學(xué)科主題視角下的科學(xué)論文被引影響因素差異性研究

摘要：從學(xué)科主題角度探究被引頻次影響因素的差異，為科研人員撰寫和優(yōu)化論文提供有針對(duì)性的參考，也為科研評(píng)價(jià)研究提供新的視角和思路。以18種圖書情報(bào)學(xué)CSSCI收錄期刊在2011—2020年發(fā)表的43 228篇有效論文為樣本，運(yùn)用LDA主題模型對(duì)論文摘要進(jìn)行主題提取和識(shí)別，從總體、主題、主題分類3個(gè)角度采用負(fù)二項(xiàng)回歸模型對(duì)年均被引頻次的影響因素進(jìn)行實(shí)證研究。研究表明，學(xué)科主題間年均被引頻次的影響因素存在共性和差異性?；鹳Y助、論文篇幅、論文年齡、下載量對(duì)年均被引頻次的影響具有一致性，標(biāo)題長度、關(guān)鍵詞數(shù)量、作者數(shù)量等因素對(duì)年均被引頻次的影響呈現(xiàn)出差異性。

關(guān)鍵詞：被引頻次；主題分類；回歸分析；影響因素；圖書情報(bào)學(xué)

中圖分類號(hào)：G353.1 DOI：10.3772/j.issn.1673-2286.2024.09.002

引文格式：傅柱，張倩，劉鵬. 學(xué)科主題視角下的科學(xué)論文被引影響因素差異性研究：以圖書情報(bào)學(xué)科為例[J]. 數(shù)字圖書館論壇，2024，20（9）：16-26.

*本研究得到國家社會(huì)科學(xué)基金青年項(xiàng)目“面向AI4S的場(chǎng)景化智慧知識(shí)服務(wù)框架研究”（編號(hào)：24CTQ030）資助。

學(xué)術(shù)論文的被引頻次指標(biāo)是指論文正式發(fā)表之后被其他發(fā)表文獻(xiàn)引用的累積頻次，被引頻次作為學(xué)術(shù)論文的重要定量指標(biāo)，在一定程度上可以反映論文質(zhì)量，利用被引頻次來評(píng)判論文的質(zhì)量也是最為常見的方式[1]。一方面，大量的引用總是集中于少量的論文，80%的引用來自20%的高被引論文；另一方面，大部分論文的被引頻次很少，甚至還有不少零被引論文。這一偏態(tài)分布現(xiàn)象已成為學(xué)界的共識(shí)[2]。被引頻次是評(píng)判論文質(zhì)量的重要因素，質(zhì)量越高的論文越能夠得到同行的認(rèn)可，被引頻次相應(yīng)更高。除論文自身質(zhì)量以外，論文被引頻次還受到外在因素的影響。論文質(zhì)量難以準(zhǔn)確測(cè)量，但影響論文被引頻次的外在因素的測(cè)量具有現(xiàn)實(shí)的可行性。目前，學(xué)者們對(duì)論文被引頻次外部影響因素的研究較為成熟，但主要局限在單一學(xué)科的視角，未考慮學(xué)科內(nèi)部主題不同是否會(huì)使被引頻次影響因素呈現(xiàn)不同的結(jié)果。為此，本文從學(xué)科主題角度進(jìn)行研究，以期更加細(xì)致地了解不同主題研究成果的被引用情況。希望能夠?yàn)閷W(xué)術(shù)評(píng)價(jià)中的被引頻次影響因素研究提供新的視角，為研究者實(shí)施科研活動(dòng)和撰寫高水平論文提供參考。

1 相關(guān)研究綜述

研究者們將文獻(xiàn)被引頻次的影響因素歸納為論文因素、作者因素、期刊因素，并針對(duì)這3類因素對(duì)被引頻次的影響展開大量研究。論文因素能夠直接影響被引頻次，常見的影響因素有參考文獻(xiàn)、標(biāo)題、論文篇幅等。①參考文獻(xiàn)影響被引頻次的研究。Antoniou等[3]通過單變量和多元線性回歸模型評(píng)估了參考文獻(xiàn)的數(shù)量對(duì)被引頻次的影響，結(jié)果表明參考文獻(xiàn)的數(shù)量越多被引頻次也越多。Roth等[4]提出了一種基于參考文獻(xiàn)結(jié)構(gòu)的引文預(yù)測(cè)方法，指出了參考文獻(xiàn)越新，論文越能夠獲得更多的被引頻次。②標(biāo)題影響被引頻次的研究。Jacques等[5]研究標(biāo)題與被引之間的關(guān)系，結(jié)果表明標(biāo)題的字?jǐn)?shù)和標(biāo)題的結(jié)構(gòu)對(duì)被引率有影響。Rossi等[6]指出，為了最大限度地提高論文的影響力，作者應(yīng)有針對(duì)性地選擇準(zhǔn)確且簡(jiǎn)潔的標(biāo)題。③論文篇幅影響被引頻次的研究。張振偉等[7]通過研究指出，論文的版面數(shù)越多，論文的被引頻次越多，此外是否為重點(diǎn)專題論文以及論文類型和學(xué)科分類也可能與被引頻次有關(guān)聯(lián)。

作者因素也會(huì)對(duì)被引頻次產(chǎn)生影響，具體包括作者數(shù)量、作者間合作關(guān)系、作者所屬機(jī)構(gòu)等。Leimu等[8]在研究生態(tài)學(xué)被引頻次的影響因素時(shí)指出，作者數(shù)量對(duì)被引頻次有影響。Borsuk等[9]認(rèn)為被引頻次與作者的性別無關(guān)。論文的被引頻次還與作者的聲望以及作者早期的被引頻次有關(guān)，作者的聲望和地位越高，被引頻次就越高。學(xué)者普遍認(rèn)為合作網(wǎng)絡(luò)能夠影響作者獲取信息的能力，從而影響論文的影響力。部分學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了實(shí)證研究，如杜建等[10]對(duì)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域不同學(xué)科作者的合作度與論文影響力之間的關(guān)系進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)多作者、國際、機(jī)構(gòu)合作的論文被引頻次顯著高于單作者、國內(nèi)和機(jī)構(gòu)內(nèi)合作論文。王崇鋒等[11]探討了合作網(wǎng)絡(luò)與知識(shí)網(wǎng)絡(luò)的中心性特征與結(jié)構(gòu)特征對(duì)被引頻次的影響，合作網(wǎng)絡(luò)中心性特征對(duì)被引頻次有顯著的倒U型影響。

期刊因素對(duì)被引頻次的影響效果也十分顯著，發(fā)表在高影響力、高等級(jí)期刊上的論文更容易得到關(guān)注，有很大概率能夠成為高被引論文，這已經(jīng)基本成為共識(shí)。此外，隨著期刊出版模式的發(fā)展和改變，論文是否開放獲取也會(huì)影響論文的受關(guān)注度和被引頻次。其中，研究者較多關(guān)注期刊影響因子對(duì)被引頻次的影響。研究人員傾向于將研究成果發(fā)表在影響因子高的期刊上，以此獲得更多的關(guān)注與引用。楊莉等[12]在對(duì)被引頻次的預(yù)測(cè)研究中加入了期刊影響因子指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

對(duì)被引頻次影響因素的研究已經(jīng)比較全面，在論文層面，大多數(shù)研究從標(biāo)題長度、關(guān)鍵詞的數(shù)量、參考文獻(xiàn)的數(shù)量、基金資助、論文的篇幅等角度展開；在作者層面，主要從作者的數(shù)量、作者的年齡、作者之間的合作關(guān)系、第一作者的發(fā)文量等角度展開研究；在期刊層面，一般考慮期刊影響因子、期刊總發(fā)文量等。也有少數(shù)學(xué)者會(huì)考慮到論文的主題特征，如主題排名、主題規(guī)模、主題的多樣性等[13]。當(dāng)融入主題因素進(jìn)行評(píng)價(jià)研究時(shí)，能更為精確地反映主題內(nèi)部的影響力情況。國外學(xué)者研究證明，主題對(duì)被引頻次的影響十分顯著，熱點(diǎn)主題往往會(huì)吸引更多的引用[14]。目前，隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷成熟與發(fā)展，國內(nèi)外對(duì)主題的研究也相對(duì)成熟，但是從學(xué)科主題角度對(duì)被引頻次影響因素的研究還不夠普及[15-16]。屬于同一學(xué)科領(lǐng)域的文獻(xiàn)，由于研究主題方向不同，受關(guān)注度也有差異。因此，本研究從主題視角多層面研究各因素對(duì)被引頻次的影響，揭示不同主題下的共性影響因素和差異性影響因素，為科研評(píng)價(jià)提供重要參考。

2 主題抽取與文獻(xiàn)分類

2.1 數(shù)據(jù)采集與處理

（1）數(shù)據(jù)采集。研究數(shù)據(jù)來源于中國知網(wǎng)，通過高級(jí)檢索依次在文獻(xiàn)來源中輸入期刊名稱，主要選取圖書情報(bào)領(lǐng)域的18種CSSCI期刊，包括《大學(xué)圖書館學(xué)報(bào)》《國家圖書館學(xué)刊》《情報(bào)科學(xué)》《情報(bào)理論與實(shí)踐》《情報(bào)學(xué)報(bào)》《情報(bào)雜志》《情報(bào)資料工作》《圖書館》《圖書館工作與研究》《圖書館建設(shè)》《圖書館論壇》《中國圖書館學(xué)報(bào)》《圖書館學(xué)研究》《圖書館雜志》《圖書情報(bào)工作》《圖書情報(bào)知識(shí)》《圖書與情報(bào)》《數(shù)據(jù)分析與知識(shí)發(fā)現(xiàn)》。選定在2011年1月1日—2020年12月31日發(fā)表的期刊文獻(xiàn)，共檢索獲得47 034篇文獻(xiàn)，以來源庫、題名、作者、單位、文獻(xiàn)來源、關(guān)鍵詞、摘要、發(fā)表時(shí)間、基金、年、頁碼等為自定義字段導(dǎo)出題錄數(shù)據(jù)。研究框架如圖1所示。

缺失的數(shù)據(jù)通過Python程序爬蟲獲取，以年均被引頻次為因變量，以論文因素（標(biāo)題長度、基金資助、關(guān)鍵詞數(shù)量、論文年齡、論文篇幅、中文參考文獻(xiàn)占比、參考文獻(xiàn)數(shù)量、下載量），作者因素（作者數(shù)量、第一作者發(fā)文量、第一作者平均下載量、第一作者機(jī)構(gòu)、跨單位合作數(shù)量），期刊因素（期刊影響因子）為自變量獲取相關(guān)數(shù)據(jù)。具體變量及定義如表1所示。

（2）數(shù)據(jù)處理。去除征稿啟事、選題指南、序言，以及無摘要、無作者等無效文獻(xiàn)，共獲得有效文獻(xiàn)43 228篇。匯總摘要作為語料庫，運(yùn)用jieba分詞工具對(duì)原始語料進(jìn)行分詞、去停用詞。

2.2 LDA主題提取

利用LDA主題模型[17]對(duì)摘要語料庫進(jìn)行主題提取，在主題模型訓(xùn)練之前需要預(yù)先設(shè)定主題數(shù)量。困惑度和余弦相似度是目前自然語言處理中常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)。選取不同的主題數(shù)量，計(jì)算主題間的平均余弦相似度和困惑度，困惑度的得分越低，說明模型的效果越好。平均余弦相似度越小，主題的結(jié)構(gòu)越穩(wěn)定。困惑度和余弦相似度的結(jié)果如圖2和圖3所示。

結(jié)合困惑度和余弦相似度的結(jié)果，確定最優(yōu)的主題數(shù)量為8個(gè)。使用sklearn庫對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行主題建模，LDA算法的參數(shù)設(shè)置為α=0.1，β=0.01，主題數(shù)量設(shè)置為8，迭代次數(shù)為1 000。根據(jù)LDA模型生成的各研究主題，人工確定8個(gè)研究主題標(biāo)簽。LDA模型主題提取結(jié)果如表2所示。

2.3 文獻(xiàn)分類

利用LDA主題模型輸出的主題概率分布，將每篇文獻(xiàn)分配到最相關(guān)的主題下，文獻(xiàn)主題分類結(jié)果如表3所示。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

3.1 描述統(tǒng)計(jì)和相關(guān)分析

（1）描述性統(tǒng)計(jì)分析。對(duì)自變量和因變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表4和表5所示。第一作者發(fā)文量、第一作者平均下載量、下載量標(biāo)準(zhǔn)差較大，呈現(xiàn)離散分布。標(biāo)題長度均值為19.92，作者數(shù)量均值為2.03，跨單位合作數(shù)量均值為1.41，期刊影響因子均值為3.26，關(guān)鍵詞數(shù)量均值為4.03，論文年齡均值為8.02，論文篇幅均值為6.07，中文參考文獻(xiàn)占比均值為0.70，參考文獻(xiàn)數(shù)量均值為11.12。第一作者機(jī)構(gòu)大多為“雙一流”高校以及普通高校，占比分別為40.77%、42.64%。受國家級(jí)基金資助的論文占比35.78%。

（2）多重共線性檢驗(yàn)。解釋變量間的多重共線性會(huì)對(duì)回歸的結(jié)果產(chǎn)生影響。為了避免由變量之間顯著相關(guān)性導(dǎo)致的多重共線性問題，在回歸分析之前需要對(duì)各變量之間相關(guān)系數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)。采用Spearman相關(guān)系數(shù)對(duì)變量之間的相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)，如表6所示?？梢钥闯觯蟛糠窒嚓P(guān)系數(shù)較小，進(jìn)一步采用方差膨脹因子（Variance Inflation Factor，VIF）進(jìn)行檢驗(yàn)，VIF值均小于5。因此，各變量之間不存在嚴(yán)重的共線性問題，可以將數(shù)據(jù)導(dǎo)入回歸模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

3.2 學(xué)科總體視角下年均被引頻次影響因素分析

年均被引頻次密度分布圖（見圖4）顯示，年均被引頻次呈左偏態(tài)分布，這意味著大部分?jǐn)?shù)據(jù)點(diǎn)集中在數(shù)值較低的一端，而數(shù)值較高的數(shù)據(jù)較少。

由于年均被引頻次呈現(xiàn)偏態(tài)分布，傳統(tǒng)的多元線性回歸模型并不合適。年均被引頻次屬于離散型變量，取值是典型的計(jì)數(shù)型，因此考慮計(jì)數(shù)型回歸分析。為了選擇合適的回歸模型，使用Stata 18.0軟件[18]的泊松回歸、負(fù)二項(xiàng)回歸、零膨脹泊松回歸、零膨脹負(fù)二項(xiàng)回歸進(jìn)行了回歸分析。研究發(fā)現(xiàn)，樣本的方差大于均值，可能存在過度離散現(xiàn)象，不符合泊松回歸模型的要求，因此選擇負(fù)二項(xiàng)回歸模型。使用負(fù)二項(xiàng)回歸和零膨脹負(fù)二項(xiàng)回歸進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與驗(yàn)證，采用赤池信息準(zhǔn)則（Akaike Information Criterion，AIC）、貝葉斯信息準(zhǔn)則（Bayesian Information Criterion，BIC）進(jìn)行模型的檢驗(yàn)。AIC與BIC相類似，是衡量統(tǒng)計(jì)模型擬合優(yōu)良性的準(zhǔn)則，定義式如式（1）和式（2）所示。

負(fù)二項(xiàng)回歸的似然比統(tǒng)計(jì)量為35 540.37，表明模型與零假設(shè)之間存在顯著差異，即模型整體是顯著的；R2為0.201 8，表明模型的擬合效果可以接受?？傮w視角下年均被引頻次影響因素的負(fù)二項(xiàng)回歸分析結(jié)果如表8所示，z為模型統(tǒng)計(jì)量，P小于0.1則變量的影響顯著。大多數(shù)解釋變量呈現(xiàn)顯著影響，說明整體回歸效果比較好。在1%水平下，作者數(shù)量、第一作者平均下載量、基金資助、期刊影響因子、論文篇幅、中文參考文獻(xiàn)占比以及下載量均對(duì)論文年均被引頻次產(chǎn)生顯著正向影響，第一作者發(fā)文量在10%水平下具有顯著正向作用；論文年齡在1%水平下對(duì)年均被引頻次具有顯著的負(fù)向作用；標(biāo)題長度、第一作者機(jī)構(gòu)、跨單位合作數(shù)量、關(guān)鍵詞數(shù)量、參考文獻(xiàn)數(shù)量在1%﹑5%﹑10%的水平（雙邊）下均未通過顯著性檢驗(yàn)。

3.3 學(xué)科主題視角下年均被引頻次影響因素分析

受篇幅所限，對(duì)8個(gè)學(xué)科主題進(jìn)行負(fù)二項(xiàng)回歸的過程不一一列出，各個(gè)回歸模型的簡(jiǎn)略匯總結(jié)果如表9所示。

從表9可以看出，不同主題下年均被引頻次的影響因素存在一定差異。

（1）作者因素。總體回歸結(jié)果顯示，年均被引頻次與作者數(shù)量、第一作者發(fā)文量、第一作者平均下載量顯著相關(guān)。然而，學(xué)科主題回歸的發(fā)現(xiàn)與之不同。①作者數(shù)量對(duì)年均被引頻次的顯著正向作用只體現(xiàn)在學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)與文獻(xiàn)計(jì)量、網(wǎng)絡(luò)輿情、文本挖掘3個(gè)主題中。在學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)與文獻(xiàn)計(jì)量主題下，較多的作者數(shù)量可能反映了團(tuán)隊(duì)合作，學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)領(lǐng)域注重學(xué)術(shù)研究成果的評(píng)估、測(cè)量與分析，多作者合作可能提升了研究的可信度和影響力；網(wǎng)絡(luò)輿情主題通常涉及公眾關(guān)注度較高的話題，作者數(shù)量多，論文可能反映了多方面的專業(yè)意見和觀點(diǎn)，能吸引更多的引用；文本挖掘主題涉及復(fù)雜的文本數(shù)據(jù)，相關(guān)研究需要全面和深入的數(shù)據(jù)分析，多位作者之間的合作可以加強(qiáng)數(shù)據(jù)的多維度分析，也有助于提出更具有深度和廣度的解決方案，進(jìn)而吸引更多的引用。②第一作者發(fā)文量在各主題下均未通過顯著性檢驗(yàn)，說明第一作者發(fā)文量對(duì)論文被引頻次沒有顯著影響。③第一作者平均下載量對(duì)年均被引頻次的顯著正向作用體現(xiàn)在圖書館服務(wù)、信息教育和科研素養(yǎng)、企業(yè)和政府情報(bào)分析3個(gè)主題中。第一作者的平均下載量較高，表明該作者的論文受到更多的關(guān)注，這對(duì)該主題論文學(xué)術(shù)影響力的提高有幫助。雖然第一作者機(jī)構(gòu)、跨單位合作數(shù)量在總體回歸中沒有體現(xiàn)出顯著作用，但是在文本挖掘主題中第一作者機(jī)構(gòu)對(duì)年均被引頻次具有正向作用，企業(yè)和政府情報(bào)分析主題中第一作者機(jī)構(gòu)對(duì)年均被引頻次具有負(fù)向作用，而跨單位合作數(shù)量?jī)H在信息教育和科研素養(yǎng)主題中對(duì)年均被引頻次具有正向作用。在信息教育和科研素養(yǎng)主題中，通過跨單位合作能夠結(jié)合不同領(lǐng)域和學(xué)科的專業(yè)知識(shí)和研究資源，提升研究的多樣性和深度，從而提升研究的創(chuàng)新性和學(xué)術(shù)質(zhì)量。

（2）期刊因素。在網(wǎng)絡(luò)輿情、用戶信息行為2個(gè)主題下期刊影響因子在1%的水平下通過顯著性檢驗(yàn)，表明期刊影響因子在這2個(gè)主題下對(duì)年均被引頻次具有正向作用，但其影響在其他主題下未通過顯著性檢驗(yàn)。

（3）論文因素。基金資助、論文年齡、論文篇幅、下載量的分主題回歸結(jié)果與總體回歸結(jié)果保持一致。中文參考文獻(xiàn)占比僅在文本挖掘、企業(yè)和政府情報(bào)分析2個(gè)主題下對(duì)年均被引頻次沒有顯著影響，在其他6個(gè)主題中對(duì)年均被引頻次均有顯著正向作用。標(biāo)題長度僅在網(wǎng)絡(luò)輿情主題中具有顯著正向作用。網(wǎng)絡(luò)輿情主題涉及公眾關(guān)注和信息傳播，較長的標(biāo)題可能更能夠吸引注意，長標(biāo)題傾向于包含更多的關(guān)鍵詞，這些關(guān)鍵詞與當(dāng)時(shí)的熱門話題相關(guān)，進(jìn)而增加被引用的可能性。參考文獻(xiàn)數(shù)量在學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)與文獻(xiàn)計(jì)量主題下對(duì)年均被引頻次有顯著負(fù)向作用，在信息教育和科研素養(yǎng)主題下具有顯著正向作用。在學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)與文獻(xiàn)計(jì)量主題下，研究往往涉及大量的文獻(xiàn)引用和計(jì)量分析，引用的大量參考文獻(xiàn)未必對(duì)新的研究有直接的貢獻(xiàn)，從而影響了學(xué)術(shù)影響力。信息教育和科研素養(yǎng)主題涉及科研實(shí)踐等方面，引用的文獻(xiàn)有助于建立堅(jiān)實(shí)的理論和知識(shí)基礎(chǔ)，體現(xiàn)了研究者對(duì)該領(lǐng)域主題全面和深入的理解，能增強(qiáng)研究的可信度和引用價(jià)值。

通過對(duì)不同主題下年均被引頻次影響因素的分析，可以看出學(xué)術(shù)研究在不同主題下表現(xiàn)出顯著的差異，這些差異反映了各主題研究特定的引用習(xí)慣，解釋了不同因素在提升論文學(xué)術(shù)影響力方面的具體作用。通過深入理解這些因素在特定主題中的作用機(jī)制，能夠幫助學(xué)者提升學(xué)術(shù)影響力。

3.4 主題熱度分區(qū)視角下年均被引頻次影響因素分析

學(xué)者們往往以發(fā)文量和引文量為考察學(xué)科主題影響力的基本指標(biāo)[19-20]。然而，不同主題文獻(xiàn)的外部特征、研究?jī)?nèi)容等具有較大差異。因此，進(jìn)一步探究不同主題熱度下年均被引頻次影響因素的差異情況。參考李秀霞等[21]的研究，統(tǒng)計(jì)各研究主題的逐年累計(jì)引文量和發(fā)文量。設(shè)有R個(gè)主題，統(tǒng)計(jì)某年某個(gè)主題的引文量與發(fā)文量之比Er（r=1，…，R），某年所有主題對(duì)應(yīng)文獻(xiàn)引文量與發(fā)文量之比Dr，根據(jù)Er、Dr計(jì)算引文等級(jí)qrt，如式（3）～式（5）所示。

某研究主題在某年的發(fā)文量記為Nrt，對(duì)qrt、Nrt的值與時(shí)間段進(jìn)行Spearman相關(guān)系數(shù)分析，得到與時(shí)間段的相關(guān)系數(shù)，建立戰(zhàn)略坐標(biāo)系。發(fā)文呈現(xiàn)遞增趨勢(shì)、引文也呈現(xiàn)遞增趨勢(shì)則劃分在熱門分區(qū)，發(fā)文呈遞減趨勢(shì)、引文呈現(xiàn)遞增趨勢(shì)劃分為潛力分區(qū)，發(fā)文呈遞減趨勢(shì)、引文呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)劃分為衰退分區(qū)，發(fā)文呈遞增趨勢(shì)、引文呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)劃分為冷門分區(qū)。將各主題劃分到不同的分區(qū)，探究不同熱度分區(qū)下年均被引頻次影響因素是否存在一定差異。圖書情報(bào)學(xué)主題熱度分區(qū)圖如圖5所示，將8個(gè)主題分類到各分區(qū)下，橫軸表示的是發(fā)文趨勢(shì)，縱軸表示的是引文趨勢(shì)。第一象限發(fā)文量大、被引頻次高，代表熱門分區(qū)，包括用戶信息行為主題、文本挖掘主題；第二象限發(fā)文量小但被引頻次高，代表潛力分區(qū)，包括企業(yè)和政府情報(bào)分析主題；第三象限發(fā)文量小、被引頻次低，代表衰退分區(qū)，包括網(wǎng)絡(luò)輿情主題、圖書館服務(wù)主題、圖書館建設(shè)主題、學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)與文獻(xiàn)計(jì)量主題、信息教育和科研素養(yǎng)主題；第四象限發(fā)文量大、被引頻次低，代表冷門分區(qū)，目前無主題劃分，說明圖書情報(bào)學(xué)科的主要研究主題均處于較高熱度。

主題熱度分區(qū)下年均被引頻次影響因素的負(fù)二項(xiàng)回歸分析結(jié)果如表10所示。從作者角度看，作者數(shù)量在熱門和衰退分區(qū)下對(duì)年均被引頻次均具有顯著正向作用，第一作者平均下載量在潛力和衰退分區(qū)下對(duì)年均被引頻次具有正向作用，第一作者機(jī)構(gòu)在潛力分區(qū)中對(duì)年均被引頻次具有顯著負(fù)向作用，第一作者發(fā)文量、跨單位合作數(shù)量對(duì)年均被引頻次沒有顯著影響。從期刊角度看，期刊影響因子僅在衰退分區(qū)下對(duì)年均被引頻次具有正向作用。衰退分區(qū)下，影響因子高的期刊能夠顯著提升論文的關(guān)注度，衰退分區(qū)的發(fā)文趨勢(shì)和引文趨勢(shì)均在減弱，受關(guān)注較少，而在高影響因子期刊上發(fā)表能夠增加被引用的機(jī)會(huì)。從論文角度看，基金資助、論文篇幅、下載量在3個(gè)分區(qū)都具有正向作用，但標(biāo)題長度僅對(duì)衰退分區(qū)論文年均被引頻次具有正向作用。長標(biāo)題通常能清楚地描述研究?jī)?nèi)容，從而吸引更多的引用，尤其在衰退分區(qū)下，長標(biāo)題更為重要。中文參考文獻(xiàn)占比在熱門分區(qū)和衰退分區(qū)中均具有正向作用，關(guān)鍵詞數(shù)量在各分區(qū)中均未通過顯著性檢驗(yàn)。此外，論文年齡在各分區(qū)中均有顯著負(fù)向影響?；诟饔绊懸蛩卦诓煌謪^(qū)的差異，學(xué)者可在不同分區(qū)主題下制定有效的研究和發(fā)表策略。

3.5 穩(wěn)健性分析

為了驗(yàn)證不同主題下年均被引頻次影響因素的穩(wěn)定性，進(jìn)一步采用零膨脹負(fù)二項(xiàng)回歸模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。由負(fù)二項(xiàng)回歸模型和零膨脹負(fù)二項(xiàng)回歸模型的結(jié)果可知，兩個(gè)模型的參數(shù)估計(jì)和顯著性水平具有一致性，在主要影響因素如標(biāo)題長度、作者數(shù)量、第一作者平均下載量、跨單位合作數(shù)量、期刊影響因子和中文參考文獻(xiàn)占比等變量上結(jié)果是一致的。將不同主題的數(shù)據(jù)分成2011—2015年、2016—2020年兩組分別進(jìn)行負(fù)二項(xiàng)回歸，發(fā)現(xiàn)基金資助、論文年齡、論文篇幅、下載量對(duì)年均被引頻次的影響均保持一致。由于時(shí)間段的劃分，標(biāo)題長度、關(guān)鍵詞數(shù)量、作者數(shù)量等因素的作用存在差異。

4 結(jié)論與啟示

以圖書情報(bào)學(xué)18種CSSCI收錄期刊為研究對(duì)象，采集了2011—2020年的共43 228篇有效論文相關(guān)數(shù)據(jù)。采用LDA主題模型和負(fù)二項(xiàng)回歸方法從學(xué)科主題的角度探究論文外部特征與年均被引頻次的影響關(guān)系，得出以下結(jié)論。

（1）從學(xué)科主題角度看，不同主題下年均被引頻次的影響因素存在顯著差異。作者數(shù)量在學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)與文獻(xiàn)計(jì)量、網(wǎng)絡(luò)輿情、文本挖掘3個(gè)主題中顯著正向影響年均被引頻次；第一作者發(fā)文量在各主題中均無顯著影響；第一作者平均下載量?jī)H在圖書館服務(wù)、企業(yè)和政府情報(bào)分析、信息教育和科研素養(yǎng)主題下有顯著正向作用；第一作者機(jī)構(gòu)在文本挖掘主題下有正向作用，在企業(yè)和政府情報(bào)分析主題下有負(fù)向作用；跨單位合作數(shù)量在信息教育和科研素養(yǎng)主題中有正向作用；期刊影響因子在網(wǎng)絡(luò)輿情和用戶信息行為主題中有顯著正向作用；中文參考文獻(xiàn)占比在多數(shù)主題中有顯著正向作用；標(biāo)題長度在網(wǎng)絡(luò)輿情主題中有顯著正向作用；參考文獻(xiàn)數(shù)量在學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)與文獻(xiàn)計(jì)量主題中有顯著負(fù)向作用，在信息教育和科研素養(yǎng)主題中有顯著正向作用。

（2）從主題分類角度看，圖書情報(bào)學(xué)研究主題分為熱門、潛力和衰退3類。熱門分區(qū)包含用戶信息行為、文本挖掘2個(gè)主題；潛力分區(qū)包括企業(yè)和政府情報(bào)分析1個(gè)主題；衰退分區(qū)包括網(wǎng)絡(luò)輿情、圖書館服務(wù)、圖書館建設(shè)、學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)與文獻(xiàn)計(jì)量、信息教育和科研素養(yǎng)5個(gè)主題。各分區(qū)下作者數(shù)量、第一作者平均下載量、第一作者機(jī)構(gòu)、期刊影響因子等影響因素的作用均存在差異。相比熱門分區(qū)和潛力分區(qū)，衰退分區(qū)論文年均被引頻次還受到標(biāo)題長度和期刊影響因子的顯著正向影響。

（3）從學(xué)科總體、學(xué)科主題、主題熱度分區(qū)3個(gè)層次探究年均被引頻次影響因素，發(fā)現(xiàn)基金資助、論文篇幅、論文年齡、下載量對(duì)年均被引頻次的影響均保持一致。

本研究結(jié)論對(duì)科研工作者開展科研活動(dòng)、撰寫論文具有一定的參考意義。①不同主題下被引頻次影響因素存在差異，因此科研工作者可以根據(jù)所研究的主題，觀察當(dāng)前的研究主題受哪些特定因素的影響，有針對(duì)性地進(jìn)行合理規(guī)劃，從而提升論文的學(xué)術(shù)影響力。②根據(jù)論文的發(fā)文趨勢(shì)和引文趨勢(shì)將主題歸為熱門、潛力、衰退分區(qū)，能夠幫助科研工作者了解當(dāng)前研究態(tài)勢(shì)。在選擇研究方向時(shí)可優(yōu)先考慮熱門分區(qū)主題，并對(duì)潛力分區(qū)的研究主題給予更多的關(guān)注，對(duì)于衰退分區(qū)研究主題則可通過有效的研究策略和學(xué)術(shù)合作，挖掘未來發(fā)展的新機(jī)遇。相對(duì)于熱門和潛力分區(qū)，衰退分區(qū)下論文的年均被引頻次還受到標(biāo)題長度、期刊影響因子的影響。衰退分區(qū)主題論文應(yīng)注意優(yōu)化標(biāo)題表達(dá)和期刊選擇，從而提高學(xué)術(shù)影響力。除此之外，本研究還可以為科研評(píng)價(jià)體系提供更為多樣化的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，促進(jìn)科研評(píng)價(jià)體系的完善?？蒲泄芾碚咭部梢愿鶕?jù)研究主題的特點(diǎn)，調(diào)整評(píng)價(jià)指標(biāo)和權(quán)重，以更全面地評(píng)估研究成果的影響力，更準(zhǔn)確地挖掘各主題下的高質(zhì)量論文。

本研究仍存在一定的不足之處，如選取主題數(shù)量有限，無法全面地覆蓋圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域全部的研究主題，未覆蓋的研究主題可能具有不同的特征和影響因素。數(shù)據(jù)收集時(shí)間范圍限定在2011—2020年，盡管覆蓋了較長的研究時(shí)間，但是未能捕捉到最新的研究動(dòng)態(tài)和新興研究主題的影響。隨著時(shí)間的推移，學(xué)術(shù)研究的重點(diǎn)可能發(fā)生變化，新興主題可能具有不同的影響因素和發(fā)展趨勢(shì)。后續(xù)研究可考慮細(xì)化引用時(shí)間，深入挖掘各主題影響因素在時(shí)間上的動(dòng)態(tài)變化。此外，本研究較為全面地考慮了論文外部因素對(duì)被引頻次的影響，但論文的研究方法、創(chuàng)新性、新穎性等內(nèi)部因素未納入分析。后續(xù)研究可利用文本挖掘和語義分析技術(shù)，將內(nèi)外部因素相結(jié)合進(jìn)行綜合分析，并結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型建立預(yù)測(cè)模型，分析不同因素對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的貢獻(xiàn)。

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作者簡(jiǎn)介

傅柱，男，博士，副教授，研究方向：知識(shí)組織與挖掘。

張倩，女，碩士研究生，研究方向：信息管理與信息系統(tǒng)。

劉鵬，男，博士，副教授，通信作者，研究方向：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析，E-mail：liupeng19821017@126.com。

Difference of Influencing Factors of Citation in Scientific Papers from the Perspective of Subject Theme： An Empirical Study of Library and Information Science

FU Zhu ZHANG Qian LIU Peng

（School of Economics and Management， Jiangsu University of Science and Technology， Zhenjiang 212100， P. R. China）

Abstract： Examining the factors influencing citation frequency from the perspective of subject themes can provide targeted guidance for researchers in writing and optimizing their papers， and also provide a new perspective and idea for scientific research evaluation. This study uses 43 228 valid papers published in 18 CSSCI-indexed journals in library and information science from 2011 to 2020. By applying the LDA topic model to extract and identify themes from paper abstracts， and using a negative binomial regression model， we empirically investigate the factors influencing annual citation frequency from overall， thematic， and thematic classification perspectives. The findings reveal both commonalities and differences in the factors influencing annual citation frequency across subject themes. Consistent factors include funding support， paper length， paper age， and download frequency. In contrast， factors such as title length， number of keywords， and number of authors show varying impacts on annual citation frequency.

Keywords： Citation Frequency； Theme Classification； Regression Analysis； Influencing Factor； Library and Information Science

（責(zé)任編輯：王瑋）