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    CiteSpace在期刊組稿策劃環(huán)節(jié)的可視化方法研究

    2022-06-15 08:16:14徐玲玲朱小惠
    新聞傳播 2022年9期
    關鍵詞:選題策劃領域

    徐玲玲 朱小惠

    (1浙江師范大學學術期刊社 金華 321004 2浙江工業(yè)大學學術期刊社 杭州 310014)

    隨著互聯(lián)網、云計算技術的迅猛發(fā)展,各個領域產生了海量數(shù)據且呈幾何級數(shù)增長,“大數(shù)據”作為新的專業(yè)術語和生產要素引起各界重視[1],數(shù)據挖掘利用與數(shù)據分析手段已迅速擴散和滲透到各個領域。面對互聯(lián)網中信息如潮涌的大數(shù)據,尤其是數(shù)量龐大的科技論文,科技期刊的組稿策劃如何在大數(shù)據時代脫穎而出,獲得創(chuàng)新發(fā)展,絕非編輯重復以往的工作模式即可達成的[2]。長久以來,從組稿環(huán)節(jié)入手彰顯刊物特色被科技期刊奉為圭臬,期刊界同仁從不同角度出發(fā),對組稿策劃的目的與效果、作用與意義、方法與途徑進行了相當多積極有益的深入研究[3]。但科技期刊的報道范圍廣泛,已有文獻介紹的傳統(tǒng)組稿形式主要包括文獻查新、追蹤課題、問卷調查、編委約稿、同行借鑒等,組稿途徑總體偏簡單,且過于依賴編輯的隱性知識[4],導致選題前瞻性不強、時效性較差、精準性不足,傳統(tǒng)組稿模式在數(shù)字化時代對信息深度挖掘和優(yōu)勢重組方面已存在諸多不適應性亟需優(yōu)化,利用“數(shù)據分析”輔助“經驗判斷”,精準把握學科發(fā)展動態(tài)和讀者關注熱點,將成為今后大數(shù)據輔助出版工作的新途徑之一。

    近年來,CiteSpace作為一種文本數(shù)據挖掘與分析工具,已成為信息分析中最具特色與影響力的科學知識可視化軟件,它通過探尋某一研究領域演變的關鍵路徑及其知識拐點,分析出學科演變發(fā)展趨勢及研究熱點,在化學、醫(yī)藥、農業(yè)、圖書情報等數(shù)十個學科領域被廣泛應用[5]。但CiteSpace在期刊編輯出版領域介紹或被應用于編輯與出版工作實踐的研究卻仍停留在表層[6],而在編輯實踐中的優(yōu)勢應用一直未能得到充分展現(xiàn),如作者與機構共現(xiàn)功能,尤其是新版本推出的勾畫學科領域演變的時間線聚類功能等。因此,筆者借助CiteSpace從組稿這一科技期刊的基礎和突破環(huán)節(jié)入手,在學科研究熱點和趨勢的可視化方面展開探索,以期為更多的編輯同人開拓選題策劃的研究途徑提供有益的思索。

    一、數(shù)據與方法

    本研究選取CNKI作為數(shù)據源,利用CNKI的“高級檢索”功能,文獻分類目錄選定“生物學”,時間設為2011—2020年,以“肺癌”(發(fā)病率和死亡率雙高的一種惡性腫瘤)為主題,搜索出89051篇文獻,其中頻次最高的關鍵詞為“非小細胞肺癌”。因此,本文于2021年03月21日以發(fā)文量最高的“非小細胞肺癌”為主題詞進行檢索,來源類別設置為SCI、核心和CSCD,在剔除非論文文獻(新聞報道、征稿啟示等)后,得到6 479篇文章。CiteSpace 5.3.R8軟件設置參數(shù)時間切片=1,即數(shù)據抽取10個時間分段排名靠前的數(shù)據生成最終網絡。

    二、結果與分析

    (一)主要研究機構與學者共現(xiàn)分析

    從文獻計量學的角度根據研究機構與學者間的聯(lián)絡頻次及互引關聯(lián)度,構建合作網絡,以挖掘該領域研究的重點團隊及核心學者,出現(xiàn)頻次高的成員是推動研究發(fā)展的中堅力量。本研究利用CiteSpace中的Institution與Author模塊,閾值設置為20,對論文中的機構與學者同時作為檢索源進行可視化分析,快速定位核心學者所在機構及成員間的合作關系(見圖1)。圖譜呈現(xiàn)有662個節(jié)點,1 712條連線,網絡密度為0.0078,結果顯示,該領域形成了以國家腫瘤臨床醫(yī)學研究中心(頻次156次)、天津市腫瘤防治重點實驗室(138次)、廣東省醫(yī)學科學院(122次)等多團簇、眾星云集的代表性發(fā)文機構,同時形成了以程穎、張力、王長利等為代表的核心作者群。由圖1以作者、機構聯(lián)合建立的共現(xiàn)圖譜可知,可視化分析能夠幫助編輯迅速尋找到國內核心科研團隊及學者,為組稿約稿建立核心作者庫、挖掘優(yōu)秀作者資源等提供極為便利的條件。

    圖1 :非小細胞肺癌研究領域機構與學者共現(xiàn)圖

    (二)時間線聚類圖譜

    CiteSpace 3.0版本新推出了勾畫學科領域演變的時間線聚類功能,它創(chuàng)新性地將時間引入到聚類網絡中,重點勾畫每個聚類(即子領域)發(fā)展演變關鍵路徑的歷史軌跡和時間跨度,以此分析研究領域演變發(fā)展趨勢,展現(xiàn)研究領域的最新研究方向。本研究將力圖展現(xiàn)該軟件在編輯工作實踐中的新功能,選擇Timeline視圖后,生成拱橋型時間線聚類圖譜(見圖2),X軸為引文發(fā)表年份,Y軸為知識子群,圖譜呈現(xiàn)177個節(jié)點,1189條連線,密度0.076 3且模塊值Q=0.341 9(Q>0.3表明劃分出來的社團結構是顯著的),平均輪廓值S=0.627 2(S>0.5代表聚類合理)。

    圖2顯示,非小細胞肺癌研究領域的知識子群包括化學治療、免疫治療、分子靶向治療、生物學特性、基因表達、放射治療等六個,但細究其各自發(fā)展歷程卻略有不同,因此編輯的組稿策劃也應作出不同的調整。如化學治療的研究在早期保持了很高的熱度,隨后逐漸減少,表明該方向雖然發(fā)文量較大,但傳統(tǒng)化學藥物治療已不再是研究的熱點,因此,需適量控制此方向的刊載量;免疫治療等研究主題一直貫穿至今,表明這些研究內容持續(xù)被關注,發(fā)文量大,關注度高,符合目標讀者需求,是期刊編輯的重點組稿策劃方向。特別是免疫治療知識子群研究走向持續(xù)增強,表明該方向是熱點論文易于涌現(xiàn)的新方向,期刊編輯應把握機遇,積極組織相應專題吸引閱讀量和提高轉引,增加潛在作者數(shù)量,以進一步提升期刊影響力;放射治療雖然作為知識子群之一,但只在早期有少量研究,表明此方向關注人數(shù)較少,較少的受眾可能會拉長文章的被引周期,因此應謹慎控制相關方向的刊載量,以免影響期刊的關注度。

    圖2 :非小細胞肺癌研究領域關鍵詞時間線聚類圖譜

    通過CiteSpace時間線分析圖還可發(fā)現(xiàn),主要前沿領域已由化療等轉變?yōu)榉肿影邢蛑委煛D-L1、長鏈非編碼RNA、微小RNA等。面對不斷涌現(xiàn)的新興研究熱點,編輯需時刻保持高度的信息敏銳性,適時調整組稿策劃方向的突破口,在處理稿件時做到有的放矢,抓住重點,從最大程度去吸引讀者,并引導學者對研究熱點進行更深入的研究和探討,以發(fā)揮期刊學術媒介在學科發(fā)展中的導向功能,推動科研創(chuàng)新。

    三、CiteSpace優(yōu)化組稿策劃的對策和啟示

    稿件質量是期刊提升影響力的前提和基礎,而組稿策劃是提升稿件質量的關鍵環(huán)節(jié)和重要抓手,面對復雜、多層面的稿源,編輯需要精準、高效地判斷學術發(fā)展動態(tài)和讀者關注熱點。本研究的亮點在于依托CiteSpace軟件,注重通過大數(shù)據有效捕捉研究熱點、焦點,以客觀、理性的佐證手段,提升辦刊人對學術前沿的把握能力和選題判斷能力,為期刊選題策劃在大數(shù)據時代獲得創(chuàng)新發(fā)展提供參考和建議。

    (一)把握學術動態(tài),增強編輯學術敏感性

    當前,大多數(shù)科技期刊編輯并非直接從事科研一線研究工作,因此從客觀上導致其缺乏對前沿學術信息的了解,缺乏學術敏感性[7]。面對海量論文,期刊編輯應在組稿策劃環(huán)節(jié)避免“盲人摸象”,積極主動地通過各種方式獲取學術前沿信息。CiteSpace作為一款實用的可視化分析軟件,安裝簡便,入門簡單,操作便捷。以本研究為例,目標文本文件下載保存后,軟件每次分析結果生成圖像僅需2分鐘左右,因此,CiteSpace有望成為編輯做好選題策劃的制勝法寶之一。它通過數(shù)據庫中豐富文本信息的獲取,將文本數(shù)據的挖掘融入到科技期刊的組稿策劃環(huán)節(jié)之中,可深層次地挖掘數(shù)據背后潛在的發(fā)展趨勢,幫助期刊編輯精準把握學科研究發(fā)展需要、動態(tài)變化和學科特色,提升編輯出版工作的效率與質量。在大數(shù)據共享思維下,編輯作為科技共同體中的重要一環(huán),應打破固有思維模式,構建與時代相匹配的專業(yè)素質,如數(shù)據處理能力、網絡數(shù)據分析能力,對獲取的海量數(shù)據進行學術趨勢和知識脈絡分析,從而得到更多的基于數(shù)據分析結果的組稿策劃思路,為期刊選題組稿呈現(xiàn)更多的精品和亮點。

    (二)構建學者畫像,強化組稿精準性

    高質量的稿件是科技期刊發(fā)展之根本,高素質的作者群則是高質量稿件充滿生機與活力的源泉。傳統(tǒng)的組稿方式主要依賴編委的人脈和編輯的主觀意識,而CiteSpace通過大數(shù)據檢索分析相關領域論文的發(fā)文量和關鍵詞,通過頻次和中介中心性直接生成作者與機構的可視化分析圖譜,據此快速構建發(fā)文質量高、科研能力強、引領研究發(fā)展方向的重點機構及核心學者畫像,較為精準地挖掘學者的科研能力、學術動態(tài)、擅長領域等,再根據其合作和互引圖譜,進一步挖掘與其密切關聯(lián)的其他優(yōu)質作者群體。立足核心機構的優(yōu)質作者群,針對領域內細分的知識子群聚類,讓辦刊人在組稿策劃階段做到及時響應,快速選擇期刊主題,提升組稿策劃方向的精準性、前瞻性和科學性。通過準確預測讀者需求及對研究主題的深度挖掘和梳理,使選題方向更為準確,選題過程更為科學,辦刊資源配置更為合理。期刊編輯有意識地將工作重心轉移到影響力強的期刊主題上,有助于凝煉出期刊的特色專欄,對促進期刊品牌發(fā)展產生廣泛而深遠的學術影響。

    結語

    本文基于CNKI數(shù)據庫,在前人工作基礎上,完善性地提出一種組稿策劃新思路——利用CiteSpace軟件對研究領域發(fā)表論文的文本大數(shù)據進行挖掘和分析。當前,大數(shù)據技術發(fā)展方興未艾,期刊編輯利用大數(shù)據的思維和技術,以出版流程的組稿策劃環(huán)節(jié)為抓手,一方面可以大幅增加研究樣本量,對學科信息進行深度挖掘,如核心機構、優(yōu)質作者群、研究前沿、發(fā)展趨勢等潛在信息,另一方面可以極大改善編輯出版工作的質量與效率。本文提出將CiteSpace軟件應用于編輯與出版學領域,對拓寬組稿策劃的研究途徑進行了客觀分析,并進行了較為全面的展示。鑒于此,本文希望通過此研究,為期刊編輯從事編輯出版學研究提供新技術、新方法和新思路,以此引發(fā)同行共鳴,為拓展完善該領域研究,起到拋磚引玉的作用?!?/p>

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