孔紅蕊

摘 要 利用《中國(guó)學(xué)術(shù)期刊（網(wǎng)絡(luò)版）》，采用綜合指數(shù)法對(duì)《情報(bào)科學(xué)》核心作者進(jìn)行測(cè)評(píng)，通過對(duì)核心作者群的相關(guān)分析，進(jìn)而揭示《情報(bào)科學(xué)》核心作者隊(duì)伍的特征。

關(guān)鍵詞 《情報(bào)科學(xué)》；核心作者；被引頻次

中圖分類號(hào) G2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1674-6708（2016）167-0047-02

1981年創(chuàng)刊由中國(guó)科學(xué)技術(shù)情報(bào)學(xué)會(huì)和吉林大學(xué)共同主辦的《情報(bào)科學(xué)》，是全國(guó)性圖書情報(bào)學(xué)專業(yè)核心學(xué)術(shù)期刊，多年來一直是北大中文核心及CSSCI的來源期刊。期刊的質(zhì)量和學(xué)術(shù)水平的影響因素之一是人才（此處指發(fā)文著者），而核心作者更是期刊提升質(zhì)量和良性持續(xù)發(fā)展的必備條件[ 1 ]。在借鑒期刊評(píng)價(jià)指標(biāo)的基礎(chǔ)上，本文運(yùn)用綜合指數(shù)法對(duì)《情報(bào)科學(xué)》核心作者進(jìn)行測(cè)評(píng)，進(jìn)而揭示《情報(bào)科學(xué)》核心作者的人才特征。

1 數(shù)據(jù)來源與檢索策略

數(shù)據(jù)來自于目前世界上規(guī)模最大、收錄文獻(xiàn)范圍最全的《中國(guó)學(xué)術(shù)期刊（網(wǎng)絡(luò)版）》（簡(jiǎn)稱CAJ-N）。對(duì)其收錄的文獻(xiàn)進(jìn)行計(jì)量分析，可確保研究結(jié)果的科學(xué)性和可靠性。在制定檢索策略時(shí)，本文作了如下處理：為保證檢索數(shù)據(jù)的全面性，選擇“刊名”字段，輸入檢索式“刊名=情報(bào)科學(xué)”，設(shè)定“精確匹配”“2006年-2015年”。對(duì)《中國(guó)學(xué)術(shù)期刊（網(wǎng)絡(luò)版）》檢索。依據(jù)檢索條件，CAJ-N數(shù)據(jù)庫(kù)提供的檢索結(jié)果為3？928條數(shù)據(jù)，將得到的題錄數(shù)據(jù)從CAJ-N全部下載并導(dǎo)入到NoteExpress文獻(xiàn)管理軟件，通過查重和對(duì)不符合研究的題錄數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗（剔除41條），最終得到3？887條題錄數(shù)據(jù)。

2 核心作者候選人的遴選

究竟如何評(píng)價(jià)某個(gè)學(xué)科或研究領(lǐng)域內(nèi)的核心作者？這一問題一直以來都是業(yè)界和學(xué)術(shù)界研究討論的熱點(diǎn)課題，學(xué)者們從不同的角度借助不同的研究方法或指標(biāo)曾對(duì)其進(jìn)行過實(shí)證研究。由于采用的標(biāo)準(zhǔn)不同，諸多研究結(jié)果或多或少存在商榷之處。早期的研究往往只考慮單一指標(biāo)，如作者的發(fā)文量、被引頻次、H指數(shù)等。通過對(duì)大量核心作者測(cè)評(píng)的文獻(xiàn)的梳理，綜合吸收具有一定實(shí)際意義的研究結(jié)果，筆者總結(jié)出核心作者理應(yīng)包含兩大顯著特征：較高的發(fā)文量和被引頻次，二者不能顧此失彼。兩個(gè)條件的具備，則評(píng)選出的“核心作者”可以稱得上具有一定的權(quán)威性和說服力。

2.1 從發(fā)文量角度遴選核心作者候選人

對(duì)符合最低發(fā)文量和最低總被引頻次2個(gè)指標(biāo)的所有核心作者候選人進(jìn)行比對(duì)查重，最終確定的核心作者候選人共計(jì)121位。

3 基于綜合指數(shù)法的核心作者的測(cè)評(píng)

運(yùn)用綜合指數(shù)法測(cè)定核心作者共分4步來完成：第一步，計(jì)算平均指數(shù)。借鑒普賴斯定律遴選出核心作者候選人，運(yùn)用綜合指數(shù)法對(duì)核心作者候選人的綜合學(xué)術(shù)水平值進(jìn)行精確計(jì)算時(shí)須考慮2個(gè)指數(shù)（發(fā)文平均指數(shù)和被引平均指數(shù)）；第二步，確定權(quán)重值。對(duì)發(fā)文平均指數(shù)和被引平均指數(shù)賦予權(quán)重值；第三步，設(shè)定閥值。對(duì)測(cè)算出的核心作者候選人的綜合指數(shù)值的閥值進(jìn)行設(shè)定，凡是大于該閥值的候選人才能被確定為核心作者，反之則相反；第四步，對(duì)核心作者進(jìn)行排序。在確定的核心作者群中，按照每一位核心作者綜合指數(shù)值的大小由高到低進(jìn)行排名。

3.1 發(fā)文平均指數(shù)和被引平均指數(shù)

1）發(fā)文平均指數(shù)。發(fā)文平均指數(shù)（X），定義表述為“所有核心作者候選人的發(fā)文平均值”。2006—2015年《情報(bào)科學(xué)》121位核心作者候選人發(fā)文量共計(jì)1？214篇，因此，發(fā)文平均指數(shù)為10.03。

2）被引平均指數(shù)。被引平均指數(shù)（Y），定義表述為“所有核心作者候選人的被引平均值”。2006-2015年《情報(bào)科學(xué)》121位核心作者候選人發(fā)表的論文共被引頻次為10288次，因此，被引平均指數(shù)為85.02。

3.2 發(fā)文指數(shù)和被引指數(shù)的權(quán)重值的確定

以往研究者對(duì)作者生產(chǎn)力評(píng)價(jià)的關(guān)注遠(yuǎn)高于其影響力評(píng)價(jià)，將發(fā)文量和被引頻次兩個(gè)指標(biāo)權(quán)重設(shè)為0.7和0.3，或0.6和0.4，這種權(quán)重的設(shè)置只注重了學(xué)術(shù)成果的“量”的累積，而忽視了“質(zhì)”的評(píng)估。為了使研究避免出現(xiàn)“一葉障目”，理論和實(shí)際上要求將發(fā)文量和被引頻次二者結(jié)合起來。通常情況下，作者的發(fā)文量和其被引頻次相關(guān)性較差[ 2 ]。利用相關(guān)函數(shù)得到121位核心作者候選人的發(fā)文量和被引頻次之間的相關(guān)關(guān)系函數(shù)圖象（如圖1）。計(jì)算得R=0.76288924，根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，121位核心作者候選人的發(fā)文量和被引頻次之間呈中度相關(guān)（0.8﹤R﹤1.0）。所以，在運(yùn)用發(fā)文量和被引量?jī)蓚€(gè)指標(biāo)對(duì)核心作者進(jìn)行測(cè)評(píng)時(shí)應(yīng)同時(shí)考慮作者的論文數(shù)量和質(zhì)量，賦予兩者同樣重要的評(píng)價(jià)程度。為此，本文將發(fā)文數(shù)量和被引頻次權(quán)重值分別定為0.5和0.5。

3.3 綜合指數(shù)閥值的設(shè)定

運(yùn)用綜合指數(shù)法的計(jì)算公式（如公式1）可以準(zhǔn)確算出每一位核心作者候選人的綜合學(xué)術(shù)水平值。對(duì)測(cè)算出的核心作者候選人的綜合指數(shù)值的閥值進(jìn)行設(shè)定，凡是大于該閥值的候選人才能被確定為核心作者；由公式1計(jì)算得到本文的閥值計(jì)算結(jié)果為100。本文最終確定的核心作者共有38位（見表1）。

4 結(jié)論

4.1 核心作者的發(fā)文量與被引頻次分布呈現(xiàn)無相關(guān)關(guān)系

文章對(duì)最終測(cè)定的38位核心作者的發(fā)文量和總被引頻次之間的關(guān)聯(lián)程度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到相關(guān)函數(shù)Y=6.504X+66.21（R2=0.331）。根據(jù)相關(guān)函數(shù)計(jì)算公式，得到R=0.57532599（R∈（0.4-0.6）區(qū)間），由此推出，38位核心作者的發(fā)文量與被引頻次之間是呈中度相關(guān)的。進(jìn)一步說明了測(cè)評(píng)核心作者單單依靠發(fā)文量指標(biāo)是不科學(xué)的，必須結(jié)合發(fā)文量和被引頻次兩個(gè)指標(biāo)同時(shí)滿足一定條件的情況才能得出相對(duì)比較科學(xué)的研究結(jié)果。

4.2 核心作者隊(duì)伍已初具規(guī)模，但核心作者群尚未形成

2006—2015年《情報(bào)科學(xué)》已建成了一支高水平的科研隊(duì)伍，一些在圖書情報(bào)界有著非常重要影響力的核心作者（如吳邱均平、靖繼鵬、婁策群、胡昌平、賴茂生、黃曉斌、馬海群）對(duì)《情報(bào)科學(xué)》研究水平的推動(dòng)和發(fā)展做出了杰出的貢獻(xiàn)。然而，38位核心作者約占核心作者候選人總數(shù)的31.4%，38位核心作者共發(fā)表論文606篇，占全部論文總數(shù)的15.59%，這一結(jié)果遠(yuǎn)遠(yuǎn)未達(dá)到普賴斯定律的理論值（50%），這在一定程度上說明《情報(bào)科學(xué)》核心作者群尚未形成。

4.3 核心作者的所屬機(jī)構(gòu)或地區(qū)具有“地域性”特征

由研究統(tǒng)計(jì)得知，38位核心作者所屬地區(qū)主要集中在吉林?。?3人）、南京和武漢（各6人）；核心作者研究機(jī)構(gòu)數(shù)最多的是吉林大學(xué)管理學(xué)院（12人）。從作者機(jī)構(gòu)或地區(qū)來看，《情報(bào)科學(xué)》擁有的核心作者具有很明顯的“地域性”。

參考文獻(xiàn)

[1]廉清.《圖書情報(bào)工作》核心作者群分析研究[J].現(xiàn)代情報(bào)，2004（11）：55.

[2]李宗紅.利用綜合指數(shù)測(cè)評(píng)期刊的核心著者——以《中國(guó)科技期刊研究》為例[J].中國(guó)科技期刊研究，2008，19（1）：54-56.