【摘要】被引分析是最常見的科學(xué)計量學(xué)研究方法，主要用來證明作者或其成果在所屬專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的影響力。Publish or Perish是一種在線被引分析軟件，依據(jù)Google Scholar數(shù)據(jù)庫來查詢作者或成果的被引次數(shù)，并提供相關(guān)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析。文章主要介紹了該工具的功能及使用方法，并結(jié)合實(shí)例探討了其在外語教學(xué)研究中的應(yīng)用。

【關(guān)鍵詞】被引分析;Publish or Perish;外語教學(xué)研究

【中圖分類號】G420【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A 【論文編號】1009—8097(2010)06—0052—04

引言

科學(xué)計量學(xué)(Scientometrics)是應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計和計算技術(shù)等數(shù)學(xué)方法對科學(xué)活動的投入(如科研人員、研究經(jīng)費(fèi))、產(chǎn)出(如論文數(shù)量、被引數(shù)量)和過程(如信息傳播、交流網(wǎng)絡(luò)的形成)進(jìn)行定量分析，從中找出科學(xué)活動規(guī)律性的一門科學(xué)學(xué)分支學(xué)科。由于科學(xué)活動產(chǎn)出的主要形式是出版物和文獻(xiàn)，因此科學(xué)計量學(xué)又被稱為文獻(xiàn)計量學(xué)[1]。它有四個研究重點(diǎn):學(xué)術(shù)領(lǐng)域的特點(diǎn)、學(xué)術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展、學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)的評價和學(xué)術(shù)傳播[2]，涉及三個研究層面:宏觀層面(國家或地區(qū)的科學(xué)活動)、中間層面(大學(xué)、科研機(jī)構(gòu)團(tuán)體等)和微觀層面(個人學(xué)者或研究人員)[3]。科學(xué)計量學(xué)可以通過實(shí)證數(shù)據(jù)的收集來發(fā)現(xiàn)研究成果的增長規(guī)律、課題的傳播情況和成果的被引用率等，從而進(jìn)一步了解某學(xué)科的演化和進(jìn)展及跨學(xué)科學(xué)者和學(xué)術(shù)思想的交流合作。

傳統(tǒng)上的科學(xué)計量學(xué)主要涉及科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域的研究，近年來才開始擴(kuò)展到一些人文學(xué)科，如文化、藝術(shù)、語言等[4]。主要的科學(xué)計量方法包括被引分析(citation analysis)、成果數(shù)量分析(publication counting)、網(wǎng)絡(luò)分析(network analysis)、關(guān)鍵詞分析(keywords analysis)等。其中被引分析是最常見的科學(xué)計量分析方法，其通過量化統(tǒng)計，確定作者或成果的被引頻率、模式以及在其專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的影響力。通常來說，某一作者或成果被引用的次數(shù)越多，其在該領(lǐng)域內(nèi)的影響力就越大，就越具有學(xué)術(shù)參考和指導(dǎo)價值。因此，在外語教學(xué)研究中，可通過被引分析來幫助我們分析或比較某一作者或成果的影響力，從而確定較好的教學(xué)和科研參考書目，或者具有權(quán)威性的引證。本文將主要介紹一款較為實(shí)用、操作簡單的在線被引分析工具-Publish or Perish(以下簡稱為PP)。

一 工具概述

有趣的是，Publish or Perish聽起來不像一款統(tǒng)計軟件，而更像是對一種學(xué)術(shù)現(xiàn)象的描述:發(fā)表或者滅亡，這無疑體現(xiàn)了設(shè)計者的巧妙用心。2006年10月，墨爾本大學(xué)Anne-Wil Harzing教授在個人網(wǎng)站上(www.harzing.com/pop.htm)發(fā)布。目前，該軟件由澳大利亞墨爾本的Tarma Software 公司開發(fā)，最新版本為2.8。

PP最為顯著的特點(diǎn)，也是優(yōu)勢所在，即其參考數(shù)據(jù)來自Google Scholar(GS)，而不是傳統(tǒng)被引研究所用的Thomson ISI Web of Science(ISI)。ISI數(shù)據(jù)庫是收費(fèi)的，而且側(cè)重科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域的研究數(shù)據(jù)，人文和社會科學(xué)方面的數(shù)據(jù)相對薄弱[5]，比如，翻譯類研究期刊很少包括在ISI數(shù)據(jù)中[6]。而GS則是免費(fèi)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫，其數(shù)據(jù)來源幾乎涵蓋所有的學(xué)術(shù)發(fā)表渠道，并且可以查找原文、摘要和文獻(xiàn)等，因此，GS的可查詢數(shù)據(jù)量要明顯多于ISI[5]。

PP工具可以提供詳細(xì)的被引分析查詢，如文章和著作總數(shù)、被引總次數(shù)、每篇文章或著作的平均被引次數(shù)、作者或文章著作每年的平均被引次數(shù)。還同時自動生成一些統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)，如高引用次數(shù)指數(shù)(h-index)和g指數(shù)(g-index)。

二 PP工具在外語教學(xué)研究中的應(yīng)用

我們將通過實(shí)例來介紹PP的具體功能。鑒于筆者本人從事口譯教學(xué)工作，我們就拿法國巴黎第三大學(xué)高翻學(xué)院的丹尼#8226;吉爾教授(Daniel Gile)作為實(shí)際例子。吉爾教授現(xiàn)任歐洲翻譯研究學(xué)會主席、國際會議口譯員協(xié)會(AIIC)會員，擁有日語和語言學(xué)的博士學(xué)位，是口譯界著名的專家。下面，我們將通過PP來查詢吉爾教授獨(dú)立或與他人合作發(fā)表文章或著作的總量及類型、文章或著作被引情況以及其本人在口譯學(xué)術(shù)界的影響力。

首先打開PP查詢界面，點(diǎn)擊“Author impact analysis”(作者影響分析)，出現(xiàn)下列窗口，如圖1，在“Author”查詢欄中鍵入“D Gile”:

為得到最全的搜索結(jié)果，需將所有的學(xué)科領(lǐng)域全部選中，無排除姓名，出版發(fā)表時間默認(rèn)為0，即從最早的發(fā)表時間到查詢?nèi)諡橹?，然后點(diǎn)擊“Lookup”，結(jié)果如圖2:

工具自動查詢的文章或著作總數(shù)為285，但這個數(shù)字不準(zhǔn)確，包括一些不相關(guān)數(shù)據(jù)，仍需人工核對。點(diǎn)擊□√(選或不選)，排除掉一些不符的作者，如RD Gile、JD Gile、同名但研究領(lǐng)域截然不同的作者、錯選或重復(fù)的文章后，總數(shù)變?yōu)?48。核對后自動生成結(jié)果，如圖3:

根據(jù)圖3結(jié)果，我們可以看出，從最早的1980年到本次查詢?nèi)罩梗獱柦淌讵?dú)立或同他人合作共發(fā)表了約148篇文章或著作(該數(shù)字非最終確切數(shù)字，因?yàn)槿杂胁糠殖晒丛诰W(wǎng)絡(luò)上出現(xiàn)，也不排除程序搜索的不完全性)，其中最多的為刊登在學(xué)術(shù)期刊上的論文，其次為論文集刊中的文章，第三為書評(具體數(shù)字和占比可根據(jù)研究需要單獨(dú)統(tǒng)計得出，在此不贅述)。所有的文章和著作共被引用1614次，平均每年被引用31次，每篇文章或著作平均被引10.91次，獨(dú)立文章或著作(cites/author)共被引用1537次，獨(dú)立完成的文章或著作(papers/author)約為137.48篇，平均每篇文章或著作(author/paper)約有1.22個作者。我們可以得知，吉爾教授成果頗豐，多數(shù)均為獨(dú)立完成。被引用最多的為Basic Concepts and Models for Interpreter and Translator一書，共被引用494次，平均每年30.88次，因此該書可以被認(rèn)為是口譯教學(xué)和研究領(lǐng)域內(nèi)的權(quán)威書籍。

但是，文章和著作多并不能代表成果質(zhì)量高或?qū)W術(shù)水平高，而只能作為一個參考依據(jù)。我們還要分析總被引次數(shù)、高引用次數(shù)指數(shù)(h-index)和g指數(shù)(g-index)。h-index是由加利福尼亞大學(xué)的Jorge Hirsch于2005年提出的，用于衡量科學(xué)家個人的學(xué)術(shù)質(zhì)量[7]。h-index是通過計算一個科學(xué)家的論文被引用的次數(shù)來推算的。如果一個科學(xué)家的h指數(shù)是10，也就是說這個科學(xué)家已經(jīng)發(fā)表過10篇文章，并且每一篇文章至少被他人引用過10次。Hirsch[7]認(rèn)為h指數(shù)能夠比較準(zhǔn)確地反映一個人的學(xué)術(shù)成就。一個人的h指數(shù)越高，則表明他的論文影響力越大，最優(yōu)秀科學(xué)家應(yīng)該有最高的h指數(shù)。通過研究許多位物理學(xué)家的h指數(shù)，Hirsch[7]發(fā)現(xiàn)如果一個人在從事科研20年后(從發(fā)表第一篇論文算起)，h指數(shù)能達(dá)到20，就算是一名成功的科學(xué)家。Hirsch同時還列出了一個參考標(biāo)準(zhǔn)，即美國研究型大學(xué)的物理學(xué)家要獲得永久教職(副教授)，h指數(shù)一般為10到12，晉升為正教授則大約為18，成為美國物理學(xué)會會士的h指數(shù)一般在15到20，而成為美國科學(xué)院院士則一般在45或更高。

但h指數(shù)的確定具有靜態(tài)性，一篇論文一旦被確定為高被引論文，不管它以后幾年的被引次數(shù)如何變化，對于h指數(shù)的確定都沒有影響，它不能反映這些被高引用論文的變化情況。比利時Hasselt大學(xué)圖書館館長埃赫(Leo Egghe)在2006年又提出了g指數(shù)法(g-index)，即將論文按被引次數(shù)高低排序，并且將排序的序號平方，被引次數(shù)逐次累加，當(dāng)序號平方等于累計被引次數(shù)時，這時的序號就被定義為g指數(shù)，g值越大，表明學(xué)者的學(xué)術(shù)影響力越大，成就越大[8]。這一指標(biāo)是對h-index的進(jìn)一步完善，充分考慮了學(xué)者以往發(fā)表的論文對其后續(xù)學(xué)術(shù)生涯的影響，體現(xiàn)了知識的累積性和繼承性。

根據(jù)PP的數(shù)據(jù)分析結(jié)果(見圖3)，吉爾教授的h-index 為17，g-index為36，可以說成就斐然，其學(xué)術(shù)影響力在口譯界堪稱數(shù)一數(shù)二。我們還可以利用PP進(jìn)行橫向比較分析，點(diǎn)擊界面左上角“General citation research”(綜合引用研究)，在 “The phrase”查詢欄中鍵入“Interpreting Studies”(口譯研究)，結(jié)果如圖4:

查詢的結(jié)果涵蓋了所有的學(xué)科，許多文章和書籍中包含 “interpreting”，“studies”等單詞，但與口譯研究毫無相關(guān)，比如總被引次數(shù)排名第一的是心理學(xué)方面的專家。因此，對查詢結(jié)果需根據(jù)研究需要進(jìn)行人工核對或篩選。點(diǎn)擊“Cites”(總引用數(shù))來排列所有查詢結(jié)果，吉爾教授的Basic Concepts and Models for Interpreter and Translator一書總引用次數(shù)排名第九。如果根據(jù)翻譯學(xué)科來篩選，以色列翻譯理論家Gideon Toury 的著作引用次數(shù)第一，奧地利維也納大學(xué)翻譯系教授Mary Snell-Hornby的著作第二，美國的J. Munday教授第三，吉爾教授第四。由于Google Scholar 數(shù)據(jù)庫不自動區(qū)分 “Translation”和“Interpreting”，吉爾教授實(shí)際上在口譯研究領(lǐng)域內(nèi)引用次數(shù)排名第一，因?yàn)榍叭蛔髡叩难芯款I(lǐng)域均為翻譯(筆譯)。還可以點(diǎn)擊“Per year”，根據(jù)每年被引次數(shù)進(jìn)行排名。

通過使用PP工具，我們對口譯專家丹尼吉爾的學(xué)術(shù)成就和影響有了更為準(zhǔn)確的了解，其被引用次數(shù)最多的Basic Concepts and Models for Interpreter and Translator一書及其它被引較多的文章或著作都應(yīng)作為口譯專業(yè)教學(xué)和科研的必讀文獻(xiàn)，也可推薦給學(xué)生作為課后補(bǔ)充閱讀材料。

三 結(jié)語

Publish or Perish 被引分析工具使用Google Scholar 網(wǎng)上數(shù)據(jù)庫，具有查詢面廣、操作簡單、功能實(shí)用等特點(diǎn)，可以為我們進(jìn)行引用和被引用分析、作者成就和影響力分析、確定教學(xué)和科研參考文獻(xiàn)等提供有益的幫助。除了上述章節(jié)介紹的功能外，使用者還可以根據(jù)研究需要，利用PP的查詢結(jié)果，結(jié)合其它軟件或資料，對某一作者或?qū)I(yè)領(lǐng)域進(jìn)行深一步的研究，如keyword analysis(關(guān)鍵詞分析)、content analysis(內(nèi)容分析)、co-author analysis(合作者分析)等。

當(dāng)然，該工具也存在著一些不足，最為明顯的包括:能夠列舉的查詢條目最多限為1000項(xiàng);GS數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容均為計算機(jī)自動分類，而非人工篩選，導(dǎo)致查詢結(jié)果中出現(xiàn)許多非相關(guān)內(nèi)容，影響了分析的效率和準(zhǔn)確性;GS數(shù)據(jù)庫更新較慢等。但是，PP工具也在不斷地改進(jìn)，其分析結(jié)果仍十分令人信服和可靠，套用Anne-Wil Harzing教授本人的一句耐人尋味的話:“如果PP的引用分析數(shù)據(jù)結(jié)果顯示為優(yōu)，則表明該作者在其研究領(lǐng)域內(nèi)必有巨大的影響;反之，則不盡然?！盵5]

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