■祝清松

中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第三十八研究所《雷達(dá)科學(xué)與技術(shù)》編輯部，安徽省合肥市高新區(qū)香樟大道199號(hào) 230088

1 引言

科技文獻(xiàn)之間的相互引用形成學(xué)術(shù)引文網(wǎng)絡(luò)，表明了新知識(shí)對(duì)原有知識(shí)的使用情況，揭示出學(xué)術(shù)研究的動(dòng)態(tài)變化，這對(duì)于發(fā)現(xiàn)學(xué)科間的關(guān)聯(lián)及進(jìn)行學(xué)科發(fā)展趨勢(shì)分析和預(yù)測(cè)具有重要作用［1］?？萍嘉墨I(xiàn)的引文價(jià)值是測(cè)度學(xué)術(shù)引文網(wǎng)絡(luò)中具有引用關(guān)系的科技文獻(xiàn)之間關(guān)聯(lián)程度的文獻(xiàn)計(jì)量指標(biāo)，主要度量被引文獻(xiàn)對(duì)施引文獻(xiàn)的學(xué)術(shù)參考價(jià)值。

目前對(duì)科技文獻(xiàn)引文價(jià)值的測(cè)度主要基于引文分析展開研究。引文分析經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展，在理論研究和實(shí)踐應(yīng)用方面都取得了長(zhǎng)足進(jìn)展，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于科學(xué)知識(shí)評(píng)價(jià)、科學(xué)發(fā)展模式揭示和科學(xué)前沿探測(cè)等方向［2］，對(duì)科技創(chuàng)新和決策具有重要的支撐作用。然而，傳統(tǒng)引文分析將所有引文賦予相同權(quán)重，在此基本假設(shè)下，引文分析的相關(guān)測(cè)度主要基于被引頻次這個(gè)核心計(jì)量指標(biāo)展開。由于同一施引文獻(xiàn)引用不同被引文獻(xiàn)的動(dòng)機(jī)并不相同，因此只通過被引頻次并不能揭示出被引文獻(xiàn)對(duì)施引文獻(xiàn)所貢獻(xiàn)的學(xué)術(shù)價(jià)值。隨著全文本文獻(xiàn)可獲取性的不斷提高和文本挖掘技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，基于全文本內(nèi)容的引文分析將成為下一代的引文分析。Ding等［3］提出基于引文內(nèi)容的語(yǔ)法和語(yǔ)義分析框架，分析了引文內(nèi)容分析的潛在價(jià)值及應(yīng)用方向，并將其作為傳統(tǒng)引文分析的有效補(bǔ)充。目前引文價(jià)值測(cè)度還停留在傳統(tǒng)引文分析層面，有必要對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)。

因此，本文在相關(guān)研究基礎(chǔ)上，深入全文本內(nèi)容來(lái)分析影響引文價(jià)值測(cè)度的關(guān)鍵因素，并提出基于關(guān)鍵影響因素的改進(jìn)方法。改進(jìn)方法能夠有效揭示施引與被引文獻(xiàn)之間的語(yǔ)法和語(yǔ)義關(guān)聯(lián)，從而更好地測(cè)度被引文獻(xiàn)對(duì)施引文獻(xiàn)所貢獻(xiàn)的學(xué)術(shù)價(jià)值?？萍计诳倪x題策劃和組稿約稿主要圍繞領(lǐng)域當(dāng)前的研究熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)展開。改進(jìn)方法可以識(shí)別出學(xué)科領(lǐng)域中具有高引文價(jià)值的一組科技文獻(xiàn)簇，并通過對(duì)文獻(xiàn)簇的主題演化分析，進(jìn)而更有效地揭示出科技文獻(xiàn)簇所表征研究領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和前沿趨勢(shì)，有利于領(lǐng)域科技期刊更有針對(duì)性地開展選題策劃和組稿約稿等編輯出版工作。

2 有關(guān)引文價(jià)值測(cè)度的文獻(xiàn)綜述

引文關(guān)系是科技文獻(xiàn)引文價(jià)值測(cè)度的關(guān)鍵。引文關(guān)系包括直接引文關(guān)系和間接引文關(guān)系，前者即直接引用關(guān)系，引文之間是施引與被引文獻(xiàn)的關(guān)系，后者指引文之間需要通過另一篇引文進(jìn)行關(guān)聯(lián)的關(guān)系。參照Small給出的定義［4］，間接引文關(guān)系可分為共引、耦合和傳遞三種關(guān)系。其中，傳遞關(guān)系的定義為：如果文獻(xiàn)A引用了文獻(xiàn)B，文獻(xiàn)B引用了文獻(xiàn)C，那么文獻(xiàn)A和文獻(xiàn)C之間即為傳遞關(guān)系。

目前具有代表性的引文價(jià)值測(cè)度方法包括Combined Linkage（CL） 算 法［4］、 Weighted Direct Citations（WDC） 算法［5］、Normalized Similarity Index（NSI）算法［6］。這些代表性算法所涉及直接引文關(guān)系的情況及間接引文關(guān)系的類型如表1所示。

表1 引文價(jià)值測(cè)度方法

為凸顯直接引文關(guān)系的重要性，CL算法將直接引文關(guān)系的權(quán)重設(shè)置為間接引文關(guān)系的兩倍。CL算法的計(jì)算公式如下：

WDC算法沒有涉及直接引文關(guān)系，僅利用了共引和耦合兩種間接引文關(guān)系來(lái)測(cè)度引文價(jià)值。WDC算法的計(jì)算公式如下：

NSI算法使用Jaccard方法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，代替了CL算法的平方根方法，計(jì)算結(jié)果更加合理。NSI算法的計(jì)算公式如下：

式（1）～（3）中，i和 j分別表示施引與被引文獻(xiàn)，（Ai，mAj，m， Ai，mAm，j， Am，iAm，j）表示三種間接引文關(guān)系，Cij表示直接引文關(guān)系。因?yàn)榛趥鹘y(tǒng)引文分析的學(xué)術(shù)引文網(wǎng)絡(luò)是二值圖，而且i和j為直接引文關(guān)系，所以Cij只能用1來(lái)表示。因此，目前引文價(jià)值測(cè)度方法充分考慮各種間接引文關(guān)系，但忽略了最直接、最本質(zhì)的直接引文關(guān)系。這是本文對(duì)引文價(jià)值測(cè)度方法改進(jìn)的主要出發(fā)點(diǎn)。

引文價(jià)值測(cè)度忽略直接引文關(guān)系的問題本質(zhì)上而言是被引頻次的權(quán)重問題。很多學(xué)者都針對(duì)該問題展開了研究，旨在對(duì)被引頻次進(jìn)行修正。如在期刊評(píng)價(jià)方面，Moed和Zitt等［7-8］文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)家提出了從施引文獻(xiàn)的引文數(shù)量角度對(duì)被引頻次進(jìn)行改進(jìn)的建議；針對(duì)不同主題領(lǐng)域的學(xué)科特性差異導(dǎo)致引文影響力評(píng)價(jià)存在的比較有效性問題，Moed在Garfield領(lǐng)域“引用潛力”指標(biāo)的基礎(chǔ)上，提出了可以測(cè)度不同主題領(lǐng)域引文影響力的SNIP指標(biāo)，其利用了來(lái)源標(biāo)準(zhǔn)化的方法，通過篇均引文數(shù)來(lái)校正不同主題領(lǐng)域引用行為的差異。但是，這些對(duì)被引頻次的修正仍然是從引文數(shù)量的角度出發(fā)，而沒有從引文質(zhì)量的角度思考。

隨著基于全文本內(nèi)容引文分析的發(fā)展，引文分析的對(duì)象正在從篇向節(jié)、段、句深入，這使得引文分析的顆粒度更加精細(xì)化。如Ding等［9］提出了一種通過統(tǒng)計(jì)被引文獻(xiàn)在施引文獻(xiàn)全文中被提及的次數(shù)來(lái)計(jì)算總被引頻次的方法。這種基于全文本內(nèi)容的引文分析與傳統(tǒng)的引文分析相比，可以更全面地揭示引文真實(shí)的被引頻次，可以更好地用于預(yù)測(cè)和挖掘新的高被引論文，在科學(xué)評(píng)價(jià)和科學(xué)預(yù)見等領(lǐng)域有著非常重要的應(yīng)用價(jià)值［10］。以上這些研究為本文對(duì)引文價(jià)值測(cè)度的改進(jìn)提供了借鑒作用。

3 關(guān)鍵影響因素分析

針對(duì)目前科技文獻(xiàn)引文價(jià)值測(cè)度存在的問題，本文從基于全文本內(nèi)容引文分析的視角出發(fā)，歸納出影響引文價(jià)值測(cè)度的關(guān)鍵因素，旨在為引文價(jià)值測(cè)度方法的改進(jìn)提供思路。經(jīng)過總結(jié)與分析，本文將引文價(jià)值測(cè)度的關(guān)鍵影響因素歸納為語(yǔ)法和語(yǔ)義兩個(gè)層面，前者涉及引用頻次和引用位置，后者涉及引用類型和引用主題，如圖1所示。

圖1 引文價(jià)值測(cè)度的關(guān)鍵影響因素

3.1 引用頻次

3.2 引用位置

引用位置是指施引文獻(xiàn)在全文中引用被引文獻(xiàn)的章節(jié)。引用位置直接反映了施引文獻(xiàn)的引用動(dòng)機(jī)，即出現(xiàn)在不同章節(jié)的被引文獻(xiàn)對(duì)施引文獻(xiàn)的貢獻(xiàn)不同，在方法、實(shí)驗(yàn)、結(jié)論等部分引用的引文往往比在引言、研究現(xiàn)狀或背景等部分引用的引文對(duì)施引文獻(xiàn)的學(xué)術(shù)價(jià)值更大。Halevi等［13］將引用位置分為引言、文獻(xiàn)綜述、方法論、結(jié)果、討論和結(jié)論。劉盛博［14］將引用位置分為引言、背景、方法、數(shù)據(jù)、結(jié)果、應(yīng)用、討論和結(jié)論，并通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)在各個(gè)章節(jié)中引用文獻(xiàn)的目的性具有明顯差別：在引言中引用時(shí)，通常是陳述別人工作；在背景中引用時(shí)，除了陳述他人工作外，還會(huì)指出本文的研究特點(diǎn)；在方法中引用時(shí)，主要介紹施引文獻(xiàn)本身所使用的方法等。

3.3 引用類型

引用類型是指通過對(duì)引用內(nèi)容的語(yǔ)篇分析來(lái)識(shí)別施引文獻(xiàn)引用被引文獻(xiàn)的動(dòng)機(jī)。引用內(nèi)容是被引文獻(xiàn)出現(xiàn)在施引文獻(xiàn)全文中的句子或上下文，是施引文獻(xiàn)對(duì)被引文獻(xiàn)的重新組織。Small［15］將引用內(nèi)容作為觀點(diǎn)表達(dá)的概念符號(hào)，認(rèn)為將共被引聚類和被引內(nèi)容分析結(jié)合起來(lái)能夠更好地揭示研究領(lǐng)域的知識(shí)基礎(chǔ)。引用類型主要包括引用功能（被引文獻(xiàn)對(duì)施引文獻(xiàn)的作用，如背景、基礎(chǔ)、比較等）和觀點(diǎn)傾向（施引文獻(xiàn)對(duì)被引文獻(xiàn)的態(tài)度或立場(chǎng)，如肯定、否定、中立等）兩種定義。不同引用功能和觀點(diǎn)傾向的被引文獻(xiàn)對(duì)施引文獻(xiàn)的學(xué)術(shù)價(jià)值不同。Nanba等［16］將引用類型分為類型B（將其他研究者的理論或方法作為理論基礎(chǔ)）、類型C（與相關(guān)工作進(jìn)行比較，指出存在的問題或差距）和類型O（其他類型）三種。許德山［17］將引用類型分為理念引用、論據(jù)引用、參考引用和敘述引用。

3.4 引用主題

科技文獻(xiàn)符合一定的主題分布規(guī)律，而且可以通過一組揭示其主要研究?jī)?nèi)容的主題詞來(lái)表征。因此，施引與被引文獻(xiàn)都可以用一組主題詞來(lái)表征各自的主題分布，并通過主題分布的相似度來(lái)測(cè)度被引文獻(xiàn)對(duì)施引文獻(xiàn)的學(xué)術(shù)價(jià)值。與施引文獻(xiàn)主題分布越一致的被引文獻(xiàn)對(duì)施引文獻(xiàn)的貢獻(xiàn)和價(jià)值越大。Liu等［18］基于此假設(shè)提出了利用有監(jiān)督主題模型（LLDA）和網(wǎng)絡(luò)分析算法（PageRank）來(lái)提高傳統(tǒng)文獻(xiàn)計(jì)量分析的全文本引文分析方法。其中，利用LLDA來(lái)表示文獻(xiàn)和引文的主題分布，并用頂點(diǎn)表示文獻(xiàn)，邊表示引文。文獻(xiàn)和引文的主題概率分布就可以轉(zhuǎn)換成頂點(diǎn)的先驗(yàn)概率分布和邊的轉(zhuǎn)移概率分布，形成主題加強(qiáng)的引文圖。

4 基于關(guān)鍵影響因素的改進(jìn)方法

通過以上分析可知，引用頻次、引用位置、引用類型和引用主題都對(duì)科技文獻(xiàn)引文價(jià)值的測(cè)度有很大影響。在相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，本文提出一種基于關(guān)鍵影響因素的引文價(jià)值測(cè)度改進(jìn)方法。為了更有針對(duì)性地論述改進(jìn)方法，本文對(duì)間接引文關(guān)系不再贅述，僅闡述對(duì)直接引文關(guān)系的改進(jìn)，并用Vdir表示基于直接引文關(guān)系的引文價(jià)值。被引文獻(xiàn)的引文價(jià)值由引用頻次、引用位置、引用類型和引用主題四個(gè)分量構(gòu)成，分別用Vfre，Vpos，Vtyp和Vsub表示，其權(quán)重分別用a，b，c和d表示，且a+b+c+d=1。本文中測(cè)度引文價(jià)值的計(jì)算公式如下：

權(quán)重的設(shè)置表征了各個(gè)關(guān)鍵影響因素對(duì)引文價(jià)值測(cè)度的重要程度。本文對(duì)4個(gè)關(guān)鍵影響因素賦予相同權(quán)重，均設(shè)置為0.25。

4.1 實(shí)例分析

以韓國(guó)高麗大學(xué)Shin研究團(tuán)隊(duì)有關(guān)碳納米管纖維的一篇科技文獻(xiàn)為例。這篇文獻(xiàn)的正文包含了引言、實(shí)驗(yàn)、結(jié)果與討論、結(jié)論四部分，并引用了6篇參考文獻(xiàn)，例文章節(jié)結(jié)構(gòu)及引用情況如圖2所示。本文選取的實(shí)例主要是為了說明改進(jìn)方法的基本思路，實(shí)際應(yīng)用時(shí)還需要根據(jù)科技文獻(xiàn)的篇章結(jié)構(gòu)、參考文獻(xiàn)情況等進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。

被引文獻(xiàn)在施引文獻(xiàn)全文中以特定的形式進(jìn)行標(biāo)記，即引用標(biāo)記，如例文中的［2，3］和［4-6］等。引用頻次即通過識(shí)別引用標(biāo)記來(lái)獲得。

Maricic等［19］將引用位置分為引言、方法、結(jié)果、討論或結(jié)論四部分，權(quán)重分別設(shè)置為15、30、30、25。本文以此為參考，給出引用位置的權(quán)重，如表2所示。

表2 引用位置的權(quán)重設(shè)置

本文借鑒許德山［16］依據(jù)情感傾向和使用類型給出的引文利用價(jià)值量化強(qiáng)度指標(biāo)，如表3所示。引用類型的確定利用線索詞匹配的方法。

圖2 例文章節(jié)結(jié)構(gòu)及引用情況

表3 引用類型的權(quán)重設(shè)置

利用C-value算法識(shí)別施引與被引文獻(xiàn)的主題分布，并選取排名前10的核心主題詞進(jìn)行表征，結(jié)果如表4所示。通過核心主題詞匹配的方法測(cè)度施引與被引文獻(xiàn)的引用主題相關(guān)度。

4.2 結(jié)果與討論

根據(jù)實(shí)例分析的方法、數(shù)據(jù)和權(quán)重，得到例文的引文價(jià)值測(cè)度結(jié)果，如表5所示。

表4 施引與被引文獻(xiàn)的核心主題分布

由表5可知，被引文獻(xiàn)（4）的引文價(jià)值最大，其次是被引文獻(xiàn)（5）、（6）和（2），被引文獻(xiàn)（1）和（3）的引文價(jià)值最小。通過人工判讀分析可知：被引文獻(xiàn)（4）出現(xiàn)在施引文獻(xiàn)的實(shí)驗(yàn)部分，借鑒其從多壁碳納米管紡出碳納米管纖維的方法，為施引文獻(xiàn)的研究提供了方法論，且被引了3次，表明其對(duì)施引文獻(xiàn)的貢獻(xiàn)較大；被引文獻(xiàn)（4）還與被引文獻(xiàn)（5）和（6）一起出現(xiàn)在結(jié)果和討論部分，為施引文獻(xiàn)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的討論提供了對(duì)比數(shù)據(jù)，且被引文獻(xiàn)（5）和（6）被引兩次；被引文獻(xiàn)（1）、（2）和（3）僅出現(xiàn)在引言部分，只提供了施引文獻(xiàn)研究的背景信息，表明其對(duì)施引文獻(xiàn)的貢獻(xiàn)較小。通過分析可知，實(shí)驗(yàn)結(jié)果具有一定的合理性，在一定程度上驗(yàn)證了本文改進(jìn)方法的可行性。

實(shí)例分析針對(duì)的是單篇施引文獻(xiàn)中多篇被引文獻(xiàn)的引文價(jià)值測(cè)度情況，主要為了闡述改進(jìn)方法的基本思路。在實(shí)際應(yīng)用中，單篇被引文獻(xiàn)在多篇施引文獻(xiàn)中的引文價(jià)值測(cè)度情況更有意義，其對(duì)應(yīng)傳統(tǒng)引文分析中的被引頻次。高引文價(jià)值的科技文獻(xiàn)相比高被引頻次的科技文獻(xiàn)對(duì)學(xué)科領(lǐng)域研究創(chuàng)新的學(xué)術(shù)價(jià)值更大。另外，除了對(duì)單篇文獻(xiàn)的引文價(jià)值測(cè)度，本文方法可推廣到科技期刊的引文價(jià)值測(cè)度，用于評(píng)價(jià)科技期刊在領(lǐng)域研究創(chuàng)新中所貢獻(xiàn)的實(shí)際學(xué)術(shù)價(jià)值。

5 結(jié)語(yǔ)

本文針對(duì)目前科技文獻(xiàn)引文價(jià)值測(cè)度存在的問題，從基于全文本內(nèi)容引文分析的視角出發(fā)，從語(yǔ)法和語(yǔ)義兩個(gè)層面歸納出了影響引文價(jià)值測(cè)度的關(guān)鍵影響因素。在此基礎(chǔ)上，本文提出了引文價(jià)值測(cè)度的改進(jìn)方法，并通過實(shí)例分析驗(yàn)證了改進(jìn)方法的可操作性和可行性。

基于全文本內(nèi)容的引文分析使引文分析從數(shù)量角度轉(zhuǎn)向質(zhì)量角度。隨著科技文獻(xiàn)全文數(shù)據(jù)變得越來(lái)越易得，尤其是結(jié)構(gòu)化的全文數(shù)據(jù)，如Elsevier的XML全文數(shù)據(jù)，可以方便地從施引文獻(xiàn)全文中識(shí)別出引用頻次、引用位置、引用內(nèi)容等信息［20］。這為本文提出的改進(jìn)方法提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。另外，基于間接引文關(guān)系的引文價(jià)值測(cè)度方法還受到文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)收錄范圍的限制，數(shù)據(jù)庫(kù)的差異會(huì)導(dǎo)致測(cè)度結(jié)果的不同，而基于直接引文關(guān)系的引文價(jià)值測(cè)度方法不受此限制，結(jié)果更加客觀有效。

本文研究更多還是理論分析，下一步工作需要通過更多的領(lǐng)域?qū)嶒?yàn)來(lái)驗(yàn)證改進(jìn)方法的普適性和應(yīng)用性。尤其是需要進(jìn)一步研究關(guān)鍵影響因素的權(quán)重設(shè)置，以及引用位置和引用類型的分類等問題。另外，引用類型的識(shí)別需要構(gòu)建線索詞庫(kù)，在相關(guān)研究的基礎(chǔ)上還要注意數(shù)據(jù)的差異性研究。

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