國外文獻(xiàn)計(jì)量研究演化路徑構(gòu)建

王一

【摘要】目的：構(gòu)建國外計(jì)量情報(bào)研究演化路徑并掌握最新研究熱點(diǎn)動態(tài)。方法：2009年—2018年Journal of Informetrics期刊的832篇文章，通過關(guān)鍵詞、引文、作者等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，構(gòu)建演化路徑。結(jié)果：國外文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)演化路徑由規(guī)范研究轉(zhuǎn)變?yōu)閷?shí)證研究;由傳統(tǒng)文獻(xiàn)計(jì)量演化為代替計(jì)量學(xué)研究;由單一學(xué)術(shù)評估演化為網(wǎng)絡(luò)社區(qū)化評估。

【關(guān)鍵詞】文獻(xiàn)計(jì)量;演化路徑;引文網(wǎng)絡(luò)

一直以來，文獻(xiàn)計(jì)量研究都是圖書情報(bào)學(xué)中一個(gè)非常重要的研究分支，也是圖書情報(bào)學(xué)的一個(gè)特殊研究方法。在情報(bào)學(xué)內(nèi)部的邏輯結(jié)構(gòu)中，是與科學(xué)傳播及基礎(chǔ)理論關(guān)系密切的學(xué)術(shù)環(huán)節(jié)。現(xiàn)在全世界每年發(fā)表的文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)學(xué)術(shù)論文約為400～

500篇。在眾多文獻(xiàn)和研究中準(zhǔn)確把握其演化路徑，并感知研究最新熱點(diǎn)必不可少。

一、數(shù)據(jù)來源與方法

本研究選取文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)領(lǐng)域影響因子最高的期刊Journal of Informetrics（IF=3.484）發(fā)表的論文作為標(biāo)注的數(shù)據(jù)源，由于該期刊影響力大，在文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)領(lǐng)域具有廣泛的認(rèn)可度，其發(fā)表的論文具有較好的代表性。本文從Web of Science數(shù)據(jù)庫中檢索2009年—2018年Journal of Informetrics期刊文章的832條引文數(shù)據(jù)，并利用Citespace進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，構(gòu)建文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)領(lǐng)域的知識演化路徑。

二、作者網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

作者影響力，是指作者因其在合作網(wǎng)絡(luò)中的位置及發(fā)文量而對其所處科研領(lǐng)域內(nèi)科研活動的影響、范圍和深度。本文通過對作者的發(fā)文量以及作者中心度指標(biāo)來衡量國外文獻(xiàn)計(jì)量領(lǐng)域具有高影響率的作者，并構(gòu)建可視化網(wǎng)絡(luò)。通過對作者的聚類分析形成作者合作網(wǎng)絡(luò)，節(jié)點(diǎn)越大的作者代表發(fā)文量越高，顏色越深代表被引量越高。節(jié)點(diǎn)之間的連線明顯程度代表研究者之間的聯(lián)系越緊密。由“圖1”可以看見大致形成了五個(gè)較大的網(wǎng)絡(luò)，以Leydesdorff.L和Bornmann.L為主的中心網(wǎng)絡(luò)，奠定了整個(gè)文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的發(fā)展，較深較粗的連線顏色表明作者間相互合作時(shí)間早、次數(shù)多。Leydesdorff.L是該網(wǎng)絡(luò)中發(fā)文量最多的，其中心率達(dá)到0.24，他在系統(tǒng)理論、社會網(wǎng)絡(luò)分析、 科學(xué)計(jì)量學(xué)和社會學(xué)等發(fā)面都作出了很大貢獻(xiàn)，并且形成了以其為紐帶的子網(wǎng)絡(luò)，輻射帶動作用明顯。其次以Thelwall M為中心的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下影響因子與學(xué)術(shù)影響力方面的研究。以Rousseau R為中心的信息網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建研究，他的中心率達(dá)到0.19，具有一定的輻射性。再次以Castillo L為核心的評價(jià)指標(biāo)的研究以及以Huang MH為核心的可視化研究的網(wǎng)絡(luò)較小，但仍然是文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的重要研究方向。

三、文獻(xiàn)計(jì)量領(lǐng)域知識主題構(gòu)建

共被引分析（Co-Citation analysis）是指兩篇文獻(xiàn)共同出現(xiàn)在第3篇施引文獻(xiàn)的參考文獻(xiàn)中，則這兩篇文獻(xiàn)形成共被引的關(guān)系。對文獻(xiàn)進(jìn)行共被引分析，是反映某學(xué)科或領(lǐng)域知識基礎(chǔ)的主要方法。但某一個(gè)研究領(lǐng)域的幾篇論文都對某一篇論文進(jìn)行了引用，首先說明了這篇論文的權(quán)威性，其次也可以側(cè)面顯示出這幾篇論文之間的知識聯(lián)系?？茖W(xué)文獻(xiàn)間的相互引用，不僅說明了知識單元間的時(shí)間性流動，更反映出知識生產(chǎn)的積累性過程，亦能體現(xiàn)出知識發(fā)展的跡象。本文利用citespace軟件將833條引文數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，最終形成了11個(gè)研究主題，并利用改標(biāo)題短語對研究主題進(jìn)行標(biāo)識，最終結(jié)果如“圖2”所示。其中最主要的幾個(gè)研究方向?yàn)橐韵氯齻€(gè)大類：

（一）#0 “h-index”，即h指數(shù)。文獻(xiàn)計(jì)量領(lǐng)域關(guān)于h指數(shù)的研究開展較早，早在2001年就有涉及，在2005年由Jorge E

Hirsch正式提出，原本用于評估學(xué)者個(gè)人研究績效。后來，匈牙利學(xué)者Tibor Braun等將h指數(shù)的應(yīng)用范圍進(jìn)一步擴(kuò)展為學(xué)術(shù)期刊的評價(jià)。在2005年至2010年間圍繞h指數(shù)對學(xué)術(shù)期刊的評價(jià)方面的研究達(dá)到最大值，之后逐漸成熟在2010年之后相關(guān)研究開始減少。這方向的論文具有較強(qiáng)的“工具性”，即其研究內(nèi)容為其他研究提供了基礎(chǔ)工具、規(guī)劃了解決方案的框架。

（二）#1 Altmetrics，即替代計(jì)量學(xué)。替代計(jì)量學(xué)

（Altmetrics）的興起是單篇論文評價(jià)（Article-Level

Metrics）、科研成果計(jì)量（Eurekometrics）、科研發(fā)現(xiàn)計(jì)量（Erevnametrics）、科學(xué)計(jì)量學(xué)2.0（Scientometrics2.0）等眾多研究的合流，與科學(xué)交流的網(wǎng)絡(luò)化密切相關(guān)。自從Altmetrics出現(xiàn)在研究視野之后，就有大量的學(xué)者對這個(gè)新型的文獻(xiàn)計(jì)量領(lǐng)域進(jìn)行了研究?；谟?jì)量指標(biāo)之間的相關(guān)性，主要研究集中在社交媒體如推文量與專業(yè)被引量之間的相關(guān)性。Thelwall等人采集公眾社交平臺上如tweet轉(zhuǎn)發(fā)率等數(shù)據(jù)分析社交媒體與學(xué)術(shù)影響力之間的關(guān)系。還有一些學(xué)者如Kortelainen.T等對Altmetrics的評價(jià)指標(biāo)的改進(jìn)和體系評價(jià)等進(jìn)行了研究。目前，關(guān)于Altmetrics方向的研究是文獻(xiàn)計(jì)量領(lǐng)域的熱門研究方向。

（三）#2 influence factor，即影響因子。由圖可見，

“影響因子”的相關(guān)論文一直是文獻(xiàn)計(jì)量領(lǐng)域的研究重點(diǎn)，直至2018年還有具有影響力的相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)表。影響因子在定義、計(jì)算方法、應(yīng)用對象等方面都取得了令人矚目的研究成果。Moed.HF、Waltman.L、Zitt.M等都對與影響因子的計(jì)量方法、期刊排名的度量等進(jìn)行了大量研究，并發(fā)表了一系列具有影響力的研究成果。

四、研究路徑演化構(gòu)建

（一）研究演化階段。時(shí)間線視圖更容易看出某個(gè)研究主題研究基礎(chǔ)的時(shí)間跨度。通過時(shí)區(qū)線視圖，我們可以較為準(zhǔn)確地構(gòu)建文獻(xiàn)計(jì)量方向研究的演化過程。主要分為三個(gè)階段：第一階段：基礎(chǔ)階段（2003年以前），這一階段已經(jīng)有涉及文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的研究發(fā)表，但還沒有形成較為系統(tǒng)的體系，通過一些規(guī)范研究方法對文獻(xiàn)計(jì)量的發(fā)展進(jìn)行探索并打下一定基礎(chǔ)。第二階段：發(fā)展階段（2004年-2013年），這一階段有很多具有影響力的文章發(fā)表，其中一些關(guān)于文獻(xiàn)計(jì)量指標(biāo)、影響因子方面的論文成了“工具性”一樣的研究成果。以leydesdorff.L和Hirsch JE等人為首的文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)研究在此階段進(jìn)入井噴式發(fā)展。第三階段：平穩(wěn)階段（2014年-2018年），這個(gè)階段的研究結(jié)合網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下新媒體的影響力，在傳統(tǒng)文獻(xiàn)計(jì)量的基礎(chǔ)上引入新型的網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)指標(biāo)，引入替代計(jì)量學(xué)概念。

（二）文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)演化趨勢。1.規(guī)范研究到實(shí)證研究的演化。文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的研究方法是一個(gè)從規(guī)范研究到實(shí)證研究的演化過程，從最開始從某些假設(shè)出發(fā)，通過邏輯演繹得到理論，這種方法比較側(cè)重于邏輯往往會脫離了現(xiàn)實(shí)，缺點(diǎn)是會脫離現(xiàn)實(shí)。而實(shí)證研究方法強(qiáng)調(diào)在實(shí)驗(yàn)或數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上研究得出一般性的結(jié)論，強(qiáng)調(diào)研究的科學(xué)性和客觀性。自2010年起，實(shí)證研究的文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)論文大量發(fā)表，研究者的研究目標(biāo)開始主要集中在利用大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)量學(xué)研究，這種研究方法更加具有科學(xué)性。2.傳統(tǒng)文獻(xiàn)計(jì)量到代替計(jì)量學(xué)的演化。在指標(biāo)維度方面，不僅容納了傳統(tǒng)的學(xué)術(shù)引文指標(biāo)，同時(shí)將互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)納入了論文的評價(jià)指標(biāo)體系，結(jié)合社交媒體特性研究其更多維度的社會影響力，例如論文在學(xué)術(shù)論文網(wǎng)站的收藏量、轉(zhuǎn)發(fā)量，或者是在社交媒體網(wǎng)站上的提及數(shù)等。在受眾人群方面，Altmetrics突破了以往傳統(tǒng)文獻(xiàn)計(jì)量分析以專業(yè)研究者為受眾群的局限，將普通公眾對研究領(lǐng)域的關(guān)注和研究納入了評價(jià)指標(biāo)，更多維、評價(jià)更及時(shí)、文獻(xiàn)形式多樣。自從Altmetrics出現(xiàn)在研究視野之后，就有大量的學(xué)者對這個(gè)新型的文獻(xiàn)計(jì)量領(lǐng)域進(jìn)行了研究，并且在將來相當(dāng)長的一段時(shí)間里，Altmetrics都將是文獻(xiàn)計(jì)量方面的一個(gè)研究重點(diǎn)。3.研究者單一學(xué)術(shù)評估到網(wǎng)絡(luò)社區(qū)化評估演化。基于新媒體環(huán)境下用戶研究行為的轉(zhuǎn)變，針對研究者的學(xué)術(shù)能力評價(jià)不再局限于單一的論文產(chǎn)出和論文引用率等指標(biāo)。學(xué)術(shù)能力評價(jià)將集合網(wǎng)絡(luò)社區(qū)平臺下研究者的一切學(xué)術(shù)行為，包括在公共社交平臺Twitter、Facebook等對某位研究者的研究內(nèi)容的轉(zhuǎn)發(fā)評論分享可以體現(xiàn)其在大眾層次的受關(guān)注度。同時(shí)，research blogging.org網(wǎng)站上的注冊用戶上有4/5的博主是使用真名注冊并具有研究生及以上學(xué)歷的學(xué)術(shù)網(wǎng)站，其中包含了大量研究者的學(xué)術(shù)行為，而這些新型網(wǎng)站內(nèi)包含的大數(shù)據(jù)都是用來評價(jià)研究者學(xué)術(shù)影響力的有效指標(biāo)。未來的研究趨勢將會更多的納入網(wǎng)絡(luò)社區(qū)平臺的數(shù)據(jù)指標(biāo)，對研究者進(jìn)行更加多維的分析。

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