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高被引论文的论文级计量分析

作者:匡登辉 刊名:情报杂志 上传者:徐泉崧

【摘要】

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0引言对于科技论文的评价,传统的方法是在论文发表后,根据其被引频次和期刊影响因子等来综合计量单篇论文的学术影响力水平。“重要的论文可能被更频繁的引用”,这种只是基于一种理想化的假设,大家对这种文献计量即采用引文分析用于评价保持慎重态度[1-2]。而且,在数字化、网络化、开放化时代的学术交流模式下,越来越多的最新研究成果在各种期刊开放存取平台和学术社交网络中被快速、大量地传播,传统的文献数据库已经无法满足Web 2.0、Web 3.0及至Web x.0环境和大数据背景下的科学评价,网络指标作为科学评价指标体系的补充成为必然[3]。像论文被推送、标注、网络排名、推荐、博客提及数量可以在某些程度上作为评价论文学术影响力水平的指标。因此,一种新的论文计量方式Altmetrics应运而生。1 Altmetrics的提出及ALM s的相关研究选择性计量学(Altmetrics)[4],国内有学者译作“替代计量学”[5-8]、“补充计量学”[9-11]、“社媒影响计量指标”[12]或“网媒影响计量学”[13],其相关研究始于2008年,Taraborelli在对影响因子作为主要评价指标提出质疑后,呼唤一种基于社会软件的分布式科学评价[14];2009年,Neylon和Wu以PLo S和Faculty of1000为例,分别从计量数据的来源和专家评论的激励机制两个角度指出论文层面的科学影响力计量(Arti-cle-level metrics,ALM s)方案的可行性[15];2010年7月,Priem和Hemminger提出基于社交网络的科学计量学2.0(Scientometrics 2.0)概念,并总结科学计量学2.0研究的各种类型的学术社交网络数据资源,分析基于微博、社会化书签等Web 2.0应用提供的数据,多角度地反映论文之影响力[16]。同年10月,Priem和Taraborelli等人发表“Altmetrics:A manifesto”宣言,正式提出Altmetrics[17]。论文级别计量可以追溯学者工作上的即时影响和社会影响,这是传统引文计量所不能做到的事情[18]。目前已有诸多的论文级别计量实现方案,如RSC(英国皇家学会)期刊、Altmetrics.com[19-20]、F1000.com[21]、PLo S[22]等。PLo S开发和发布Ruby on Rails应用程序,2009年投入使用,用来存储用户在科研论文上的数据,可以定义某篇文章以及有关的数据来源进行论文级别计量的追踪。国外的研究,集中在对Altmetrics的综述[23],分析ALM的报告[24],对两者作用的综述等[25],有人针对ALMs,整理出一篇科研论文不同程度被利用的方式,以及它们所代表的综合影响力,包括从浏览、存档、讨论、推荐到引用的数据记录[26-28]。国内对ALMs的研究,顾立平介绍了Altmetrics和ALM s的异同,并且从技术角度分析PLo S的ALM s数据模型和流程,以及如何制作这类数据发布系统,检测Web 2.0用户行为的优点和局限等[29-30];刘春丽以PLo S API平台提供的论文各种网络使用数据集为样本,通过标准化处理和正态性检验,研究选择性计量指标的特征和指标间的相关性,并对相关系数矩阵绘制可视化颜色图,对选择性计量指标进行多维尺度和社会网络分析[31];宋丽萍等借助主成分分析,以PLo SONE的Article-Level M etrics为数据源对物理学、化学、社会学、免疫学四学科的科学评价主要维度进行解析[32]。王睿等对高Alt

参考文献

引证文献

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