Altmetrics在圖書(shū)館學(xué)科服務(wù)中的應(yīng)用策略研究

趙 娜

在web2.0時(shí)代， 社交媒體技術(shù)的蓬勃發(fā)展深刻影響了學(xué)術(shù)交流環(huán)境，科研人員既可以進(jìn)行線(xiàn)下學(xué)術(shù)交流，也能夠利用博客、自媒體、學(xué)術(shù)交流平臺(tái)和文獻(xiàn)管理工具共享科技信息，開(kāi)展學(xué)術(shù)研究。與此同時(shí)，以知識(shí)開(kāi)放與共享為特征的開(kāi)放存取運(yùn)動(dòng)促使科研產(chǎn)出形式和傳播途徑發(fā)生了深刻變革，除了在出版物上發(fā)表的論文，學(xué)術(shù)視頻、算法程序、數(shù)據(jù)集、演示文稿等多樣化科研成果均可以在互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上發(fā)布。自由開(kāi)放地在線(xiàn)學(xué)術(shù)社交形成了新型知識(shí)交流生態(tài)，既能構(gòu)建“科研朋友圈”，又能拓展研究成果傳播速度和利用速率，縮短科研成果轉(zhuǎn)化的時(shí)間。網(wǎng)絡(luò)技術(shù)背景下的學(xué)術(shù)成果傳播模式與用戶(hù)知識(shí)服務(wù)需求發(fā)生了巨大變化，圖書(shū)館理應(yīng)與時(shí)俱進(jìn)，開(kāi)創(chuàng)個(gè)性化、精深型、高質(zhì)量信息服務(wù)新格局。

學(xué)科服務(wù)是高校圖書(shū)館拓展服務(wù)方式、深化服務(wù)層次的創(chuàng)新舉措，由學(xué)科館員為用戶(hù)提供學(xué)科聯(lián)絡(luò)、資源推薦、文獻(xiàn)傳遞、科技查新、教育培訓(xùn)等服務(wù)內(nèi)容。目前，我國(guó)高校圖書(shū)館學(xué)科服務(wù)總體上深度不足、定位模糊、效率不高，而Altmetrics的出現(xiàn)為學(xué)科館員開(kāi)展數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型文獻(xiàn)信息與知識(shí)服務(wù)，構(gòu)建完善的學(xué)科服務(wù)體系提供了機(jī)遇。

一、Altmetrics的概念界定

Altmetrics由北卡羅來(lái)納大學(xué)的J.Priem在2010年首次提出，迅速引發(fā)了研究熱潮。這種基于在線(xiàn)社交媒體數(shù)據(jù)的新型計(jì)量方式更能適應(yīng)科學(xué)活動(dòng)中社會(huì)公眾的關(guān)注和參與度不斷提升的特點(diǎn)， 也得到了國(guó)際權(quán)威機(jī)構(gòu)的認(rèn)可。2012年，Altmetrics由劉春麗［1］首次引入國(guó)內(nèi)，被學(xué)者譯為選擇性計(jì)量學(xué)、替代計(jì)量學(xué)、另類(lèi)計(jì)量學(xué)、補(bǔ)充計(jì)量學(xué)、社交網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)等。Prime將Altmetrics定義為“以探索和評(píng)定學(xué)術(shù)為目標(biāo)、源自于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的新式計(jì)量標(biāo)準(zhǔn)”。余厚強(qiáng)等［2］認(rèn)為，Altmetrics的狹義內(nèi)涵為基于社交網(wǎng)絡(luò)的新型科學(xué)計(jì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)及其應(yīng)用方法， 與傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法相比，Altmetrics評(píng)價(jià)對(duì)象更廣泛，評(píng)價(jià)指標(biāo)更多樣。廣義上的Altmetrics強(qiáng)調(diào)構(gòu)建web2.0環(huán)境下更新、更快、更全面的科研學(xué)術(shù)成果評(píng)價(jià)體系，替代依靠影響因子的傳統(tǒng)、保守的科學(xué)評(píng)價(jià)方式。

Altmetrics的核心是通過(guò)Altmetrics指標(biāo)對(duì)在線(xiàn)科學(xué)交流全過(guò)程中學(xué)術(shù)成果的影響力進(jìn)行評(píng)估和測(cè)度。Altmetrics數(shù)據(jù)源的多元化特征導(dǎo)致Altmetrics指標(biāo)數(shù)量眾多，例如新聞媒體提及次數(shù)，Mendley閱讀次數(shù)，Twitter發(fā)帖數(shù)和評(píng)論數(shù)等。 將離散的指標(biāo)進(jìn)行簡(jiǎn)單羅列不利于使用者理解Altmetrics與傳統(tǒng)引用數(shù)據(jù)的關(guān)系，因此一些學(xué)者依據(jù)成果傳播規(guī)律和影響力產(chǎn)生路徑對(duì)Altmetrics指標(biāo)進(jìn)行了類(lèi)型劃分，例如邱均平等將Altmetrics指標(biāo)分為感知層、社交媒體層和應(yīng)用層［3］，Cave主張的分類(lèi)方法為使用、獲取、談?wù)?、社交媒體和引用［4］，王修涵將Altmetrics指標(biāo)劃分為交互、傳播和使用三個(gè)維度［5］。指標(biāo)的歸納整合有助于其系統(tǒng)化研究， 也為影響力評(píng)價(jià)體系中指標(biāo)的權(quán)重區(qū)分提供保障。

二、Altmetrics的優(yōu)勢(shì)

期刊影響因子、引文分析和同行評(píng)議經(jīng)過(guò)多年研究與發(fā)展，在文獻(xiàn)信息過(guò)濾機(jī)制中占據(jù)主流地位，是科研管理和決策咨詢(xún)的重要依據(jù)。 互聯(lián)網(wǎng)社交媒體深刻塑造了在線(xiàn)科學(xué)交流模式， 伴隨著網(wǎng)絡(luò)出版的盛行與開(kāi)放獲取運(yùn)動(dòng)的深化， 數(shù)據(jù)爆炸和海量文獻(xiàn)大大增加了科研人員準(zhǔn)確分析、快速獲取資源的難度。此外，社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的科學(xué)交流模式趨于多樣化， 而傳統(tǒng)論文評(píng)價(jià)體系局限于學(xué)術(shù)界內(nèi)的評(píng)議，不僅影響力評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)具有滯后性，而且難以衡量科研成果的社會(huì)影響力， 也不能測(cè)量同一種期刊中單篇論文的影響力。Altmetrics的優(yōu)勢(shì)可歸納為以下四個(gè)方面：

實(shí)時(shí)性。受到出版周期的影響，學(xué)術(shù)論文獲得引文數(shù)據(jù)需要數(shù)月至數(shù)年的時(shí)間， 評(píng)價(jià)結(jié)果的滯后性與信息化時(shí)代用戶(hù)對(duì)于效率的要求不相匹配。Altmetrics借助API等技術(shù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和捕捉研究成果的傳播和利用數(shù)據(jù)，也能夠揭示社會(huì)和學(xué)術(shù)領(lǐng)域的前沿?zé)狳c(diǎn)話(huà)題。

多維度。Altmetrics指標(biāo)豐富多樣，涵蓋瀏覽、下載、分享、推薦、評(píng)論等，例如Altmetric.com提供Twitter、CiteULike、New York Times、PubMed Central等多種計(jì)量指標(biāo)。對(duì)現(xiàn)有指標(biāo)的研究表明，Altmetrics指標(biāo)具有實(shí)時(shí)性、開(kāi)放性和透明化等特征， 可以全面記錄和反映學(xué)術(shù)成果傳播規(guī)律。

全面性。Altmetrics的數(shù)據(jù)來(lái)源涵蓋了社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)、新聞媒體、文獻(xiàn)管理平臺(tái)、在線(xiàn)學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)等，能夠從學(xué)術(shù)影響力和社會(huì)影響力兩個(gè)維度全面分析成果的影響力水平。Altmetrics也擴(kuò)展了評(píng)價(jià)對(duì)象范圍， 可以應(yīng)用于期刊、專(zhuān)著、軟件、專(zhuān)利、視頻等20多種科研成果以及學(xué)者和科研機(jī)構(gòu)的影響力評(píng)價(jià)。

客觀(guān)性。學(xué)術(shù)論文的同行評(píng)議局限于少數(shù)專(zhuān)家，耗時(shí)較長(zhǎng)且評(píng)價(jià)結(jié)果主觀(guān)性強(qiáng)。Altmetrics能夠打破學(xué)術(shù)交流的時(shí)空壁壘，通過(guò)社交媒體接受同行學(xué)者、從業(yè)人員、學(xué)生和普通民眾的廣泛評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)過(guò)程也更加公開(kāi)、透明、有效率， 保證在線(xiàn)科研交流背景下學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)的嚴(yán)謹(jǐn)性和科學(xué)性。

三、Altmetrics分析工具

目前廣泛使用的Altmetrics分析工具主要有Altmetric.com、Impact Story、PLOS ALM和Plum Analytics。其中，Altmetric.com獨(dú)創(chuàng)性地引入了Altmetric Score來(lái)測(cè)量受關(guān)注度和影響力， 并具有強(qiáng)大的可視化分析能力， 被Nature、Elsevier、Springer等國(guó)際出版機(jī)構(gòu)廣泛使用，缺點(diǎn)是評(píng)價(jià)對(duì)象相對(duì)單一，且數(shù)據(jù)來(lái)源不包括引文數(shù)據(jù)庫(kù)。Impact Story能夠追蹤多類(lèi)型學(xué)術(shù)成果， 也可用于測(cè)度研究人員的學(xué)術(shù)影響力， 但是計(jì)量服務(wù)需要付費(fèi)使用。PLOS ALM數(shù)據(jù)源涵蓋了WOS、Scopus等引文數(shù)據(jù)庫(kù)，開(kāi)放性最好，不足之處在于適用范圍有限，只能處理PLOS期刊論文。Plum Analytics覆蓋的測(cè)量對(duì)象最全面，數(shù)據(jù)源最多，評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)量上也頗有優(yōu)勢(shì)，并且統(tǒng)計(jì)功能靈活便捷，但是在信息檢索功能上有欠缺［6］。其常用分析工具對(duì)換如下圖。

四、Altmetrics在學(xué)科服務(wù)中的應(yīng)用

學(xué)科服務(wù)是近年來(lái)圖書(shū)館最具專(zhuān)業(yè)性和開(kāi)拓性的服務(wù)模式，既是“雙一流”高校建設(shè)的資源信息保障，又為教學(xué)、科研和管理提供支持，但也存在幾點(diǎn)局限性：學(xué)科館員的工作職責(zé)和自我角色定位模糊；讀者信息檢索能力的提高降低了常規(guī)資源推薦服務(wù)的必要性； 停滯于資源宣傳、讀者教育等傳統(tǒng)的基礎(chǔ)性服務(wù)，缺少學(xué)科熱點(diǎn)追蹤、情報(bào)決策分析等深度服務(wù)。Altmetrics的出現(xiàn)為圖書(shū)館提升學(xué)科服務(wù)能力提供了契機(jī)，學(xué)科館員應(yīng)該充分發(fā)揮信息儲(chǔ)備與數(shù)據(jù)挖掘優(yōu)勢(shì)，提升服務(wù)能力，更新知識(shí)結(jié)構(gòu)，制定融入Altmetrics的學(xué)科服務(wù)策略，實(shí)現(xiàn)由知識(shí)提供者向知識(shí)交流者轉(zhuǎn)型升級(jí)。在A(yíng)ltmetrics視角下，學(xué)科館員需要將自身定位為科學(xué)交流的平臺(tái)和渠道， 為用戶(hù)提供信息資源服務(wù)，提高學(xué)術(shù)交流效率和科研成果影響力。

Altmetrics常用分析工具的特點(diǎn)

（一）融合Altmetrics的學(xué)科服務(wù)工作內(nèi)容

1.實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化與個(gè)性化的文獻(xiàn)推薦

研究人員需要通過(guò)查閱文獻(xiàn)資料了解學(xué)科領(lǐng)域已經(jīng)取得的重要成果和最新進(jìn)展。當(dāng)前，學(xué)科館員的文獻(xiàn)推薦服務(wù)仍停留在數(shù)據(jù)庫(kù)層次，由于缺少文獻(xiàn)使用數(shù)據(jù)，論文層次的推薦滯后于出版商。 一些圖書(shū)館搭建了資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，然而只是停留在題錄信息等文獻(xiàn)外部特征上，而且經(jīng)常得到數(shù)量龐大的檢索結(jié)果，因此需要發(fā)揮Altmetrics的優(yōu)勢(shì)，直觀(guān)地提供值得挖掘的有效信息。學(xué)科館員可以利用Altmetrics工具，在文獻(xiàn)檢索和推薦過(guò)程中有效過(guò)濾無(wú)用信息，篩選和抽取出最有參考價(jià)值的文獻(xiàn)和期刊，為研究人員節(jié)省寶貴的時(shí)間。 此外，Altmetrics數(shù)據(jù)中的標(biāo)簽、評(píng)論等指標(biāo)已經(jīng)深入到文獻(xiàn)內(nèi)容層次，有助于實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)推送， 也可以根據(jù)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)情景數(shù)據(jù)進(jìn)行個(gè)性化推薦。

2.開(kāi)展基于學(xué)術(shù)大數(shù)據(jù)的情報(bào)分析服務(wù)

論文、作者等學(xué)術(shù)實(shí)體信息和檢索、閱讀、保存、推薦、討論等學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)共同構(gòu)成了學(xué)術(shù)大數(shù)據(jù)［7］，為學(xué)科館員使用Altmetrics開(kāi)展情報(bào)分析服務(wù)提供基礎(chǔ)。前沿?zé)狳c(diǎn)預(yù)測(cè)是學(xué)科服務(wù)的創(chuàng)新方向之一， 學(xué)科館員通過(guò)整合Altmetrics指標(biāo)與引文指標(biāo)， 構(gòu)建多維度指標(biāo)探測(cè)體系，可以提高學(xué)科領(lǐng)域發(fā)展趨勢(shì)分析的時(shí)效性［8］。Altmetrics指標(biāo)也能夠在一定程度上預(yù)測(cè)論文后期的引用量，例如論文在Twitter上的傳播與被引頻次正相關(guān)［9］。此外，學(xué)科館員還可以利用云計(jì)算等技術(shù)捕捉學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)中研究成果下載、使用和討論的數(shù)據(jù)，獲取受眾的身份特征和閱讀感受。學(xué)科館員針對(duì)多渠道反饋的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，一方面可以深入揭示學(xué)者或?qū)W術(shù)團(tuán)隊(duì)之間的思想傳承， 構(gòu)建同行專(zhuān)家社交網(wǎng)絡(luò)，向科研人員推薦潛在的科研合作伙伴；另一方面，也可以為科研人員及時(shí)調(diào)整后續(xù)研究重點(diǎn)、制定發(fā)展策略、設(shè)計(jì)技術(shù)路線(xiàn)、預(yù)測(cè)市場(chǎng)化前景提供數(shù)據(jù)支持和決策參考。

3.研究人員與科研成果的影響力推廣

在個(gè)人影響力評(píng)價(jià)方法中，H指數(shù)能夠兼顧學(xué)術(shù)產(chǎn)出的質(zhì)量和價(jià)值，然而存在主觀(guān)性強(qiáng)、測(cè)度不夠全面、更新速度慢等局限性。Altmetrics指標(biāo)積累時(shí)間較短，不僅可以對(duì)成果傳播的深度和廣度做出快速反饋，而且與作者的科研年限不相關(guān)，尤其對(duì)于進(jìn)入科研領(lǐng)域時(shí)間較短，在學(xué)術(shù)生涯中尚未積累足夠引文量的年輕學(xué)者，可以充分運(yùn)用在線(xiàn)學(xué)術(shù)交流工具降低年齡和聲望方面的影響［9］。研究表明，社交媒體和新聞媒體平臺(tái)對(duì)學(xué)術(shù)產(chǎn)出的傳播起到積極作用。 因此學(xué)科館員可以協(xié)助研究人員認(rèn)識(shí)和建立社交網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的學(xué)術(shù)形象，從內(nèi)容、傳播載體和受眾等方面為研究成果量身定制宣傳策略， 在更廣闊的舞臺(tái)上展示科研價(jià)值。目前常用的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)有Twitter、Google Scholar Profiles、Mendeley、Research Gate等， 研究人員在網(wǎng)絡(luò)上分享自身最具有代表性的科研成果， 不僅有助于梳理和完善學(xué)術(shù)知識(shí)體系， 也可以通過(guò)擴(kuò)大學(xué)術(shù)聲譽(yù)和競(jìng)爭(zhēng)力的方式獲得項(xiàng)目申報(bào)優(yōu)勢(shì)。

（二）利用Altmetrics開(kāi)展學(xué)科服務(wù)實(shí)踐的建議

作為Altmetrics發(fā)展中的利益相關(guān)方，學(xué)科館員應(yīng)該承擔(dān)起Altmetrics應(yīng)用效果最大化的責(zé)任，成為Altmetrics生態(tài)系統(tǒng)中各方溝通協(xié)調(diào)的橋梁，促進(jìn)協(xié)同發(fā)展。首先，學(xué)科館員可以鼓勵(lì)學(xué)術(shù)出版商與Altmetrics工具提供商合作，向用戶(hù)提供論文層次的計(jì)量數(shù)據(jù)。其次，學(xué)科館員了解用戶(hù)的需求，在專(zhuān)業(yè)知識(shí)背景、元數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析方面具有優(yōu)勢(shì)，而Altmetrics工具提供商掌握信息開(kāi)發(fā)技術(shù)，二者可以合作互補(bǔ)，從而規(guī)范數(shù)據(jù)來(lái)源、完善指標(biāo)體系、優(yōu)化工具功能、提升用戶(hù)體驗(yàn)。發(fā)表在開(kāi)放獲取期刊上的論文比非開(kāi)放獲取論文的Altmetrics指標(biāo)得分更高，因此學(xué)科館員應(yīng)該將Altmetrics納入讀者教育中， 鼓勵(lì)研究人員將研究成果發(fā)布到網(wǎng)絡(luò)出版平臺(tái)或開(kāi)放存取平臺(tái)上， 激發(fā)科研人員知識(shí)共享、思想碰撞的熱情。

學(xué)科館員在使用Altmetrics進(jìn)行情報(bào)服務(wù)與成果推廣時(shí)應(yīng)考慮到學(xué)科差異，利用主成分分析確定權(quán)重因子，進(jìn)而構(gòu)建影響力評(píng)價(jià)指標(biāo)模型， 同時(shí)有針對(duì)性地選擇宣傳平臺(tái)［8］。例如社會(huì)科學(xué)、醫(yī)學(xué)與健康科學(xué)領(lǐng)域的研究主題貼近社會(huì)生活，更容易受到公眾矚目，學(xué)科館員在開(kāi)展前沿預(yù)測(cè)時(shí)應(yīng)該在影響力評(píng)價(jià)體系中賦予傳播和交互維度指標(biāo)更高的權(quán)重，并推薦研究人員將成果發(fā)表在Twitter、Facebook、微博等大眾社交媒體平臺(tái)上，獲得更大的影響力；數(shù)學(xué)、物理等學(xué)科專(zhuān)業(yè)性強(qiáng)、門(mén)檻高，研究成果的傳播和使用集中在學(xué)術(shù)同行中，因此將關(guān)注、使用維度指標(biāo)作為評(píng)價(jià)模型的主成分因子更為有效， 而且此類(lèi)成果適合在Mendeley、CiteUlike等學(xué)術(shù)社交媒體上分享［5］。各學(xué)科在不同社交平臺(tái)上的傳播特征也存在差異， 例如Twitter的用戶(hù)中有大量各領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者， 具備跨學(xué)科知識(shí)傳播的有利條件，而Research Gate上生物學(xué)科的用戶(hù)最為活躍。

五、結(jié)語(yǔ)

Altmetrics誕生于web2.0環(huán)境下社交網(wǎng)絡(luò)、科研工作和學(xué)術(shù)交流的深度融合，在科研學(xué)術(shù)成果的評(píng)價(jià)個(gè)體、對(duì)象和指標(biāo)方面具有全面性和多樣化的突出特點(diǎn)， 可以對(duì)傳統(tǒng)意義上的學(xué)術(shù)影響力評(píng)價(jià)體系進(jìn)行合理補(bǔ)充。 圖書(shū)館應(yīng)當(dāng)敏銳地認(rèn)識(shí)到信息科技革命中文獻(xiàn)資源利用和傳播方式的變革， 積極將Altmetrics應(yīng)用到學(xué)科服務(wù)中，以用戶(hù)需求為導(dǎo)向，提供前瞻性、多元化、動(dòng)態(tài)化、交互式知識(shí)服務(wù)，以更豐富的服務(wù)內(nèi)容、更精準(zhǔn)的服務(wù)方向、更高的服務(wù)質(zhì)量提升圖書(shū)館品牌價(jià)值。