中文人文社會(huì)科學(xué)科研人員的學(xué)術(shù)影響力評(píng)價(jià)研究

郭蕊翾　宋凱　杜保國(guó)

摘要：科學(xué)評(píng)價(jià)科研人員學(xué)術(shù)影響力是展現(xiàn)其專業(yè)性與創(chuàng)新性的重要途徑。文章在構(gòu)建科研人員學(xué)術(shù)影響力評(píng)價(jià)指數(shù)PRCI-G的基礎(chǔ)上，結(jié)合科研人員研究主題構(gòu)建學(xué)術(shù)影響力評(píng)價(jià)矩陣，并從五大維度構(gòu)建科研人員學(xué)術(shù)影響力畫像。以圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域?yàn)槔龑?duì)所提方法進(jìn)行實(shí)證研究，該方法能夠全景化展示科研人員的學(xué)術(shù)面貌，為中文人文社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域的其他學(xué)科應(yīng)用提供借鑒，同時(shí)為研究者追蹤科研人員動(dòng)態(tài)與快速把握學(xué)術(shù)進(jìn)展提供決策參考。

關(guān)鍵詞：中文人文社會(huì)科學(xué)；科研人員；學(xué)術(shù)影響力；圖書情報(bào)學(xué)

中圖分類號(hào)：G250 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

DOI：10.13897/j.cnki.hbkjty.2023.0063

0 引言

科研人員是學(xué)術(shù)研究與創(chuàng)新的主體，在推動(dòng)知識(shí)創(chuàng)新與提升學(xué)科發(fā)展水平方面起著關(guān)鍵作用。科研人員學(xué)術(shù)影響力是學(xué)術(shù)水平的反映，代表其學(xué)術(shù)成果被關(guān)注與被認(rèn)可的程度［1］?？茖W(xué)評(píng)價(jià)科研人員學(xué)術(shù)影響力是展現(xiàn)其專業(yè)性與創(chuàng)新性的重要途徑，對(duì)完善學(xué)術(shù)人才評(píng)價(jià)體系意義重大。通過(guò)評(píng)價(jià)中文人文社會(huì)科學(xué)科研人員的學(xué)術(shù)影響力，幫助相關(guān)研究者追蹤科研人員的中文成果，能夠助力其更加準(zhǔn)確且迅速地掌握學(xué)科前沿。

目前，常用的科研人員學(xué)術(shù)影響力評(píng)價(jià)方法有三種，分別是定性評(píng)價(jià)方法、定量評(píng)價(jià)方法和定性與定量相結(jié)合的評(píng)價(jià)方法。（1）定性評(píng)價(jià)方法。

定性評(píng)價(jià)是指某專業(yè)領(lǐng)域的專家基于自身對(duì)本專業(yè)的認(rèn)知、理解、經(jīng)驗(yàn)以及造詣等對(duì)被評(píng)價(jià)對(duì)象給予評(píng)判［2］。同行評(píng)議是在科研人員評(píng)價(jià)方法中最具代表性的定性研究方法之一，在滿足科研評(píng)價(jià)實(shí)際需求上，同行評(píng)議是目前科學(xué)界學(xué)術(shù)交流最可行的質(zhì)量控制手段，也是評(píng)價(jià)實(shí)踐首選的量度工具［3］。（2）定量評(píng)價(jià)方法。定量評(píng)價(jià)是指借助能夠用來(lái)表征學(xué)術(shù)成果貢獻(xiàn)的指標(biāo)對(duì)被評(píng)價(jià)對(duì)象的影響力進(jìn)行分析。在科研人員學(xué)術(shù)影響力評(píng)價(jià)方面的評(píng)價(jià)指標(biāo)主要有四種，分別是傳統(tǒng)文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)評(píng)價(jià)指標(biāo)、h指數(shù)及其擴(kuò)展指數(shù)、基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)方法和基于Altmetrics的評(píng)價(jià)方法［4］。基于傳統(tǒng)文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的評(píng)價(jià)指標(biāo)主要有論文總數(shù)、總被引頻次和篇均被引頻次等。h指數(shù)是最常用于評(píng)價(jià)科研人員學(xué)術(shù)影響力的指標(biāo)之一，但其僅考慮到發(fā)文量與被引量，在評(píng)價(jià)全面性上有所不足?；趶?fù)雜網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)方法是指通過(guò)構(gòu)建作者合作網(wǎng)絡(luò)與互引網(wǎng)絡(luò)來(lái)測(cè)度科研人員的學(xué)術(shù)影響力，其中常用評(píng)價(jià)指標(biāo)有點(diǎn)度中心度、中介中心度、接近中心度和類Page-Rank方法等?；贏ltmetrics的評(píng)價(jià)指標(biāo)有微博轉(zhuǎn)發(fā)和評(píng)論、社交網(wǎng)站評(píng)論、社會(huì)標(biāo)簽、下載人次、閱讀人次等，在提高時(shí)效性的同時(shí)拓展了影響力測(cè)度的廣度與深度

［5］，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)計(jì)量評(píng)價(jià)的缺陷，能更好地評(píng)價(jià)學(xué)者及學(xué)術(shù)成果的社會(huì)影響力［6］。（3）定量評(píng)價(jià)和定性評(píng)價(jià)相結(jié)合的方法。定性評(píng)價(jià)與定量評(píng)價(jià)各有優(yōu)劣，在科研人員學(xué)術(shù)影響評(píng)價(jià)中互為補(bǔ)充，綜合應(yīng)用定性與定量的評(píng)價(jià)方法是未來(lái)評(píng)價(jià)的發(fā)展方向［7］。

本研究提出一種學(xué)術(shù)影響力評(píng)價(jià)方法，基于學(xué)術(shù)產(chǎn)出、學(xué)術(shù)認(rèn)可、學(xué)術(shù)合作以及學(xué)術(shù)創(chuàng)新四個(gè)維度構(gòu)建學(xué)術(shù)影響力評(píng)價(jià)指標(biāo)，并進(jìn)一步結(jié)合研究主題構(gòu)建中文人文社會(huì)科學(xué)科研人員學(xué)術(shù)影響力評(píng)價(jià)矩陣，在對(duì)科研人員進(jìn)行影響力類型劃分的基礎(chǔ)上，從多個(gè)維度繪制科研人員學(xué)術(shù)影響力畫像，實(shí)現(xiàn)從宏觀層面的學(xué)術(shù)影響力評(píng)價(jià)到微觀層面的個(gè)體畫像描述的全景化、多維度學(xué)術(shù)影響力評(píng)價(jià)。

1 科研人員學(xué)術(shù)影響力評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

為了清晰展現(xiàn)科研人員學(xué)術(shù)影響力評(píng)價(jià)的構(gòu)建過(guò)程，遵循數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中通用的收集、處理、分析和展示步驟，科研人員學(xué)術(shù)影響力評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建包含三個(gè)部分，分別為：科研人員學(xué)術(shù)影響力評(píng)價(jià)指標(biāo)分析、科研人員學(xué)術(shù)影響力類型劃分以及科研人員學(xué)術(shù)影響力畫像構(gòu)建。

1.1 科研人員學(xué)術(shù)影響力評(píng)價(jià)指標(biāo)分析

本文對(duì)中文人文社會(huì)科學(xué)科研人員學(xué)術(shù)影響力的評(píng)價(jià)，將綜合考慮科研人員的學(xué)術(shù)產(chǎn)出、學(xué)術(shù)認(rèn)可、學(xué)術(shù)合作以及學(xué)術(shù)創(chuàng)新。（1）學(xué)術(shù)產(chǎn)出用科研人員發(fā)文數(shù)量進(jìn)行表征。較多的學(xué)術(shù)論文數(shù)量能夠體現(xiàn)科研人員學(xué)術(shù)研究的持續(xù)性和深入性。（2）學(xué)術(shù)認(rèn)可用科研人員的施引作者數(shù)量進(jìn)行構(gòu)建。科研人員的施引作者較多意味著其他研究者對(duì)其研究水平認(rèn)可度較高，證實(shí)其科研成果的實(shí)際價(jià)值較高。⑶學(xué)術(shù)合作用科研人員的合作作者數(shù)量進(jìn)行表示。合作作者較多能代表該科研人員社會(huì)合作網(wǎng)絡(luò)覆蓋較廣，在研究領(lǐng)域的發(fā)展中起到推動(dòng)作用。⑷篇均被引頻次能夠體現(xiàn)科研人員的學(xué)術(shù)創(chuàng)新能力，較高的篇均被引頻次可以表示該科研人員學(xué)術(shù)成果的平均影響力較高。同時(shí)，在已有研究中，有學(xué)者將被引頻次離散度引入評(píng)價(jià)指標(biāo)［8-10］，對(duì)作者、機(jī)構(gòu)、期刊進(jìn)行評(píng)價(jià)并取得了較好的效果。被引頻次離散度能夠體現(xiàn)文獻(xiàn)被引頻次之間的差距，均衡篇均被引頻次可能受到高被引文獻(xiàn)與低被引、零被引文獻(xiàn)帶來(lái)的影響，反映科研人員論文被認(rèn)可的均衡程度。因此，本文借鑒此方式，將被引離散度與篇均被引頻次相結(jié)合，以保證學(xué)術(shù)創(chuàng)新評(píng)價(jià)結(jié)果的合理性。

綜合上述內(nèi)容，本文從學(xué)術(shù)產(chǎn)出（Academic Publication）、學(xué)術(shù)認(rèn)可（Academic Recognition）、學(xué)術(shù)合作（Academic Cooperation）及學(xué)術(shù)創(chuàng)新（Academic Innovation）四個(gè)維度構(gòu)建學(xué)術(shù)影響力評(píng)價(jià)指標(biāo)：PRCI-G指數(shù)（Publication Recognition Cooperation Innovation-Gini Index），計(jì)算公式見公式（1）。其中，

公式（1）中的GC表示基尼系數(shù)（Gini Coefficient，簡(jiǎn)稱 GC），是衡量數(shù)據(jù)離散度的常見指標(biāo)之一，取值范圍在0-1之間，GC值越小則代表科研人員論文之間的被引頻次越接近。在篇均被引頻次相同的情況下，GC值越小代表科研人員的學(xué)術(shù)水平越高［11］。具體計(jì)算公式見公式（2）。其中，Pi、Pj代表一定時(shí)期內(nèi)第i篇、第j篇文獻(xiàn)的被引頻次，N表示一定時(shí)期內(nèi)某作者所著文獻(xiàn)的總數(shù)。

此外，在應(yīng)用PRCI-G指數(shù)對(duì)科研人員學(xué)術(shù)影響力進(jìn)行評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上，需要對(duì)該指標(biāo)的科學(xué)性進(jìn)行驗(yàn)證。因此，本文將從相關(guān)性、穩(wěn)定性以及區(qū)分性三個(gè)方面對(duì)該指標(biāo)進(jìn)行檢驗(yàn)。

1.2 科研人員學(xué)術(shù)影響力類型劃分

在應(yīng)用PRCI-G指數(shù)進(jìn)行科研人員學(xué)術(shù)影響力計(jì)算的基礎(chǔ)上，為了能更為細(xì)粒度地對(duì)科研人員類型進(jìn)行劃分，明晰學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)不同科研人員的學(xué)術(shù)發(fā)展態(tài)勢(shì)，本文結(jié)合科研人員的研究主題，構(gòu)建“研究主題-學(xué)術(shù)影響力”評(píng)價(jià)矩陣，對(duì)科研人員進(jìn)行類型劃分。在對(duì)導(dǎo)出的題錄數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)鍵詞清洗、合并后，應(yīng)用Donohue［12］提出的高頻低頻詞界分公式進(jìn)行關(guān)鍵詞提取，并使用VOSviewer進(jìn)行主題聚類劃分，以識(shí)別每位作者的研究主題數(shù)量。使用研究主題數(shù)量與 PRCI-G指數(shù)繪制科研人員學(xué)術(shù)影響力評(píng)價(jià)矩陣，通過(guò)閾值設(shè)置，將科研人員劃分為四種類型。

1.3 科研人員學(xué)術(shù)影響力畫像構(gòu)建

通過(guò)上述過(guò)程，能夠計(jì)算每位科研人員在學(xué)科領(lǐng)域的學(xué)術(shù)影響力并劃分影響力類型，實(shí)現(xiàn)了從宏觀層面對(duì)科研人員的學(xué)術(shù)影響力情況分析。本文整合科研人員的學(xué)術(shù)微觀信息，通過(guò)構(gòu)建科研人員學(xué)術(shù)影響力畫像的方式對(duì)科研人員的學(xué)術(shù)面貌進(jìn)行全景化結(jié)果展示，實(shí)現(xiàn)從宏觀到微觀層面的科研人員學(xué)術(shù)動(dòng)態(tài)揭示。

綜上，本文對(duì)科研人員學(xué)術(shù)影響評(píng)價(jià)的關(guān)鍵流程進(jìn)行了描述，并以此形成科研人員學(xué)術(shù)影響力評(píng)價(jià)模型，見圖1。在模型實(shí)證過(guò)程中，以中國(guó)知網(wǎng)和中國(guó)引文數(shù)據(jù)庫(kù)為數(shù)據(jù)來(lái)源。

數(shù)據(jù)具體處理流程如下：首先，在中國(guó)知網(wǎng)中對(duì)圖書情報(bào)領(lǐng)域的相關(guān)論文進(jìn)行檢索，篩選出科研人員實(shí)驗(yàn)列表。第二，在中國(guó)引文數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)相關(guān)科研人員的施引作者數(shù)量、合作作者數(shù)量及篇均被引次數(shù)進(jìn)行檢索與統(tǒng)計(jì)。為了消除不同指標(biāo)之間的量綱影響，使預(yù)處理的數(shù)據(jù)穩(wěn)定性更高，對(duì)以上數(shù)據(jù)進(jìn)行l(wèi)og對(duì)數(shù)函數(shù)歸一化處理。最后，依據(jù)科研人員學(xué)術(shù)影響力評(píng)價(jià)過(guò)程，計(jì)算科研人員PRCI-G指數(shù)，結(jié)合研究主題進(jìn)行科研人員學(xué)術(shù)影響力劃分，最終繪制完成科研人員學(xué)術(shù)影響力畫像。

2 結(jié)果分析

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

1965年，普賴斯在對(duì)引文進(jìn)行大量的統(tǒng)計(jì)分析后提出了“最大引文年限”問(wèn)題，并指出文章被引用的峰值是該文章發(fā)表后的第二年［13］。2011年，黃利平研究發(fā)現(xiàn)圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的期刊被引最佳年限主要集中在第二年或者第三年

［14］。為消除最大引文年限的影響，本文選取中國(guó)知網(wǎng)收錄的圖書情報(bào)領(lǐng)域2009-2018年間發(fā)表的CSSCI論文進(jìn)行研究。為了避免發(fā)文量過(guò)大或過(guò)小造成評(píng)價(jià)失衡，本文重點(diǎn)對(duì)發(fā)文量較為接近的科研人員進(jìn)行研究。因此，將論文數(shù)量的閾值設(shè)置為85-150篇，在該區(qū)間內(nèi)共有22位科研人員。

在中國(guó)引文數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)22位作者的合作作者、施引作者及篇均被引頻次分別進(jìn)行檢索。為了彰顯科研人員的較高學(xué)術(shù)水平并探尋較為穩(wěn)定的合作關(guān)系，對(duì)引用次數(shù)和合作次數(shù)設(shè)定閾值，使用引用科研人員論文數(shù)量大于5次的作者數(shù)量來(lái)計(jì)算學(xué)術(shù)認(rèn)可程度，使用與科研人員合作2次及以上的作者數(shù)量來(lái)計(jì)算學(xué)術(shù)合作程度。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)情況如表1所示。

2.2 科研人員學(xué)術(shù)影響力計(jì)算

2.2.1 科研人員學(xué)術(shù)影響力評(píng)價(jià)

對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行l(wèi)og對(duì)數(shù)函數(shù)歸一化處理后，使用熵權(quán)法計(jì)算各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重，得到學(xué)術(shù)產(chǎn)出的權(quán)重為0.0133，學(xué)術(shù)認(rèn)可的權(quán)重為0.6060，學(xué)術(shù)合作的權(quán)重為0.0780，學(xué)術(shù)創(chuàng)新的權(quán)重為0.3026。根據(jù)PRCI-G指數(shù)公式計(jì)算22位科研人員的PRCI-G指數(shù)，并將其與常用的科研人員學(xué)術(shù)影響力評(píng)價(jià)指標(biāo)h指數(shù)、g指數(shù)、篇均被引頻次及總發(fā)文量進(jìn)行比較，結(jié)果見表2。

2.2.2 PRCI-G指數(shù)有效性檢驗(yàn)

為了驗(yàn)證PRCI-G指數(shù)對(duì)科研人員學(xué)術(shù)影響力的評(píng)價(jià)效果，從相關(guān)性、穩(wěn)定性和區(qū)分性角度進(jìn)行分析。

（1）PRCI-G指數(shù)的相關(guān)性分析。為分析PRCI-G指數(shù)與h指數(shù)、g指數(shù)、總發(fā)文量以及篇均被引頻次之間的關(guān)系，對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行Spearman相關(guān)性分析，結(jié)果如表3所示。

分析表3發(fā)現(xiàn)，PRCI-G指數(shù)與h指數(shù)和g指數(shù)中等程度相關(guān)，與篇均被引頻次強(qiáng)相關(guān)，與總發(fā)文量極弱相關(guān)。PRCI-G指數(shù)與h指數(shù)、g指數(shù)和篇均被引頻次的相關(guān)度分別為0.446、0.529和0.760，有著較高的一致性，能夠證明PRCI-G指數(shù)是在已有評(píng)價(jià)指標(biāo)上的改進(jìn)，具有一定說(shuō)服力。與h指數(shù)和g指數(shù)相比，PRCI-G指數(shù)與篇均被引頻次的相關(guān)性較高，可能是因?yàn)閔指數(shù)和g指數(shù)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)均是高被引文獻(xiàn)，未考慮到被引頻次較低的文獻(xiàn)，而PRCI-G指數(shù)則將論文被引頻次的均衡性與離散度納入計(jì)算。此外，PRCI-G指數(shù)與總發(fā)文量的相關(guān)系數(shù)僅為0.120，相關(guān)度極弱，符合破除“唯論文”不良導(dǎo)向的科技評(píng)價(jià)體系改良趨勢(shì)［15］，說(shuō)明PRCI-G指數(shù)更注重科研人員學(xué)術(shù)成果的質(zhì)量與其在學(xué)科領(lǐng)域中的綜合影響力與貢獻(xiàn)度，而非局限于論文數(shù)量。

（2）PRCI-G指數(shù)的穩(wěn)定性分析。將PRCI-G指數(shù)與用于評(píng)價(jià)科研人員學(xué)術(shù)影響力的其他常見指標(biāo)，即h指數(shù)、g指數(shù)與篇均被引頻次進(jìn)行比較，其中排名變化為PRCI-G指數(shù)排名，分別減去其他指標(biāo)排名的差值，得到的結(jié)果如表4所示。

分析表4發(fā)現(xiàn)，PRCI-G指數(shù)排名相較h指數(shù)、g指數(shù)上升幅度最大的均為蘭月新，分別上升11位和12位。根據(jù)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可以發(fā)現(xiàn)，該科研人員共發(fā)表86篇論文（排名第17位），合作作者40位（排名第1位），施引作者67位（排名第4位），篇均被引28.31次（排名第3位）。在統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中，該作者的發(fā)文量排名雖較靠后，但合作網(wǎng)絡(luò)較廣，多次引用其學(xué)術(shù)成果的作者較多，因此使用PRCI-G指數(shù)進(jìn)行評(píng)估，會(huì)使得其排名有較大幅度的提升。

PRCI-G指數(shù)效果與h指數(shù)和g指數(shù)存在類似效果。在與h指數(shù)的比較中，有2位科研人員的排名位次未變化。在與篇均被引頻次的對(duì)比中，有4位科研人員的排名位次未變化。在PRCI-G指數(shù)與h指數(shù)、g指數(shù)排名對(duì)比中均有15位科研人員的位次變化小于等于5位，占比68.19%。與篇均被引頻次的排名相比，共16位科研人員的位次變化在5位以內(nèi)，占比72.73%，其中篇均被引頻次排名前10的科研人員中僅有1位位次變動(dòng)超過(guò)5位。通過(guò)數(shù)據(jù)分析可以看出，PRCI-G指數(shù)評(píng)價(jià)結(jié)果的總體排名變化幅度較低，與其他評(píng)價(jià)指數(shù)相比的結(jié)果較為穩(wěn)定。

（3）PRCI-G指數(shù)的區(qū)分性分析。從表2可以看出，22位科研人員的PRCI-G指數(shù)沒有重復(fù)，最大值與最小值相差0.75，數(shù)值差異雖小但區(qū)分度較為明顯。觀察h指數(shù)和g指數(shù)，可以看到有5組科研人員具有相同的h指數(shù)，涉及13位科研人員，占比59.10%；5組科研人員的g指數(shù)相同，涉及10位科研人員，占比45.45%。顯然，使用PRCI-G指數(shù)來(lái)區(qū)分科研人員學(xué)術(shù)影響力的效果更加顯著。

進(jìn)一步繪制22位科研人員PRCI-G指數(shù)、h指數(shù)和g指數(shù)排名情況，橫軸表示科研人員，縱軸為影響力指數(shù)排名，見圖2?？梢钥闯?， PRCI-G指數(shù)排名的圖示是一條直線，表示未出現(xiàn)排名相同的情況，而h指數(shù)和g指數(shù)的排名情況均出現(xiàn)波動(dòng)，表示在不同科研人員的評(píng)價(jià)中存在相同的結(jié)果。綜上分析，PRCI-G指數(shù)涵蓋了科研人員的學(xué)術(shù)產(chǎn)出、學(xué)術(shù)認(rèn)可、學(xué)術(shù)合作及學(xué)術(shù)創(chuàng)新，能更加綜合地對(duì)科研人員學(xué)術(shù)影響力進(jìn)行區(qū)分。

整體來(lái)說(shuō)，在h指數(shù)和g指數(shù)相同的科研人員中，當(dāng)PRCI-G指數(shù)保留2位小數(shù)時(shí)能夠形成明顯差異，可證明PRCI-G指數(shù)的區(qū)分效果較強(qiáng)。

2.3 科研人員學(xué)術(shù)影響力類型劃分

為了對(duì)科研人員學(xué)術(shù)影響力類型進(jìn)行更為細(xì)粒度的劃分，本文在提取科研人員研究關(guān)鍵詞的基礎(chǔ)上，依托VOSviewer對(duì)科研人員研究主題進(jìn)行識(shí)別，為了能夠保證主題聚類的語(yǔ)義量，設(shè)置聚類包含的最少關(guān)鍵詞數(shù)量為2。

在確定每位科研人員的研究主題數(shù)量后，結(jié)合PRCI-G指數(shù)構(gòu)建“研究主題-學(xué)術(shù)影響力”評(píng)價(jià)矩陣，其中橫軸為主題數(shù)量，縱軸為PRCI-G指數(shù)，見圖3。為了對(duì)科研人員影響力類型進(jìn)行區(qū)分，設(shè)定研究主題數(shù)量和學(xué)術(shù)影響力閾值分別為5和1.385。其中1.385為22位科研人員PRCI-G指數(shù)的中位數(shù)。

依據(jù)研究主題數(shù)量和PRCI-G指數(shù)對(duì)四個(gè)象限中的作者類型進(jìn)行歸納如下：

學(xué)術(shù)卓越型：在第一象限中，科研人員的研究主題數(shù)量多于5個(gè)，同時(shí)PRCI-G指數(shù)高于1.385。該類科研人員研究范圍廣泛且研究較為深入，在學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)影響力突出，在學(xué)術(shù)產(chǎn)出和創(chuàng)新水平較高的基礎(chǔ)上，合作作者和施引作者較多。對(duì)于學(xué)術(shù)新人來(lái)說(shuō)，通過(guò)追蹤該類科研人員，可以較快地從多個(gè)研究方向了解學(xué)科發(fā)展，對(duì)明晰研究目標(biāo)具有重要借鑒。

研究聚焦型：第二象限中，科研人員的研究主題小于等于5個(gè)且PRCI-G指數(shù)高于1.385。這些科研人員的研究?jī)?nèi)容較為集中，在主要研究方向中產(chǎn)出能力強(qiáng)且學(xué)術(shù)影響力高。對(duì)于研究人員來(lái)說(shuō)，關(guān)注這些科研人員的學(xué)術(shù)動(dòng)態(tài)有助于建立起完整的知識(shí)脈絡(luò)，特別是在某個(gè)方向進(jìn)行深入探索的研究者，可依據(jù)自身研究方向有針對(duì)性地追蹤科研人員動(dòng)態(tài)，以便更加細(xì)致全面地把握其中重點(diǎn)知識(shí)與新興熱點(diǎn)。

潛力突出型：第三象限中，科研人員的研究主題數(shù)量小于等于5個(gè)且 PRCI-G指數(shù)低于1.385。這類科研人員的研究范圍相對(duì)聚焦，在學(xué)術(shù)領(lǐng)域中奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，學(xué)術(shù)潛力突出且學(xué)術(shù)視野前沿。研究人員通過(guò)追蹤該類科研人員，能夠獲得創(chuàng)新性的學(xué)術(shù)觀點(diǎn)，對(duì)開辟學(xué)術(shù)思維有重要的導(dǎo)向意義。對(duì)相關(guān)方向的研究人員與新進(jìn)研究人員來(lái)說(shuō)，關(guān)注該類科研人員的學(xué)術(shù)動(dòng)態(tài)有助于擴(kuò)展學(xué)術(shù)視野、開辟創(chuàng)新思維。

均衡發(fā)展型：在第四象限中，科研人員的研究主題數(shù)量大于5個(gè)，同時(shí)PRCI-G指數(shù)低于1.385。該類科研人員的研究主題比較多元，影響力較為均衡，未來(lái)有可能發(fā)展為學(xué)術(shù)卓越型。研究人員在追蹤學(xué)術(shù)卓越型科研人員的同時(shí)，在相應(yīng)方向上可同時(shí)追蹤均衡發(fā)展型科研人員。通過(guò)此種方式，能夠幫助研究人員快速全面把握學(xué)科發(fā)展態(tài)勢(shì)和研究熱點(diǎn)，并據(jù)此形成自己的研究思路。

對(duì)科研人員學(xué)術(shù)影響力類型進(jìn)行劃分，一方面可以對(duì)科研人員學(xué)術(shù)影響力進(jìn)行細(xì)粒度描述，更加細(xì)致地分析其研究趨勢(shì)、追蹤其學(xué)術(shù)動(dòng)態(tài)；另一方面能夠幫助不同類型的研究人員把握科研人員的學(xué)術(shù)進(jìn)展與研究方向，為其跟進(jìn)學(xué)科領(lǐng)域熱點(diǎn)研究提供參考，并為其開闊研究思路提供借鑒。

2.4 科研人員學(xué)術(shù)影響力畫像描述

在宏觀層面對(duì)科研人員學(xué)術(shù)影響力類型劃分完成后，針對(duì)不同類型的科研人員，進(jìn)一步對(duì)其學(xué)術(shù)影響力畫像進(jìn)行描述。學(xué)術(shù)影響力畫像旨在通過(guò)對(duì)科研人員的基本信息、學(xué)術(shù)影響力情況、被引情況、合作情況以及研究主題五項(xiàng)內(nèi)容進(jìn)行系統(tǒng)刻畫，從微觀角度較為全面地展現(xiàn)科研人員學(xué)術(shù)面貌，為研究者快速把握科研人員學(xué)術(shù)動(dòng)態(tài)提供重要參考，助力其高效開展科研活動(dòng)。因此，本文以“學(xué)術(shù)卓越型”中的科研人員為例，選擇武漢大學(xué)的黃如花教授，對(duì)其學(xué)術(shù)影響力畫像進(jìn)行構(gòu)建，見圖4。

分析圖4發(fā)現(xiàn)，在合作情況分析中，可發(fā)現(xiàn)共有23位作者與黃如花教授的合作次數(shù)不少于2次，其中合作最多的作者是武漢大學(xué)的李白楊，兩人共合著10篇論文，共被引627次。兩人合著論文中被引頻次最高的是2016年發(fā)表于期刊《圖書情報(bào)知識(shí)》上的《數(shù)據(jù)素養(yǎng)教育：大數(shù)據(jù)時(shí)代信息素養(yǎng)教育的拓展》一文

［16］，共被引248次?？蒲腥藛T之間的合作關(guān)系有助于學(xué)科知識(shí)的橫向擴(kuò)張與縱深挖掘，了解研究方向中高影響力學(xué)者的合作情況有助于研究人員全面構(gòu)建知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，更為深入地學(xué)習(xí)了解學(xué)科領(lǐng)域中的理論知識(shí)。

在被引情況分析中，共有91位作者引用黃如花教授的學(xué)術(shù)成果，次數(shù)大于5次，其中中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研究所的溫芳芳在9篇文獻(xiàn)中引用了48次黃如花教授的學(xué)術(shù)成果，是施引頻次最高的作者。通過(guò)分析施引作者及引證文獻(xiàn)可以看出，在對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)開放共享政策領(lǐng)域的研究中，黃如花教授的學(xué)術(shù)成果受到了大量研究人員的認(rèn)可，為相關(guān)理論及實(shí)踐研究提供了思路指引與參考。

在研究主題方面，針對(duì)黃如花教授的學(xué)術(shù)成果共確定了34個(gè)可用于分析的關(guān)鍵詞，在VOSviewer生成的可視化圖譜中共形成6個(gè)研究主題，根據(jù)關(guān)鍵詞分析及文獻(xiàn)的二次解讀，對(duì)6個(gè)主題分別命名為信息資源建設(shè)與信息服務(wù)、政府?dāng)?shù)據(jù)開放共享政策、科研數(shù)據(jù)資源開放存取、信息素養(yǎng)教育、信息組織與檢索、圖書館管理，其中學(xué)術(shù)成果最多的兩個(gè)研究主題為“信息資源建設(shè)與信息服務(wù)”和“政府?dāng)?shù)據(jù)開放共享政策”。

對(duì)黃如花教授進(jìn)行學(xué)術(shù)影響力畫像描述，能夠?qū)崿F(xiàn)從宏觀到微觀層面的學(xué)術(shù)面貌揭示。對(duì)圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的研究人員而言，通過(guò)學(xué)術(shù)畫像可以更加細(xì)致地把握黃如花教授的研究進(jìn)展，深入了解相關(guān)研究主題的發(fā)展態(tài)勢(shì)，補(bǔ)充自身在學(xué)科領(lǐng)域中的知識(shí)盲點(diǎn)，開拓學(xué)科視野并啟發(fā)研究思維。學(xué)術(shù)新人通過(guò)關(guān)注學(xué)術(shù)影響力畫像能夠?qū)S如花教授的學(xué)術(shù)信息進(jìn)行比較全面的了解，明晰圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域內(nèi)的多個(gè)研究方向及熱門主題，從而較為系統(tǒng)地把握相關(guān)方向發(fā)展現(xiàn)狀。針對(duì)研究主題聚焦在“信息資源建設(shè)與信息服務(wù)”和“政府?dāng)?shù)據(jù)開放共享政策”等方向的研究者，可以通過(guò)追蹤黃如花教授及其主要合作者、施引者的最新成果了解學(xué)科熱點(diǎn)與新興前沿，從而在增加知識(shí)儲(chǔ)備的基礎(chǔ)上拓展研究思路。

3 結(jié)語(yǔ)

本文提出的中文人文社會(huì)科學(xué)科研人員學(xué)術(shù)影響力評(píng)價(jià)方法具有一定創(chuàng)新性，具體表現(xiàn)如下：

（1）過(guò)往研究多是從文獻(xiàn)計(jì)量、替代計(jì)量和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)等角度出發(fā)，改良或重建科研人員評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。本文在創(chuàng)新評(píng)價(jià)維度的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了“研究主題—學(xué)術(shù)影響力”二維矩陣，對(duì)科研人員進(jìn)行學(xué)術(shù)類型劃分，能夠助力相關(guān)研究者在宏觀層面把握不同科研人員的學(xué)術(shù)進(jìn)展，鎖定追蹤對(duì)象，為其跟進(jìn)學(xué)科領(lǐng)域熱點(diǎn)與新興前沿進(jìn)行助力。

（2）已有研究往往僅對(duì)科研人員進(jìn)行排名，沒有對(duì)其研究主題、發(fā)展態(tài)勢(shì)等進(jìn)行細(xì)粒度分析。本研究結(jié)合科研人員學(xué)術(shù)特征繪制了學(xué)術(shù)畫像，從而更為詳盡的對(duì)科研人員合作情況、被引情況、學(xué)術(shù)影響力情況、研究主題等學(xué)術(shù)信息進(jìn)行描述，有助于快速全面地了解科研人員學(xué)術(shù)動(dòng)態(tài)，從多個(gè)維度直觀審視所屬研究方向中高影響力學(xué)者的科研進(jìn)展，為相關(guān)研究人員及時(shí)跟進(jìn)學(xué)科動(dòng)態(tài)與開拓研究思路提供了全景化、多維度的參考支持。

參考文獻(xiàn)

［1］王偉明.考慮共識(shí)度的學(xué)者學(xué)術(shù)影響力組合評(píng)價(jià)研究［J］.情報(bào)理論與實(shí)踐，2023，46（1）：115-123.

［2］許海云，方曙.人文社會(huì)科學(xué)評(píng)價(jià)中“質(zhì)”與“量”相結(jié)合的評(píng)價(jià)框架研究［J］.圖書情報(bào)工作， 2011，55（10）：60-64.

［3］萬(wàn)昊，譚宗穎，朱相麗.同行評(píng)議與文獻(xiàn)計(jì)量在科研評(píng)價(jià)中的作用分析比較［J］.圖書情報(bào)工作，2017，61（1）：134-152.

［4］熊回香，杜瑾，代沁泉，等.基于主題與多維計(jì)量指標(biāo)的學(xué)者學(xué)術(shù)影響力評(píng)價(jià)研究［J］.情報(bào)理論與實(shí)踐，2021，44（8）：22-27，21.

［5］趙蓉英， 郭鳳嬌.Altmetrics：學(xué)術(shù)影響力評(píng)價(jià)的新視角［J］. 情報(bào)科學(xué)，2017，35（1）：14-18.

［6］楊思洛，董嘉慧，劉華瑋.信息計(jì)量與科學(xué)評(píng)價(jià)：新時(shí)期、新需求、新發(fā)展——青年學(xué)者論壇綜述［J］.圖書館論壇，2021，41（4）：94-101.

［7］張琳.Gunnar Sivertsen.科學(xué)計(jì)量與同行評(píng)議相結(jié)合的科研評(píng)價(jià)——國(guó)際經(jīng)驗(yàn)與啟示［J］.情報(bào)學(xué)報(bào)，2020，39（8）：806-816.

［8］俞立平，劉愛軍. 指標(biāo)數(shù)據(jù)分布與內(nèi)部差距對(duì)學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)的影響——以JCR數(shù)學(xué)期刊為例［J］.圖書情報(bào)工作，2014，58（21）：105-110.

［9］高丹， 李秀霞， 臧思思.G_m指數(shù)：基于論文被引離散度的作者學(xué)術(shù)影響力評(píng)價(jià)新指標(biāo)［J］.情報(bào)科學(xué)，2020， 38（4）：57-61.

［10］熊回香，王妞妞，沈舒悅，等. h_μ指數(shù)——基于h指數(shù)的修正研究［J］.情報(bào)理論與實(shí)踐，2022，45（7）：74-80.

［11］高英蓮，李秀霞，劉金星.被引數(shù)量、被引質(zhì)量和被引離散度結(jié)合的學(xué)術(shù)期刊影響力評(píng)價(jià)研究［J］.信息資源管理學(xué)報(bào)，2019，9（4）：19-23， 30.

［12］Donohue J C.Understanding Scientific Literatures-A Bibliometric Approach ［M］.Cambridge： The MIT Press，

1973 ：49-50.

［13］邱均平.文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)［M］.北京：科學(xué)技術(shù)出版社，1988：326-327.

［14］黃利平.基于引文分析的文獻(xiàn)老化研究——以圖書情報(bào)和管理學(xué)為例［J］.情報(bào)雜志，2011，30（10）：30-35.

［15］中華人民共和國(guó)科學(xué)技術(shù)部.科技部印發(fā)《關(guān)于破除科技評(píng)價(jià)中“唯論文”不良導(dǎo)向的若干措施（試行）》的通知［EB/OL］.［2023-02-17］.http：//www.most.gov.cn/xxgk/xinxifenlei/fdzdgknr/fgzc/gfxwj/gfxwj

2020/202002/t20200223_151781.html.

［16］黃如花，李白楊.數(shù)據(jù)素養(yǎng)教育：大數(shù)據(jù)時(shí)代信息素養(yǎng)教育的拓展［J］.圖書情報(bào)知識(shí)，2016（1）：21-29.

作者簡(jiǎn)介：

郭蕊翾（1998），女，山東師范大學(xué)圖書館碩士研究生在讀。研究方向：圖書館服務(wù)創(chuàng)新。

宋凱（1993），男，山東師范大學(xué)圖書館館員。研究方向：專利計(jì)量。

杜保國(guó)（1963），男，山東師范大學(xué)圖書館副教授、館長(zhǎng)。研究方向：圖書館管理與服務(wù)創(chuàng)新。

（收稿日期：2023－02－23 責(zé)任編輯：張長(zhǎng)安）

Research on the Evaluation of Academic Influence of Chinese Humanities and Social Sciences Researchers

—Taking the Field of Library and Information Science as an Example

Guo Rui－xuan Song? kai Du? Bao－guo

Abstract：The academic influence evaluation of scientific researchers is an important way to show their professionalism and innovation. On the basis of constructing the PRCI-G index for evaluating the academic influence of researchers， the article constructs a matrix for evaluating the academic influence of researchers by combining their research themes， and builds a portrait of the academic influence of researchers from five major dimensions. The empirical study of the proposed method in the field of library andinformation science proves that the method can present the academic profile of researchers in a panoramic way， which provides a reference for other disciplines in the field of Chinese humanities and social sciences to apply， and also provides a reference for researchers to track the dynamics of scientific researchers and quickly grasp the academic progress.

Keywords：Chinese Humanities and Social Sciences; Scientific Researcher; Academic Influence; Library and Information Science