我国英文学术期刊的国际传播能力测度与提升策略研究
2023-10-08王媛媛侯剑华王东毅
■王媛媛 侯剑华 王东毅 张 洋
中山大学信息管理学院,广东省广州市番禺区外环东路132号 510006
习近平总书记指出“讲好中国故事,传播好中国声音,展示真实、立体、全面的中国,是加强我国国际传播能力建设的重要任务”。作为国际科学传播的重要组成部分,学术期刊已经成为展示中国科技进步、促进学术交流的重要平台和窗口。学术期刊强调基于特定传播方式、手段、技术组合,由信息扩散产生的传播能力,包括传播的信息量、传播速度和精度、信息覆盖面及影响效果[1-3]。学术期刊传播能力的建设和提升能够促进影响力的产生和扩大[4]。英文学术期刊凭借语言优势,成为中国科研成果走向国际的重要载体。英文学术期刊的国际传播在促进国际学术交流、扩大中国学术期刊影响力和提升中国学术期刊国际话语权等方面发挥着关键作用[5-6]。
基于对中国英文学术期刊办刊现状的分析[7-11],研究者围绕期刊国际传播能力及国际化发展路径展开了大量研究。张静等[12]提出新媒体不受时空限制,为期刊对外传播提供了新思路,有助于其扩展国内外读者和作者群,加强学术推广。孟耀[13]认为期刊应该充分利用新媒体传播工具,包括 Twitter、Facebook、ResearchGate、微博、微信等移动社交媒体,吸引更多期刊目标受众,并借助网站、搜索引擎、电子邮件等渠道进行传播和推广,丰富英文学术期刊的存在形态,为学术期刊的动态、立体传播创造条件。王雅娇等[14]采用文献调研和网站调研等方法,全面扫描 2010 年之后创办的入选“中国科技期刊卓越行动计划”领军期刊、重点期刊和梯队期刊项目的 37 种英文科技期刊的运营现状,从与国际出版机构合作、采用国际化编委、注重稿源国际化、重视开放获取和网络首发等新型出版模式、重视数据库收录等方面分析了中国英文学术期刊发展的重要影响因素。李海英[15]阐述了我国中医药英文期刊的国际化发展路径。既有研究以定性分析为主,从期刊建设和宣传两个方面研究中国英文学术期刊的国际化发展路径和发展策略,为提升中国英文期刊的国际传播力提供建议,而较少研究从量化视角出发揭示中国英文期刊在社交媒体上的传播现状。
值得注意的是,已有研究均强调了利用各种新型社交媒体对中国英文学术期刊进行宣传推广,以此提升期刊的传播能力。随着学术期刊从传统模式向现代传播模式转变,学术期刊的传播渠道不仅包括学术交流平台,社交媒体平台也成为重要渠道[16]。“互联网+”时代,学术期刊与社交媒体有着密不可分的联系,丧失社交媒体优势势必会阻碍期刊快速前进的步伐[14]。近年来,多种形式的新型社交媒体被越来越多地用于学术交流和推广。社交媒体平台推广日渐成为提升学术期刊影响力和传播力的新途径[17]。
在社交媒体环境下,科学知识既通过引文网络在科学共同体内传播,又通过社交媒体产生更及时、更广泛的影响[18-19]。被引频次、影响因子等文献计量指标是测度传统学术交流平台中期刊传播能力的重要工具,而Altmetrics指标的产生和发展为探究学术期刊在社交媒体上的传播能力提供了创新工具[20]。从国际传播效果来看,国内学术期刊的社交媒体平台建设仍处于起步阶段。相比于其他社交媒体,Twitter拥有最强的时效性、同步性,信息分享和传播速度更快,影响范围更广,是专业化的信息发布和分享平台[21]。结合中国英文学术期刊论文在国外各类社交媒体的传播情况来看,其在Twitter指标上的覆盖率最高,达到99.526%,且在所有指标的基本描述统计中表现最佳[22]。Altmetrics指标在Twitter上的表现特别抢眼[23-24]。Haustein[25]通过Twitter推文测度学术论文影响力,围绕学术论文提出了6类Twitter指标,分别是Tweets、Retweets、Users、Hastags、@mentions、Time,其中:Number of Tweets是Tweets类型指标之一,表示推文数量的总和;Tweet Span是Time类型指标之一,表示第一条推文与最后一条推文发布的时间间隔。在Twitter上,用户可以开展各种各样的交流活动,包括发文、回复、提及和转发[26]。与点赞、收藏和评论相比,转发在信息扩散过程中发挥了更积极的作用,尤其是转发使得信息触达率指数级增长[27]。对于信息的传播,转发起着核心作用[28-29]。用户转发了最初由其他人发布的消息,这样消息就会出现在他们的账号中,并推送给他们的粉丝[30]。转发可以实现包括与新的更广泛的受众分享信息的一系列目标[31]。因此,本研究调用Altmetric.com应用程序接口(Application Program Interface,API),通过采集其提供的Twitter基本数据,构建基于推文数和转发数的期刊论文传播广度、强度、速度指标,计算中国英文学术期刊的社交媒体传播能力。通过揭示各学科中国英文学术期刊的国际传播能力,明晰各类中国英文学术期刊在国际上的传播特征,为提高中国英文学术期刊可见度,扩大中国英文期刊影响力,提升中国英文学术期刊国际传播能力提供参考建议。
1 研究设计
1.1 数据收集
《中国英文学术期刊国际国内引证报告(2019)》从引文视角对中国英文学术期刊的引证情况进行了深入分析,收录了自然科学与工程技术(286种)和人文社会科学(28种)期刊的基本信息和引证情况。以此314种期刊为研究对象,收集这些期刊在社交媒体平台的全部数据。使用Altmetric.com,通过调用Altmetric.com API登录Altmetric Explorer获取数据:在Altmetric.com的TYPE OF OUTPUT界面勾选Articles,同时在JOURNAL OR COLLECTION处依次输入每种期刊的ISSN号进行检索。
由于《中国英文学术期刊国际国内引证报告(2019)》只提供中国英文学术期刊的CN号,需要在中国知网“出版物检索”的“CN”选项检索框中依次输入中国英文学术期刊CN号,在检索结果页面依次提取中国英文学术期刊ISSN号以备使用。根据《中国英文学术期刊国际国内引证报告(2019)》获取自然科学与工程技术领域和人文社会科学领域期刊目录,提取314种中国英文学术期刊对应的CN号进行存储。将提取到的中国英文学术期刊的CN号依次循环输入中国知网对应的检索框中,在检索结果页面分别采集各期刊对应的ISSN号、专辑名称和专题名称并存储。通过调用Altmetric.com API登录Altmetric Explorer,在检索框中依次输入期刊ISSN号,检索页面显示期刊被Altmetric.com收录的每一篇论文的基本信息。依次进入每篇论文的详情页面采集相关数据。进入SUMMARY窗口采集Geographical Breakdown部分的数据,获取每篇论文传播的国家/地区并存储至Excel表格。进入TWITTER窗口,获取每一条推文在Twitter上的传播时间并存储至Excel表格。
数据采集由Java自编程序实现,数据采集字段包括期刊ISSN号、论文号、推文时间、传播国家/地区等,使用Python自编程序和SPSS软件进行数据分析。数据采集时间为2021年10月至2022年1月。剔除账号不存在、账号已注销、推文时间缺失以及传播国家未知的文章后,纳入自然科学与工程技术领域的14077篇论文,论文涵盖8个专辑、53个专题,分布在98种期刊上;纳入人文社会科学领域的588篇论文,论文涵盖4个专辑、5个专题,分布在5种期刊上。
1.2 测度方法
为了测度中国英文学术期刊的国际传播能力,以中国英文学术期刊论文为载体,借鉴既有研究以引文为基准的传播能力测度指标,构建基于Twitter的中国英文学术期刊论文国际传播能力测度指标。期刊论文传播广度、传播强度、传播速度指标的具体计算公式为
Dwidth=T
(1)
Dstrength=C+Dwidth/C
(2)
Dspeed=Dwidth/M
(3)
式中:Dwidth为传播广度,T为中国英文学术期刊论文被提及总数,即Twitter推文数与转发数的总和;Dstrength为传播强度,C为传播国家/地区数;Dspeed为传播速度,M为中国英文学术期刊论文实际传播时间(月)。
中国英文学术期刊论文在Twitter上的传播周期(即第一条推文到最后一条推文的时间间隔,以月为单位)不等,绝大部分论文在较长的传播周期中只在部分月份被提及,因此在计算中采用实际传播时间。例如,一篇论文在Twitter上的首次提及时间是2021年1月,截至数据采集时其最后一次被提及的时间是2021年12月,则该论文的传播周期是12个月。然而,论文仅在2021年1月、2月和12月被提及,该论文的实际传播时间便是3个月。根据期刊所属类别依次将各学科期刊论文进行分类,依据上述公式对各学科中国英文学术期刊论文的传播能力进行计算。首先,将数据字段存储为Excel格式,输入SPSS软件,对传播广度、传播强度和传播速度指标进行描述分析,揭示中国英文学术期刊论文的整体传播能力。其次,探究各学科中国英文学术期刊论文在传播广度、传播强度和传播速度上是否存在差异。各学科中国英文学术期刊论文的传播广度、传播强度和传播速度的分布均不服从正态分布,因此使用多独立样本Kruskal-Wallis非参数检验。其中,为了使各指标含义保持一致,在传播强度的平均值方面没有直接采用SPSS软件分析得出的结果,而是对传播国家/地区数的平均数(保留1位小数)、传播广度与传播国家/地区数之比的平均数(保留4位小数)求和得出传播强度的平均值。例如,传播强度平均值为1.7028表示平均传播1.7个国家/地区,在每个国家/地区传播约2.8次。
2 结果与分析
2.1 期刊论文的传播广度分析
在自然科学与工程技术领域,Kruskal-Wallis检验结果显示,显著性小于0.05,即传播广度分布有显著差异。如图1所示,从各学科期刊论文传播广度的平均值来看,工程科技Ⅱ与基础科学、基础科学这两个学科中的论文传播广度平均值在10以上;医药卫生科技类论文的传播广度达到8.2,明显优于其他5个学科。从中位数来看,基础科学类论文的中位数为3.0,工程科技I、经济与管理和信息科技类论文的中位数为1.0,其他学科论文的中位数均为2.0。值得注意的是,基础科学期刊论文的数量最多,同时还有相对较高的中位数,表明基础科学期刊论文的传播广度整体优于其他学科,即基础科学期刊论文在Twitter上更容易获得关注。
注:D1表示医药卫生科技;D2表示工程科技Ⅰ;D3表示工程科技Ⅱ;D4表示工程科技Ⅱ与基础科学;D5表示经济与管理和信息科技;D6表示基础科学;D7表示农业科技;D8表示信息科技。
在人文社会科学领域,Kruskal-Wallis检验结果显示,调整后显著性小于0.05,表明人文社会科学领域不同学科期刊论文的传播广度分布有显著差异。在Twitter上,共有499篇社会科学Ⅱ类论文被提及,其传播广度最大值也明显高于其他学科论文。如图2所示,从人文社会科学领域中国英文学术期刊论文传播广度的平均值、中位数、众数等方面来看,社会科学Ⅱ这一学科领域期刊论文的传播广度明显优于其他学科。
注:D1表示经济与管理科学;D2表示社会科学Ⅱ;D3表示哲学与人文科学;D4表示经济与管理科学。
综合所有期刊论文来看,传播广度最高的论文于2020年发表在NationalScienceReview上,名为“On the origin and continuing evolution of SARS-CoV-2”,传播广度高达7624;紧随其后的是于2020年刊载于CellResearch的“Remdesivir and chloroquine effectively inhibit the recently emerged novel coronavirus (2019-nCoV)invitro”,其传播广度为7386;2020年、2021年发表在Cellular&MolecularImmunology上的两篇论文“Retracted article: SARS-CoV-2 infects T lymphocytes through its spike protein-mediated membrane fusion”和“The spike protein of SARS-CoV-2 variant A.30 is heavily mutated and evades vaccine-induced antibodies with high efficiency”均获得了极高的Twitter关注度,传播广度分别为4685、5503。传播广度大于1000的11篇论文分布在工程科技Ⅱ与基础科学、基础科学、医药卫生科技3个学科的7种不同期刊中,基础科学和医药卫生科技类论文各有5篇。从研究主题来看,9篇论文的内容与医疗健康主题有关,另外2篇论文发表在同一期刊上,研究主题与海洋变暖相关。可以发现,无论是医疗健康还是海洋变暖,均是在全球范围内被广泛讨论的世界性议题,这类研究往往能获得更多的社会关注。
2.2 期刊论文的传播强度分析
多独立样本Kruskal-Wallis检验结果表明,自然科学与工程技术领域各学科期刊论文的传播强度分布有显著差异。在自然科学与工程技术领域,基础科学和医药卫生科技这两个学科期刊论文传播强度的最大值高于其他学科。各个学科期刊论文传播强度的中位数相同。
人文社会科学领域,期刊论文传播强度的最小值集中在1左右,即各学科人文社会科学期刊论文平均在1个国家/地区传播。从传播强度平均值来看,除社会科学Ⅱ外,其他3个学科论文的平均传播强度为1.6~1.7。社会科学Ⅱ中论文传播强度的中位数明显高于其他学科。Kruskal-Wallis检验结果显示,调整后显著性小于0.05,即人文社会科学领域4个学科期刊论文的传播强度分布存在显著差异。学科两两非参数检验的结果进一步揭示了社会科学Ⅱ和经济与管理科学、哲学与人文社会科学这两个学科的传播强度分布存在显著差异。
为进一步了解中国英文学术期刊论文在各个国家的传播情况,对传播自然科学与工程技术领域论文数较多的美国、英国、西班牙、德国等国家进行深入分析。可以发现,除加纳以外,各个国家中传播的基础科学和医药卫生科技类论文数均排在前两位。在美国,传播的基础科学和医药卫生科技类论文数均在2200篇以上,与传播的工程科技Ⅰ、工程科技Ⅱ与基础科学类论文数相差近10倍。加拿大、英国、法国、西班牙、德国、澳大利亚、日本、印度、墨西哥、巴西等国家呈现类似情况,即在该国传播的中国英文学术期刊论文主要属于基础科学和医药卫生科技类。在南非传播的中国英文学术期刊论文中,89%属于基础科学。然而,在加纳传播的中国英文学术期刊论文与上述国家情况不同:64%的论文分布在工程科技Ⅰ中,且都集中在化学这一研究方向;在该国传播的基础科学类论文数位列第二。在人文社会科学领域,JournalofSportandHealth论文在各国的显示度最高。
2.3 期刊论文的传播速度分析
在自然科学与工程技术领域,非参数检验结果显示调整后显著性小于0.05,即不同学科论文的传播速度分布呈显著差异。从传播速度的众数来看,所有学科论文传播速度的众数都为1.0。而从传播速度的中位数来看,除基础科学类论文传播速度的中位数为2.0、工程科技Ⅱ和医药卫生科技类论文传播速度的中位数为1.5外,其他学科论文传播速度的中位数均为1.0。与此同时,基础科学和医药卫生科技类论文在Twitter上的传播广度明显高于其他学科,表明这两个学科的论文更容易在Twitter上获得关注。
对人文社会科学领域期刊论文传播速度分布差异的Kruskal-Wallis检验结果显示,调整后显著性小于0.05,证明人文社会科学领域各学科论文的传播速度分布具有显著差异。在人文社会科学领域,社会科学Ⅱ期刊论文传播速度的最大值和中位数最高。哲学与人文科学期刊论文传播速度的众数和最小值在4个学科中均是最高的,这主要是由于该学科论文数仅为6篇。在Twitter上传播的社会科学Ⅱ期刊论文数明显多于其他学科,且其传播速度的中位数最高,这表明社会科学Ⅱ期刊论文的传播速度整体上优于其他学科,更容易在Twitter上获得关注。
2.4 传播能力强的期刊分析
为进一步揭示不同学科期刊在Twitter上的传播情况,依次计算各学科中传播广度、强度和速度指标计算值Top 20%的二级学科数、期刊数及论文数,计算结果如表1所示。工程科技Ⅰ中,有机化工-化学的Top 20%论文数最多,论文集中分布在4种期刊上。其中,ScienceChinaChemistry刊载的论文数占论文总数的91%以上。环境科学与资源利用中仅JournalofEnvironmentalSciences传播能力较强。工程科技Ⅱ中,由清华大学主办的Friction一枝独秀,其在各维度的论文数占比均超过67%。工程科技Ⅱ与基础科学中,位于基础科学综合-综合科技B类综合这一类目下的NationalScienceReview的Top 20%论文数最多。基础科学的二级学科数是所有学科中最多的,期刊数也最多,其中生物学期刊共有8种,CellResearch的Top 20%论文数在整个基础科学领域位列第一,JournalofIntegrativePlantBiology次之。农业科技领域,属于畜牧与动物医学的JournalofAnimalScienceandBiotechnology论文数最多。信息科技领域,MachineIntelligenceResearch和IEEE/CAAJournalofAutomaticaSinica的论文数较多。医药卫生科技领域的期刊数仅次于基础科学,其中基础医学、药学、医药卫生综合的论文数占比明显高于其他领域。ActaPharmaceuticaSinicaB和ChineseMedicalJournal的Top 20%论文数占比分别超过57%和94%。基础医学的Top 20%论文数最多,论文主要分布在4种期刊上,其中Cellular&MolecularImmunology和NeuralRegenerationResearch的Top 20%论文数占比高于其他2种期刊。
表1 自然科学与工程技术领域各传播能力测度指标下的Top 20%论文及期刊情况
人文社会科学领域中,除2种期刊属于社会科学Ⅱ外,其他3种期刊分别属不同学科。综合Top 20%论文数来看,由上海体育学院主办的JournalofSportandHealthScience独占鳌头。
综合来看,在传播强度、传播广度和传播速度指标下的Top 20%论文中,基础科学、工程科技和医药卫生科技领域的论文数明显高于其他学科,这几个学科在世界范围内受到广泛关注。传播能力强的期刊中,相当数量的期刊入选“中国科技期刊卓越行动计划”领军期刊和重点期刊项目,其在社交媒体上的传播能力明显优于其他期刊。Friction和JournalofSportandHealthScience通过挖掘热点主题,进行定向约稿,提升期刊传播力。此外,传播能力强的期刊中,大部分期刊被JCR(JournalCitationReports)收录,如影响因子较高的CellResearch、ScienceChinaChemistry、JournalofIntegrativePlantBiology、ActaPharmaceuticaSinicaB等。相较其他期刊,这些期刊本身具有一定的国际知名度,也更容易在社交媒体上获得关注。
3 结论与启示
不同学科期刊论文的传播广度、速度和强度分布存在显著差异。综合来看,基础科学、医药卫生科技、工程科技Ⅱ与基础科学3个学科的中国英文学术期刊论文的国际传播能力最强。从传播广度来看,相较于其他学科,基础科学和医药卫生科技表现较好。从传播强度来看,基础科学、工程科技Ⅱ与基础科学领域期刊论文的平均值、最大值、中位数更加接近。从传播速度来看,基础科学论文数量最多,且平均值和中位数最高,这表明基础科学领域的期刊更容易在Twitter上获得关注。相比而言,在人文社会科学领域,只有社会科学Ⅱ中的JournalofSportandHealthScience一枝独秀。
基于上述研究结论,为进一步提升中国英文学术期刊的国际传播能力提出以下参考建议。
3.1 挖掘各学科领域热点选题,加强期刊的建设、宣传与推广
中国英文学术期刊必须对国际读者群需求进行准确判断,主动寻找相关研究人员,吸引关注。在传播过程中,利用学科优势,引出有科学价值的讨论话题,使社交媒体传播成为提升国际话语权的新路径[12]。
在自然科学与工程技术领域,传播广度最大的中国英文学术期刊论文涉及医疗健康、海洋变暖等全球性的研究问题,中国英文学术期刊可以有针对性地适当组织相关选题,积极参与全球讨论,这有助于在一定程度上增加中国英文学术期刊的曝光率,提升中国英文学术期刊的传播力。例如,Friction的编辑做了大量的系统调研以充分掌握当前热点研究领域及研究重点,捕捉最有价值的选题信息,从而优化专刊、专栏出版[32]。在人文社会科学领域,JournalofSportandHealthScience利用大数据寻找高频词、挖掘热点选题与撰稿,采用定向约稿的方式迅速聚焦热点话题。
3.2 推进落实系列发展行动计划,加大对人文社科类英文期刊的扶植力度
在研究的中国英文学术期刊样本中,入选“中国科技期刊卓越行动计划”领军期刊和重点期刊项目的期刊在Twitter上的传播情况如下:22种领军期刊中,有10种期刊在Twitter上获得关注,NationalScienceReview、CellResearch、Cellular&MolecularImmunology在传播广度上位列前三,且刊载了被提及超过1000次的论文;29种重点期刊中,有17种期刊在Twitter上获得关注,GeoscienceFrontiers、ScienceChinaLifeSciences的篇均传播广度均超过10。在梯队期刊中,AdvancesinAtmosphericSciences、JournalofGeneticsandGenomics表现抢眼,篇均传播广度分别达到约17.3和13.1。可以看出,领军期刊和重点期刊的传播能力确实较强,为中国英文学术期刊利用新媒体平台提升传播能力提供了借鉴。
体育类期刊JournalofSportandHealthScience是唯一一种在Twitter上传播能力较强的人文社会科学领域期刊。从国际数据库收录情况来看,只有2种人文社会科学领域期刊入选社会科学引文索引(Social Sciences Citation Index,SSCI)和“中国最具国际影响力学术期刊”(共60种期刊),JournalofSportandHealthScience是其中之一。利好政策通常向自然科学类期刊倾斜,人文社会科学领域期刊应向自然科学类期刊学习先进经验,破解内容矛盾、规模矛盾、模式矛盾、体制矛盾[33],求同存异,在提高自身办刊质量的同时加强宣传推广,积极寻求提升国际传播力的发展对策。
3.3 鼓励科研人员参与科学传播,提升社交媒体传播技能
社交媒体已成为传播科学知识的重要平台,在这一过程中,科学家的参与不可或缺。美国国家科学基金会(National Science Foundation,NSF)鼓励研究者使用 Facebook、Twitter、YouTube 等社交媒体并建立自己的账号,鼓励科学家利用社交媒体与媒体、公众交流科学知识,展开互动,并围绕如何更好地传播科学为科学家提供了详尽的指导建议,其中就包括利用社交媒体宣传学术成果以吸引更多受众的方法。同时,《国家自然科学基金“十四五”发展规划》也提到鼓励和支持科学传播。在“走出去”的过程中,中国英文学术期刊应充分借助科研人员传播学术成果,鼓励论文作者尤其是海外学者充分利用社交媒体平台推广自己的学术成果,由此获得更多关注。
4 结语
本研究通过调用Altmetric.com API获取原始Twitter数据,构建了中国英文学术期刊论文的国际传播能力测度指标,从传播广度、传播强度和传播速度方面对中国英文学术期刊的传播能力进行计算,旨在探究不同学科中国英文学术期刊论文的传播特征,为提高中国英文学术期刊的传播力、增强中国英文学术期刊的影响力提供参考建议。未来可通过对行为主体身份的细粒度挖掘,明晰参与中国英文学术期刊传播的不同利益相关者之间的互动关系,进一步揭示中国英文学术期刊在社交媒体上的传播机制。