基于普賴斯定律和綜合指數(shù)法的核心著者測評
———以《中國科技期刊研究》為例

宗淑萍

天津農(nóng)學(xué)院學(xué)報編輯部，天津市西青區(qū)津靜路22號　300384

果不包含動態(tài)與簡訊、會議摘要、讀者·編者·著者等）進行統(tǒng)計。

研究方法采用普賴斯定律和綜合指數(shù)法。普賴斯定律是科學(xué)家D.Price在《小科學(xué)、大科學(xué)》一書中提出的，即：在同一主題中，半數(shù)的論文是由一群高生產(chǎn)力作者所寫，這一作者集合數(shù)量約等于全部作者總數(shù)的平方根[11]。綜合指數(shù)法是以正負均值為基準，將2個或多個不同計量單位指標標準化，再考慮指標權(quán)值，綜合成1個評價指標，值大者為優(yōu)。

2　核心著者測評指標確定與綜合指數(shù)計算

在文獻計量學(xué)中，用于測評核心著者的指標有2個：一是發(fā)文量（重要性評價）；二是被引量（影響力評價）。

2.1　發(fā)文量

發(fā)文量指著者某一時期在某刊物發(fā)表論文的數(shù)量，是衡量著者對該刊物貢獻大小的一項重要指標。根據(jù)普賴斯定律，核心著者至少發(fā)表論文數(shù)為mp篇，計算公式為[11]：

式中：mp為統(tǒng)計時段內(nèi)核心著者至少發(fā)表的論文數(shù)；npmax是統(tǒng)計時段內(nèi)發(fā)表論文最多的著者發(fā)表的論文數(shù)。

統(tǒng)計結(jié)果顯示：2006—2015年期間，《中國科技期刊研究》中發(fā)文最多的著者共發(fā)文23篇（統(tǒng)計時間2016年6月16日，下同）。根據(jù)公式（1）計算出該刊核心著者至少發(fā)表的論文數(shù)mp=3.59，按照取整原則即發(fā)表4篇或4篇以上論文的著者入選為核心著者候選人。

2.2　被引量

被引量是反映論文影響力大小的一項重要指標。論文被引量越大，說明論文受關(guān)注的程度越大，論文的質(zhì)量越高。依據(jù)普賴斯定律，確定核心著者發(fā)文累計最低被引量為：

式中：mc為統(tǒng)計時段內(nèi)核心著者發(fā)文累計最低被引量；ncmax為統(tǒng)計時段內(nèi)發(fā)文累計最高被引量。

統(tǒng)計結(jié)果顯示：2006—2015年期間，《中國科技期刊研究》著者發(fā)文被引頻次累計最高為540次。根據(jù)公式（2）計算出該刊核心著者發(fā)文累計最低被引量mc=17.41，按照取整原則即發(fā)文累計最低被引18次或18次以上的著者可入選為核心著者候選人。

2.3　綜合指數(shù)計算

（1）指標權(quán)重確定

發(fā)文量代表了著者對期刊的重要性，被引量代表了著者的學(xué)術(shù)影響力。對于發(fā)文量和被引量2個指標權(quán)重值大小，不同的學(xué)者有不同的觀點。有學(xué)者將發(fā)文量和被引量的權(quán)重值分別確定為0.7和0.3[9-10]，有學(xué)者將權(quán)重值分別確定為 0.5和0.5[5-8]。本文認為，發(fā)文量與被引量分別從“量”和“質(zhì)”方面反映了著者的學(xué)術(shù)水平，重要性和學(xué)術(shù)影響力具有相同的重要程度。因此，在對核心著者進行測評時，將發(fā)文量和被引量的權(quán)重值分別定為0.5和0.5。

（2）綜合指數(shù)計算

按公式（3）計算每位核心著者候選人的綜合指數(shù)：

式中：zi為第i位候選人綜合指數(shù)；為核心著者候選人平均發(fā)文量；為核心著者候選人發(fā)文平均被引量；xi為第i位候選人累計發(fā)文量；yi為第i位候選人累計被引量。

3　測評結(jié)果與分析

統(tǒng)計結(jié)果顯示：2006—2015年間《中國科技期刊研究》共發(fā)文2820篇，第一著者共1703人，人均發(fā)文量1.66篇，其中發(fā)文最多的著者是上海大學(xué)的鮑國海，累計發(fā)文23篇；被引頻次累計最高的是中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院作物科學(xué)研究所《作物學(xué)報》編輯部的程維紅，發(fā)表論文17篇，被引頻次累計為540次。對符合2.1和2.2中測評指標的著者進行統(tǒng)計和查重，最終確定《中國科技期刊研究》2006—2015年核心著者候選人為228位。

3.1　測評指標的相關(guān)性分析

發(fā)文量和被引量是文獻計量學(xué)評價體系中2個最基本的指標，如果高度相關(guān)，那么只要考察其中之一即可。由統(tǒng)計結(jié)果看出，《中國科技期刊研究》核心著者候選人的發(fā)文量和被引量的關(guān)系表現(xiàn)出3種情況：一是發(fā)文量大，被引量也大；二是發(fā)文量大，被引量不大；三是發(fā)文量不大，被引量大。利用Excel中的CORREL函數(shù)，計算出228位核心著者候選人發(fā)文量和被引量的相關(guān)系數(shù)r=0.558，可知核心著者的發(fā)文量和被引量呈低相關(guān)，即：發(fā)文量大，被引量不一定大；發(fā)文量小，被引量不一定小。因此，采用發(fā)文量和被引量2項指標來遴選核心著者是比較客觀的。

計算228位核心著者候選人綜合指數(shù)并排序，篩選出綜合指數(shù)大于100的著者，這些著者即為《中國科技期刊研究》2006—2015年間的核心著者（見表1）。

表1　綜合指數(shù)法測評出的《中國科技期刊研究》2006—2015年的核心著者（共31位）

3.2　核心著者測評結(jié)果分析

（1）從表1中可以看出，《中國科技期刊研究》2006—2015年共遴選出31位核心著者，這31位核心著者分布在 10個省市，其中北京 15位，占48.4%；河南、陜西各3位，上海、江蘇、廣東各2位，其他省市各1位。與1998—2006年相比，北京仍是最活躍的地區(qū)，并且該地區(qū)的核心著者的比例與10年前相比比例有所提高。

（2）31位核心著者中有23位來自于雜志社或期刊編輯部，占74.2%。說明雜志社或期刊編輯部是《中國科技期刊研究》核心著者最重要的來源機構(gòu)，與李宗紅的研究結(jié)果一致[7]，說明核心著者的來源機構(gòu)隨時間的變化未發(fā)生變化，未來選稿來源將仍然以雜志社或期刊編輯部為主。

（3）與1998—2006年相比，核心著者及數(shù)量雖然發(fā)生了較大變化，但仍有8位作者同時在1998—2006年和2006—2015年核心著者范圍內(nèi)，推測寫作動機可能是核心著者發(fā)生變化的關(guān)鍵因素。著者的寫作動機分為內(nèi)在動機和外在動機，外在動機包括職稱評定、科研考核、職業(yè)變動、單位變化等因素，外在動機一旦消失可導(dǎo)致著者的寫作頻率下降或?qū)懽鞣较虬l(fā)生變化；內(nèi)在動機是著者將寫作視為一種愛好或習(xí)慣，或者認為通過寫作可以促進相關(guān)工作，這種動機是持久的。具有內(nèi)在寫作動機的著者是期刊穩(wěn)定的著者隊伍[7]。

4　結(jié)語

（1）以往研究在確定核心著者候選人時，一般依據(jù)發(fā)文量來確定核心著者候選人，然后再考察候選人的被引量，最后確定核心著者，這種方法將發(fā)文量少而被引量大的一部分作者排除在外。本文中采用的是依據(jù)普賴斯定律，確定核心著者的最低發(fā)文量和最低被引量，對符合標準的作者進行統(tǒng)計和查重，從而確定核心著者候選人，通過設(shè)置合理的權(quán)重計算綜合指數(shù)，來確定核心著者。這樣就把發(fā)文量少而被引量大的作者包含在內(nèi)，這樣測定結(jié)果更為合理、客觀。

（2）本文確定的核心著者群是根據(jù)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫提供的被引數(shù)據(jù)進行分析計算得出的，一些被引數(shù)據(jù)中可能包含了自引部分，如果自引比重較大，那么得出的結(jié)果可信度降低。筆者查閱中國知網(wǎng)引文數(shù)據(jù)庫《中國科技期刊研究》2006—2015年引文數(shù)據(jù)，可知該刊他引率為91.36%，表明該刊中的論文不存在人為的自引現(xiàn)象。本文認為每個學(xué)科都有其自引的規(guī)律性，有意自引或回避自引均不可提倡，在進行核心著者測評時，不宜簡單化地將引用總量中的自引部分統(tǒng)統(tǒng)剔除。由此，筆者認為，本文中核心著者測評結(jié)果是基于正常引文環(huán)境下得出的，具有一定的合理性。

（3）按照發(fā)文量和被引量來確定核心著者具有一定的科學(xué)性，受到大家的普遍認可，但是采用被引量的方法具有滯后效應(yīng)，這是由于被引次數(shù)在一定時間內(nèi)會隨著發(fā)表年限的增加而增長，論文發(fā)表年限越長，其被引次數(shù)就會越高；反之，對于剛剛發(fā)表的文章，即使論文的學(xué)術(shù)質(zhì)量很高，但其被引量相對來講不會很高[12]。如何消除綜合指數(shù)法中被引量的滯后效應(yīng)，使測評結(jié)果更為科學(xué)、合理，是今后研究的重點所在。

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