發(fā)展知識(shí)庫(kù)是提高我國(guó)論文被引次數(shù)的有效途徑

葉新明

（浙江交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院，浙江杭州311112）

發(fā)展知識(shí)庫(kù)是提高我國(guó)論文被引次數(shù)的有效途徑

葉新明

（浙江交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院，浙江杭州311112）

本文以17個(gè)論文高產(chǎn)出國(guó)家（地區(qū)）論文數(shù)及被引用次數(shù)的數(shù)據(jù)與ROAR、OpenDOAR和RWR三個(gè)知識(shí)庫(kù)網(wǎng)站用戶注冊(cè)的知識(shí)庫(kù)數(shù)量為依據(jù)，得出論文數(shù)、論文被引次數(shù)與知識(shí)庫(kù)數(shù)量之間存在顯著相關(guān)。并在此基礎(chǔ)上，對(duì)在RWR網(wǎng)站中17個(gè)國(guó)家（地區(qū)）的知識(shí)庫(kù)排名區(qū)間分布進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)。研究表明，我國(guó)知識(shí)庫(kù)建設(shè)，不僅在數(shù)量上有較大差距，而且在質(zhì)量上也處于劣勢(shì)，提出既要重視知識(shí)庫(kù)理論研究，也要重視知識(shí)庫(kù)實(shí)際建設(shè)，同時(shí)應(yīng)充分認(rèn)識(shí)知識(shí)庫(kù)開放存取對(duì)論文被引的積極作用。

論文 被引次數(shù) 知識(shí)庫(kù) 相關(guān)分析

1 引言

早在2003年，D.Prosser就將開放存取分成兩大主要的分支：開放存取期刊（Open Access Journals，簡(jiǎn)稱OAJ）和機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)（Institutional Repositories，簡(jiǎn)稱IR）［1］。前者用學(xué)術(shù)期刊的方式來(lái)組織和揭示學(xué)術(shù)研究成果，后者從作者所在機(jī)構(gòu)的方式來(lái)組織和揭示研究成果［2］。國(guó)際學(xué)術(shù)出版與學(xué)術(shù)資源聯(lián)盟（SPARC）認(rèn)為學(xué)術(shù)研究過程的成果更快更廣地共享提升研究的影響，激起知識(shí)的提升，提高研究投資的回報(bào)［3］。開放存取期刊或論文能夠提高論文的被引次數(shù)早已得到學(xué)者們的廣泛驗(yàn)證［4－6］。Google公司于2004年11月18日推出諸如學(xué)術(shù)性論文、書籍、摘要及科技報(bào)告等學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的綜合性搜索引擎產(chǎn)品Google Scholar Beta版，2006年1月11日又推出了綜合性Google中文學(xué)術(shù)搜索Beta版，對(duì)研究者的學(xué)術(shù)搜索行為產(chǎn)生很大的影響［7］。它得到了學(xué)術(shù)界的支持，較之SCI的WOS等專業(yè)檢索系統(tǒng)而言，盡管還存有異議［8］。免費(fèi)的Google學(xué)術(shù)搜索深受研究者的歡迎，很大程度上得益于OAJ和IR的發(fā)展，還有作者以其它方式提供的全文存檔，讓研究者們輕松地獲取到所需論文的全文信息，而不再完全依賴受電子資源提供商限制的全文獲取。與此同時(shí)，專業(yè)性的OAJ檢索系統(tǒng)也迅速發(fā)展，如瑞典的DOAJ、印度的Open J－Gate和日本的J－STAGE等；還有專業(yè)的知識(shí)庫(kù)搜索引擎，如歐盟的DRIVER search portal、日本的JAIRO、英國(guó)的Intute Repository Search、荷蘭的NARCIS、我國(guó)臺(tái)灣的TAIR及香港的HKIR等［9］。它們都為研究者提供了開放存取論文全文等的新通道。

本文以中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研究所最新發(fā)布的科技論文數(shù)及被引用次數(shù)與三個(gè)知識(shí)庫(kù)網(wǎng)站用戶注冊(cè)的知識(shí)庫(kù)數(shù)量為依據(jù)，探討論文被引次數(shù)與知識(shí)庫(kù)數(shù)量之間數(shù)量上的相關(guān)關(guān)系以及我國(guó)知識(shí)庫(kù)質(zhì)量上對(duì)論文被引次數(shù)的影響。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源

中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研究所發(fā)布的2013年度研究報(bào)告《中國(guó)科技論文統(tǒng)計(jì)結(jié)果發(fā)布稿（國(guó)際部分）》列出了“2003－2013年間發(fā)表科技論文數(shù)20萬(wàn)篇以上的國(guó)家（地區(qū)）論文數(shù)及被引用情況”［10］。

三個(gè)知識(shí)庫(kù)用戶注冊(cè)網(wǎng)站：

（1）ROAR（Registry of Open Access Repositories）［11］是由英國(guó)Joint Information Systems Committee（JISC）資助，南安普頓大學(xué)電子與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院開發(fā)的，屬于EPrints.org網(wǎng)絡(luò)的一部分。目前用戶注冊(cè)的知識(shí)庫(kù)數(shù)量已達(dá)到3542個(gè)（注：截至2014－01－15，下同。），是三個(gè)網(wǎng)站中知識(shí)庫(kù)數(shù)量最多的一個(gè)。

（2）OpenDOAR（The Directory of Open Access Repositories）［12］最初是在2005年2月15日由英國(guó)諾丁漢大學(xué)和瑞典的蘭德大學(xué)聯(lián)合開發(fā)，2006年1月27日首次發(fā)布，現(xiàn)由諾丁漢大學(xué)負(fù)責(zé)管理和維護(hù)。先后由Open Society Institute（OSI）、英國(guó)JISC、英國(guó)和愛爾蘭的Consortium of Research Libraries及歐洲研究圖書館聯(lián)盟的SPARCEurope等機(jī)構(gòu)資助，2010年開始由英國(guó)JISC獨(dú)立資助。用戶注冊(cè)的知識(shí)庫(kù)數(shù)量也已達(dá)到2553個(gè)。

（3）Ranking Web of Repositories［12］（簡(jiǎn)稱RWR）網(wǎng)站是由西班牙CINDOC－CSIC的Cybermetrics Lab在2008年開發(fā)，當(dāng)年的2、5和7月出了三個(gè)知識(shí)庫(kù)排行版本，以后固定在每年的1月和7月發(fā)布全球的知識(shí)庫(kù)排名結(jié)果［14］，至今已出了13個(gè)排行版本。用戶注冊(cè)的知識(shí)庫(kù)數(shù)量為1565個(gè)，是三個(gè)網(wǎng)站中注冊(cè)的知識(shí)庫(kù)數(shù)量相對(duì)較少的一個(gè)。

ROAR和OpenDOAR提供豐富的統(tǒng)計(jì)和方便的檢索；而RWR提供知識(shí)庫(kù)排名。

3 論文高產(chǎn)出國(guó)家（地區(qū)）的論文數(shù)、被引次數(shù)和知識(shí)庫(kù)數(shù)量的統(tǒng)計(jì)與分析

3.1 論文數(shù)、被引次數(shù)和知識(shí)庫(kù)數(shù)量的統(tǒng)計(jì)

中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研究所研究報(bào)告涉及的17個(gè)論文高產(chǎn)出國(guó)家（地區(qū)）中，我國(guó)的論文數(shù)位居世界第2位，被引次數(shù)位居第5位，篇均被引次數(shù)卻居第14位，低于韓國(guó)高于巴西和印度，只有美國(guó)的43.28％。我國(guó)SCI收錄論文存在明顯的高產(chǎn)出低引用的現(xiàn)象。

為考察各國(guó)論文被引次數(shù)與知識(shí)庫(kù)數(shù)量的相關(guān)性，筆者對(duì)ROAR、OpenDOAR和RWR三大知識(shí)庫(kù)網(wǎng)站中注冊(cè)的各國(guó)知識(shí)庫(kù)數(shù)量，分別進(jìn)行統(tǒng)計(jì)（見下表1）。統(tǒng)計(jì)表明，我國(guó)在ROAR中注冊(cè)的知識(shí)庫(kù)數(shù)量位居這17個(gè)國(guó)家的第8位，處于居中位置，其中中國(guó)科學(xué)院系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)65個(gè)，占我國(guó)在該網(wǎng)站知識(shí)庫(kù)注冊(cè)數(shù)量的78.13％；在OpenDOAR中注冊(cè)的知識(shí)庫(kù)數(shù)量位居第13位，其中中國(guó)科學(xué)院系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)27個(gè)，占我國(guó)在該網(wǎng)站知識(shí)庫(kù)注冊(cè)數(shù)量的81.82％；在RWR中注冊(cè)的知識(shí)庫(kù)數(shù)量位居第14位，其中中國(guó)科學(xué)院系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)16個(gè)，占我國(guó)在該網(wǎng)站知識(shí)庫(kù)注冊(cè)數(shù)量的88.89％。兩者均處于尾部位置。

與論文數(shù)位居前列的其它國(guó)家（地區(qū)）相比，我國(guó)知識(shí)庫(kù)數(shù)量與論文數(shù)是很不匹配的。盡管中國(guó)科學(xué)院近年已開始大規(guī)模的發(fā)展知識(shí)庫(kù)，但我國(guó)知識(shí)庫(kù)在絕對(duì)數(shù)量上的差距還是極其明顯的。

表1 2003－2013年間論文高產(chǎn)出國(guó)家（地區(qū)）的論文數(shù)、被引次數(shù)與知識(shí)庫(kù)數(shù)量統(tǒng)計(jì)

注：（1）我國(guó)知識(shí)庫(kù)數(shù)量統(tǒng)計(jì)時(shí)不含港澳臺(tái)地區(qū)，下同。（2）排列順序按論文數(shù)從大到小排列。

3.2 論文數(shù)、被引次數(shù)與知識(shí)庫(kù)數(shù)量的相關(guān)分析

筆者采用統(tǒng)計(jì)分析軟件IBM SPSS Statistics（V20）將數(shù)據(jù)通過計(jì)算Spearman相關(guān)系數(shù)進(jìn)行分析，分別對(duì)論文數(shù)、被引次數(shù)與ROAR、OpenDOAR和RWR分別注冊(cè)的知識(shí)庫(kù)數(shù)量等變量進(jìn)行相關(guān)性計(jì)算（見下表2）。相關(guān)系數(shù)r是用以反映變量之間相關(guān)關(guān)系密切程度的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)［15］。

表2 論文數(shù)、被引用次數(shù)與知識(shí)庫(kù)數(shù)量的相關(guān)性

注：**.在置信度（單測(cè)）為0.01時(shí)，相關(guān)性是顯著的。*.在置信度（單測(cè)）為0.05時(shí)，相關(guān)性是顯著的。

從表2中可以看到各變量之間的雙側(cè)檢驗(yàn)，它們之間的相關(guān)性是顯著的，而且相關(guān)系數(shù)r＞0，均為正相關(guān)。

（1）論文數(shù)與三個(gè)知識(shí)庫(kù)數(shù)量之間的相關(guān)程度。論文數(shù)與ROAR、論文數(shù)與OpenDOAR和論文數(shù)與RWR之間的相關(guān)系數(shù)分別為0.693、0.657和0.630，并且均在0.01水平上達(dá)到顯著相關(guān)，而且均存在顯著正相關(guān)。論文數(shù)與ROAR、論文數(shù)與Open-DOAR和論文數(shù)與RWR的雙側(cè)檢驗(yàn)的顯著性概率（Sig）分別為0.002、0.004和0.007，均小于0.01，說明各國(guó)家（地區(qū)）論文數(shù)與三個(gè)網(wǎng)站注冊(cè)的知識(shí)庫(kù)數(shù)量不相關(guān)的概率小于0.01，表明各國(guó)家（地區(qū)）論文量越高，則該國(guó)家（地區(qū)）擁有的知識(shí)庫(kù)數(shù)量越多。

（2）論文被引次數(shù)與三個(gè)知識(shí)庫(kù)之間的相關(guān)程度。論文被引次數(shù)與ROAR之間的相關(guān)系數(shù)為0.592，在0.05水平上達(dá)到顯著相關(guān)，而且存在顯著正相關(guān)。論文被引次數(shù)與ROAR的雙側(cè)檢驗(yàn)的顯著性概率（Sig）為0.012，小于0.05，說明各國(guó)家（地區(qū)）論文被引次數(shù)與ROAR注冊(cè)的知識(shí)庫(kù)數(shù)量不相關(guān)的概率小于0.05，表明各國(guó)家（地區(qū)）論文被引次數(shù)越高，則該國(guó)家（地區(qū)）的擁有的知識(shí)庫(kù)數(shù)量越多。

論文被引次數(shù)與OpenDOAR和論文被引次數(shù)與RWR之間的相關(guān)系數(shù)分別為0.645和0.652，并且均在0.01水平上達(dá)到顯著相關(guān)，而且均存在顯著正相關(guān)。論文被引次數(shù)與OpenDOAR和論文被引次數(shù)與RWR的雙側(cè)檢驗(yàn)的顯著性概率（Sig）分別為0.005和0.005，均小于0.01，說明各國(guó)家（地區(qū)）論文被引次數(shù)與OpenDOAR、RWR的知識(shí)庫(kù)數(shù)量不相關(guān)的概率小于0.01，表明各國(guó)家（地區(qū)）論文被引次數(shù)越高，則該國(guó)家（地區(qū)）的擁有的知識(shí)庫(kù)數(shù)量越多。

4 知識(shí)庫(kù)質(zhì)量的統(tǒng)計(jì)與分析

RWR的設(shè)計(jì)者是致力于學(xué)術(shù)和科學(xué)交流相關(guān)的Internet和Web內(nèi)容定量分析的研究團(tuán)隊(duì)。1997年就開始出版免費(fèi)的OA期刊《Cybermetrics》，在網(wǎng)絡(luò)計(jì)量、科學(xué)計(jì)量和文獻(xiàn)計(jì)量方面具有較強(qiáng)的研究實(shí)力。該網(wǎng)站2013年7月的最新排名是采用基于Google檢索結(jié)果的Size（10％）、Visibility（50％）、Rich files（10％）、Scholar（30％）四個(gè)加權(quán)指標(biāo)。我國(guó)知識(shí)庫(kù)排名最靠前的是廈門大學(xué)機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)（Xiamen University Institutional Repository），排名162位，其余均在600名之外，表明我國(guó)知識(shí)庫(kù)質(zhì)量也存在明顯的差距，排名與韓國(guó)、印度和俄羅斯等接近。

表3 2002－2013年間論文高產(chǎn)出國(guó)家（地區(qū)）知識(shí)庫(kù)排名區(qū)間分布

5 結(jié)論

本文通過Spearman相關(guān)分析，表明論文數(shù)、被引次數(shù)均與知識(shí)庫(kù)數(shù)量有顯著相關(guān)。盡管我國(guó)的SCI收錄的論文數(shù)靠前，但論文被引次數(shù)受到我國(guó)知識(shí)庫(kù)在數(shù)量上的差距和質(zhì)量上的劣勢(shì)影響，造成篇均被引頻次明顯靠后。為此，筆者認(rèn)為：

（1）應(yīng)在重視知識(shí)庫(kù)理論研究的同時(shí)，也要重視知識(shí)庫(kù)實(shí)際建設(shè)。早在2004年吳建中先生就關(guān)注知識(shí)庫(kù)的問題［16］，但我國(guó)一直存在熱研究冷實(shí)踐的現(xiàn)象，需要引起高度重視。

（2）應(yīng)充分認(rèn)識(shí)知識(shí)庫(kù)開放存取對(duì)論文被引的積極作用。為提高論文的被引次數(shù)，我國(guó)越來(lái)越多的期刊編輯部，尤其是科技期刊編輯部，已經(jīng)開始實(shí)施開放存取戰(zhàn)略［2］，而知識(shí)庫(kù)的開放存取除了中國(guó)科學(xué)院系統(tǒng)已受重視之外，其它機(jī)構(gòu)的認(rèn)識(shí)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，應(yīng)該到了引起高度重視的時(shí)候了。為改變論文高產(chǎn)出低引用的現(xiàn)象，不僅需要增加知識(shí)庫(kù)的數(shù)量，而且還要提高知識(shí)庫(kù)的質(zhì)量。

發(fā)展我國(guó)的知識(shí)庫(kù)，需要數(shù)量與質(zhì)量并舉，高起點(diǎn)地進(jìn)行知識(shí)庫(kù)規(guī)劃和建設(shè)，讓更多的國(guó)內(nèi)外研究者能夠方便、免費(fèi)地獲取我國(guó)作者發(fā)表的研究論文，從而提高我國(guó)論文的被引次數(shù)。

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An Effective W ay to Im prove the Times Cited of Articles through Developing Repositories

Ye Xinm ing

In this paper，on the basis of the number of articles and times cited of 17 high－yield article countries（regions），and the number of three repository sites registered by users，such as ROAR，OpenDOAR and RWR，draw significant correlations between the number of articles or times cited and the number of the repositories.And on this basis，the interval distributions of the repository rankings of 17 countries（regions）based RWR website are statistical.Studies have shown that the construction of our repositories is not only a large gap in quantity but also a disadvantage in terms of quality.It is proposed to pay attention to the repositories not only in theoretical studies but also in actual construction，meanwhile we should be fully aware of the open access active role on the articles cited.

Article；Times cited；Repository；Correlative analysis

G353.1

A

葉新明，浙江交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院圖書信息中心，研究館員。研究領(lǐng)域：引文分析、電子資源利用與管理。曾在《中國(guó)圖書館學(xué)報(bào)》、《情報(bào)學(xué)報(bào)》、《大學(xué)圖書館學(xué)報(bào)》、《圖書情報(bào)工作》、《圖書館雜志》、《現(xiàn)代圖書情報(bào)技術(shù)》等刊物上發(fā)表論文近60篇，獲得各類學(xué)術(shù)獎(jiǎng)20余項(xiàng)，主持或參與科研項(xiàng)目多項(xiàng)。