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    淺析我國(guó)醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析的研究現(xiàn)狀

    2016-11-24 08:05:54
    關(guān)鍵詞:計(jì)量學(xué)計(jì)量醫(yī)學(xué)

    姜 濤

    (承德醫(yī)學(xué)院附屬醫(yī)院圖書(shū)館,河北承德 067000)

    淺析我國(guó)醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析的研究現(xiàn)狀

    姜濤

    (承德醫(yī)學(xué)院附屬醫(yī)院圖書(shū)館,河北承德 067000)

    醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析;詞頻分析;高頻關(guān)鍵詞

    我國(guó)文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的研究隨著情報(bào)學(xué)學(xué)科的建立和發(fā)展,在理論研究與實(shí)際應(yīng)用方面均取得了長(zhǎng)足的發(fā)展,目前已經(jīng)在許多學(xué)科中廣泛應(yīng)用,是情報(bào)學(xué)中最活躍、發(fā)展最迅速的專業(yè)領(lǐng)域之一。在當(dāng)今社會(huì),醫(yī)學(xué)相關(guān)信息海量激增,醫(yī)務(wù)工作者由于時(shí)間緊、檢索能力差等原因,很難從大量醫(yī)學(xué)信息中查找相關(guān)知識(shí),文獻(xiàn)計(jì)量分析為醫(yī)務(wù)工作者提供了一種方便快捷、可靠度高的醫(yī)學(xué)情報(bào)信息獲取途徑。本文探討了醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析的研究現(xiàn)狀。

    1 資料與方法

    文獻(xiàn)數(shù)據(jù)來(lái)源限定在《中國(guó)學(xué)術(shù)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)(CJFD)“》醫(yī)藥衛(wèi)生科技”專輯,以“文獻(xiàn)計(jì)量”為主題進(jìn)行精確檢索,檢索出977條符合條件的論文,導(dǎo)入Excel進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。剔除會(huì)議通知等非論文文獻(xiàn),并通過(guò)查檢剔除非相關(guān)文獻(xiàn),最終得到740條有效記錄。

    附表 高頻關(guān)鍵詞及頻次

    本文在對(duì)醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析相關(guān)的期刊論文進(jìn)行詞頻分析的基礎(chǔ)之上,結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)的具體內(nèi)容,總結(jié)該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀。

    2 結(jié)果

    利用Bibexcel對(duì)醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析相關(guān)論文的關(guān)鍵詞進(jìn)行統(tǒng)計(jì),得到1673個(gè)關(guān)鍵詞,按頻次降序排列,其中頻次≥10次的高頻關(guān)鍵詞見(jiàn)附表。

    3 討論

    通過(guò)詞頻分析的結(jié)果,結(jié)合醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析論文進(jìn)行內(nèi)容分析,對(duì)醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析的目的、對(duì)象、數(shù)據(jù)來(lái)源和分析方法進(jìn)行討論。

    3.1醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析的目的 ①期刊評(píng)價(jià)(頻次36):利用醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析對(duì)某一種或某一類期刊進(jìn)行評(píng)價(jià),確定該刊的發(fā)展現(xiàn)狀以及在同類期刊中的地位和作用。②個(gè)人或機(jī)構(gòu)評(píng)價(jià):利用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法確定某一領(lǐng)域的核心期刊(頻次29)、高產(chǎn)作者、高產(chǎn)機(jī)構(gòu)等。③研究熱點(diǎn)預(yù)測(cè)(頻次12):利用醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析得到某一研究領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和研究現(xiàn)狀。

    3.2醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析的對(duì)象 ①以某一種或某一類醫(yī)學(xué)期刊為對(duì)象進(jìn)行文獻(xiàn)計(jì)量分析。②以某一研究領(lǐng)域的文獻(xiàn)為對(duì)象進(jìn)行醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析,例如藥物不良反應(yīng)(頻次14)、艾滋病(頻次10)、中醫(yī)藥(頻次10)、醫(yī)院管理(頻次10)或生物材料(頻次10)等。

    3.3醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析的數(shù)據(jù)來(lái)源 ①SCI(科學(xué)引文索引)數(shù)據(jù)庫(kù)(頻次14):SCI是1961年由美國(guó)科學(xué)信息研究所(ISI)創(chuàng)建的引文數(shù)據(jù)庫(kù),是世界三大科技文獻(xiàn)檢索系統(tǒng)之一,是世界公認(rèn)的科學(xué)統(tǒng)計(jì)與評(píng)價(jià)的重要數(shù)據(jù)來(lái)源。②PubMed數(shù)據(jù)庫(kù):PubMed是由美國(guó)國(guó)立醫(yī)學(xué)圖書(shū)館開(kāi)發(fā)的Entrez檢索系統(tǒng)的一部分,是世界公認(rèn)的最權(quán)威的免費(fèi)的大型醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù),現(xiàn)有1950年以來(lái)的2200多萬(wàn)篇文獻(xiàn),涉及40多個(gè)語(yǔ)種,每年增加60余萬(wàn)條文獻(xiàn)記錄。其中最重要的MEDLINE數(shù)據(jù)庫(kù)收錄1966以來(lái)的70余個(gè)國(guó)家5000余種生物醫(yī)學(xué)期刊的題錄與文摘。③CBMdisc(中國(guó)生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn))數(shù)據(jù)庫(kù):CBMdisc是中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院醫(yī)學(xué)信息研究所創(chuàng)建的綜合性醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù),收錄了1978以來(lái)的近1800余種中國(guó)期刊,以及匯編、會(huì)議論文的文獻(xiàn)題錄700余萬(wàn)篇,全部題錄均進(jìn)行主題標(biāo)引和分類標(biāo)引等規(guī)范化加工處理,年增文獻(xiàn)40余萬(wàn)篇。

    3.4醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析方法 ①載文分析(頻次10):一般應(yīng)用在期刊評(píng)價(jià)中,是對(duì)某一種或某一類期刊的載文情況進(jìn)行分析,主要分析載文量、載文質(zhì)量、參考文獻(xiàn)量、篇均引文率、基金支持情況等。②著者分析:主要分析高產(chǎn)作者、合著情況。高產(chǎn)作者,是指某一研究領(lǐng)域中論文發(fā)表數(shù)量相對(duì)很多的少數(shù)幾個(gè)著者,這些著者在該領(lǐng)域中非常活躍,可以認(rèn)定為該領(lǐng)域的核心領(lǐng)軍人物。隨著科技的飛速發(fā)展,醫(yī)學(xué)研究的廣度、深度不斷增加,專業(yè)化程度越來(lái)越高,分工越來(lái)越精細(xì),一些大型復(fù)雜的科研實(shí)驗(yàn)往往需要不同學(xué)科學(xué)者的合作,科研合作日趨頻繁。合著情況在一定程度上能夠反映科研合作趨勢(shì),某一研究領(lǐng)域著者合作度越高,表明該領(lǐng)域信息共享和科研合作交往較多,有利于該領(lǐng)域發(fā)展。③引文分析(頻次27)、被引分析(頻次33):引文分析是利用各種數(shù)學(xué)及統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法和比較、歸納、抽象、概括等邏輯方法,對(duì)科學(xué)期刊、論文、著者等各種分析對(duì)象的引證與被引證現(xiàn)象進(jìn)行分析,以揭示其數(shù)量特征和內(nèi)在規(guī)律的一種文獻(xiàn)計(jì)量分析方法[1]。引文分析是文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)中的應(yīng)用最為廣泛的方法之一,主要分析內(nèi)容包括引文時(shí)間分布、引文量、引文類型、引文語(yǔ)種、被引期刊等等。④統(tǒng)計(jì)分析(頻次30)、聚類分析(頻次16):統(tǒng)計(jì)學(xué)方法是文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)最基本的方法之一,聚類分析是統(tǒng)計(jì)分析中最常用的降低維數(shù)技術(shù)的多元統(tǒng)計(jì)方法之一。統(tǒng)計(jì)分析法是利用統(tǒng)計(jì)、概率的原理對(duì)關(guān)系中各屬性進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,從而找出它們之間關(guān)系和規(guī)律的一種方法[2]。常用的統(tǒng)計(jì)分析法有聚類分析、因子分析、相關(guān)分析、多元回歸分析、多維標(biāo)度分析等。

    綜上所述,大型的醫(yī)學(xué)權(quán)威數(shù)據(jù)庫(kù)如PubMed、CBMdisc等的建設(shè),深度全面的文獻(xiàn)歸類,規(guī)范化的主題詞表的標(biāo)引,使醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析的結(jié)果更加具有權(quán)威性、可靠性。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),文獻(xiàn)計(jì)量分析方法越來(lái)越多樣化,作為一門(mén)交叉科學(xué)越來(lái)越受到各領(lǐng)域?qū)<覍W(xué)者的重視。近年來(lái),可視化分析法和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法在情報(bào)學(xué)中應(yīng)用廣泛,但在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析中應(yīng)用還相對(duì)比較少,可以預(yù)見(jiàn)這些新的方法將為醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析開(kāi)辟更廣闊的發(fā)展空間。

    [1]邱均平,信息計(jì)量學(xué)[M].武漢:武漢大學(xué)出版社,2007.23.

    [2]邱均平,信息計(jì)量學(xué)[M].武漢:武漢大學(xué)出版社,2007. 582.

    G251.4

    C

    1004-6879(2016)01-087-02

    2015-03-11)

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