趙藝哲+范澤龍+楚恒亞

摘 要 本文以ResearchGate、GoogleScholar、百度學(xué)術(shù)和ResearchID學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)為例，通過(guò)研究其提供的學(xué)術(shù)功能和學(xué)術(shù)指標(biāo)介紹其在科技傳播中的作用。并選用杰青為研究對(duì)象，通過(guò)實(shí)證分析，研究科研人員的學(xué)術(shù)平臺(tái)使用情況，以深入了解平臺(tái)之間的差異與特點(diǎn)，從而為科研人員根據(jù)自己的需求選取學(xué)術(shù)平臺(tái)進(jìn)行科技傳播提供了借鑒。

關(guān)鍵詞 社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)；科技傳播；學(xué)術(shù)指標(biāo)

中圖分類號(hào) G2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1674-6708（2016）175-0077-04

伴隨著研究機(jī)構(gòu)間的合作，研究人員之間的溝通交流、跨領(lǐng)域合作越來(lái)越緊密，研究人員之間獲取對(duì)方最新的個(gè)人信息、研究成果、研究方向等在科研活動(dòng)的重要性逐漸凸顯[ 1 ]。因此，基于科研人員這一特定群體的學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)（academic social network sites，ASNS）應(yīng)運(yùn)而生。社交網(wǎng)絡(luò)的功能主要是，允許用戶創(chuàng)建學(xué)術(shù)檔案，上傳學(xué)術(shù)出版物，建立自己的朋友圈以及相互瀏覽朋友圈內(nèi)彼此的內(nèi)容[ 2 ]。并為其他科研人員提供訪問(wèn)、下載、評(píng)論、交流的機(jī)會(huì)，將全世界的科學(xué)家緊密的聯(lián)系在一起。社交網(wǎng)絡(luò)正在深刻影響和改變著新一代科研人員進(jìn)行科技傳播的方式，科研人員在社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的使用行為研究也日益受到學(xué)術(shù)界的關(guān)注。目前，國(guó)內(nèi)外對(duì)科研人員社交網(wǎng)絡(luò)的研究已取得一定進(jìn)展，如Alberto[3]等學(xué)者研究了Google ScholarCitations、ResearcherID、ResearchGate、Mendeley&Twitter社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的使用，周義剛[4]研究了學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)對(duì)學(xué)者科研方式的改變作用等。這些研究為深入探索科研人員對(duì)于社交網(wǎng)絡(luò)的使用提供了基礎(chǔ)。

本文以ResearchgGate、GoogleScholar、百度學(xué)術(shù)和ResearchID四大學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)為例，研究這四大學(xué)術(shù)平臺(tái)的功能和應(yīng)用情況，并以2015年國(guó)家杰出青年（以下簡(jiǎn)稱杰青）為研究對(duì)象，介紹其在平臺(tái)中的使用現(xiàn)狀，進(jìn)一步了解學(xué)術(shù)平臺(tái)在科技傳播中的地位與作用。

1 四大學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)簡(jiǎn)介

GoogleScholar簡(jiǎn)稱GS，是谷歌于2004年11月發(fā)布的免費(fèi)搜索平臺(tái)，到2006年擴(kuò)展到中文學(xué)術(shù)領(lǐng)域。谷歌推出GS，旨在“站在巨人的肩膀上”，為全球用戶提供可廣泛獲取學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的簡(jiǎn)便方法[5]。該平臺(tái)文獻(xiàn)收錄覆蓋范圍廣泛，支持?jǐn)?shù)十種語(yǔ)言，充分體現(xiàn)了傳統(tǒng)搜索平臺(tái)的實(shí)力。

ResearcherID由湯森路透于2008年1月正式推出，是一個(gè)為用戶提供身份認(rèn)證的學(xué)術(shù)平臺(tái)。用戶不能自動(dòng)在該平臺(tái)上傳學(xué)術(shù)成果，需要在Web of Science中批量同步WOS賬戶下的論文到ResearcherID平臺(tái)中。該平臺(tái)提供了論文推薦、Tweeters和Mendeley訪問(wèn)人數(shù)記錄、論文下載功能，還提供了文獻(xiàn)計(jì)量指標(biāo)分析功能。

ResearchGate創(chuàng)建于2008年5月，是一個(gè)為全球科研工作者提供服務(wù)的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)。其能夠向用戶反饋學(xué)術(shù)論文被瀏覽、下載和引用的信息，并向用戶推送與其研究領(lǐng)域相近的作者和研究成果，在全世界范圍內(nèi)構(gòu)建了一個(gè)基于用戶學(xué)術(shù)背景的學(xué)科聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)[6]，是一個(gè)新興的國(guó)際化學(xué)術(shù)交流平臺(tái)。

2014年6月，為了更好的滿足中國(guó)學(xué)者對(duì)于中文文獻(xiàn)的需求，百度公司推出了百度學(xué)術(shù)[7]，免費(fèi)提供海量中英文學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜索服務(wù)，展現(xiàn)合作學(xué)者、合作機(jī)構(gòu)的信息，以及收入文章的來(lái)源與數(shù)量信息。并為用戶提供管理學(xué)術(shù)成果，實(shí)時(shí)追蹤科研動(dòng)態(tài)，添加感興趣領(lǐng)域，訂閱獲取相關(guān)研究領(lǐng)域論文的服務(wù)。

GoogleScholar和百度學(xué)術(shù)主要偏向于學(xué)術(shù)文章的搜索和使用，ResearchGate更偏向于社交網(wǎng)絡(luò)的交流和學(xué)習(xí)，ResearcherID主要為用戶提供了認(rèn)證和文獻(xiàn)計(jì)量指標(biāo)分析的功能。四大學(xué)術(shù)平臺(tái)的優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比見(jiàn)表1。

2 學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)指標(biāo)對(duì)比分析

當(dāng)前，采用文獻(xiàn)計(jì)量指標(biāo)對(duì)科研工作人員進(jìn)行定量評(píng)價(jià)已得到學(xué)術(shù)界的普遍認(rèn)可，因?yàn)槲墨I(xiàn)計(jì)量指標(biāo)在一定程度上反映了研究人員的學(xué)術(shù)水平，能夠?qū)ρ芯咳藛T進(jìn)行比較客觀的評(píng)價(jià)。因此各大學(xué)術(shù)平臺(tái)也相應(yīng)提出了發(fā)展相對(duì)成熟的各項(xiàng)學(xué)術(shù)指標(biāo)。學(xué)術(shù)平臺(tái)不同，提供的指標(biāo)也存在差異，并且平臺(tái)提供的指標(biāo)都是基于其所在的平臺(tái)收錄情況計(jì)算的?，F(xiàn)歸納總結(jié)了各平臺(tái)提供的計(jì)量指標(biāo)如表2。其中“√”號(hào)表示學(xué)術(shù)平臺(tái)擁有該項(xiàng)指標(biāo)。由下表知，四個(gè)學(xué)術(shù)平臺(tái)都提供了發(fā)文數(shù)量、被引頻次和h指數(shù)三個(gè)指標(biāo)值。其中ResearchGate中的h指數(shù)要通過(guò)該平臺(tái)中的Scores才能獲取，另外，該平臺(tái)還提供了排除自引后的h指數(shù)。

百度學(xué)術(shù)為科研人員提供了基于該平臺(tái)計(jì)算的g指數(shù)；Google率先提出了i10指數(shù)，i10指數(shù)表示作者發(fā)表文章的被引次數(shù)在10次以上的文章篇數(shù)。此外，GoogleScholar平臺(tái)還給出了近5年來(lái)的指標(biāo)統(tǒng)計(jì)結(jié)果；ResearchID平臺(tái)單獨(dú)提供的指數(shù)為篇均被引和被引用的論文數(shù)；ResearchGate平臺(tái)特有的指數(shù)為Reads、RG Score、Following和Followers。Reads表示科研人員的論文被關(guān)注的程度，它綜合計(jì)算了論文被閱讀的次數(shù)和被下載的次數(shù)，在ResearchGate中，通過(guò)Stats可以清楚的查看每天或每周的Reads。RG Score指標(biāo)根據(jù)學(xué)者的研究被其他同行接受的程度計(jì)算學(xué)術(shù)聲譽(yù)，該指標(biāo)的計(jì)算方法沒(méi)有被公開(kāi)，但它考慮的是學(xué)者上傳的文章被誰(shuí)訪問(wèn)和下載了[8]。Following指作者關(guān)注的ResearchGate用戶的數(shù)量，F(xiàn)ollowers表示關(guān)注該作者的ResearchGate用戶數(shù)量。從指標(biāo)上看，除ResearchGate外，其他平臺(tái)還是偏于傳統(tǒng)計(jì)量。但百度學(xué)術(shù)添加了追蹤最新科研動(dòng)態(tài)，訂閱感興趣領(lǐng)域文章的功能，只是還沒(méi)有形成相應(yīng)的社交化計(jì)量指標(biāo)。

每個(gè)平臺(tái)提供的指標(biāo)都有共同點(diǎn)和各自特點(diǎn)，隨著網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展，各種學(xué)術(shù)平臺(tái)不斷興起，提供的功能也日益豐富，除提供傳統(tǒng)的學(xué)術(shù)計(jì)量指標(biāo)外還增加了很多新興的指標(biāo)，如ResearchGate提供的Reads指標(biāo)、Following指標(biāo)和Followers指標(biāo)等。這些指標(biāo)的產(chǎn)生促進(jìn)了新一代計(jì)量指標(biāo)的發(fā)展，也不斷促使傳統(tǒng)學(xué)術(shù)平臺(tái)的社交網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展，為科技的傳播起到了積極的推動(dòng)作用。

3 案例分析

為了深入了解學(xué)術(shù)平臺(tái)在科研人員中的使用情況，本文以杰青為研究對(duì)象，對(duì)其在學(xué)術(shù)平臺(tái)中的使用進(jìn)行研究。杰青即國(guó)家杰出青年，由國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)負(fù)責(zé)實(shí)施，是我國(guó)國(guó)家層面第一個(gè)面向45歲以下優(yōu)秀青年科學(xué)工作者的專項(xiàng)基金[9]。自設(shè)立以來(lái)，已有20余年的歷史，培養(yǎng)了一批批世界科技前沿的學(xué)術(shù)帶頭人，帶動(dòng)了我國(guó)基礎(chǔ)研究的整體水平，在學(xué)術(shù)界有著較高威望。本文從國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)官網(wǎng)上選取了2015年的200位杰青獲得者進(jìn)行分析，通過(guò)姓名字段和機(jī)構(gòu)字段在各學(xué)術(shù)平臺(tái)中進(jìn)行檢索，采集其在學(xué)術(shù)平臺(tái)中的文獻(xiàn)計(jì)量指標(biāo)信息，以了解各學(xué)術(shù)平臺(tái)在較年輕的科研人員中的使用現(xiàn)狀。

3.1 杰青在學(xué)術(shù)平臺(tái)中的整體覆蓋程度研究

由圖1可以看出，杰青使用百度學(xué)術(shù)的比例最高，使用ResearcherID的最低。可見(jiàn)，百度學(xué)術(shù)在杰青中的認(rèn)知度和普及度非常高。GoogleScholar在科研人員中也得到了廣泛認(rèn)可，但其服務(wù)器從國(guó)內(nèi)撤離后，訪問(wèn)受到限制，因此，國(guó)內(nèi)科研人員對(duì)其的使用受到影響。ResearchGate當(dāng)前也得到了科研人員的普遍認(rèn)可，在杰青中的使用比例排名第二，但與百度學(xué)術(shù)平臺(tái)相比，仍有較大差距。

進(jìn)一步分析杰青在四個(gè)學(xué)術(shù)平臺(tái)中使用個(gè)數(shù)占比知，杰青使用1個(gè)學(xué)術(shù)平臺(tái)和同時(shí)使用2個(gè)學(xué)術(shù)平臺(tái)的比例相當(dāng)，均在32%左右，同時(shí)使用3個(gè)學(xué)術(shù)平臺(tái)和4個(gè)學(xué)術(shù)平臺(tái)的杰青較少，占比9%左右。有18位杰青沒(méi)有使用任何平臺(tái)，占比9%。可見(jiàn)，絕大多數(shù)杰青都會(huì)選擇使用學(xué)術(shù)平臺(tái)進(jìn)行學(xué)術(shù)交流，并且有一半以上的杰青會(huì)選擇1個(gè)或2個(gè)學(xué)術(shù)平臺(tái)進(jìn)行使用。

由表3可知，使用1個(gè)學(xué)術(shù)平臺(tái)的64位杰青中，有48人選擇使用百度學(xué)術(shù)平臺(tái)，9人選擇使用researchGate平臺(tái)，4人選擇使用ResearcherID平臺(tái)，3人選擇使用GoogleScholar學(xué)術(shù)平臺(tái)；使用2個(gè)學(xué)術(shù)平臺(tái)的65位杰青中，有34位杰青同時(shí)使用百度學(xué)術(shù)平臺(tái)和ResearchGate平臺(tái)，有15位杰青同時(shí)使用百度學(xué)術(shù)平臺(tái)和GoogleScholar平臺(tái)，同時(shí)使用其它兩個(gè)平臺(tái)的人數(shù)較少。

根據(jù)以上分析可知，只有9%的杰青沒(méi)有選擇上述任何學(xué)術(shù)平臺(tái)，并且在這4個(gè)學(xué)術(shù)平臺(tái)中，使用最廣泛的是百度學(xué)術(shù)，其次是ResearchGate；選擇使用學(xué)術(shù)平臺(tái)的杰青中，使用1到2個(gè)平臺(tái)的杰青人數(shù)最多，且使用1個(gè)學(xué)術(shù)平臺(tái)的杰青中，75%的杰青選擇百度學(xué)術(shù)作為學(xué)術(shù)交流平臺(tái)，在使用2個(gè)學(xué)術(shù)平臺(tái)的杰青中，較多的杰青選擇同時(shí)使用百度學(xué)術(shù)和ResearchGate，其次是選擇同時(shí)使用百度學(xué)術(shù)和GoogleScholar作為學(xué)術(shù)交流平臺(tái)。因此在杰青中，百度學(xué)術(shù)和ResearchGate的使用要大于GoogleScholar和ResearcherID的使用。

3.2 不同學(xué)部杰青在學(xué)術(shù)平臺(tái)中的使用覆蓋度研究

國(guó)家杰出青年，按研究領(lǐng)域的不同，分為8個(gè)學(xué)部：數(shù)理科學(xué)部、工程與材料學(xué)部、化學(xué)科學(xué)部、生命科學(xué)部、醫(yī)學(xué)科學(xué)部、地球科學(xué)部、信息科學(xué)部和管理科學(xué)部。各學(xué)部杰青對(duì)于學(xué)術(shù)平臺(tái)的使用覆蓋程度也有所差異，如圖2。圖中的百分比表示各學(xué)部杰青在每個(gè)平臺(tái)中的使用人數(shù)占該學(xué)部總?cè)藬?shù)的比例。因?yàn)楦鲗W(xué)部的人數(shù)不同，因此本文采用杰青的使用比例進(jìn)行比較。

由圖2可以看出，就平臺(tái)而言，百度學(xué)術(shù)平臺(tái)在各個(gè)學(xué)部中的使用覆蓋度都要高于其他平臺(tái)。就學(xué)部而言，信息學(xué)部在百度平臺(tái)中的使用比例要高于其他學(xué)部；地球?qū)W部在ResearchGate和GoogleScholar中的使用比例要高于其他學(xué)部；數(shù)理科學(xué)部在ResearcherID中的使用比例要高于其他學(xué)部。醫(yī)學(xué)科學(xué)部除在ResearchGate中的使用比例較高外，在其他平臺(tái)中的使用比例都偏低。生命科學(xué)部在所有平臺(tái)中的使用比例幾乎都小于其他學(xué)部。工程材料學(xué)部，化學(xué)科學(xué)部和管理科學(xué)部杰青在各平臺(tái)中的使用覆蓋度均處于中等水平。

3.3 各學(xué)術(shù)平臺(tái)文章收錄情況分析

由上文知，平臺(tái)收錄的論文數(shù)量和論文的被引頻次是4個(gè)學(xué)術(shù)平臺(tái)均直觀擁有的學(xué)術(shù)指標(biāo)。為了更好地比較不同學(xué)術(shù)平臺(tái)的論文收錄情況，我們以200位杰青為檢索對(duì)象，獲取其在學(xué)術(shù)平臺(tái)中的論文發(fā)表數(shù)量和被引頻次兩項(xiàng)指標(biāo)值，由于各平臺(tái)的使用對(duì)象不同，使用人數(shù)也有較大差異，因此采用每個(gè)學(xué)術(shù)平臺(tái)的人均發(fā)文數(shù)量和人均被引頻次進(jìn)行比較得出圖3。

雖然選擇使用GoogleScholar的杰青不如選擇使用百度學(xué)術(shù)和ResearchGate平臺(tái)的人數(shù)基數(shù)大，但GoogleScholar平臺(tái)人均收錄的文章數(shù)量最多，論文的被引用頻次也居為榜首，其收錄范圍之廣泛，被引之頻繁可見(jiàn)一斑。百度學(xué)術(shù)和ResearcherID人均收錄數(shù)量差距不大，但是ResearcherID的人均被引要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于百度學(xué)術(shù)，因?yàn)镽esearcherID的論文主要源于WOS平臺(tái)，因此論文質(zhì)量得到了保障，被引也較為頻繁。百度學(xué)術(shù)平臺(tái)被引較少，可見(jiàn)其知名度雖然很高，但還未成為科研人員權(quán)威的學(xué)術(shù)平臺(tái)。ResearchGate人均收錄數(shù)量和人均被引都偏低，其還有待擴(kuò)展收入范圍，并有待進(jìn)一步在科研人員中推廣使用。

4 結(jié)論

通過(guò)社交網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)平臺(tái)進(jìn)行科技傳播在學(xué)術(shù)界已得到普遍認(rèn)可，學(xué)術(shù)平臺(tái)的發(fā)展已蔚然成風(fēng)，本文選取的這四大平臺(tái)是用戶知名度比較高且使用較為廣泛的平臺(tái)。通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)，GoogleScholar充分體現(xiàn)了傳統(tǒng)搜索平臺(tái)的實(shí)力，文獻(xiàn)來(lái)源眾多，類型豐富，存在很高的應(yīng)用價(jià)值，但其退出中國(guó)市場(chǎng)后，在大陸范圍內(nèi)的使用有所下降，不如百度學(xué)術(shù)使用廣泛，但仍不能影響其文獻(xiàn)的收入與引用情況。百度學(xué)術(shù)作為中國(guó)排名第一的搜索引擎百度旗下的新服務(wù)，對(duì)于中文文獻(xiàn)的支持具有先天的優(yōu)勢(shì)，并且容納了國(guó)內(nèi)用戶最為關(guān)注的8種期刊索引和核心目錄的收錄情況[10]。數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛，對(duì)于中文期刊文獻(xiàn)的覆蓋率要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于GoogleScholar。但其權(quán)威性還有待商榷，因?yàn)槠脚_(tái)的被引情況不甚樂(lè)觀。ResearchGate上線比較早，主要收錄外文文獻(xiàn)，因此在中國(guó)用戶中的使用沒(méi)有拓展開(kāi)來(lái)，但其近年來(lái)在中國(guó)用戶中的知名度日益提升，是一個(gè)很有前景的學(xué)術(shù)交流平臺(tái)，也體現(xiàn)了學(xué)術(shù)平臺(tái)從傳統(tǒng)搜索到文獻(xiàn)計(jì)量再到社交網(wǎng)絡(luò)計(jì)量的發(fā)展方向。ResearcherID是基于WOS用戶認(rèn)證的學(xué)術(shù)平臺(tái)，因此主要收錄外文文獻(xiàn)，使用范圍不廣，但收錄文獻(xiàn)的影響力較高。

以上學(xué)術(shù)平臺(tái)在在不同學(xué)部科研人員中均得到了不同程度的使用，受到了學(xué)術(shù)界的普遍認(rèn)可，對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的科技傳播起到了舉足輕重的作用，也為學(xué)術(shù)平臺(tái)開(kāi)發(fā)者提供了借鑒。未來(lái)的學(xué)術(shù)平臺(tái)應(yīng)進(jìn)一步完善數(shù)據(jù)庫(kù)，拓展文獻(xiàn)類型，增加網(wǎng)頁(yè)容量，更多的提供社區(qū)化的學(xué)術(shù)交流，從而在促進(jìn)科技傳播的道路上站穩(wěn)腳跟，走得更遠(yuǎn)。

參考文獻(xiàn)

[1]Oison G M，Zimmerman A，Bos N. Scientific Collaboration on the Internet[M]. MIT Press，Cambridge，2008：1-12.

[2]BOYD D M，ELLISON N B. Social network sites：definition，history，and scholarship[J]. Journal of computer-mediated communication，2008，13（1）：210-230.

[3]Martín-Martín A，Orduna-Malea E，Delgado LópezCózar E. The role of ego in academic profile services： Comparing Google Scholar，ResearchGate，Mendeley，and ResearcherID[J]. Researchgate，Mendeley，and Researcherid （March 4，2016），2016.

[4]周義剛.學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)：改變我們的科研方式[J].數(shù)字圖書(shū)館，2014.

[5]劉敏.中英文學(xué)術(shù)搜索引擎的對(duì)比研究[J].圖書(shū)館學(xué)研究，2014（24）：29-35.

[6]CRAWFORD M. Biologists using social-networking sites to boost collaboration[J]. Bioscience，2011，61（9）：736.

[7]百度學(xué)術(shù)搜索[EB/OL].[2015-04-10].http：//baike. baidu.com/view/5844732.htm.

[8]Martín-Martín A，Orduna-Malea E，Ayllón J M，et al. The counting house： measuring those who count. Presence of Bibliometrics，Scientometrics，Informetrics，Webometrics and Altmetrics in the Google Scholar Citations，ResearcherID，ResearchGate，Mendeley&Twitter[J].arXiv preprint arXiv：1602.02412，2016.

[9]苗艷榮，劉合艷.國(guó)家杰出青年科學(xué)基金文獻(xiàn)計(jì)量指標(biāo)實(shí)證分析[J].情報(bào)探索，2015（12）：62-66.

[10]謝奇，李立立，等.五大學(xué)術(shù)搜索引擎比較[J].情報(bào)探索，2015（11）：43-46.