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国外文献计量研究演化路径构建

2019-10-21王一

办公室业务·上半月 2019年9期
关键词:研究者计量文献

王一

【摘要】目的:构建国外计量情报研究演化路径并掌握最新研究热点动态。方法:2009年—2018年Journal of Informetrics期刊的832篇文章,通过关键词、引文、作者等数据进行分析,构建演化路径。结果:国外文献计量学演化路径由规范研究转变为实证研究;由传统文献计量演化为代替计量学研究;由单一学术评估演化为网络社区化评估。

【关键词】文献计量;演化路径;引文网络

一直以来,文献计量研究都是图书情报学中一个非常重要的研究分支,也是图书情报学的一个特殊研究方法。在情报学内部的逻辑结构中,是与科学传播及基础理论关系密切的学术环节。现在全世界每年发表的文献计量学学术论文约为400~

500篇。在众多文献和研究中准确把握其演化路径,并感知研究最新热点必不可少。

一、数据来源与方法

本研究选取文献计量学领域影响因子最高的期刊Journal of Informetrics(IF=3.484)发表的论文作为标注的数据源,由于该期刊影响力大,在文献计量学领域具有广泛的认可度,其发表的论文具有较好的代表性。本文从Web of Science数据库中检索2009年—2018年Journal of Informetrics期刊文章的832条引文数据,并利用Citespace进行数据分析,构建文献计量学领域的知识演化路径。

二、作者网络构建

作者影响力,是指作者因其在合作网络中的位置及发文量而对其所处科研领域内科研活动的影响、范围和深度。本文通过对作者的发文量以及作者中心度指标来衡量国外文献计量领域具有高影响率的作者,并构建可视化网络。通过对作者的聚类分析形成作者合作网络,节点越大的作者代表发文量越高,颜色越深代表被引量越高。节点之间的连线明显程度代表研究者之间的联系越紧密。由“图1”可以看见大致形成了五个较大的网络,以Leydesdorff.L和Bornmann.L为主的中心网络,奠定了整个文献计量学的发展,较深较粗的连线颜色表明作者间相互合作时间早、次数多。Leydesdorff.L是该网络中发文量最多的,其中心率达到0.24,他在系統理论、社会网络分析、 科学计量学和社会学等发面都作出了很大贡献,并且形成了以其为纽带的子网络,辐射带动作用明显。其次以Thelwall M为中心的网络环境下影响因子与学术影响力方面的研究。以Rousseau R为中心的信息网络构建研究,他的中心率达到0.19,具有一定的辐射性。再次以Castillo L为核心的评价指标的研究以及以Huang MH为核心的可视化研究的网络较小,但仍然是文献计量学的重要研究方向。

三、文献计量领域知识主题构建

共被引分析(Co-Citation analysis)是指两篇文献共同出现在第3篇施引文献的参考文献中,则这两篇文献形成共被引的关系。对文献进行共被引分析,是反映某学科或领域知识基础的主要方法。但某一个研究领域的几篇论文都对某一篇论文进行了引用,首先说明了这篇论文的权威性,其次也可以侧面显示出这几篇论文之间的知识联系。科学文献间的相互引用,不仅说明了知识单元间的时间性流动,更反映出知识生产的积累性过程,亦能体现出知识发展的迹象。本文利用citespace软件将833条引文数据进行聚类分析,最终形成了11个研究主题,并利用改标题短语对研究主题进行标识,最终结果如“图2”所示。其中最主要的几个研究方向为以下三个大类:

(一)#0 “h-index”,即h指数。文献计量领域关于h指数的研究开展较早,早在2001年就有涉及,在2005年由Jorge E

Hirsch正式提出,原本用于评估学者个人研究绩效。后来,匈牙利学者Tibor Braun等将h指数的应用范围进一步扩展为学术期刊的评价。在2005年至2010年间围绕h指数对学术期刊的评价方面的研究达到最大值,之后逐渐成熟在2010年之后相关研究开始减少。这方向的论文具有较强的“工具性”,即其研究内容为其他研究提供了基础工具、规划了解决方案的框架。

(二)#1 Altmetrics,即替代计量学。替代计量学

(Altmetrics)的兴起是单篇论文评价(Article-Level

Metrics)、科研成果计量(Eurekometrics)、科研发现计量(Erevnametrics)、科学计量学2.0(Scientometrics2.0)等众多研究的合流,与科学交流的网络化密切相关。自从Altmetrics出现在研究视野之后,就有大量的学者对这个新型的文献计量领域进行了研究。基于计量指标之间的相关性,主要研究集中在社交媒体如推文量与专业被引量之间的相关性。Thelwall等人采集公众社交平台上如tweet转发率等数据分析社交媒体与学术影响力之间的关系。还有一些学者如Kortelainen.T等对Altmetrics的评价指标的改进和体系评价等进行了研究。目前,关于Altmetrics方向的研究是文献计量领域的热门研究方向。

(三)#2 influence factor,即影响因子。由图可见,

“影响因子”的相关论文一直是文献计量领域的研究重点,直至2018年还有具有影响力的相关文献发表。影响因子在定义、计算方法、应用对象等方面都取得了令人瞩目的研究成果。Moed.HF、Waltman.L、Zitt.M等都对与影响因子的计量方法、期刊排名的度量等进行了大量研究,并发表了一系列具有影响力的研究成果。

四、研究路径演化构建

(一)研究演化阶段。时间线视图更容易看出某个研究主题研究基础的时间跨度。通过时区线视图,我们可以较为准确地构建文献计量方向研究的演化过程。主要分为三个阶段:第一阶段:基础阶段(2003年以前),这一阶段已经有涉及文献计量学的研究发表,但还没有形成较为系统的体系,通过一些规范研究方法对文献计量的发展进行探索并打下一定基础。第二阶段:发展阶段(2004年-2013年),这一阶段有很多具有影响力的文章发表,其中一些关于文献计量指标、影响因子方面的论文成了“工具性”一样的研究成果。以leydesdorff.L和Hirsch JE等人为首的文献计量学研究在此阶段进入井喷式发展。第三阶段:平稳阶段(2014年-2018年),这个阶段的研究结合网络环境下新媒体的影响力,在传统文献计量的基础上引入新型的网络大数据指标,引入替代计量学概念。

(二)文献计量学演化趋势。1.规范研究到实证研究的演化。文献计量学的研究方法是一个从规范研究到实证研究的演化过程,从最开始从某些假设出发,通过逻辑演绎得到理论,这种方法比较侧重于逻辑往往会脱离了现实,缺点是会脱离现实。而实证研究方法强调在实验或数据的基础之上研究得出一般性的结论,强调研究的科学性和客观性。自2010年起,实证研究的文献计量学论文大量发表,研究者的研究目标开始主要集中在利用大量的数据进行计量学研究,这种研究方法更加具有科学性。2.传统文献计量到代替计量学的演化。在指标维度方面,不仅容纳了传统的学术引文指标,同时将互联网数据纳入了论文的评价指标体系,结合社交媒体特性研究其更多维度的社会影响力,例如论文在学术论文网站的收藏量、转发量,或者是在社交媒体网站上的提及数等。在受众人群方面,Altmetrics突破了以往传统文献计量分析以专业研究者为受众群的局限,将普通公众对研究领域的关注和研究纳入了评价指标,更多维、评价更及时、文献形式多样。自从Altmetrics出现在研究视野之后,就有大量的学者对这个新型的文献计量领域进行了研究,并且在将来相当长的一段时间里,Altmetrics都將是文献计量方面的一个研究重点。3.研究者单一学术评估到网络社区化评估演化。基于新媒体环境下用户研究行为的转变,针对研究者的学术能力评价不再局限于单一的论文产出和论文引用率等指标。学术能力评价将集合网络社区平台下研究者的一切学术行为,包括在公共社交平台Twitter、Facebook等对某位研究者的研究内容的转发评论分享可以体现其在大众层次的受关注度。同时,research blogging.org网站上的注册用户上有4/5的博主是使用真名注册并具有研究生及以上学历的学术网站,其中包含了大量研究者的学术行为,而这些新型网站内包含的大数据都是用来评价研究者学术影响力的有效指标。未来的研究趋势将会更多的纳入网络社区平台的数据指标,对研究者进行更加多维的分析。

【参考文献】

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[3]冉华,戴骋.社交媒体研究的知识结构与前沿的可视化分析[J].北京理工大学学报(社会科学版),2019.

[4]Hirsch JE.An index to quantify an individual's scientific research output[J].PNAS,2005,102(46):16569-16572.

[5]Braun T,vlanzel W,Schubert A.a Hirsch-type index for journals.2007.

[6]邱均平,余厚强.替代计量学的提出过程与研究进展[J].图书情报工作,2013(19):5-12.

[7]THELWALL M,HAUSTEIN S,LARIVI?REV,etal.Do AltmetricsWork?Twitter and Ten Other Social Web Services[J]. Plos One,2013,8(5):e64841.

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