制了对科学的搜索。这种限制的原因是，科学网是最重要的科学论文数据库，其指标在一些国家的学术评估中被广泛使用。

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2022-6-24 05:28:36

此外，它还改进了分析，使用Vosviewer软件添加了引文、期刊和作者网络的图形表示。这项工作使用“bibliometrix”R软件包对样本中包含的论文进行了分析研究（Cuccurullo等人，2016年；Aria和Cuccurullo，2017年）。此外，我们还使用VOSviewer软件对书目材料进行了图形分析（van Eck和Waltman，2010）。该软件收集数据并根据书目耦合、合著、引文、共引和关键词共现生成地图（Merig\'o等人，2016）。论文的其余部分结构如下。第2节介绍了计量经济学期刊的文献计量学研究。第3节详细介绍了所分析的数据，并对我们研究的主要结果进行了评论。最后，第5节得出主要结论。2相关文献文献计量学（Related literatureBibliometrics）是图书馆和信息科学中的一个研究领域，它使用定量方法研究书目材料（Pritchard，1969；Broadus，1987）。多年来，文献计量学在对书目进行分类和对领先成果进行有代表性的总结方面已经非常流行。有许多关于各种各样问题的文献计量学研究。例如，Cobo等人（2011年）分析了模糊集理论的主题评价。Bonilla等人（2015年）分析了1994年至2013年间拉丁美洲经济学的学术研究。Cancino等人（2017年）对1976年至2015年间的《计算机与工业工程》出版物进行了文献计量分析。与经济学相关的有几个例子。Andrikopoulos等人。

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2022-6-24 05:28:38

（2016）通过回顾《计量经济学杂志》的前四十年，对经济学领域进行了文献计量分析，重点关注合作模式和计量经济学研究的国际化。Wei（2019）对经济期刊进行了另一个文献计量分析。更具体地说，Costa等人（2019年）对行为经济学和行为金融学的科学领域进行了文献计量分析，提供了它们如何成为一个重要的研究领域。此外，Claveauand Gingras（2016）将不同的文献计量工具结合到经济学史中。因此，他们将文献计量学与动态网络分析相结合，确定了20世纪50年代末至2014年间经济学专业结构的变化。Korom（2019）以不同的方式，通过调查财富不平等的经济学和社会学方法之间的主题重叠，探索了跨学科视角的潜力。2009年，一位化名为“中本”的匿名人士发表了一份白皮书，为建立一种非政府控制的分散货币奠定了基础。那是全球金融危机的时期，许多专家认为这是自大萧条以来最严重的经济衰退（Almunia et al.，2009）。许多人超越了信任银行。中本的想法及时而迅速地被公众采纳。比特币允许点对点转账，避免了既定的金融系统。此外，交易是加密的。尽管交易并不重要，但它对国家当局视而不见。比特币的成功如此之大，以至于等同于加密货币。

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2022-6-24 05:28:42

比特币的成功鼓励了其他加密企业家开发自己的货币。截至2019年2月，共有2000多种加密货币，总市值为1318亿美元，每日交易额超过240亿美元（Coinmarket，2019）。尽管有大量加密币，但比特币占据了市场的一半。Bariviera et al.（2018）表示，大多数研究将注意力集中在比特币上，而不是其他硬币上。与Miau和Yang（2018）不同，考虑到区块链是如此广泛的研究领域，我们将论文的范围仅限于比特币研究。因此，本文收集了迄今为止有关比特币的所有文献。以前很少有关于这个主题的论文。本文的第一篇论文由Liu（2016）撰写，该论文从Scopusdatabase收集了253篇与比特币相关的文章。本文作者找到了三组与比特币的（a）技术、（b）经济和（c）法律方面有关的论文。我们的论文在两个方面与刘（2016）不同：（i）数据的来源和（ii）方法。我们来自科学网，而刘的来自Scopus。这是一个重要的区别，因为Scopus是一个更广泛的数据库，其中包括其他来源，如定期杂志，这些杂志在科学期刊中不经常被引用。第二个区别是关于数据的处理。刘（2016）使用了一种监督学习算法，而考虑到论文的数量和多样性，我们更喜欢使用无监督学习。本主题的第二篇论文是Holub和Johnson（2018）。他们从多个来源收集了4429篇论文，包括公共工作论文库，如ArXiv或SSRN。

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2022-6-24 05:28:45

他们的论文确定了七大类论文：（a）技术，（b）经济学，（c）金融，（d）监管，（e）税收，（f）会计，（g）批判性思维。最后一类包括关于比特币政治、哲学和伦理方面的论文。他们的方法与我们的方法大不相同。虽然他们在阅读了摘要样本和全文后才对论文进行分类，但我们使用先进的机器学习技术对论文进行分类。此外，我们还详细研究了作者的生产率、期刊引用影响和关键词。第三篇论文Corbet et al.（2019年）对加密货币的经验经济方面进行了系统的文献回顾。他们的方法基于传统的文献综述，而我们的方法主要是文献计量方法。此外，我们还考虑了更广泛的书目语料库，以便更广泛地了解比特币的科学生产。我们还确定了一些与我们的主题相关的论文。Zenget al.（2018）以EI Compendex（EI）和中国国家知识基础设施（CNKI）数据库为文献来源，对2011年1月至2017年9月期间区块链相关文献进行了书目分析。考虑到EI是以工程文献为中心的数据库，而CNKI主要提供中国的知识资源，我们的范围和覆盖面要广得多。Chatterjee等人（2018年）尽管没有进行文献计量分析，但对比特币相关技术进行了最新调查，并对其演变进行了总结。Dabbagh等人（2019年）对995篇涉及区块链的论文进行了文献计量分析。他们的分析表明，近两年来，研究人员已将研究兴趣从比特币转移到区块链。

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2022-6-24 05:28:48

他们的研究与我们的研究在更广泛的搜索查询中有所不同，除了“比特币”，还包括以下词语：“区块链”、“加密货币”、“以太坊”和“智能合约”。因此，他们样本中的论文更注重技术。Yli Huumo et al.（2016）分析了41篇论文，不包括明确涉及区块链的经济、法律、业务和监管视角的论文。他们的研究是使用Petersen等人（2008）描述的系统映射过程进行的。因此，我们的论文可以被视为对文献的扩展贡献，全面概述了比特币研究的当前趋势，并确定了该领域的顶尖研究人员、机构和期刊。3数据和结果本文使用科学核心收集网（WoS）、Clarivate Analytics的数据。我们选择了所有包含“比特币”的索引论文作为主题，在2012年至2019年期间，共有1162篇文献发表在703个来源（期刊、书籍等）上。这些文件由2293人（共同）撰写。绝大多数文档都是多作者的，只有322个文档是单作者的。每个文档的平均作者数为1.97。比特币作为一个研究主题，包括多个学科。考虑到第一篇论文是在2012年发表的，而忽略了中本（2009）的最后一篇论文，这是一个新的、正在合并的主题。文章涵盖了这一新产品的不同方面：法律问题、经济观点或计算机特性。然而，他们集中在两个主要研究领域：计算机科学和商业经济学。科学网将索引论文分配给一个或多个研究领域。我们样本中考虑的1162篇论文被分配到1543个研究领域。

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2022-6-24 05:28:51

表1显示了前五个研究领域：分配给样本研究领域论文的主要研究领域记录1543%的计算机科学541 35%的商业经济学279 18%的工程196 13%的电信106 7%的科学技术其他主题79 5%的前五个研究领域总数1201 78%的年度出版物详情如表2所示。我们可以观察到，在样本的前两年，相对增长超过400%。这是由较小的初始图形生成的。近年来，年增长率约为40%。2019年的预计科学产量为384，这为本年度提供了一个快速增长率。增长率下降可能表明该领域的研究正在巩固。事实上，加密货币几乎在十年前就作为一个全新的科学技术领域出现了。在这些年里，最初的论文致力于底层区块链技术的研究。此后不久，比特币的经济和金融研究开始了。3.1通讯作者的地理分布表3显示，美国是作者发表了更多文献并获得更多总引文的国家，其次是英国。前十个国家累积了65%的比特币相关文章。表4按引文总量排序显示了主要国家。每篇文章的平均引用次数为4.2。美国和英国这两个发表文章和总引用次数较多的国家高于该数字，分别为5.43和5.69。尽管中国是第三个发表文章的国家，但其平均引用率最低。预计论文数量的线性预测为32·12=384表2：以“比特币”为主题的每年发表的论文数量。

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2022-6-24 05:28:54

来源：科学网核心收藏年#文章年增长率2012年3月2013年17 467%2014年90 429%2015年148 64%2016年192 30%2017年296 54%2018年384 30%2019 32*总计1162 124%***2019年预计文章年#为384**2012年至2018年的年均增长率。每篇文章在总引文数方面居领先国家之列。同样重要的是要强调爱尔兰是每篇文章引用次数最多的国家，这可以作为文章平均科学重要性或质量的代表。此外，大约35%的文章是由多个国家的作者撰写的。美国和印度的国际合作低于平均水平，多国出版率分别为14%和10%。西班牙的国际合作达到了最高水平，该国46%的论文属于此类。3.2 Top publication sourcesTable 5显示了发布比特币相关文章的十大主要来源。其中六种来源是期刊，反映了这一研究领域的跨学科性。《经济学快报》和《金融研究快报》是两种主要的经济学期刊。毫无疑问，《经济学快报》是主要的出版工具，发表了29篇关于这一主题的论文。Physica A是一本物理学杂志，它非常友好地发表有关经济物理学和统计力学在经济学中的应用的论文。IEEE Access和PLOS ONE是两种重要的多学科开放存取期刊。最后，《ACM通讯》是计算和信息技术领域的领先出版物，在业界得到了广泛认可。另一个重要来源是《新科学》（NewScientist），这是一本流行的每周科技杂志，创建于1956年。还有一本书名为《数字货币挑战》，由美国帕尔格雷夫·麦克米伦出版社出版。

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能者818

2022-6-24 05:28:57

本书详细介绍了美国数字货币的法律问题和技术发展。最后，有两个会议记录，提供了大量的论文。

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2022-6-24 05:29:00

来源、类型和学科的多样性反映了本研究主题的多学科性。表3：前十位通讯作者所在国家中心文章频率单一国家多国MCP比率出版物SUSA 249 23%214 35 14%英国100 9%67 33%中国99 9%66 33%德国57 5%37 20 35%澳大利亚41 4%30 11 27%意大利40 4%25 15 38%印度31 3%28 3 10%10 10 10 10 10 10 10%10法国30 3%13 17 57%26 2%14 12 46%10个国家70465%515 189 27%表4：各国总引用量前十名国家总引用量平均文章引用量SUSA 1353 5.4英国569 5.7澳大利亚247 6.0德国222 3.9爱尔兰187 15.6中国180 1.8西班牙170 6.5瑞士150 4.8以色列146 13.3澳大利亚138 11.5总计（所有国家）5019 4.2表5：最相关的十大来源来源资源#文章类型经济学信函29 JournalPhysica A：统计力学及其应用19 JournalIEEE Access 17 JournalPLOS ONE 15 JournalFinance Research Letters 14 JournalCommunications of the ACM 11 JournalNew Scientist 16 MagazineThe Digital Currency Challenge 17 Book Financial Cryptography and Data Security FC2015 Workshop 13 Conference Proceedings Financial Cryptography and Data Security FC2014 Workshop 12 Conference Proceedings Table6：主关键字Sauthor Keywords（DE）#articles Keywords Plus（ID）#articlesBitcoin 501比特币102区块链229经济学39加密货币126效率33加密货币60波动性30数字货币41黄金21以太坊32货币20虚拟货币31互联网18安全27市场17货币23价格17匿名20回报17表7：高度引用的文章，按引文数量降序排列。作者（年）标题来源#引文B¨ohme等人。

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2022-6-24 05:29:04

（2015）《比特币：经济、技术和治理经济展望杂志》107Urqurhart（2016）《比特币的效率经济学快报》68Dyhrberg（2016a）《比特币、黄金和美元-GARCH波动率分析》金融研究快报58Ciian等人（2016）《比特币价格形成经济学》54Dyhrberg（2016b）《比特币的对冲能力》。是虚拟黄金吗？金融研究信函45Nadarajah和Chu（2017）关于比特币经济学效率的信函41Bouri等人（2017）关于比特币的对冲和避险属性：它真的不仅仅是一种多样化吗？《金融研究快报》41Katsiampa（2017）《比特币波动率估计：GARCH模型的比较》《经济学快报》38Bariviera（2017）《重新审视比特币的效率：一种动态方法》《经济学快报》36Balcilar et al.（2017）能否预测比特币的收益率和波动率？基于分位数的方法经济建模34Meng等人（2018）《当入侵检测满足区块链技术：综述IEEE Access 29Urquhart（2017）《比特币经济学信函中的价格聚类》28Khan和Salah（2018）《物联网安全：回顾、区块链解决方案和开放挑战未来一代公司》。系统。24Kuo等人（2017）《生物医学和医疗保健应用区块链分布式账本技术》，A.Med杂志。信息学协会21 Zheng等人（2018）《区块链挑战与机遇：网络和网格服务调查杂志》，16Lahmiri和Bekiros（2018）Chaos，比特币市场中的随机性和多重分形混沌孤子与分形13Corbet et al.（2018）探索加密货币之间的动态关系经济学字母103.3主关键字稳定6显示了比特币文章中最常用的十个关键字。

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2022-6-24 05:29:07

科学网提供了两种类型的关键词：（a）作者关键词，即原作者提供的关键词；（b）关键词Plus，即从汤森路透（维护WOS的公司）引用的参考文献标题中提取的关键词。关键字Plus由计算机算法自动生成。两个更常见的作者关键词是“比特币”和“区块链”。值得注意的是，“经济学”是第二个最常用的关键字plus，但它并没有作为作者关键字出现。很明显，“经济学”太笼统了，无法描述一篇文章；作者并没有将其用作关键字，但用于查找keyword Plus的算法并没有区分这样一个无用的Skeyword。相反，Keyword Plus能够准确识别诸如“波动性”、“效率”或“回报”等关键词，因为许多经济学论文都关注比特币的这些方面。同样值得注意的是，区块链是第二个使用率较高的作者关键词，因为它正在获得研究人员的大量关注，但并不在十个使用率较高的关键词中。3.4高被引论文表7显示了被归类为高被引论文的17篇文章的列表。根据Clarivate Analytics（2018a），“被高度引用的论文是每年22个ESI主题领域中每一个领域的最高百分比。它们基于最近10年的出版物。被高度引用的论文被视为科学卓越和顶级绩效的指标，并可用于对照全球领域基线来衡量研究绩效”。这一衡量标准很有用，因为每一篇文章都是根据其领域来划分的，而且众所周知，根据不同的领域，每篇文章使用的引文数量是不同的。因此，这是突出不同领域重要文章的好方法。这些论文在某种程度上标志着文献中的研究路径。Ciian等人。

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能者818

2022-6-24 05:29:10

（2016）按照Barro（1979）的方法研究比特币价格形成。他们发现比特币价格主要受需求和供应的影响（部分也受投机性投资者的影响），但宏观经济没有显著影响。厄克哈特（2016）开发了一种通过六项测试来衡量比特币效率的方法。他的方法随后被几篇文章引用。本文的结论是（其他论文也对其进行了测试），比特币最初是一个高效的市场；但它可能正在迈向一个更高效的市场。Dyhrberg（2016a，b）是第一个将GARCH模型应用于加密货币的人。此外，第一篇文章将比特币与黄金进行比较，以根据比特币的特点将其归类为一组。他们的论文得出结论，比特币在金融市场和投资组合管理中占有一席之地，因为它可以被归类为介于黄金和美元之间。Nadarajah和Chu（2017）遵循了Urqurt（2016）的方法，并发现比特币收益的权力转换在信息效率方面可能较弱。Katsiampa（2017）关注时间序列波动性，并检测比特币条件方差中的短期和长期成分。Bariviera（2017）还发现每日方差的高持续性，这使得GARCH模型适合方差模型化。Bouri等人（2017年）使用动态条件相关模型研究比特币作为避险资产的潜在用途。他们的主要发现是，比特币的避险效果很差，但它适合用于多样化目的。Balcilar等人（2017年）进行了非参数量化分析，以分析交易量与比特币收益率和波动率之间的因果关系。他们的研究表明，成交量对回报有一定的预测能力，但对波动性没有预测能力。

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2022-6-24 05:29:13

Lahmiri和Bekiros（2018）还检测到收益率的长期相关性，以及时间序列中的动态非线性行为。此外，价格和收益可能由于厚尾分布而呈现多重分形。表8显示了与比特币相关的文章中最具生产力的作者。第一位是P.Carl Mullan，发表了17篇文章，其次是Elli Androulaki、Elie Bouri和David Roubaud，他们都发表了10篇文章。表8：最具生产力的作者机构#articlesMullan PC私人顾问17Androulaki E IBM Research 10Bouri E University Saint Esprit de Kaslik 10Roubaud D Montpellier Business School 10Arame G NEC Laboratories Europe 9Kiayias A University of Edinburgh 9Dziembowski S University of Warsaw 8Eyal I Technion 8Gupta R University of Pretoria 8Liu Y National University of Defense技术83.5所选变量的集中度在本小节中，我们全面分析了几个文献计量变量，以显示它们的集中度。生物计量学研究的一个重要特征是作者、国家和期刊对研究主题的贡献的均匀性。信息理论为传统的浓度统计度量提供了替代性度量，如标准差、偏度或峰度。特别是，Shannon和Weaver（1949）发展了著名的Shannon熵。给定离散分布概率P={pj；j=1，…，N}，当pnj=1pj=1时，香农熵定义为：S[P]=-NXj=1pjln（pj）（1）该公式可以从不同的角度进行解释。在数据通信领域，它可以被视为随机源产生信息的平均速率，并且经常用于数据压缩（Huffman，1952）。

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2022-6-24 05:29:16

从统计力学的角度来看，它代表了物理系统的有序/无序程度（Lamberti et al.，2004；Rossoet al.，2007）。经济学中使用它来构建商业集中度的衡量标准（霍洛维茨，1970年；哈特，1971年）。在生物科学中，它被用作物种水平上多样性的衡量标准（Pielou，1966；Fedor和Spellerberg，2013）。最后，将其用于文献计量研究，以研究不同重要变量（如研究主题或作者等）的均匀度/浓度分布（Polyakov et al.，2017）。为了简化解释，最好将Shannonentropy除以其最大值进行归一化。因此，归一化熵浓度指数读数为：H【P】=S【P】Smax=-PNj=1pjln（pj）ln N（2）表9：选定变量的熵浓度指数（H）可变HAuthors 0.9432来源0.8817国家0.4595研究领域0.3195论文引用0.3042在此配置下0≤ H≤ 1，wer 1表示所有类别的代表性都是均匀的。换言之，H=1表示没有浓度，H=0表示在一个点上的集中分布。我们计算了作者、来源、国家、研究领域和引文分布的归一化熵集中指数。结果如表9所示。我们观察到论文引用非常集中（H=0.3042）。事实上，在我们的样本中，1162篇论文中只有58篇占所有引文的50%。同样，发表比特币相关论文的研究领域也集中在少数几个领域。事实上，70%的论文涉及计算机科学、商业经济学、工程或电信。我们还发现，各国的出版物非常集中。然而，作者的分布相当均匀。

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2022-6-24 05:29:19

综合这两个结果，这意味着尽管大多数产品集中在少数几个国家（见表3），但作者在这些国家的分布相当均匀。表10显示，只有很少的作者有3篇或更多的论文。最后，我们发现在公共资源中存在中度集中。我们确定了一些出版数量和质量都很高的期刊（见表5和表7）。特别是《经济学快报》、《金融研究快报》和《IEEE Access》等期刊，它们不仅发表了许多关于比特币的文章，而且还发表了几篇高度城市化的论文。另一种衡量作者集中度的方法是洛特卡定律。根据洛特卡（1926）实证研究发现，作者的生产率遵循齐夫定律。最初的发现基于一个受限的物理和化学数据库，可以用以下等式总结：an=an，n=1，2，···，n（3），其中anis是发表n篇论文的作者数，ais是发表一篇论文的作者数。幂律作为集中度的衡量标准，也被用于企业人口学（Zambrano et al.，2015）、人口研究（Hernando and Plastino，2012）和其他社会应用（Hernando and Plastino，2013）。考虑到Lotka（1926）从一个非常具体的10：观察到的写了一定数量论文的作者数量的分布，推导出了他的经验定律，和洛特卡定律拟合值#文章#作者观察到频率拟合频率1 1885 0.8221 0.70812 262 0.1143 0.10873 67 0.0292 0.03634 26 0.0113 0.01675 20 0.0087 0.00916 12 0.0052 0.00567 9 0.0039 0.00378 6 0.0026 0.00269 2 0.0009 0.001910 3 0.001417 1 0.0004 0.0003样本，自然概括为：an=anc n=1，2，···，N（4）其中，c是一个应估计的参数，以使其最适合数据。在我们的样本中，c=2.70，R=0.98。

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2022-6-24 05:29:22

表10总结了发表n篇论文的作者数量的实际分布情况。我们观察到，仅发表1篇论文的实际作者人数比洛特卡定律预测的要多，洛特卡定律证实了作者分布广泛且更均匀。将我们的结果与Chung和Cox（1990）的结果进行比较，我们发现比特币的作者集中度低于几家顶级金融期刊（任何主题）。3.6引文、来源和作者图表使用VOS viewer软件生成以下图表，该软件允许计算标题、摘要和关键词中出现的单词，以建立在科学网（Webof Science）上发布的不同文件之间的所有关系（van Eck和Waltman，2010）。图1显示了带有文章相关单词的云地图。这张地图显示了这些词在文章中出现的次数以及它们之间的关系。主要发现是云可以分为两部分。右侧与经济和金融问题相关（蓝色和黄色），左侧与工程和计算机科学相关（绿色和黄色）。在经济和金融部分，我们可以区分：（i）蓝色部分，更侧重于比特币的金融部分；（ii）红色区域，与货币经济学相关的主题更具体。工程和计算机科学方面也有两个不同的分区。一个是更具体地与区块链技术和智能合约相关。另一个与采矿协议、安全和网络攻击有关。观察到“区块链技术”、“金钱”和“协议”这三个词在不同集群之间起着联系作用，这也是相关的。图2表示类似于图1的内容，但与二进制计数略有不同。

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2022-6-24 05:29:25

这意味着，当一个单词出现时，它只计算一次，而与它在文档中出现的次数无关。这可能会改变结果，因为如果一个单词在文档中非常重复，它不会高估结果。在这张云图中，我们可以看到，通过二进制计数，有三个主要的集群。两个经济和金融集群合并为一个更大的集群。这种差异表明，图1中出现的差异可能是因为同一篇文章中重复了一些经济学或金融学的特定词汇，从而产生了这种差异。使用的主要关键词是：区块链和区块链技术（蓝色）、协议（绿色）、研究和金钱（红色）。在文章来源方面，我们在图3中再次观察到两种截然不同的期刊类型：经济学期刊和计算机科学与工程期刊。这一结果与图1和图2的结果一致，因为比特币是一个多学科领域，经济学家和计算机科学家对其最感兴趣。与表5一致，我们检测到几个期刊之间高度关联。此外，《公共科学图书馆·综合》占据了图表的中间位置，这是一本多学科杂志。我们还应该强调Physica Ais位于经济领域。尽管它是一本统计物理学杂志，但它发表了许多关于定量金融的论文，是经济物理学界高度尊重的杂志。图4显示了所有文章，节点的大小取决于引用的数量。在这张图中，我们可以看到2012年被引用最多的文章是Zyskind等人撰写的。

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2022-6-24 05:29:29

（2015），发表于IEEE安全和隐私研讨会（SPW），涉及比特币的技术部分。第二篇文章由B¨ohme et al.（2015）撰写，发表在《经济展望杂志》上，与经济学研究更为相关。地图右侧有一组密切相关的论文，大多数发表在《经济学快报》和《金融研究快报》上，如厄克哈特（2016）、谢和弗莱（2015）、迪赫伯格（2016a）和巴里维拉（2017）。就引文数量而言，还有一些其他优秀的文章，如Van Hout和Bingham（2014）在《国际药物政策杂志》上发表的文章，或Miers等人（2013）撰写并在2013年IEEE安全与隐私研讨会（SP）上发表的文章。4潜在的研究路线图2表明了以技术为导向和以经济为导向的论文之间的明确分离。考虑到比特币固有的技术成分及其强大的经济影响，我们发现缺乏跨学科的作品。例如，尽管加密货币之间存在相关性（Zhang et al.，2018；Katsiampa，2019；Klein et al.，2018；McMillan，2019），但经济文献似乎忽视了加密货币交叉行为中技术背景（即不同的加密货币协议）的影响。Aslanidis et al.（2019）是一个例外，他推测不同的Monero validationalgorithm来证明其奇异行为的合理性。然而，他们的解释是暂时的。因此，经济学家和计算机科学家的联合工作可以为未来的研究增加重大价值。有几篇论文发现了比特币市场的不足。然而，这种效率低下的原因尚不清楚。

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2022-6-24 05:29:32

与传统市场（债券、股票等）相比，效率分析已经针对机构代理人的行为、水平或流动性、宏观经济冲击等进行了测试，我们发现比特币市场缺乏此类研究。我们的发现之一是，比特币的法律研究属于经济学范畴。在这方面，缺乏将比特币法律法规变化的经济影响联系起来的研究。最后，需要对比特币的行为方面进行研究，以便了解一个市场，在这个市场中，存在着真实互动的异质个体。与此相关，几乎没有关于比特币的societalimpact的论文。5结论本研究表明，加密货币文献主要包括计算机科学和经济学的结合。尽管它最初是一种技术产品，但最重要的区块链应用是加密货币。其中，无论是在市场上还是在文学界，比特币都是主导者。关于这一主题发表的文献数量以每年124%的速度增长，尽管逐年减少。这篇论文是比特币文献的首次全面文献计量研究，包括自2012年以来在科学网索引的所有论文。大量数据（1162篇论文）使得我们能够找到关于这一多学科研究领域的顶级学者、主要期刊和关键词的重要结果。我们发现在出版国家中有很高的集中度。然而，与领先的金融期刊相比，作者种类繁多，集中度较低。此外，引文集中在少数几篇论文中。在未来的工作中，我们希望研究关键字的时间演化。

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2022-6-24 05:29:35

此外，我们希望验证2017年比特币价格的快速增长和随后的下跌是否影响了比特币相关研究。最后，将在进一步的研究中讨论相关词汇，如“加密货币”、“互联网”和“点对点贷款”。ReferencesAlmunia，M.、B’en’etrix，A.S.、Eichengreen，B.、O’Rourke，K.H.和Rua，G.（2009年）。从大萧条到信贷危机：相似之处、差异和教训。NBER工作文件15524，国家经济研究局，股份有限公司.Andrikopoulos，A.，Samitas，A.，和Kostaris，K.（2016）。《计量经济学杂志》四十年：合著模式与网络。《经济计量学杂志》，195（1）：23–32。Aria，M.和Cuccurullo，C.（2017年）。文献计量学：综合科学地图分析的r工具。《信息计量学杂志》，11（4）：959–975。Aslanidis，N.、Bariviera，A.F.和Martinez Ibanez，O.（2019）。密码货币条件互相关分析。《金融研究快报》，31:130–137。Balcilar，M.、Bouri，E.、Gupta，R.和Roubaud，D.（2017）。volumepredict能否预测比特币的回报率和波动率？基于分位数的方法。经济建模，64:74–81。Bariviera，A.F.（2017年）。重新审视比特币的效率：一种动态方法。《经济学快报》，161:1-4。Bariviera，A.F.、Zunino，L.和Rosso，O.A.（2018）。使用置换信息理论量化器分析高频加密货币价格动态。《混沌：非线性科学跨学科杂志》，28（7）：075511。Barro，R.J.（1979年）。金本位制下的货币和价格水平。《经济杂志》，89（353）：13–33。B–ohme，R.、Christin，N.、Edelman，B.和Moore，T.（2015）。比特币：经济、技术和治理。《经济展望杂志》，29（2）：213–238。B–ohme，R.、Christin，N.、Edelman，B.和Moore，T.（2015）。比特币：经济、技术和治理。

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2022-6-24 05:29:38

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2022-6-24 05:29:44

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2022-6-24 05:29:47

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