國(guó)際圖書情報(bào)學(xué)期刊發(fā)文的學(xué)術(shù)實(shí)體貢獻(xiàn)測(cè)度研究

王申罡，秦 順，郭 鑫，陳 一

0 引言

學(xué)術(shù)期刊是傳播學(xué)術(shù)知識(shí)、引領(lǐng)學(xué)術(shù)前沿的重要載體，學(xué)術(shù)期刊影響力研究一直是學(xué)術(shù)界關(guān)注的重點(diǎn)[1]。學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)測(cè)度為學(xué)術(shù)影響力評(píng)價(jià)提供了新的思路，表現(xiàn)為在其應(yīng)用過(guò)程中，可采用定量與定性相結(jié)合的方法來(lái)全面考量學(xué)術(shù)實(shí)體的科研成果規(guī)模與科研質(zhì)量?？陀^地來(lái)看，高水平學(xué)術(shù)論文能夠表征科研機(jī)構(gòu)等學(xué)術(shù)實(shí)體在國(guó)際視野下的學(xué)術(shù)水平與學(xué)術(shù)影響力[2]，而大量代表學(xué)科發(fā)展前沿的重要成果大多發(fā)表于國(guó)際一流期刊，全面測(cè)度不同級(jí)別與類型的學(xué)術(shù)實(shí)體在國(guó)際一流期刊發(fā)文中的貢獻(xiàn)成為重要研究課題，這能在很大程度上幫助我們了解學(xué)術(shù)實(shí)體在國(guó)際范圍內(nèi)的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)。有學(xué)者指出最顯著的3 類學(xué)術(shù)實(shí)體為作者、科研機(jī)構(gòu)和國(guó)家，并認(rèn)為進(jìn)行學(xué)術(shù)實(shí)體合作關(guān)系評(píng)估、學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)測(cè)算，對(duì)于科技管理者整合創(chuàng)新資源、提高創(chuàng)新效率，科研人員發(fā)現(xiàn)潛在合作對(duì)象具有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義[3]。但是，目前關(guān)于學(xué)術(shù)期刊發(fā)文中學(xué)術(shù)實(shí)體貢獻(xiàn)測(cè)度的方法、研究和應(yīng)用較少。

由于發(fā)表于國(guó)際一流期刊的文章一般都經(jīng)過(guò)較為嚴(yán)格的同行評(píng)議，即從定性角度保證其質(zhì)量，本文則主要從定量角度來(lái)測(cè)度其學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度。具體來(lái)說(shuō)，通過(guò)運(yùn)用多種作者貢獻(xiàn)權(quán)重計(jì)算方法對(duì)5 本圖書情報(bào)學(xué)(Library & Information Science，LIS；以下簡(jiǎn)稱“圖情”)領(lǐng)域國(guó)際一流期刊近10年(2010-2019)所刊論文的學(xué)術(shù)實(shí)體進(jìn)行貢獻(xiàn)測(cè)度和分析，并著重討論了中國(guó)圖情機(jī)構(gòu)和學(xué)者在國(guó)際一流期刊發(fā)文中的貢獻(xiàn)情況、合作模式，以及在國(guó)際合作中所處的位置。

1 研究回顧與簡(jiǎn)評(píng)

對(duì)以發(fā)文國(guó)家、機(jī)構(gòu)、作者為代表的學(xué)術(shù)實(shí)體合作、貢獻(xiàn)等影響力統(tǒng)計(jì)分析是總結(jié)學(xué)科發(fā)展規(guī)律，展望發(fā)展態(tài)勢(shì)的重要方式。目前國(guó)內(nèi)外很多研究已經(jīng)通過(guò)文獻(xiàn)計(jì)量的方式對(duì)諸多學(xué)科領(lǐng)域進(jìn)行了有益探索。

1.1 科研合作研究

合作研究是增強(qiáng)研究實(shí)力、實(shí)現(xiàn)研究資源優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)和知識(shí)交流與共享的重要方式，對(duì)合作特征的分析是學(xué)者關(guān)注的重點(diǎn)。Davarpanah等[4]分析2000-2004年SSCI收錄的56種LIS期刊發(fā)表的894篇文獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)共有1，361位作者發(fā)表論文，平均每篇作者數(shù)是1.52，89.93%作者發(fā)表了1篇論文；Erfanmanesh等[5]對(duì)2003-2012年間International Journal of Information Science and Management發(fā)表的173篇文獻(xiàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)69.1%文獻(xiàn)為多作者合作，兩位作者論文占總論文的比例最高(46.2%)；Jabeen 等[6]分析2003-2012年間40本收錄于Web of Science中的LIS 期刊文獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)在2003-2009 年間，69.9%作者以單一作者身份發(fā)表論文，之后3年合作趨勢(shì)上升。

也有學(xué)者將研究視角聚焦于特定地區(qū)或國(guó)家。Jokic[7]分析15個(gè)中東歐國(guó)家在圖情領(lǐng)域的發(fā)文及合作情況，發(fā)現(xiàn)按絕對(duì)值計(jì)算，發(fā)文量最高的國(guó)家是波蘭、克羅地亞、斯洛文尼亞和匈牙利，中東歐學(xué)者與美國(guó)、英國(guó)、中國(guó)、西班牙和德國(guó)的作者合作最多。

中國(guó)學(xué)者也分析了一些學(xué)科的合作特征。郭繼軍等[8]通過(guò)對(duì)國(guó)際科技合作文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)，中國(guó)科技人員國(guó)際合著文獻(xiàn)數(shù)量逐年上升，但年遞增速度沒(méi)有顯著變化，主要合作國(guó)家以發(fā)達(dá)國(guó)家為主，熱點(diǎn)學(xué)科為物理科學(xué)、醫(yī)學(xué)、化學(xué)、工程技術(shù)和生物科學(xué)；顏石磊[9]以Web of Science為數(shù)據(jù)來(lái)源，分析中外圖情領(lǐng)域的研究態(tài)勢(shì)，發(fā)現(xiàn)2010-2014年英國(guó)、美國(guó)、荷蘭是LIS領(lǐng)域研究的主要力量，在合作網(wǎng)絡(luò)中形成核心研究團(tuán)體；2015-2019 年中國(guó)作為后起之秀，在合作網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)重要位置。

1.2 科研貢獻(xiàn)研究

關(guān)于科研貢獻(xiàn)問(wèn)題，國(guó)際上較早展開(kāi)研究。Waston[10]通過(guò)統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，1979-1983 年間在LIS期刊上發(fā)表的文獻(xiàn)中，60%是由圖書館員完成的；后續(xù)研究表明，這一占比在2007-2008年間有所下降，有36%的文獻(xiàn)掛靠于圖書館或圖情部門[11]。Davarpanah等[4]對(duì)894篇LIS文章的統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，美國(guó)和英國(guó)的研究成果之和達(dá)到了總生產(chǎn)力的70%。Walters等[12]統(tǒng)計(jì)了圖情領(lǐng)域31本期刊在2007-2012年間發(fā)表的文獻(xiàn)，調(diào)查了特定學(xué)科、國(guó)家和機(jī)構(gòu)對(duì)圖情領(lǐng)域發(fā)文的貢獻(xiàn)，研究發(fā)現(xiàn)美國(guó)、英國(guó)、西班牙、中國(guó)、加拿大貢獻(xiàn)較高，其中教職發(fā)文占到調(diào)研文獻(xiàn)的31%，圖書館員占23%；他們的進(jìn)一步探索還發(fā)現(xiàn)，有超過(guò)9，800名作者(86.4%)在6年期間只貢獻(xiàn)了一篇文章，前50 名作者平均每人貢獻(xiàn)了13 篇文章[13]。Chang[14]分析了2015年在75種LIS期刊上發(fā)表的3，224篇文獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)僅有33.3%的期刊上發(fā)表的文獻(xiàn)作者超過(guò)半數(shù)來(lái)自LIS機(jī)構(gòu)。Lund[15]通過(guò)解析2015-2019年間十大圖情期刊作者的學(xué)科和國(guó)家歸屬差異，認(rèn)為圖情領(lǐng)域需要更多學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)者，特別是來(lái)自發(fā)展中國(guó)家的貢獻(xiàn)者。

中國(guó)也有學(xué)者研究貢獻(xiàn)問(wèn)題，但聚焦于國(guó)家、科研機(jī)構(gòu)和學(xué)者等整個(gè)有機(jī)統(tǒng)一學(xué)術(shù)實(shí)體的相關(guān)成果少。在圖情界，安璐等[16]將重點(diǎn)放在中美圖情科研機(jī)構(gòu)，對(duì)其新興主題的貢獻(xiàn)度進(jìn)行可視化研究；何汶等[17]探討圖書情報(bào)學(xué)高被引論文國(guó)際合著的國(guó)家/地區(qū)、機(jī)構(gòu)、作者分布及其貢獻(xiàn)，但未實(shí)現(xiàn)學(xué)術(shù)實(shí)體貢獻(xiàn)度測(cè)算的科學(xué)量化；梁?jiǎn)⑷A等[18]以SSCI 以及SCI-E 數(shù)據(jù)庫(kù)2001-2016年收錄的中國(guó)學(xué)者在圖情領(lǐng)域的2，677篇研究文獻(xiàn)為樣本，從年度狀況、合作模式、載文期刊和研究熱點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)等方面測(cè)度中國(guó)學(xué)者研究的質(zhì)與量；冉從敬等[19]進(jìn)一步從國(guó)際合著論文視角，從數(shù)值和內(nèi)容兩個(gè)方面揭示中國(guó)在圖情領(lǐng)域的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度，但同樣忽略了其他學(xué)術(shù)實(shí)體以及作者順序、期刊質(zhì)量對(duì)學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度的影響。其他學(xué)科領(lǐng)域，沈軍威等[20]分析農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中國(guó)學(xué)者的貢獻(xiàn)度；劉筱敏等[21]以中國(guó)科學(xué)院為例，分析了國(guó)際合作論文中的機(jī)構(gòu)貢獻(xiàn)度。

1.3 研究述評(píng)

通過(guò)以上分析可以發(fā)現(xiàn)，目前中外學(xué)者通過(guò)各種文獻(xiàn)計(jì)量方式對(duì)各學(xué)科合作特征以及國(guó)家、機(jī)構(gòu)、作者等單一主體貢獻(xiàn)的研究都積累了較為豐富的成果，這給本研究提供了一定的研究基礎(chǔ)。本文主要關(guān)注幾個(gè)方面：第一，基于國(guó)際一流圖情期刊統(tǒng)計(jì)全球各類學(xué)術(shù)實(shí)體發(fā)文的合作類型特點(diǎn)、中國(guó)參與發(fā)表論文的合作類型特點(diǎn)，測(cè)度合著論文數(shù)量；剖析國(guó)際合作網(wǎng)絡(luò)的整體特點(diǎn)、合作態(tài)勢(shì)，找準(zhǔn)中國(guó)在國(guó)際合作中所處的位置。第二，提出一種全方位測(cè)度國(guó)家、科研機(jī)構(gòu)、學(xué)者等類型的學(xué)術(shù)實(shí)體在國(guó)際一流期刊發(fā)文中貢獻(xiàn)的方法，并客觀評(píng)估中國(guó)機(jī)構(gòu)、學(xué)者在國(guó)際一流圖情期刊發(fā)文中的貢獻(xiàn)度，明確定位與差距，為推動(dòng)中國(guó)圖情學(xué)科與事業(yè)發(fā)展提供借鑒。第三，在科研規(guī)模測(cè)度的基礎(chǔ)上，探究國(guó)際一流圖情期刊發(fā)文主題以及各類學(xué)術(shù)實(shí)體的發(fā)文主題、貢獻(xiàn)點(diǎn)，重點(diǎn)聚焦中國(guó)學(xué)者參與的主題、貢獻(xiàn)點(diǎn)，并探尋未來(lái)的生長(zhǎng)點(diǎn)。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 研究數(shù)據(jù)來(lái)源

由于仍無(wú)統(tǒng)一的國(guó)際圖情期刊列表及排名信息，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在對(duì)圖情領(lǐng)域影響力、貢獻(xiàn)度等問(wèn)題進(jìn)行計(jì)量或內(nèi)容分析時(shí)，一般根據(jù)研究問(wèn)題和視角選擇相應(yīng)樣本。另外，學(xué)者們對(duì)哪些期刊是圖情頂級(jí)期刊也無(wú)統(tǒng)一意見(jiàn)[11，22-23]。如表1所示，為篩選出中外學(xué)界較為認(rèn)可的國(guó)際一流圖情期刊，本文樣本選擇的主要依據(jù)為：參照國(guó)外圖情專業(yè)人士的排名數(shù)據(jù)[24-25]和我國(guó)教育部學(xué)科評(píng)估海外一流期刊數(shù)據(jù)[26]。為保證研究可行性和樣本代表性，將樣本限定為Journal of the Association for Information Science and Technology(JASIST)、Library Quarterly(LQ)、Journal of Documentation(JoD)、Information Processing & Management(IPM)和Library &Information Science Research(LISR)等 5 本國(guó)際一流期刊。總體來(lái)說(shuō)，所選期刊在海外專業(yè)人士評(píng)價(jià)排名靠前，且除LQ外，所選的其他期刊均為教育部第四輪學(xué)科評(píng)估海外一流期刊，這也體現(xiàn)了所選期刊樣本在國(guó)內(nèi)外均被廣泛認(rèn)可。需要指出的是，LQ的入選標(biāo)準(zhǔn)既考慮了其在海外專業(yè)評(píng)價(jià)中的高排名(兩份榜單排名前二)，也防止了所選5本期刊對(duì)情報(bào)學(xué)的過(guò)度傾斜。根據(jù)一項(xiàng)對(duì)圖情學(xué)科領(lǐng)域細(xì)分的研究[27]，JASIST、JoD、IPM被劃分到情報(bào)學(xué)(Information Science，IS)期刊類別下，而LQ 和LISR 則為圖書館學(xué)(Library Science，LS)期刊，這一分類能夠一定程度上反映出所選期刊的側(cè)重點(diǎn)。本文通過(guò)Web of Science(WOS)分別檢索并獲取5 本期刊2010-2019 年間發(fā)表的文章題錄信息，并將文獻(xiàn)類型限定為研究論文(Article)和綜述(Review)，其他文獻(xiàn)類型(如書評(píng)、特刊征稿與介紹、會(huì)議摘要、訪談、給編輯的信等)則不在分析樣本之內(nèi)。最終，研究數(shù)據(jù)集由3，664篇論文的題錄信息構(gòu)成。

表1 國(guó)際一流圖情期刊樣本基本情況

2.2 研究過(guò)程與計(jì)算方法

(1)數(shù)據(jù)分析過(guò)程。對(duì)每篇論文的題錄信息，由兩位研究者手動(dòng)標(biāo)注作者數(shù)量、合作類型(包括國(guó)際合作、同一國(guó)家跨機(jī)構(gòu)合作、同一機(jī)構(gòu)跨院系合作、院系內(nèi)部合作、無(wú)合作)，以及每一參與作者的相關(guān)信息(包括姓名、作者論文排序、所屬機(jī)構(gòu)和國(guó)家等)。當(dāng)一個(gè)作者有多個(gè)從屬機(jī)構(gòu)或國(guó)家時(shí)，所有從屬機(jī)構(gòu)或國(guó)家均被標(biāo)注。需要指出的是，標(biāo)注的國(guó)家信息與作者所屬機(jī)構(gòu)相關(guān)，與作者本人的國(guó)籍無(wú)關(guān)。由于部分論文的作者機(jī)構(gòu)信息在題錄信息中缺失，通過(guò)查看期刊網(wǎng)站并采用人工補(bǔ)齊方式，以盡可能保障相應(yīng)研究數(shù)據(jù)的完整性。在人工標(biāo)注過(guò)程中，不定時(shí)抽檢已標(biāo)注的論文記錄，以盡可能保證研究數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。

(2)計(jì)算方法。計(jì)算作者貢獻(xiàn)度的方法主要有Linear、Curve及其他3類[28]。為比較不同計(jì)算方法對(duì)研究結(jié)果的影響，采用上述3種作者貢獻(xiàn)權(quán)重計(jì)算方法對(duì)不同層次學(xué)術(shù)實(shí)體的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度進(jìn)行測(cè)算，具體計(jì)算方法見(jiàn)表2。為方便表述，在下文中分別用貢獻(xiàn)度1、貢獻(xiàn)度2、貢獻(xiàn)度3對(duì)應(yīng)表2中的3種計(jì)算方法及其計(jì)算結(jié)果。

表2 學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度計(jì)算方法[28]

由于部分論文存在某一作者對(duì)應(yīng)多個(gè)科研機(jī)構(gòu)或國(guó)家的情況，在計(jì)算科研機(jī)構(gòu)和國(guó)家的貢獻(xiàn)度時(shí)，同時(shí)采用full counting(全計(jì)數(shù)法，下文表中用 full 表示)和 fractional counting(部分計(jì)數(shù)法，下文表中用frac表示)兩種統(tǒng)計(jì)方法。使用full counting統(tǒng)計(jì)貢獻(xiàn)度時(shí)，一個(gè)作者的所有從屬機(jī)構(gòu)或國(guó)家的貢獻(xiàn)度一樣，均等于作者自身的貢獻(xiàn)度；使用fractional counting時(shí)，一個(gè)作者的所有從屬機(jī)構(gòu)或國(guó)家的貢獻(xiàn)度與機(jī)構(gòu)或國(guó)家數(shù)量相關(guān)，如一個(gè)作者從屬三個(gè)機(jī)構(gòu)和兩個(gè)國(guó)家時(shí)，則每個(gè)機(jī)構(gòu)對(duì)于這篇論文的貢獻(xiàn)度則為作者貢獻(xiàn)度的三分之一，每個(gè)國(guó)家對(duì)于這篇論文的貢獻(xiàn)度為作者貢獻(xiàn)度的二分之一。依據(jù)上述貢獻(xiàn)度計(jì)算公式及處理原則，利用Python自編程序?qū)μ幚砗蟮臄?shù)據(jù)進(jìn)行貢獻(xiàn)計(jì)算。在完成單篇文章的貢獻(xiàn)度計(jì)算后，在同一維度對(duì)不同對(duì)象進(jìn)行累加求和，得到各對(duì)象對(duì)該領(lǐng)域的整體貢獻(xiàn)度。另外，由于原始題錄數(shù)據(jù)中存在同一作者或同一機(jī)構(gòu)同時(shí)具有多種表述的情況，如Sugimoto，Cassidy和Sugimoto，Cassidy R.是同一作者在不同論文題錄信息中的記錄，F(xiàn)lorida State University和Florida State Univ是同一機(jī)構(gòu)在不同論文題錄信息中的記錄。通過(guò)對(duì)作者和機(jī)構(gòu)信息的人工排查，本文對(duì)作者人名與機(jī)構(gòu)進(jìn)行了規(guī)范化處理，以確保數(shù)據(jù)的可靠性。

3 研究結(jié)果

3.1 合著論文貢獻(xiàn)量

(1)合著數(shù)量。未來(lái)開(kāi)放科學(xué)交流與合作成為學(xué)術(shù)交流的主要模式之一將是必然趨勢(shì)[29]，合著論文的數(shù)量和占比能充分體現(xiàn)各類學(xué)術(shù)實(shí)體的學(xué)術(shù)交流與合作自由度、學(xué)術(shù)創(chuàng)新分工細(xì)粒度以及學(xué)術(shù)影響力貢獻(xiàn)度等。如表3所示，從篇均作者人數(shù)來(lái)看，在本研究涉及的3，664篇論文中，只有一位作者的論文有874篇(占比23.9%)，合著論文占比為76.1%，超過(guò)9 成的論文作者數(shù)量都不超過(guò)4個(gè)。在中國(guó)發(fā)表的498篇論文中，獨(dú)著論文僅有42篇，只占全部論文數(shù)量8.4%，遠(yuǎn)低于國(guó)際平均值。和國(guó)際相比，中國(guó)發(fā)表的論文作者數(shù)量普遍偏多，有超過(guò)40%論文作者數(shù)量在4個(gè)及以上，而國(guó)際論文中該比例僅22.9%。中國(guó)圖情領(lǐng)域的合著論文貢獻(xiàn)量較高，這在某種程度上表明中國(guó)圖情界高度重視國(guó)際交流與合作，積極參與國(guó)際學(xué)術(shù)創(chuàng)新分工，嘗試通過(guò)國(guó)際合作來(lái)增強(qiáng)在國(guó)際上的學(xué)術(shù)話語(yǔ)權(quán)。

表3 國(guó)際一流圖情期刊論文作者數(shù)統(tǒng)計(jì)

(2)合作類型。本文依據(jù)學(xué)術(shù)實(shí)體類型及其合作關(guān)系將學(xué)術(shù)合作類型總結(jié)為國(guó)際合作(A)、同一國(guó)家跨機(jī)構(gòu)合作(B)、同一機(jī)構(gòu)跨院系合作(C)、院系內(nèi)部合作(D)和無(wú)合作(E)5種模式。如表4所示，從合作類型來(lái)看，全球國(guó)際合作、同一國(guó)家跨機(jī)構(gòu)合作和院系內(nèi)部合作的論文占比都略低于25%，而同一機(jī)構(gòu)跨院系合作的論文產(chǎn)出數(shù)量偏低，僅有147篇(占比4.0%)。中國(guó)發(fā)表的論文則有較大不同，其中國(guó)際合作的論文占到近一半，而獨(dú)立撰寫的論文數(shù)量?jī)H有42 篇(占比8.4%)。可以發(fā)現(xiàn)：跨學(xué)科(院系)合作仍存在較大壁壘，中外圖情界對(duì)跨學(xué)科合作仍持保守態(tài)度，亟待以跨學(xué)科、大視野為學(xué)術(shù)發(fā)展導(dǎo)向；科學(xué)研究日益進(jìn)入深水區(qū)，學(xué)科間的交叉和融合也成為必然[30]。中國(guó)在積極參與學(xué)術(shù)合作的同時(shí)，要注重自我提升和發(fā)展，擴(kuò)大對(duì)外合作的深度，并在合作中尋找新的生長(zhǎng)點(diǎn)和貢獻(xiàn)點(diǎn)。

表4 國(guó)際一流圖情期刊學(xué)術(shù)合作類型統(tǒng)計(jì)

(3)合作態(tài)勢(shì)。學(xué)術(shù)實(shí)體的合作態(tài)勢(shì)可以從時(shí)間和空間維度把控。從時(shí)間維度來(lái)看(見(jiàn)圖1)，全球圖情領(lǐng)域發(fā)表的國(guó)際合作論文數(shù)量占比從2010年的18.4%上升到2019年的27.6%，越來(lái)越多的學(xué)者開(kāi)始走出國(guó)門與國(guó)外機(jī)構(gòu)開(kāi)展合作。同一國(guó)家跨機(jī)構(gòu)合作的論文近3 年來(lái)也保持在25%左右，相比于前幾年有所提高。獨(dú)著論文在近10年中占比則出現(xiàn)持續(xù)下滑趨勢(shì)，從2010年的30.2%下滑到2019 年的17.2%。分析發(fā)現(xiàn)：在時(shí)序視域下，國(guó)際合著(含A—D類)的貢獻(xiàn)度程波動(dòng)持續(xù)上升趨勢(shì)，與現(xiàn)階段新型開(kāi)放社會(huì)的共享化、協(xié)作化等合作特征高度吻合，其已日益成為形成學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)的主要模式，應(yīng)當(dāng)引起各類學(xué)術(shù)實(shí)體的重視。

圖1 時(shí)間維度的國(guó)際一流圖情期刊學(xué)術(shù)合作態(tài)勢(shì)

從空間維度來(lái)看(見(jiàn)圖2)，繪制國(guó)家合作網(wǎng)絡(luò)，結(jié)果顯示：本研究涉及的3，664篇論文一共由75個(gè)國(guó)家貢獻(xiàn)，其中71個(gè)國(guó)家均參與了國(guó)際合作；在地理空間布局上，北美洲的美國(guó)、加拿大，亞洲的中國(guó)、新加坡、韓國(guó)，歐洲的英國(guó)、德國(guó)、西班牙、法國(guó)等，大洋洲的澳大利亞、新西蘭，南美洲的巴西、智利，非洲的南非等在國(guó)際合作中具有較高的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度。在本研究涉及的3，664篇論文中，中國(guó)共與24個(gè)國(guó)家有過(guò)合作關(guān)系，最大合作伙伴是美國(guó)，雙方在圖情領(lǐng)域合作發(fā)文數(shù)量高達(dá)126 篇，其次是英國(guó)(24篇)、澳大利亞(19篇)和新加坡(19篇)。美國(guó)處于合作網(wǎng)絡(luò)的核心地位，共有41個(gè)合作伙伴國(guó)家，發(fā)文量低于中國(guó)的英國(guó)、加拿大、西班牙也分別有42、28、27個(gè)合作伙伴國(guó)家。與冉從敬等[19]的研究相近，中國(guó)在國(guó)際圖情合作網(wǎng)絡(luò)中的作用明顯，與英美加澳等國(guó)構(gòu)成了合作密切的核心網(wǎng)絡(luò)但中國(guó)圖情領(lǐng)域的合作伙伴國(guó)家仍然偏少，需要繼續(xù)拓展對(duì)外合作廣度。

圖2 空間維度的國(guó)際一流圖情期刊學(xué)術(shù)合作態(tài)勢(shì)

3.2 學(xué)術(shù)實(shí)體貢獻(xiàn)度

3.2.1 實(shí)體一：國(guó)家

筆者采用full counting和fractional counting 兩種統(tǒng)計(jì)方法分別計(jì)算學(xué)者貢獻(xiàn)度，并進(jìn)行國(guó)家維度的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度求和與對(duì)比，所得數(shù)據(jù)見(jiàn)表5。由于Xu等[28]提供的3種學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度計(jì)算方法的結(jié)果雖大體一致，但仍有一定區(qū)別。為此，本文通過(guò)引入貢獻(xiàn)度-Avg這一計(jì)量指標(biāo)特征，將國(guó)家維度在國(guó)際一流圖情期刊發(fā)文的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度分4個(gè)層級(jí)，包括：核心區(qū)(貢獻(xiàn)度-Avg≥1000)、次核心區(qū)(1000＞貢獻(xiàn)度-Avg≥300)、第三核心區(qū)(300＞貢獻(xiàn)度-Avg≥100)和非核心區(qū)(貢獻(xiàn)度-Avg＜100)，以便把握國(guó)家實(shí)體的貢獻(xiàn)度區(qū)間。

表5 國(guó)家維度學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度表(Top 15)

美國(guó)處于學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度的核心區(qū)域，論文數(shù)量和貢獻(xiàn)度都穩(wěn)居世界第一，論文總數(shù)為1，312篇，使用full和frac統(tǒng)計(jì)方法計(jì)算的貢獻(xiàn)度得分都達(dá)到第2名(中國(guó))的3倍左右。中國(guó)(含港澳臺(tái)地區(qū))、英國(guó)處于學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度的次核心區(qū)域，中國(guó)論文數(shù)量排在全球第2 位(498 篇)，英國(guó)緊隨其后(472篇)；從作者貢獻(xiàn)度看，中國(guó)貢獻(xiàn)度同樣穩(wěn)居第二，雖然論文數(shù)量?jī)H超出英國(guó)5.5%，但多種計(jì)算方法的結(jié)果都表明其貢獻(xiàn)度普遍超過(guò)英國(guó)10個(gè)百分點(diǎn)。加拿大、西班牙、澳大利亞等7個(gè)國(guó)家組成學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度的第三梯隊(duì)，發(fā)文數(shù)量介于100～250 篇，學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度均值介于100～300。此外，學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度處于非核心區(qū)的國(guó)家數(shù)量為65個(gè)，仍占有較大比重(占比86.7%)。

總體上，在全球范圍內(nèi)，對(duì)各個(gè)國(guó)家在國(guó)際圖情界的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度劃分基本形成“一超多強(qiáng)”局面；通過(guò)橫向比較，中國(guó)仍需不斷提升國(guó)際話語(yǔ)權(quán)和核心競(jìng)爭(zhēng)力。國(guó)際一流圖情期刊發(fā)文中國(guó)家維度的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度形成多層分級(jí)狀態(tài)，存在一定的內(nèi)因，即美國(guó)、中國(guó)和英國(guó)等更為重視科學(xué)研究與科技創(chuàng)新。結(jié)合發(fā)文年份信息(見(jiàn)圖3)分析，2010-2019年間，美國(guó)的發(fā)文量顯著高于其他國(guó)家，但近兩年發(fā)文量有所下滑；中國(guó)發(fā)文數(shù)量持續(xù)上升，從2010年的34篇上升到2019年的72 篇，且占世界發(fā)文總量比重持續(xù)上升，從2010年10.6%上升到2019年18.2%。

圖3 按國(guó)別劃分的2010-2019年樣本期刊發(fā)文趨勢(shì)

3.2.2 實(shí)體二：科研機(jī)構(gòu)

分別使用full和frac統(tǒng)計(jì)方法計(jì)算圖情領(lǐng)域的學(xué)者貢獻(xiàn)度，并進(jìn)行科研機(jī)構(gòu)維度的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度求和與對(duì)比，結(jié)果見(jiàn)表6?？蒲袡C(jī)構(gòu)有從屬的國(guó)家，美國(guó)、中國(guó)和英國(guó)等國(guó)學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度處于領(lǐng)先地位，相應(yīng)地，其從屬機(jī)構(gòu)的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度占比較高。美國(guó)印第安納大學(xué)的論文數(shù)量和貢獻(xiàn)度都排在第1位，是本研究中唯一發(fā)文數(shù)量超過(guò)90篇的高校，排名次之的高校仍為美國(guó)馬里蘭大學(xué)。荷蘭阿姆斯特丹大學(xué)發(fā)文數(shù)排在第2位，但貢獻(xiàn)度處于第8位。國(guó)際范圍內(nèi)做出重要學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)的核心機(jī)構(gòu)包括印第安納大學(xué)、馬里蘭大學(xué)和新加坡南洋理工大學(xué)等，它們大多是圖情領(lǐng)域?qū)W科與專業(yè)實(shí)力雄厚的高校，位列2021 年QS世界大學(xué)學(xué)科排名圖書館及信息管理(Library &Information Management)專業(yè)前 50 名。觀之中國(guó)，在發(fā)文量排名前15科研機(jī)構(gòu)中，僅有武漢大學(xué)上榜，以48篇發(fā)文量排在第13位，貢獻(xiàn)度與發(fā)文量排名基本持平，仍存在權(quán)威科研機(jī)構(gòu)較少的問(wèn)題；發(fā)文量排名前50的科研機(jī)構(gòu)中，中國(guó)一共有5個(gè)機(jī)構(gòu)，除武漢大學(xué)(13名)外，還有香港城市大學(xué)(31名)、中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(35名)、南京大學(xué)和臺(tái)灣大學(xué)(并列44名)，均積極在國(guó)際上發(fā)出中國(guó)的學(xué)術(shù)聲音，做出了突出貢獻(xiàn)。

表6 科研機(jī)構(gòu)維度學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度表(Top 15)

3.2.3 實(shí)體三：學(xué)者

從學(xué)者(作者)維度看，在3，664篇論文中，25位作者發(fā)文數(shù)量超過(guò)10篇。采用3種計(jì)算方法來(lái)測(cè)度學(xué)者的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度，結(jié)果見(jiàn)表7。(1)樣本內(nèi)國(guó)際一流圖情期刊發(fā)文的核心學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)學(xué)者分別為來(lái)自英國(guó)伍爾弗漢普頓大學(xué)的Thelwall、荷蘭阿姆斯特丹大學(xué)的Leydesdorff和德國(guó)馬克斯-普朗克學(xué)會(huì)的Bornmann。Thelwall 以62 篇的發(fā)文量位列第一，貢獻(xiàn)度也穩(wěn)居第一；Leydesdorff 和Bornmann 分列第二、第三，貢獻(xiàn)度也與發(fā)文排名持平。(2)學(xué)者的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度與發(fā)文量不存在必然的直接對(duì)應(yīng)關(guān)系，如來(lái)自美國(guó)印第安納大學(xué)的華人學(xué)者丁穎(Y.Ding，現(xiàn)供職于美國(guó)德克薩斯大學(xué))發(fā)文量排在第4位，但貢獻(xiàn)度排名(特別是貢獻(xiàn)度2)相對(duì)偏低。(3)中國(guó)學(xué)者在國(guó)際圖情界的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度仍不樂(lè)觀，數(shù)據(jù)顯示發(fā)文量排名前15的作者均來(lái)自國(guó)外機(jī)構(gòu)，只有丁穎(Y. Ding)以一個(gè)作者兩個(gè)單位的形式在部分論文中有中國(guó)機(jī)構(gòu)署名。整體來(lái)看，雖然中國(guó)學(xué)者的發(fā)文量、學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度均高居全球第二，但明星學(xué)者偏少；在本次研究的論文數(shù)據(jù)集合中，還沒(méi)有發(fā)文數(shù)量超過(guò)10篇的在中國(guó)機(jī)構(gòu)工作的中國(guó)學(xué)者，這是缺乏核心競(jìng)爭(zhēng)力的又一顯著體現(xiàn)。

表7 學(xué)者維度學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度表(Top 15)

3.3 研究主題貢獻(xiàn)點(diǎn)

3.3.1 國(guó)家實(shí)體的貢獻(xiàn)點(diǎn)

通過(guò)主題聚類可以探尋國(guó)家、科研機(jī)構(gòu)和學(xué)者的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)點(diǎn)，亦即其分別著重關(guān)注的研究領(lǐng)域，為不同的利益相關(guān)者把握研究前沿、指引科研創(chuàng)新提供借鑒。采用VOS-viewer對(duì)2010-2019年樣本期刊發(fā)文的所有關(guān)鍵詞以及中國(guó)學(xué)者參與論文的關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類(見(jiàn)圖4-5)，結(jié)果表明：全球圖情學(xué)者高度關(guān)注的關(guān)鍵詞為科學(xué)(science)、知識(shí)(knowledge)、 信息 (information)、 模型 (model)、圖書館(library)、行為(behavior)、影響(impact)、交流(communication)和互聯(lián)網(wǎng)(web or internet)等，研究主題集中在科學(xué)計(jì)量與替代計(jì)量學(xué)、現(xiàn)代圖書館與知識(shí)管理、信息管理與科學(xué)技術(shù)應(yīng)用等方面；中國(guó)的相關(guān)研究則為國(guó)際研究的縮影，科學(xué)、模型、知識(shí)、信息、行為和影響等同為高頻關(guān)鍵詞，中國(guó)在這些方面均有一定程度的貢獻(xiàn)，但貢獻(xiàn)點(diǎn)較為分散，研究的系統(tǒng)性、關(guān)聯(lián)性也偏弱，仍處于跟跑位置。

圖4 全球?qū)W者參與論文關(guān)鍵詞聚類

圖5 我國(guó)學(xué)者參與論文關(guān)鍵詞聚類

分析表明，美國(guó)處于學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度的核心區(qū)域，中國(guó)(含港澳臺(tái)地區(qū))、英國(guó)處于學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度的次核心區(qū)域。通過(guò)解析高被引文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)：(1)美國(guó)的貢獻(xiàn)點(diǎn)主要在引文分析(citations analysis)、社交媒體與替代計(jì)量(social media and altmetrics)、團(tuán)隊(duì)協(xié)作(team collaboration)、大數(shù)據(jù)(big data)和情感分析(sentiment analysis)等方面，如Haustein等[31]即采用替代計(jì)量和引文分析方法分析了生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中的推文和引文，指出推文與引文之間的相關(guān)性很低，這意味著基于推文的影響指標(biāo)與基于引文的影響指標(biāo)不同，在此基礎(chǔ)上提出了一個(gè)使用文章覆蓋范圍以及Twitter提及(Twitter Mentions)與引文之間相關(guān)性的框架，以促進(jìn)對(duì)基于社交媒體新穎指標(biāo)的評(píng)估；Sugimoto等[32]回顧社交媒體與替代計(jì)量的學(xué)術(shù)應(yīng)用，并進(jìn)行了批判性討論。(2)中國(guó)的貢獻(xiàn)點(diǎn)主要在共詞分析(co-word analysis)、引文分析(citations analysis)和社交網(wǎng)站(SNS)等方面，如胡吉明(J. M. Hu)等[33]基于共詞分析探討了2004-2013 年間中國(guó)推薦系統(tǒng)(RecSys)的研究模式和發(fā)展趨勢(shì)；唐莉(L.Tang)等[34]探索了研究引文的“俱樂(lè)部”(clubbing effect)效應(yīng)，即內(nèi)部引用趨勢(shì)。(3)英國(guó)的貢獻(xiàn)點(diǎn)主要在學(xué)術(shù)傳播與合作(academic disseminating and communicating)、社交網(wǎng)絡(luò)與學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)(social network or academic network)和替代計(jì)量學(xué)(altmetrics) 等方面，與其近10余年來(lái)積極推動(dòng)開(kāi)放科學(xué)的行動(dòng)特征基本吻合，如 Thelwall等[35]介紹了著名學(xué)術(shù)社區(qū)——Research Gate 為學(xué)者提供傳播學(xué)術(shù)作品的新方法，認(rèn)為其有可能改變非正式學(xué)術(shù)交流的動(dòng)力。

3.3.2 科研機(jī)構(gòu)實(shí)體的貢獻(xiàn)點(diǎn)

國(guó)際范圍內(nèi)做出重要學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)的核心科研機(jī)構(gòu)為印第安納大學(xué)、馬里蘭大學(xué)和南洋理工大學(xué)等。印第安納大學(xué)的研究側(cè)重點(diǎn)和貢獻(xiàn)點(diǎn)與前文所述美國(guó)的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)點(diǎn)高度重合，也集中在引文分析、社交媒體與替代計(jì)量、團(tuán)隊(duì)協(xié)作等方面。馬里蘭大學(xué)的研究側(cè)重點(diǎn)和貢獻(xiàn)點(diǎn)在信息檢索(information retrieval)、信息素養(yǎng)(information literacy)和圖書館與政策(libraries and policy)等方面，如Ahn等[36]提出了一種將交互式可視化與個(gè)性化搜索相集成的特定方法，介紹了一種基于可視化的自適應(yīng)搜索系統(tǒng)——Adaptive VIBE，并測(cè)試、分析了它的有效性和優(yōu)缺點(diǎn)；Xie[37]介紹了使用NIH在線資源通過(guò)計(jì)算機(jī)培訓(xùn)來(lái)提高老年人電子衛(wèi)生素養(yǎng)的實(shí)踐；Jaeger等[38-39]主張?jiān)谡魏蜎Q策過(guò)程中倡導(dǎo)圖書館價(jià)值，展現(xiàn)圖書館立場(chǎng)。南洋理工大學(xué)的研究側(cè)重點(diǎn)和貢獻(xiàn)點(diǎn)在社交網(wǎng)絡(luò)(SNS)、情感分析(sentiment analysis)、信息檢索與獲取(information retrieval and access)等方面，如南洋理工大學(xué)Sin等[40]調(diào)查了國(guó)際學(xué)生的日常生活信息尋求行為，并使用方差分析和結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)分析了國(guó)際學(xué)生的日常生活信息需求；Ravindran等[41]解析了社交網(wǎng)絡(luò)疲勞的前因與影響；Xia等[42]提出了一個(gè)用于文檔級(jí)情感分析的三階段模型，它包括極性偏移的檢測(cè)、消除和集成3個(gè)階段。

在學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度Top15科研機(jī)構(gòu)中，中國(guó)僅有武漢大學(xué)上榜。其研究側(cè)重點(diǎn)和貢獻(xiàn)點(diǎn)在文獻(xiàn)計(jì)量與共詞分析(bibliometric and co-word analysis)、科學(xué)協(xié)作(scientific collaboration)、電子商務(wù)(electronic commerce)和在線信息偶遇(online information encountering)等方面，有較高影響力、貢獻(xiàn)度的成果大多是通過(guò)跨機(jī)構(gòu)合作方式實(shí)現(xiàn)的，如武漢大學(xué)信息管理學(xué)院胡吉明(J.M.Hu)與華中科技大學(xué)沈麗寧(L.N.Shen)等[43]合著論文基于文獻(xiàn)計(jì)量法和共詞分析法探討了中國(guó)信息行為研究現(xiàn)狀、熱點(diǎn)和趨勢(shì)；武漢大學(xué)講座教授丁穎(Y.Ding)在科學(xué)協(xié)作這一領(lǐng)域持續(xù)深耕，與印第安納大學(xué)、北京大學(xué)等開(kāi)展了深度合作[44-45]；姜婷婷(T.T.Jiang)[46]等分析了在線信息偶遇的建模過(guò)程，并獲取到14項(xiàng)影響因素。

3.3.3 學(xué)者實(shí)體的貢獻(xiàn)點(diǎn)

英國(guó)伍爾弗漢普頓大學(xué)的Thelwall、荷蘭阿姆斯特丹大學(xué)Leydesdorff和德國(guó)馬克斯-普朗克學(xué)會(huì)Bornmann是國(guó)際一流圖情期刊發(fā)文的核心貢獻(xiàn)者。Thelwall的研究方向和貢獻(xiàn)點(diǎn)為網(wǎng)絡(luò)計(jì)量(webometrics)、賽柏計(jì)量(cybermetrics)、博客(blogs)、Web 2.0和科學(xué)計(jì)量(scientometrics)等，提倡一種用于鏈接分析的信息科學(xué)方法，并將其應(yīng)用到Web 鏈接分析和Blog 分析中，為Twitter、YouTube、社交網(wǎng)絡(luò)以及各種類型的鏈接和影響指標(biāo)研發(fā)定量Web方法和工具，他的研究小組連續(xù)在2017-2019年度的上海軟科(ShanghaiRanking)圖書館和信息科學(xué)領(lǐng)域平均研究影響(CNCI)排名方面位列全球第一[47]。Leydesdorff在系統(tǒng)理論(systems theory)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析(social network analysis)、科學(xué)計(jì)量學(xué)(scientometrics)和創(chuàng)新社會(huì)學(xué)(sociology of innovation)等方面貢獻(xiàn)頗豐，Bornmann的研究方向和貢獻(xiàn)點(diǎn)為替代計(jì)量(altmetrics)、文獻(xiàn)計(jì)量(bibliometrics)、指標(biāo)(indicators)、同行評(píng)議(peer review)、科研評(píng)價(jià)(research evaluation)和科學(xué)計(jì)量學(xué)(scientometrics)等方面。例如，Leydesdorff與Bornmann的一項(xiàng)研究認(rèn)為使用基于Web of Science 學(xué)科類別(WCs)的參考集(reference sets)對(duì)引文評(píng)分進(jìn)行歸一化已成為評(píng)估文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)中一種已建立的“最佳”實(shí)踐[48]。

學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度Top15 學(xué)者中，只有丁穎(Y.Ding)以一個(gè)作者兩個(gè)單位的形式在部分論文中進(jìn)行中國(guó)機(jī)構(gòu)署名。她研究興趣和貢獻(xiàn)點(diǎn)包括科學(xué)協(xié)作(scientific collaboration)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)(data-driven knowledge discovery)、語(yǔ)義網(wǎng)(semantic web)、知識(shí)圖譜(knowledge graph)和 Web 技術(shù)應(yīng)用(application of web technology)等。例如，其研究可以幫助了解科學(xué)協(xié)作的同質(zhì)性、可傳遞性和優(yōu)先依戀性，一項(xiàng)成果通過(guò)指數(shù)隨機(jī)圖模型(ERGMs)證明：考慮作者屬性與同質(zhì)效應(yīng)以及嵌入其中的共同作者網(wǎng)絡(luò)傳遞性和優(yōu)先連接效應(yīng)，有助于全面了解科學(xué)協(xié)作；還提出了一種從文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)視角來(lái)分析持久科學(xué)協(xié)作的方法——PSC，并從跨學(xué)科程度、合著者的科學(xué)年齡差異及其科學(xué)影響、研究團(tuán)隊(duì)規(guī)模等幾個(gè)維度分析了合著文章的影響力與協(xié)作持續(xù)性(PSC)之間的關(guān)系，描繪了持久科學(xué)協(xié)作的細(xì)微圖景[44-45]。

4 結(jié)論與建議

面向多元學(xué)術(shù)實(shí)體的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)測(cè)度研究，為客觀評(píng)價(jià)科學(xué)合作、科研創(chuàng)新的規(guī)模和增長(zhǎng)點(diǎn)提供了一種新思路，有助于評(píng)估圖情學(xué)界各類學(xué)術(shù)實(shí)體在該學(xué)科領(lǐng)域的貢獻(xiàn)度。本文以從Web of Science 收集到的5 本國(guó)際一流圖情期刊的3，664 篇文獻(xiàn)為樣本數(shù)據(jù)集，通過(guò)學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度計(jì)算、學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)點(diǎn)分析等方式，從“量”“度”和“點(diǎn)”3個(gè)方面對(duì)全球以及中國(guó)圖情界各類學(xué)術(shù)實(shí)體的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)進(jìn)行科學(xué)測(cè)度，研究得出以下主要結(jié)論與建議。

(1)從合著論文貢獻(xiàn)量看，按學(xué)者實(shí)體發(fā)文署名的國(guó)別劃分，國(guó)際合著論文占比為76.1%，中國(guó)合著論文貢獻(xiàn)占比則高于世界平均水平，但貢獻(xiàn)量偏低，存在著合作規(guī)模與貢獻(xiàn)度不匹配的悖論；國(guó)際一流圖情期刊發(fā)文中各類學(xué)術(shù)實(shí)體發(fā)表的合著論文合作類型包括5種模式，其中全球國(guó)際合作、同一國(guó)家跨機(jī)構(gòu)合作和院系內(nèi)部合作是主流趨勢(shì)，國(guó)內(nèi)外圖情界對(duì)跨學(xué)科(院系)合作均持較保守態(tài)度；國(guó)際圖情界學(xué)術(shù)合作態(tài)勢(shì)表現(xiàn)為時(shí)序上的合著論文貢獻(xiàn)度波動(dòng)持續(xù)上升，空間上的“一超多強(qiáng)”局面，中國(guó)在國(guó)際學(xué)術(shù)合作和科技創(chuàng)新中處于追趕階段。

中國(guó)正在如火如荼實(shí)踐的新文科建設(shè)為全面提升科學(xué)合作能力提供了良好的契機(jī)和解決思路，馬費(fèi)成解釋其正是寄希望于通過(guò)文科的內(nèi)部融通、文理交叉來(lái)研究、認(rèn)識(shí)和解決學(xué)科本身、人和社會(huì)中的復(fù)雜問(wèn)題。因此，面對(duì)社會(huì)問(wèn)題越來(lái)越復(fù)雜多變、綜合型高素質(zhì)人才緊缺、學(xué)科從分化走向綜合的背景，建議中國(guó)圖情界各類學(xué)術(shù)實(shí)體緊抓新文科建設(shè)的機(jī)遇，積極關(guān)注并回應(yīng)國(guó)家、社會(huì)和大眾的需求，重視交叉融合，加強(qiáng)理論創(chuàng)新，堅(jiān)守人文傳統(tǒng)[49]；嘗試突破以學(xué)科界限為基礎(chǔ)的學(xué)術(shù)管理制度、人才培養(yǎng)模式和學(xué)科組織范式，建立起跨界、開(kāi)放和共享的運(yùn)行機(jī)制，提升學(xué)科解決實(shí)踐問(wèn)題的活力[50]；要以中國(guó)和世界為觀察和分析對(duì)象，在全球?qū)W術(shù)競(jìng)合中尋找新的生長(zhǎng)點(diǎn)和貢獻(xiàn)點(diǎn)，建構(gòu)中國(guó)自身的對(duì)外傳播話語(yǔ)體系。

(2)從學(xué)術(shù)實(shí)體貢獻(xiàn)度來(lái)看，使用Linear、Curve及其他3類方法計(jì)算國(guó)際一流圖情期刊發(fā)文中各類學(xué)術(shù)實(shí)體學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度的結(jié)果顯示，國(guó)家維度上，美國(guó)處于核心區(qū)，中國(guó)(含港澳臺(tái)地區(qū))、英國(guó)處于次核心區(qū)，加拿大、西班牙、澳大利亞等7個(gè)國(guó)家處于第三核心區(qū)，處于非核心區(qū)的國(guó)家占比達(dá)86.7%；科研機(jī)構(gòu)維度上，國(guó)際范圍內(nèi)作出重要學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)的核心機(jī)構(gòu)包括印第安納大學(xué)、馬里蘭大學(xué)和南洋理工大學(xué)，中國(guó)則僅有武漢大學(xué)上榜Top15，權(quán)威科研機(jī)構(gòu)偏少；學(xué)者維度上，學(xué)者的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度與合作量、發(fā)文量等因素相關(guān)，英國(guó)伍爾弗漢普頓大學(xué)Thelwall、荷蘭阿姆斯特丹大學(xué)Leydesdorff 和德國(guó)馬克斯-普朗克學(xué)會(huì)Bornmann 是核心學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)學(xué)者，中國(guó)明星學(xué)者偏少，在國(guó)際上的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度仍較低，缺乏核心競(jìng)爭(zhēng)力。因此，建議通過(guò)“以點(diǎn)帶面”的方式提升國(guó)家整體科研創(chuàng)新能力以及在全球范圍內(nèi)的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度。譬如，各類學(xué)術(shù)實(shí)體應(yīng)以堅(jiān)持圖情檔學(xué)科內(nèi)核、強(qiáng)化技術(shù)與方法的引入、重視圖情檔內(nèi)部的再造與優(yōu)化、進(jìn)一步增強(qiáng)圖情檔的應(yīng)用屬性和推進(jìn)圖情檔學(xué)科的開(kāi)放創(chuàng)新等方式將圖情檔建設(shè)為“硬”學(xué)科[51]，并由此打造更多的權(quán)威科研機(jī)構(gòu)，培養(yǎng)更多的明星學(xué)者；通過(guò)以學(xué)術(shù)權(quán)威取代權(quán)力權(quán)威，建立以學(xué)術(shù)為中心和導(dǎo)向的學(xué)術(shù)體制[52]，凝聚并形成更強(qiáng)大的國(guó)家核心競(jìng)爭(zhēng)力。

(3)從研究主題貢獻(xiàn)點(diǎn)來(lái)看：受國(guó)情、學(xué)術(shù)創(chuàng)新與協(xié)作水平、研究側(cè)重點(diǎn)等因素影響，各類學(xué)術(shù)實(shí)體偏重的研究主題、研究方向和研究貢獻(xiàn)點(diǎn)具有個(gè)性化特征。國(guó)外各個(gè)國(guó)家、科研機(jī)構(gòu)和學(xué)者的貢獻(xiàn)點(diǎn)主要集中在引文分析、社交媒體與社交網(wǎng)絡(luò)、替代計(jì)量與科學(xué)計(jì)量、科學(xué)協(xié)作與學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)、情感分析、信息檢索與獲取、信息素養(yǎng)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、科研評(píng)價(jià)與同行評(píng)議和圖書館發(fā)展與政策等方面；中國(guó)的貢獻(xiàn)點(diǎn)主要在共詞分析、引文分析、社交網(wǎng)站、電子商務(wù)、科學(xué)協(xié)作、信息偶遇、知識(shí)圖譜、語(yǔ)義網(wǎng)和Web技術(shù)應(yīng)用等方面，在國(guó)際圖情界的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)的廣度和深度上均有待提升。因此，建議各類學(xué)術(shù)實(shí)體在進(jìn)行學(xué)科建設(shè)和科學(xué)研究過(guò)程中要根植祖國(guó)大地，面向國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略需求和全球場(chǎng)域，準(zhǔn)確把握國(guó)際圖情領(lǐng)域的前沿研究和創(chuàng)新領(lǐng)域，進(jìn)一步提升創(chuàng)新能力，積極拓展學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)點(diǎn)；引導(dǎo)中國(guó)各類學(xué)術(shù)實(shí)體參與研究的主題向多元化、縱深化進(jìn)一步發(fā)展，在更多方面有所創(chuàng)格，并及時(shí)彌補(bǔ)中國(guó)研究領(lǐng)域的不足。

需要指出的是，本研究難免存在一定的局限性。在研究過(guò)程中，筆者在使用多種作者貢獻(xiàn)度計(jì)算方法并進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證的基礎(chǔ)上，通過(guò)輔以研究主題貢獻(xiàn)點(diǎn)的方式以求更客觀地評(píng)估國(guó)際圖情領(lǐng)域各類學(xué)術(shù)實(shí)體的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)度與貢獻(xiàn)點(diǎn)，但因?qū)﹃P(guān)聯(lián)證據(jù)選擇、解析可能存在主觀性偏差，對(duì)各類學(xué)術(shù)實(shí)體貢獻(xiàn)的研判、修正可能缺乏多元的材料佐證。另外，本文對(duì)學(xué)術(shù)實(shí)體貢獻(xiàn)測(cè)度的研究范疇僅限于圖情領(lǐng)域，未來(lái)，在結(jié)合數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)抽取技術(shù)的基礎(chǔ)上，可期進(jìn)一步擴(kuò)大至其他學(xué)科或全學(xué)科領(lǐng)域。這些將是值得我們深入研究和拓展的重點(diǎn)。