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文献计量中,如何确定某一科学领域的核心作者?

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发表于 2015-4-13 10:34:29 | 显示全部楼层 |阅读模式
如何确定某一(学科)领域的核心作者?我觉得每一个科技工作者都有一套自己独特的方法和经验法则。在这里,我主要是想介绍一下涉及到的“文献计量学”这门学科的概念、一些主要理论、方法以及它在确定核心作者方面的应用。
1.文献计量学的由来和概念
最早的文献计量研究始萌于20世纪初,以1917年由文献学家科尔(F. T. Cole)和伊尔斯(N. B. Eales)所进行的文献统计研究为起点的。1922年,英国图书馆学家休姆(E. W. Hulme)在其编著的《统计目录学与现代文明增长的关系》一书中首次使用了“统计目录学”(Statistical Bibliography)的名称。它代表的是:为了探明图书资料的特性,常使用统计方法,从而产生的书目学的一个新的分支学科。1969年,英国著名情报学家阿伦·普理查德(Alan Pritchard)首次提出用术语Bibliometrics取代“统计目录学”的名称。他的建议很快得到图书馆学、情报学界的普遍承认。这一术语的出现标志着文献计量学的正式诞生。
在这里,我们对“文献计量学”定义的概念的是:以文献或文献相关媒介为研究对象,采用数学、统计学等的计量方法,研究文献和文献工作系统的规律与科学管理,以及探讨科学技术动态特征的一门科学。(邱均平,1985)


2.文献计量学中主要的理论和方法
①文献作者分布规律——洛特卡定律
洛特卡定律(Lotka’s Law)揭示了科学生产率,以及作者与论文之间的数量关系
20世纪是人类历史上辉煌的一页,这不仅表现在科学发展的快速,同时体现在科学领域更为深广的方向发展。20世纪初以来,全世界的科学文献呈现倍增态势,科技期刊的增长也在加剧。科技期刊的增长造成了文摘杂志的相应增加。文摘杂志为适应这一发展,其结果是出版日益规范化,如普遍设立作者索引,这一变化引起学者对文献规律研究的广泛兴趣。1926年,当时供职于保险公司的洛特卡,在美国著名期刊《华盛顿科学院学报》上,发表了题为《科学生产率的频率分布》(The Frequency Distribution of Scientific Productivity)一文。在该文中,洛特卡从科学文献作者与其撰写的论文的纷乱现象中发现了“平方反比”的数量关系,提出了至今被人称为“经典的”洛特卡定律,从而成为文献计量学中最早的一个著名定律。
在收集数据的过程中,洛特卡采用了化学和物理两个领域文献载体中的数据。这是因为化学和物理学是20世纪发展速度最快、最全面的两个学科,他们能够全面地反映科学发展的整个过程。洛特卡选择美国《化学文摘》和德国奥尔巴赫《物理学史一览表》为数据源研究科技工作的论著数量分布。他统计分析了《化学文摘》1907-1916年10年累积索引中的部分作者,即姓氏以字母A和B开头的6891位作者。分别列出发表过1篇,2篇,一直到346篇论文的人数。《物理学史一览表》包括了1900年前物理学领域内出现的1325位物理学家及其论著,取其全部数据进行统计。
利用上述数据,洛特卡以论文数()和作者数()的对数为横坐标和纵坐标作图,两组数据都是直线(如图1所示)。图中虚线表示《化学文摘》数据,实线代表《物理学史一览表》的数据。用最小二乘法计算拟合直线的斜率,近似为-2。

洛特卡分布曲线图根据洛特卡分析,在论文数和作者数之间,存在着下列一种关系:

上式中,是发表了论文篇的作者数,n和c是对应于这一典型数据集合而估计出来的两个常数,n的数值在2上下波动。具体到洛特卡统计的实例,指数n近似为2.0。于是上式可改为:

因此,洛特卡定律的最原始表述是:在某一时间段内,写了篇论文的作者数量占作者总数的比例与其所撰写的论文数的平方成反比。这也就是文献计量学中经典的“平方反比定律”。早期的洛特卡定律对于高产作者数据采取的是删除处理,同时也不能反映合作者与科学论文之间的关系。后来的学者们在洛特卡定律的基础上对其做了深度和广度的拓展。

美国著名的科学史学家普赖斯(Price D.S.)首先注意到,文献作者分布领域内高产作者研究的重要性。他在研究中发现,有75%的科学家一生只发表了一篇论文,而另有10%的科学家在其一生中所发表的论文占所有论文的一半。这有些类似于管理学领域常说的“二八定律”或者“二八分布”。普赖斯在1969年发表的《小科学,大科学》一书中指出,撰写全部论文一半的高产作者的数量,等于全部作者总数的平方根

②引文分析与h指数
在科学文献体系中,科学文献之间并不是孤立的,而是相互联系的。科学文献的相互关系突出地表现在文献之间的相互引证方面。
首先,应明确“参考文献”和“引证文献”两个术语在概念上的区别。普赖斯在论及引证及被引证关系时曾建议:每一篇被引文献,对于引证者(论文作者)来说,就是有了一篇参考文献(Reference),而对于被引证者(引用作者),则是有了一篇引证文献(Citation例如,本文引证了普赖斯的一篇文章中的一段话,那么我们便有了一篇参考文献;而对于普赖斯来说,就是有了一篇引证文献。
所谓引文分析(Citation Analysis,就是利用各种数学及统计学的方法和比较、归纳、抽象、概括等逻辑方法,对科学期刊、论文、著者等各种分析对象的引证与被引证现象进行分析,以便揭示其数量特征和内在规律的一种文献计量分析方法。(邱均平,1988)

2005年,美国科学家Hirsch提出用h指数来测评核心科学家,开创了学术评价新指标,立即引起了学术界的广泛兴趣和高度关注。Hirsch将h指数定义为:一位作者的h指数等于其发表了h篇至少被引h次的论文,即一个作者的h指数表明其至多有h篇论文被引用了至少h次。一般认为,h指数越高的科学家在其学科领域的影响力越大。
h指数的计算方法是:将作者发表的所有科学论文按被引次数从高到低排序,从前往后查找排序后的列表,直到某篇论文的序号大于该论文被引次数,所得序号减1即为h指数。需要注意的是,h指数的计算依赖于引文数据库的选择,由于不同引文数据库的来源期刊数量和期刊的学科结构差异较大,因此某个科学家的h指数会因为所选取的数据库的不同而有所变化,不同学科间的学者的h指数也有较大差异。

3.文献计量在确定核心作者方面的一些应用
美国《基本科学指标》(Essential Science Indicators, ESI)是由世界著名的学术信息出版机构美国科学情报研究所(Institute For Scientific Information, ISI)“研究服务组”于2001年推出的衡量科学研究绩效(现为国际著名的学术信息出版提供商“汤森-路透集团”)、跟踪科学发展趋势的基本分析评价工具,是基于SCI(科学引文索引数据库)和SSCI(社会科学引文索引数据库)而建立的计量分析数据库。ESI从引文分析的角度,针对22个专业领域,分别对国家、研究机构、期刊、论文以及科学家进行统计分析和排序。
在科学家排名中,运用的是引文排位(Citation Rankings)的思想。被引频次是同行认知的一种形式,通常反映的是科研群体对于科学家的依赖程度。所以可以理解为:高被引科学家形成科研群体的实质核心
4.文献计量的一些问题
引用行为是一种社会心理过程的反映,文献被引与否不完全取决于文献本身对知识的贡献,而是必然地受到作者学术地位和发表平台的学术声望等社会因素的影响。因此,目前学术界对引用关系能够取得的共识是:引用关系体现的是文献之间的相关关系,被引次数可以反映出文献的被关注程度。被关注的文献就像新闻热点一样,在一个时间段内会被广泛述及、讨论、引用,该文献的质量及其对知识的贡献度仍然有待历史的检验。
在理想情况下,文章被引用客观地反映了其他科学家对文章的使用。但要注意,引用的原因有很多,采用、支持、证明、评价、驳斥、证伪等,都得引用。还有,不同类型的文章、不同学科领域,引用的情况也不一样。比如综述类文章引用率就比较高,某些学科的引用率也比其他学科高,人文科学引用往往比较少。
5. Reference
[1]王崇德. 科学论文作者的研究[J]. 情报学报, 1982, 2: 220-224.
[2]邱均平. 关于 “文献计量学” 术语及其定义[J]. 图书情报知识, 1985, 3: 007.
[3]邱均平.文献计量学[M].北京:科技文献出版社,1988.
[4]叶鹰. h 指数和类 h 指数的机理分析与实证研究导引[J]. 大学图书馆学报, 2008 (5): 2-5.
[5]姜春林, 刘则渊, 梁永霞. H 指数和 G 指数——期刊学术影响力评价的新指标[J]. 图书情报工作, 2007, 50(12): 63-65.
[6]ESI简介:http://isiknowledge.com/ESI [EB/OL].检索时间:2014年9月9日.
[7]中国134名科学家入选全球“高被引科学家”: http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2014/8/302417.shtm[EB/OL].检索时间:2014年9月9日.
[8]刘宇.引文首先是一种修辞工具. 检索时间:2014年9月9日.
[9] 张晓林:如何看待全球高被引用率排名: http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2014/8/301497.shtm. [EB/OL].检索时间:2014年9月9日.

来源:知乎   作者:Chen Libra,情报学研究生




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