舒予+張黎俐

〔摘 要〕[目的/意義]論文發(fā)表時間和所屬學(xué)科的不同會對論文在后續(xù)的引文產(chǎn)生稀釋效應(yīng)的影響，發(fā)生在不同時間的引文也代表了不同的學(xué)術(shù)價值。從時序動態(tài)的視角設(shè)計(jì)一種學(xué)術(shù)影響力的評價指標(biāo)，消除稀釋效應(yīng)的影響并能夠體現(xiàn)不同時期的引文價值。[方法/過程]引入?yún)⒖嘉墨I(xiàn)集合的篇均被引次數(shù)作為論文集合的基準(zhǔn)值，消除由于發(fā)表時間和所屬學(xué)科不同造成的稀釋效應(yīng)，進(jìn)而再對不同統(tǒng)計(jì)時間點(diǎn)的被引次數(shù)賦予不同的權(quán)重，用以表征發(fā)生在不同時期的引文的不同價值。[結(jié)果/結(jié)論]以四川大學(xué)為例，選取ESI學(xué)科和研究人員作為評價對象進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)果表明這一指標(biāo)可以對學(xué)術(shù)影響力發(fā)展趨勢不同的研究實(shí)體進(jìn)行有效的區(qū)分。

〔關(guān)鍵詞〕時序動態(tài)；學(xué)術(shù)影響力；評價方法；實(shí)證研究

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2017.11.012

〔中圖分類號〕G304 〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2017）11-0074-07

An Empirical Study on the Evaluation of Academic Influence from the Perspective of Time Series

Shu Yu Zhang Lili

（Library，Sichuan University，Chengdu 610065，China）

〔Abstract〕[Purpose/Significance]The difference between the time of publication and the discipline of the study will cause an effect on the dilution of the citations in the following citations.This paper designed an evaluation index of academic influence from the perspective of temporal dynamics，which could eliminate the influence of dilution effect and can reflect the value of citation in different periods.[Method/Process]The Average number of citations per paper of the reference set was choosen as a benchmark to eliminate the dilution effect caused by the publication time and different discipline，furthermore，different weights were given to the citations that happen on different statistical time points，which could be used to characterize the different values of citations in different periods.[Result/Conclusion]Taking Sichuan University as an example，this paper selected the ESI discipline and the scientific research personnel as the evaluation object to carry on the empirical research，the results showed that this index could effectively distinguish the different research entities with different academic development trends.

〔Key words〕time series dynamics；academic influence；evaluation method；empirical study

學(xué)術(shù)影響力的評價則是科研績效評價中的一個主要組成部分，在學(xué)科、高校乃至國家層面的科研評價體系中發(fā)揮了極其重要的作用[1-2]。文獻(xiàn)計(jì)量分析為學(xué)術(shù)影響力的測度提供了相應(yīng)的定量指標(biāo)，是對同行評議等定性評價方式的重要補(bǔ)充[3-4]?；谖墨I(xiàn)計(jì)量分析方法設(shè)計(jì)的定量評價指標(biāo)可以分為綜合性指標(biāo)和單一指標(biāo)兩種方式[5]。綜合性指標(biāo)包括h指數(shù)、g指數(shù)、p指數(shù)等，而單一指標(biāo)主要從論文的產(chǎn)出、質(zhì)量、利用率等各個方面進(jìn)行單一維度的評價[6-7]。綜合性指標(biāo)和單一指標(biāo)在科研績效評價中都得到的廣泛的應(yīng)用，但是往往忽略了對文獻(xiàn)老化過程中引文變化規(guī)律的描述，由于論文的施引文獻(xiàn)發(fā)生的年度代表了在不同時期被利用的情況，自然也就具有不同的價值，例如一位科研人員的論文引用文獻(xiàn)逐年上升，而另一位科研人員的論文引用文獻(xiàn)卻逐年下降，顯然這兩位科研人員學(xué)術(shù)影響力的發(fā)展態(tài)勢是不一樣的，因此需要從時序動態(tài)的視角設(shè)計(jì)學(xué)術(shù)影響力的評價指標(biāo)，使之能夠真實(shí)的反映出文獻(xiàn)在不同時期的引用文獻(xiàn)的價值。學(xué)術(shù)影響力的動態(tài)評價指標(biāo)多集中在綜合性指標(biāo)的改造上，Sidiropoulos A以與論文發(fā)表年度的時長呈反比的系數(shù)為權(quán)重，降低早期發(fā)表的論文的引文數(shù)量，再以修正后的引文數(shù)量定義了一種當(dāng)代的h指數(shù)[10]，韓毅針對時間因素的稀釋效應(yīng)和凝聚效應(yīng)，在P指數(shù)的計(jì)算框架下構(gòu)建了Pt1和Pt2指數(shù)，分別用以評價不同發(fā)表時間和不同老化速度的文獻(xiàn)價值[5]，此外高志等對各種學(xué)術(shù)影響力的動態(tài)評價方法也做了深入的對比與分析[11]，并針對科學(xué)家個人學(xué)術(shù)影響力隨時間變化的計(jì)算方法進(jìn)行了研究[12]。endprint

綜合性指標(biāo)的優(yōu)點(diǎn)在于可以用一個指標(biāo)將研究實(shí)體在不同角度的科研績效綜合起來表征，在一定程度上體現(xiàn)了研究實(shí)體的整體面貌，但是在某些時候，我們又希望學(xué)術(shù)影響力的評價指標(biāo)能夠從某一個獨(dú)立的角度展現(xiàn)研究實(shí)體的科研績效，這樣更有利于我們對研究實(shí)體在某一個具體的方面存在的問題進(jìn)行分析，而綜合性指標(biāo)顯然無法達(dá)到這一目的。以h指數(shù)為例，h指數(shù)是論文產(chǎn)出和學(xué)術(shù)質(zhì)量的綜合表征，但是卻無法告知我們研究實(shí)體在學(xué)術(shù)質(zhì)量這一單一維度上的表現(xiàn)，Van Raan便指出不應(yīng)該用“一個音符”對研究人員或者研究團(tuán)隊(duì)的學(xué)術(shù)表現(xiàn)進(jìn)行闡述[8]，Glnzel也指出設(shè)計(jì)多個評價指標(biāo)可以從不同的角度更加充分地反映學(xué)術(shù)的實(shí)際績效[9]。事實(shí)上，學(xué)術(shù)影響力的內(nèi)涵是多樣的，不僅意味著學(xué)術(shù)的傳播面和活躍度，也是學(xué)術(shù)質(zhì)量的一種表征，同時還體現(xiàn)了學(xué)術(shù)成果的重要性，例如論文數(shù)量、論文總被引次數(shù)可以描述研究實(shí)體學(xué)術(shù)的傳播度、輻射面，論文的篇均被引次數(shù)可以描述研究實(shí)體學(xué)術(shù)的質(zhì)量，論文的被引率可以描述研究實(shí)體學(xué)術(shù)上的轉(zhuǎn)化率、利用率，高被引論文、熱點(diǎn)論文等又可以描述研究實(shí)體在前沿研究上的學(xué)術(shù)影響力?；谶@種考慮，本文從篇均被引次數(shù)這一單一的維度出發(fā)，引入時間因素，設(shè)計(jì)一種時序動態(tài)視角下的學(xué)術(shù)影響力評價指標(biāo)，以期將研究實(shí)體學(xué)術(shù)質(zhì)量的發(fā)展趨勢有效地描述出來。

1 時序動態(tài)視角下學(xué)術(shù)影響力評價指標(biāo)的設(shè)計(jì)

研究實(shí)體（如科研人員、研究團(tuán)隊(duì)，機(jī)構(gòu)、機(jī)構(gòu)的某一學(xué)科或者機(jī)構(gòu)下屬的二級單位等）的學(xué)術(shù)成果通?？梢杂闷浒l(fā)表的論文集合體現(xiàn)，現(xiàn)假設(shè)某一研究實(shí)體的論文集合中文獻(xiàn)數(shù)量為N，截至到統(tǒng)計(jì)時間點(diǎn)（比如進(jìn)行被引次數(shù)統(tǒng)計(jì)的當(dāng)天）時，被引用的總次數(shù)為C次，那么該研究實(shí)體的學(xué)術(shù)影響力可以用論文集合的篇均被引次數(shù)Cpp=CN表征。顯然C是由發(fā)生在不同時間節(jié)點(diǎn)的引文數(shù)量C1，C2，…，組成的，即C=∑iCi ，例如一篇當(dāng)前被引用總次數(shù)為10的論文，其被引總次數(shù)可能是由來自2015年的2次被引和2016年的8次被引組成的。由于不同時期的引文數(shù)量所代表的價值是不一樣的，例如兩篇被引次數(shù)相同的論文，一篇引文量逐年上升，另一篇引文量逐年下降，其表征的學(xué)術(shù)價值顯然是不同的。因此為了區(qū)分其價值的差異，我們希望能夠?yàn)椴煌瑫r間節(jié)點(diǎn)上的引文數(shù)量賦予不同的權(quán)重系數(shù)λ1，λ2…，λi，…，最終該研究實(shí)體的總被引次數(shù)可以表示為各時期引文數(shù)量的線性加權(quán)，即=∑iλiCi，進(jìn)而將研究實(shí)體學(xué)術(shù)影響力表征為

但是注意到，論文集合在某一個時間點(diǎn)的引文數(shù)量Ci往往又是由不同時期發(fā)表的論文在該時間點(diǎn)的被引次數(shù)組成的，即Ci=∑jCji ，不同發(fā)表時間j的論文在時間點(diǎn)i上的被引次數(shù)Cji是不具可比性的，例如一篇2010年發(fā)表并在2015年被引用15次的論文與另一篇2012年發(fā)表并在2015年被引用12次的論文，其學(xué)術(shù)影響力是無法比較的，韓毅稱這種導(dǎo)致不可比性的影響因素為稀釋效應(yīng)，并根據(jù)發(fā)文時間對Cji進(jìn)行簡單平均作為修正稀釋效應(yīng)的加權(quán)[6]。如果把這種稀釋效應(yīng)推廣至更一般的情況，即這些論文還來自不同學(xué)科，于是Ci可進(jìn)一步地描述為Ci=∑i∑kCj，ki ，其中Cj，ki表示第j年發(fā)表的來自學(xué)科k的論文在第i年的引文數(shù)量，顯然論文發(fā)表時間和論文所屬學(xué)科的不同都會對引文數(shù)量產(chǎn)生影響，因此Cj，ki之間是有明顯差異的，彼此之間同樣是不具可比性的，這樣由Cj，ki累加得到的各時間點(diǎn)上的被引次數(shù)Ci是非標(biāo)準(zhǔn)非規(guī)范的，在此基礎(chǔ)上對Ci賦予權(quán)值也就缺乏合理性，并且嚴(yán)格來說直接把不同的Cj，ki相加也是沒有任何意義的，例如一位科研人員在2010年發(fā)表了一篇計(jì)算機(jī)方向的論文，在2015年被引用10次，在2012年發(fā)表了一篇數(shù)學(xué)方向的論文，在2015年被引用6次，那么這兩篇論文在2015年的被引用總次數(shù)C2015不能簡單的看作是C2015=10+6，因?yàn)?015年的被引次數(shù)來自發(fā)表于不同的時期且屬于不同的學(xué)科的兩篇論文，其被引次數(shù)10次與6次是在不同的尺度下測度得到的，直接取和10+6是沒有任何實(shí)際意義的。對于這種情況我們考慮引入學(xué)科的篇均被引次數(shù)對Cj，ki進(jìn)行修正，消除不同發(fā)文時間和不同學(xué)科對引文帶來的差異性，這樣既保證了對各時期的被引次數(shù)Ci進(jìn)行賦值的合理性，還能使得這樣設(shè)計(jì)的評價指標(biāo)可以消除學(xué)科之間的引用差異，實(shí)現(xiàn)對不同學(xué)科的學(xué)術(shù)影響力的橫向比較?；谏鲜隹紤]，我們設(shè)計(jì)的時序動態(tài)學(xué)術(shù)影響力評價指標(biāo)分為以下兩步完成：

Step 1.對于發(fā)表于不同年代、屬于不同學(xué)科的文獻(xiàn)在同一個統(tǒng)計(jì)時間點(diǎn)上的引文標(biāo)準(zhǔn)化處理。

假設(shè)論文集合中屬于學(xué)科k發(fā)表于第j年的所有論文在第i年的被引總次數(shù)為Cj，ki。其中，k=1，2，…，K，表示待評價論文集合共涉及K個學(xué)科；j=1，2，…，J，表示將該論文集合中最早發(fā)表的論文時間作為統(tǒng)計(jì)時間節(jié)點(diǎn)的第1年，最晚發(fā)表的論文時間作為第J年；i=1，2，…，I，表示將該論文集合中最早發(fā)表的論文時間作為統(tǒng)計(jì)被引次數(shù)的時間節(jié)點(diǎn)的第1年，將統(tǒng)計(jì)被引次數(shù)的時間節(jié)點(diǎn)的最后一年記為第I年。

我們首先按照發(fā)表時間和所屬學(xué)科將論文集合中的論文劃分到不同的組，每一組的論文均發(fā)表于相同年份、屬于相同學(xué)科，然后對每個組的論文引入一個對應(yīng)的參考文獻(xiàn)集合，例如，可以選擇為第j年發(fā)表的屬于學(xué)科k的全球論文，顯然同一組的論文在后續(xù)時間段被他人引用應(yīng)當(dāng)具有相同的共性，因此用該參考文獻(xiàn)集合的論文篇均被引次數(shù)作為基準(zhǔn)值可以修正由于論文之間發(fā)表年份不同、所屬學(xué)科不同帶來的稀釋效應(yīng)的影響。設(shè)第j年發(fā)表的屬于學(xué)科k的論文的篇均被引次數(shù)為ej，ki，于是第j年發(fā)表的屬于學(xué)科k的論文在任意一個統(tǒng)計(jì)時間點(diǎn)i的被引次數(shù)j，ki可以修正為：

需要說明的是，由于通常選擇的學(xué)科劃分是ESI學(xué)科，按照論文與ESI學(xué)科的對應(yīng)規(guī)則，一篇論文只對應(yīng)一個ESI學(xué)科，但是如果學(xué)科選取的Web of Science的學(xué)科劃分方法，則會出現(xiàn)一篇論文對應(yīng)多個學(xué)科的情況，為此我們是這樣考慮的：將修正論文被引次數(shù)的基準(zhǔn)值ej，k取作論文對應(yīng)的相應(yīng)學(xué)科的論文篇均被引次數(shù)的平均值。例如，一篇2012年的論文在2015年的被引次數(shù)為15次，這篇論文對應(yīng)Mathematics、Mathemitics，Applied和Mathemitics，Interdisciplinary Application 3個學(xué)科，而這3個學(xué)科2012年的論文篇均被引次數(shù)分別為3.46、4.89和6.81，那么則將3個學(xué)科2012年的論文篇均被引次數(shù)的平均值作為修正這篇論文被引次數(shù)的基準(zhǔn)值，即e=（（3.46+4.89+6.81））/3=5.05，這篇論文在2015年修正后的被引次數(shù)則為15/5.05=2.97，這樣把論文集合中2012年的每篇論文在2015年修正后的被引次數(shù)加起來，則為論文集合中2012年的論文在2015年的修正后的被引次數(shù)。不失一般性，如果論文集合中的每篇論文均對應(yīng)一個學(xué)科，那么這樣的處理方法則與上述Step1的方法是一致的。endprint

Step 2.對于發(fā)生于不同時間的引用，其引文的加權(quán)處理。

可以看到，在上一步我們將不同年代發(fā)表的文獻(xiàn)在后續(xù)各統(tǒng)計(jì)時間節(jié)點(diǎn)上的引文做了標(biāo)準(zhǔn)化的處理，得到的標(biāo)準(zhǔn)化引文數(shù)據(jù)既保證了對于發(fā)表于不同年代、屬于不同學(xué)科的文獻(xiàn)在某一個時間點(diǎn)的被引用次數(shù)的價值都是等同的，同時也保證在第二步對于不同時間點(diǎn)的被引次數(shù)的加權(quán)是合理科學(xué)的。從（1）式可知，傳統(tǒng)的論文集合篇均被引次數(shù)Cpp=∑I1Ci/N是論文集合在某一時間段的各統(tǒng)計(jì)時間節(jié)點(diǎn)上的篇均被引次數(shù)的線性加權(quán)，并且認(rèn)為每一統(tǒng)計(jì)時間節(jié)點(diǎn)的權(quán)重是相等的，而DAI則可以看作是該論文集合在各統(tǒng)計(jì)時間節(jié)點(diǎn)上修正后的篇均被引次數(shù)的線性加權(quán)，并且對每一統(tǒng)計(jì)時間節(jié)點(diǎn)賦予了不同的權(quán)重，這樣便可以對在不同時期學(xué)術(shù)影響力表現(xiàn)不同的研究實(shí)體進(jìn)行有效的區(qū)分。

2 實(shí)證分析

2.1 針對機(jī)構(gòu)ESI學(xué)科的學(xué)術(shù)影響力評價

為驗(yàn)證我們設(shè)計(jì)的DAI指標(biāo)的合理性，以四川大學(xué)的化學(xué)、物理、計(jì)算機(jī)科學(xué)等18個ESI學(xué)科作為評價對象，利用DAI指標(biāo)對各ESI學(xué)科的學(xué)術(shù)影響力進(jìn)行評價。考慮到引文有一定的滯后性，在近年發(fā)表的論文其引文還可能存在較大幅度的增長，目前還不能完全體現(xiàn)其真實(shí)的價值，因此文獻(xiàn)發(fā)表時間限定為2009-2013年。

在InCites數(shù)據(jù)庫中可以下載到四川大學(xué)各ESI學(xué)科論文的列表（下稱ESI學(xué)科論文列表），論文列表中包含該學(xué)科各論文的標(biāo)題、作者、來源期刊等信息，但是InCites數(shù)據(jù)庫并不提供這些論文在隨后各年的被引用次數(shù)，所以需要再在Web of Science數(shù)據(jù)庫中以Sichuan Univ*作為檢索地址，并限定檢索年份為2009-2013年檢索四川大學(xué)的科研人員在這一期間發(fā)表的所有文獻(xiàn)，通過Web of Science提供的“創(chuàng)建引文報告”功能下載到這些文獻(xiàn)的所有引文列表（下稱WoS論文列表），列表中包括了被引文獻(xiàn)的標(biāo)題、作者、發(fā)表時間、來源期刊以及在隨后各年的被引用次數(shù)。然后依據(jù)ESI學(xué)科論文列表中的每一篇論文的標(biāo)題在WoS論文列表中找到同一篇論文并由此獲得該論文在隨后各年的被引用次數(shù)。按照這一步驟，可以獲得所需的四川大學(xué)18各ESI學(xué)科在2009-2013年發(fā)表的論文及其在隨后各年的被引用次數(shù)。計(jì)算過程通過python和matlab編程實(shí)現(xiàn)。下面以計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)科為例對DAI指標(biāo)的計(jì)算方式進(jìn)行介紹：

Step 1.首先對該學(xué)科每一年發(fā)表的論文在隨后各年被引次數(shù)進(jìn)行修正。例如，2009年計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)科發(fā)表的論文在隨后各年被引用次數(shù)C2009j（其中j=2009，2010，…，2016）見表1。

而2009年發(fā)表的計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)科全球的論文截止到2017年4月的篇均被引次數(shù)為e2009=9.41。于是該學(xué)科2009年發(fā)表的論文在隨后各年被引次數(shù)則按照下式進(jìn)行修正：

修正后的各年被引用次數(shù)見表2。

同理，可得計(jì)算機(jī)學(xué)科在其它年份發(fā)表的論文在隨后各年的修正被引用次數(shù)，見表3。

此時，表中各列都是修正后的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，也就是說論文由于發(fā)表時間不同而造成的稀釋效應(yīng)已經(jīng)被消除，從而在不同發(fā)表年份的論文在同一時間節(jié)點(diǎn)被引用的次數(shù)（即是同一列的數(shù)據(jù)）已經(jīng)修正到了統(tǒng)一的尺度下，因此可以保證表中數(shù)據(jù)按列相加的合理性。按表3各列相加，可得計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)科2009-2013年發(fā)表的論文在2009-2016各年份修正后的被引用次數(shù)，而2009-2013年計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)科論文數(shù)量為204篇，因此再用修正后的被引次數(shù)除以論文數(shù)量即可得計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)科2009-2013年發(fā)表的論文在2009-2016各年份修正后的篇均被引次數(shù)，見表4。

Step 2.對各統(tǒng)計(jì)時間點(diǎn)的修正篇均被引用次數(shù)進(jìn)行線性加權(quán)。取在第i年被引用次數(shù)所對應(yīng)的動態(tài)權(quán)重為e0.4*ki，其中i=2009，2010，…，2016，ki是第i年距離2009年的時間間隔，例如k2010=2010-2009=1，顯然這一權(quán)重設(shè)計(jì)意味著越靠近當(dāng)前時期的引文具有越高的權(quán)重，從而可以用以突出近期學(xué)術(shù)影響力較好的研究實(shí)體。于是計(jì)算機(jī)學(xué)科的動態(tài)學(xué)術(shù)影響力DAI指標(biāo)值為：

DAIcomputer=0.0047*e0.4*0+0.0289*e0.4*1+0.0646*e0.4*2+0.1161*e0.4*3+0.1928*e0.4*4+0.2861*e0.4*5+0.2833*e0.4*6+0.1950*e0.4*7=14.88

同理，可以計(jì)算其它17個學(xué)科的DAI指標(biāo)值。為與其它指標(biāo)對比，同時也分別計(jì)算了這18個學(xué)科的篇均被引次數(shù)Cpp、MNCS值、總引用次數(shù)、論文總篇數(shù)、h指數(shù)，并按DAI指標(biāo)值降序排序。見表5。

根據(jù)表5的計(jì)算結(jié)果可以看到，DAI指標(biāo)比h指數(shù)的區(qū)分度更高，說明DAI指標(biāo)作為一種單一性指標(biāo)與h這種綜合性指標(biāo)相比，區(qū)分度更高，也更能展示研究實(shí)體在篇均被引次數(shù)這一單一維度上的細(xì)節(jié)。DAI、Cpp和MNCS 3個指標(biāo)在某些學(xué)科的排序上出現(xiàn)了不一致，例如分子生物學(xué)與遺傳學(xué)學(xué)科的DAI指標(biāo)值高于臨床醫(yī)學(xué)學(xué)科，但是前者的Cpp和MNCS均低于后者，這說明雖然在被引次數(shù)的累積上前者低于后者，但是前者被引次數(shù)的累積大多出現(xiàn)在近期，后者被引次數(shù)的累積大多出現(xiàn)在早期，DAI指標(biāo)通過對不同時間的引文進(jìn)行了加權(quán)處理，從而突出了在近期學(xué)術(shù)影響力表現(xiàn)較好的分子生物學(xué)與遺傳學(xué)學(xué)科?？傮w來說，心理學(xué)/精神病學(xué)、農(nóng)業(yè)科學(xué)、藥理學(xué)與毒物學(xué)3個學(xué)科不僅在近期有較高的影響力，在整個統(tǒng)計(jì)時間段的學(xué)術(shù)影響力也高于其它學(xué)科。

從表5的計(jì)算結(jié)果同時也可以看到，DAI、h指數(shù)、MNCS等指標(biāo)均可用于描述研究實(shí)體的學(xué)術(shù)影響力，但是描述研究實(shí)體學(xué)術(shù)影響力的細(xì)致程度有所不同。h指數(shù)并未區(qū)分不同學(xué)科論文的被引次數(shù)，因此不能將由于學(xué)科引用差異性造成的學(xué)術(shù)影響力的差異刻畫出來，而DAI指標(biāo)包括MNCS指標(biāo)均考慮到了論文的所屬學(xué)科在引用上的差異性，并利用學(xué)科論文篇均被引次數(shù)消除了這種差異性，這是DAI指標(biāo)或者M(jìn)NCS指標(biāo)區(qū)分度高于h指數(shù)的原因，并且也更為合理科學(xué)。而DAI指標(biāo)和MNCS指標(biāo)相比，又進(jìn)一步地考慮到了論文被引時間的差異同樣也反映了不同的學(xué)術(shù)影響力，因此DAI指標(biāo)相對于MNCS指標(biāo)在描述研究實(shí)體的學(xué)術(shù)影響力（特別是在描述學(xué)術(shù)影響力的發(fā)展趨勢）方面又要更為精準(zhǔn)細(xì)致。endprint

進(jìn)一步地，引入Pearson相關(guān)系數(shù)分析6個指標(biāo)值的相關(guān)程度，見表6。

從表6可以看到，DAI、Cpp和MNCS 3個指標(biāo)與論文被引總次數(shù)和論文總篇數(shù)2個指標(biāo)之間的相關(guān)性均較低，說明DAI、Cpp和MNCS具有較相似的特性，主要體現(xiàn)的是研究實(shí)體的學(xué)術(shù)質(zhì)量，與研究實(shí)體整體上的學(xué)術(shù)影響力和學(xué)術(shù)產(chǎn)出能力沒有太大的關(guān)系。DAI、篇均被引次數(shù)和MNCS 3個指標(biāo)中，DAI與Cpp相關(guān)性較低，但與MNCS卻高度相關(guān)，說明DAI指標(biāo)確實(shí)能夠像MNCS一樣，消除學(xué)科之間由于引用規(guī)律的不同而造成的差異性。

2.2 針對個人的的學(xué)術(shù)影響力評價

為進(jìn)一步探討DAI指標(biāo)的性質(zhì)下面選取來自四川大學(xué)的12名學(xué)者作為評價對象，對其學(xué)術(shù)論文的影響力進(jìn)行評價分析，進(jìn)而對比DAI和MNCS 2個指標(biāo)的不同。12名學(xué)者分別來自8個不同的院系，學(xué)術(shù)論文涉及化學(xué)、物理、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)等19個ESI學(xué)科。

2.2.1 DAI指標(biāo)“突出當(dāng)前引用”的性質(zhì)

計(jì)算12名學(xué)者的DAI和MNCS指標(biāo)值，并以DAI指標(biāo)值高低排序，見表7。

從表7可知，序號為2、3、4、6、7、8的學(xué)者在DAI和MNCS 2個指標(biāo)值上的排序發(fā)生了較大的變化。選取學(xué)者2和學(xué)者4做進(jìn)一步的對比，分析二者DAI和MNCS指標(biāo)值排序出現(xiàn)差異的原因。由于學(xué)者的MNCS值是他們在2009-2013年5年的MNCSi值的平均值，因此首先對兩位學(xué)者在2009-2013年5年的MNCS值進(jìn)行分析，見表8。

由表8可知，學(xué)者4在2009年、2010年、2012年和2013年4年的MNCS值都高于學(xué)者2，因此使得學(xué)者4五年的總MNCS值也高于學(xué)者2。從上文的分析中可知，DAI是對論文集合在各統(tǒng)計(jì)時間節(jié)點(diǎn)上的修正篇均被引次數(shù)進(jìn)行的加權(quán)平均，因此以學(xué)者2和學(xué)者4在2009年發(fā)表的論文集合為例，兩個學(xué)者的論文集合在各統(tǒng)計(jì)時間節(jié)點(diǎn)上的修正篇均被引次數(shù)形成的趨勢圖如圖1所示。

由圖1可知，學(xué)者2在2009-2013年這5年修正篇均次數(shù)低于學(xué)者4，但是從2014年后的3年均高于學(xué)者4，由于各學(xué)者在2009年的MNCS值與其論文在2009-2016年總共8年累積的被引次數(shù)有關(guān)，顯然，學(xué)者4在論文的被引次數(shù)在累積量上高于學(xué)者2，因此使得學(xué)者4在2009年的MNCS2009也高于學(xué)者2。但是學(xué)者4論文的被引次數(shù)大多來源于早期的、遠(yuǎn)離當(dāng)前的引用，而學(xué)者2的引用累積雖然低于學(xué)者4，但是在近期的引用量卻明顯高于學(xué)者4，由于DAI指標(biāo)具有“突出當(dāng)前、遺忘過去”的作用，因此放大了學(xué)者2在近期引用高于學(xué)者4的“優(yōu)勢”，而忽略了學(xué)者2在早期引用低于學(xué)者4的“劣勢”?？傮w來看，學(xué)者2雖然在被引次數(shù)的累積量上低于學(xué)者4，導(dǎo)致其MNCS值低于學(xué)者4，但是學(xué)者2的引用大多聚集在近期，學(xué)者4的引用大多聚集在早期，因此DAI突出了近期引用表現(xiàn)出色的學(xué)者2，這說明DAI能夠?qū)⒔趯W(xué)術(shù)影響力不同的學(xué)者進(jìn)行有效的區(qū)分。

2.2.2 DAI指標(biāo)“突出主要研究方向”的性質(zhì)

從上式可以看到，這種標(biāo)準(zhǔn)化處理本質(zhì)上是將各學(xué)科在某一年份的論文的相對影響力（即MNCS值）按照該學(xué)科論文產(chǎn)出份額的歸一化。對上式進(jìn)一步分析還可以看到，對學(xué)科k第i年發(fā)表的論文的被引次數(shù)Cj，ki的修正首先是采用該學(xué)科在第i年的一個參考論文集合（本文中選擇為該學(xué)科全世界的論文）的篇均被引次數(shù)作為這一論文集合的篇均被引次數(shù)的一個比較基準(zhǔn)值，在此基礎(chǔ)上對這一標(biāo)準(zhǔn)化的值（實(shí)際上就是該學(xué)科的MNCS值）按照該論文集合占總論文集合的比例賦予一個權(quán)重，保證了比例較大的某一論文集合的學(xué)術(shù)影響力能夠?qū)φ麄€論文集合的學(xué)術(shù)影響力起到更大的作用。因此，影響研究實(shí)體DAI指標(biāo)值的因素有兩個：一是該研究實(shí)體論文在不同時期引文數(shù)量，靠近當(dāng)前的引文越多，DAI指數(shù)越高；二是該研究實(shí)體中主要的學(xué)科論文的相對影響力（即該學(xué)科的MNCS值），主要學(xué)科論文的相對影響力越高，DAI指數(shù)也越高。

為此我們以學(xué)者7和學(xué)者8為例作進(jìn)一步的闡述。學(xué)者7的論文共涉及生物學(xué)與分子生物學(xué)、材料科學(xué)等6個ESI學(xué)科，學(xué)者8的論文共涉及生物學(xué)與分子生物學(xué)、材料科學(xué)等6個ESI學(xué)科，兩位學(xué)者各個學(xué)科上的論文MNCS值分別見表9和表10。

從表9和表10的對比可以看到，學(xué)者8的MNCS值高于學(xué)者7的重要原因在于他在生物學(xué)與分子生物學(xué)學(xué)科的論文表現(xiàn)較好（MNCS值為2.15，明顯高于2位學(xué)者的其他11個學(xué)科論文的MNCS），這一學(xué)科的MNCS值極大的拉高了他整體的MNCS值，使得學(xué)者8的MNCS值最終高于學(xué)者7，但是生物學(xué)與分子生物學(xué)學(xué)科并非學(xué)者8的主要研究方向（在他發(fā)表的所以論文中生物學(xué)與分子生物學(xué)學(xué)科論文僅占3.3%），根據(jù)DAI的性質(zhì)，這一較小比例論文的學(xué)術(shù)影響力并不能對學(xué)者8的DAI值產(chǎn)生較大的影響。實(shí)際上，學(xué)者7和學(xué)者8的主要研究方向均為化學(xué)學(xué)科（在他們發(fā)表的論文中化學(xué)學(xué)科各占76.1%和81.3%），但是2位學(xué)者在化學(xué)學(xué)科的表現(xiàn)卻不盡相同，學(xué)者7在化學(xué)學(xué)科的MNCS（1.7）明顯高于學(xué)者8的MNCS（1.25），根據(jù)DAI的性質(zhì)，2位學(xué)者的DAI值受到其主要研究方向（化學(xué)學(xué)科）的論文的MNCS值影響，這使得學(xué)者7的DAI高于學(xué)者8。這說明DAI指標(biāo)體現(xiàn)的是研究實(shí)體主要研究方向上論文的表現(xiàn)。

3 結(jié) 論

本文我們設(shè)計(jì)了一種時序動態(tài)的學(xué)術(shù)影響力評價指標(biāo)，將待評價的論文集合中的論文按照發(fā)表時間和所屬學(xué)科的不同劃分為不同的組別，對每一個組別的論文引入一個對應(yīng)的參考文獻(xiàn)集合，引入?yún)⒖嘉墨I(xiàn)集合的篇均被引次數(shù)作為該組別論文的基準(zhǔn)值，消除了由于發(fā)表時間和所屬學(xué)科不同造成的稀釋效應(yīng)，進(jìn)而再對不同統(tǒng)計(jì)時間點(diǎn)的被引次數(shù)賦予不同的權(quán)重，用以表征發(fā)生在不同時期的引文的不同價值。通過實(shí)證研究可知，這一指標(biāo)受到兩個因素的影響：一是論文集合在后續(xù)各時間段的引文分布，靠近當(dāng)前的被引次數(shù)越高，DAI指標(biāo)值越高；二是論文集合中主要學(xué)科的論文相對影響力，占較大份額的學(xué)科論文相對影響力越高，DAI指標(biāo)值越高。這說明DAI指標(biāo)可以對主要研究方向上學(xué)術(shù)發(fā)展趨勢不同的研究實(shí)體進(jìn)行有效的區(qū)分，有助于決策者更好地了解到各個研究實(shí)體整體層面更為細(xì)致和精準(zhǔn)的學(xué)術(shù)表現(xiàn)。endprint

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