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A Big-Data Approach to Understanding the Thematic Landscape of the Field of Business Ethics, 1982-2016

机译：一种了解商业道德领域主题景观的大数据方法，1982 - 2016年

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This study focuses on examining the thematic landscape of the history of scholarly publication in business ethics. We analyze the titles, abstracts, full texts, and citation information of all research papers published in the field's leading journal, the Journal of Business Ethics, from its inaugural issue in February 1982 until December 2016-a dataset that comprises 6308 articles and 42 million words. Our key method is a computational algorithm known as probabilistic topic modeling, which we use to examine objectively the field's latent thematic landscape based on the vast volume of scholarly texts. This "big-data" approach allows us not only to provide time-specific snapshots of various research topics, but also to track the dynamic evolution of each topic over time. We further examine the pattern of individual papers' topic diversity and the influence of individual papers' topic diversity on their impact over time. We conclude this study with our recommendation for future studies in business ethics research.
机译：本研究侧重于研究商业道德学术出版物历史的主题景观。我们在2016年2月至2016年12月到2016年12月，分析了本领域领先的杂志，商业道德杂志杂志杂志杂志的所有研究论文的标题，摘要，全文和引文信息 - 一个数据集，包括6308篇和4200万条字。我们的关键方法是一种称为概率主题建模的计算算法，我们使用基于大量的学术文本来检查该字段的潜在专题景观。这种“大数据”方法使我们不仅可以提供各种研究主题的特定时间快照，而且还可以随着时间的推移跟踪每个主题的动态演变。我们进一步审查了个别论文主题多样性的模式，以及个别论文主题多样性对其影响的影响。我们与我们在未来的商业道德研究中的研究方面的建议结束了这项研究。

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