劉 丹 劉烜貞

(南京醫(yī)科大學圖書館，江蘇 南京 210029)

學術期刊是科研工作者迅速了解當前研究進展和學術前沿的陣地，對其利用數據進行計量評價，可以從最終用戶的角度出發(fā)，客觀表征學術期刊的利用情況，為期刊評價的研究與實踐提供客觀的數據支撐，還可以為整個期刊鏈的決策提供參考，有助于圖書館動態(tài)維護期刊館藏、數據商調整運營策略、科研人員選刊投稿，以及科研資助機構優(yōu)化資源配置和科研管理策略。隨著數字環(huán)境下學術期刊數量的急劇增長及利用形式的多樣化、網絡化，傳統(tǒng)以引文測度為主導的期刊利用統(tǒng)計體系，已不足以客觀反映數字環(huán)境下的期刊利用情況，而新型計量學理論Altmetrics的興起，為期刊利用統(tǒng)計提供了新視角。

梳理國內外相關研究可以發(fā)現，有關數字資源利用統(tǒng)計的研究已逐漸引起學界重視，但主要圍繞資源整體，鮮見針對數字期刊這類具體資源統(tǒng)計的深入研究：國外研究者對數字資源利用統(tǒng)計問題關注較早，并以行業(yè)組織支持的科研項目居多，如E-Metrics[1]、ISO 2789[2]、NISO Z39.7[3]等，尤以COUNTER[4]項目為代表，其專門發(fā)布了針對數字期刊的在線利用統(tǒng)計規(guī)范；由于我國相關統(tǒng)計規(guī)范的缺乏，國內學者胡燕菘[5]、李菊梅[6]在研究當中更傾向于對比介紹國外的現有標準，其中數字期刊類型更為少見，如蔡箐探討了電子期刊使用數據統(tǒng)計的標準化問題[7]。而有關期刊利用統(tǒng)計的研究多停留在傳統(tǒng)引文測度，在線利用統(tǒng)計指標的研究雖初見端倪但尚不多見：Ian Rowlands與David Nicholas提出應重視期刊的在線使用計量，并就期刊“使用因子”、“使用半衰期”、“使用即年指數”等相關指標展開討論[8]；劉雪立對期刊被引半衰期的概念進行移植，延伸出期刊“下載量半衰期”并揭示其計量學意義[9]；當前，基于網絡數據的新興計量學Altmetrics的研究雨后春筍般日漸增多，而考慮到全球下載數據的缺乏，Stefanie Haustein與Tobias Siebenlist大膽借用“Altmetrics”的理念，提出將“社會書簽數”應用于期刊利用統(tǒng)計，代表期刊的閱讀率、利用率，這也是首篇將Altmetrics理念用于期刊利用統(tǒng)計的文章[10]。本文借鑒國內外已有研究與實踐成果，扎根本國現狀，提出一套適用于我國數字期刊的利用統(tǒng)計指標框架。

1 國內外數字期刊利用統(tǒng)計實踐

1.1 國外數字期刊利用統(tǒng)計情況

國外的學術期刊利用統(tǒng)計實踐，可以追溯至20世紀70年代，此后，基于期刊被引頻次的利用統(tǒng)計方式，逐漸取得期刊界共識并得以推廣，隨著引文索引數據庫的建立，以“影響因子”為代表的期刊被引指標，已建立起了期刊利用統(tǒng)計方面的全球信譽。步入數字化時代之后，學術期刊主要由Wiley、EBSCO、Elsevier等影響力較大的出版商、數據庫商進行評價，且以英美等為代表的國家，大多加入了COUNTER等數字資源在線使用評價項目。筆者對具有代表性的最佳項目實踐及其期刊在線利用指標做一梳理，見表1。其中，COUNTER項目所制定的在線利用統(tǒng)計規(guī)范，得到了國際上最廣泛認可，其要求數據庫商必須遵循該規(guī)范統(tǒng)計數字期刊“在線使用總量”，并與英國期刊協(xié)會于2007年立項，聯(lián)合提出了新指標“期刊使用因子(Journal Usage Impact Factor，簡稱JUF)”。

表1 國外數字期刊利用統(tǒng)計項目實踐及指標一覽表

1.2 國內數字期刊利用統(tǒng)計現狀及問題

我國針對數字期刊的利用統(tǒng)計實踐起步較晚，當前評價主體主要是各期刊數據商，至今尚未形成受期刊界或圖書館單位廣泛認可的期刊利用統(tǒng)計規(guī)范。為了解當前我國數字期刊利用統(tǒng)計現狀，筆者通過文獻資料查詢，網絡、電話調查及在線咨詢等方式，重點對CNKI(中國學術期刊電子雜志社與清華同方技術有限公司主辦)、萬方數據(北京萬方數據股份有限公司主辦)、維普資訊(重慶維普資訊有限公司主辦)我國3大期刊全文數據庫商的評價現況進行調查，見表2。

表2 我國三大期刊全文數據庫商數字期刊利用統(tǒng)計情況一覽表

曾承擔過傳統(tǒng)期刊利用統(tǒng)計工作的圖書館等文獻機構，只有少部分如西安交通大學圖書館自行設計數字資源訪問系統(tǒng)進行統(tǒng)計[14]，如今普遍因技術條件壁壘等因素，較難實現期刊在線利用數據的規(guī)范統(tǒng)計，所需數據大多依賴數據庫商。

比較國內外學術期刊利用統(tǒng)計實踐可以發(fā)現，二者的共同特點是：長期以來，都存在過度強調被引指標的情況。相比之下，對于學術期刊的利用統(tǒng)計，國外在實踐中雖然不盡統(tǒng)一，但隨著各統(tǒng)計項目及其所制定規(guī)范的陸續(xù)推出，尤其是在COUNTER項目進一步發(fā)展之后，現已相對成熟，相關研究與實踐都領先于國內，對于我國具有很好的借鑒意義，反觀國內現狀則顯得相形見絀，在具體的利用統(tǒng)計實踐中，利益相關者過度依賴被引指標，且因數據商為代表的評價主體缺乏合作，導致數字環(huán)境下的期刊利用指標過于單一、缺乏規(guī)范性。

2 在數字期刊利用統(tǒng)計中引入Altmetrics

Jason Priem等于2010年首次發(fā)出有關Altmetrics的倡議時，將其定義為“基于社會網絡文獻的使用以及科研交流活動測度的新興計量學”，認為網絡計量學是基于Web1.0的計量學，而Altmetrics是Scientometrics2.0[15]。不同研究者對Altmetrics有不同的翻譯與理解：有學者認為可以將Alternative與Metrics合并譯作“另類文獻計量學”；也有學者基于“Alt”詞根的“替代”含義將其翻譯為“替代計量學”[16]抑或“補充計量學”[17]、“選擇性計量學”[18]，比利時信息計量學家魯索和葉鷹教授則在《科學通報》(英文版)中提出將其改為“Web-based Social Influmetrics(基于網絡的社交影響計量學)”意義更明確[19]，這也與國內學者武夷山所理解的“社媒影響計量學”[20]不謀而合，此外，陳銘通過考察Web2.0的詞根內涵，認為可以將其譯作“網絡補充計量學”[21]，考慮到Altmetrics仍處在發(fā)展上升期，目前尚未有規(guī)范的中文譯名，故本文保留其英文名稱，且本文中強調其對期刊文章等學術成果各類利用形式的全方位測度，固傾向Altmetrics廣義涵義，還有補充之意。

Altmetrics的實質，是將在線學術交流數據都納入計量范圍，它的潛在優(yōu)勢，是可以在某種程度上彌補傳統(tǒng)引文計量法的局限，且適用于論文、期刊、數據集等多種科研成果的在線利用計量[22]，強調綜合各個來源的相關數據，除了傳統(tǒng)的獲取渠道，還可以收集社會網絡媒介中的利用數據，其中，社會化媒體平臺作為提供Altmetrics數據的核心角色，也是本文中數字期刊利用指標的數據來源之一。Altmetrics除了可以測度期刊單篇期刊文章，運用于其母體學術期刊也具有可行性：

從評價對象看，Altmetrics誕生之初更多運用于單篇文章，而在這些被計量的文章中，有相當一部分都出自于公開發(fā)表的期刊，作為這些文章的集合和母體，期刊同樣可以參照相應的利用統(tǒng)計指標。期刊作為獨立存在的事物，不僅僅是文章的簡單集合體，因此相同指標用于兩者分別具有不同意義，在具體實踐中，Altmetric.com[23]提供的數據追蹤工具Altmetric Explorer，是當前被數據商采納度最高的工具，也是提供期刊層級相關數據的代表性工具。其期刊層級利用指標綜合指數如圖1，Wiley、Elsevier等數據庫商紛紛在其數據庫集成期刊添加了該工具圖標，其提供的指標“Altmetric Score(綜合得分)”，按論文層級匯聚了多個數據源的相關數據并根據權重計算最終得分，再按照期刊層級匯集，主要分為“期刊文章被提及總量”、“Score總量”、“Score中位數”3種形式。

圖1 Altmetric.com期刊層級利用綜合得分樣例圖

從評價角度看，Altmetrics的評價初衷是測度研究成果的影響力，而事實上，其測度的更是一種成果的利用數據，利用數據也可以一定程度地反映成果影響力。Altmetrics打破了“下載與引用”的二元模式，將提及、發(fā)帖、分享、評論等都納入了計量范圍。

3 Altmetrics視角下數字期刊利用統(tǒng)計指標框架構建

3.1 指標遴選依據

在Altmetrics理念指導下，以傳統(tǒng)被引指標框架為標桿參照，依據國內外研究與實踐項目成果，多類型多角度地遴選客觀反映我國學術期刊利用情況的指標，并進行本土化改造用以構建指標框架。指標的劃分依據如下：

3.1.1 利用類型劃分——以Altmetrics工具分類為參照

期刊利用，指的是用戶借助傳統(tǒng)或現代的各種獲取渠道，經手工、計算機檢索等手段獲取紙質、數字化期刊，進而通過信息瀏覽、知識吸收等過程的實踐過程[24]。“利用”與“使用”在我國意義相近，都是指出于某種目的利于發(fā)揮效用的服務，而在國外有關期刊利用的文獻中統(tǒng)稱為“Usage”，其廣義的理解就是“利用/使用”，狹義的理解即“在線使用(Online Usage，包含對數字期刊文章的瀏覽、下載等在線使用行為)”，有時存在混用現象，本文厘清兩者概念，將“Usage”視為廣義“利用”，包含數字環(huán)境下的“在線使用(Online Usage)”。

Altmetrics視角下，用戶對于期刊的利用方式已不局限于傳統(tǒng)“引用”，也不拘泥于“下載”等原始的在線使用行為，它開掘出更豐富的利用分類，因此，利用統(tǒng)計指標類型的選取，主要基于Altmetric.com、PlumX、ImpactStory、PLOS等較為成熟的Altmetrics工具對各類利用平臺中用戶的利用行為、印跡及其表征指標類型的劃分。

國內學者宋麗萍運用PCA(主成分分析法)在期刊論文層級將PLOS在廣義Altmetric視域下的指標，分成了3個維度：“引用維”、“利用(即在線使用)維”、“共享維”[25]。Plum X研究人員在對Altmetric的廣義理解之上，將各種用戶利用類型分為“引用、在線使用、獲取、關注提及和社交媒體發(fā)布”。

其中，“在線使用(Online Usage)”作為多項實踐與研究的重合部分，已經成為數字期刊利用的重要形式，用戶通過這種方式對期刊文章進行前期使用，受到啟迪后再決定后期是否施引。本文需要強調的是，依照COUNTER規(guī)范(第4版)[26]，其包含下載、全文瀏覽、電郵、打印等用戶對期刊每種格式全文文章向數據庫商服務器日志發(fā)出成功請求的使用行為，而不僅僅只是對“下載”次數進行統(tǒng)計。

實際上，在Plum X分類中，后三者的集合，正是用戶在Web2.0環(huán)境下各類社交媒介、社會網絡中對學術成果利用行為的歸納總結，這與Rousseau R、Ye F Y、Haustein S、武夷山[27-29]等學者有關Altmetrics的狹義理解相對應，本文取其狹義“社媒影響計量學”之意，將相應指標統(tǒng)稱為“社媒影響指標”。相比下載等在線使用行為，用戶關于某篇期刊文章在Twitter等社交媒體中發(fā)博，再通過觸發(fā)分享按鈕進行分享，是經過個人的閱讀、知識內化、選擇過濾，再通過個人賬戶在公開社媒平臺中，做出分享、評論等利用決策的行為，融入了個人聲譽、時間和精力成本。Altmetric.com、PlumX、ImpactStory、PLOS這4類工具，對相應指標的劃分、稱謂及數據來源限定各有交叉與不同，可以總結為在線合作注釋系統(tǒng)(如CiteULike等社會化書簽網站、Mendeley等在線參考文獻管理軟件)中的“書簽數”；微博(如Twitter)及博客(Nature Blogs)的“分享數”、“評論數”；社交網站(Facebook)的“點贊數”，這在Altmetric.com中統(tǒng)稱為“提及數”，其他的數據源還包括百科(如Wiki)、視頻(如Youtube)、社交媒體報道(如Reddit)等。

在學術交流模式日新月異的變革下，我國數字期刊在社媒平臺中的實際利用情況，已經使得社媒影響指標具備了統(tǒng)計條件，受國外相應指標統(tǒng)計實踐的啟發(fā)，可以選取代表性的指標類比至我國，并進行本土化改造。筆者利用網站調研及網絡爬蟲，以計算機工程、生物醫(yī)藥、圖書情報類等學科期刊為例，抽樣抓取及站內搜索相應數據，將國內主要的數字期刊社媒影響數據來源及其數據可獲取情況進行匯總，見表3。

表3 我國數字期刊社媒影響數據可獲取情況

注：表中▼代表期刊層級社媒影響數據相對可觀；▲代表期刊層級社媒影響數據相對稀疏或缺失；▽代表社媒影響數據可獲?。弧鞔砩缑接绊憯祿须y評價。

經筆者初步調研發(fā)現，國內大多數社交網絡及在線學術交流平臺中的社媒影響數據量較為稀疏或暫未開放數據接口，規(guī)模性評價難度較大，如國內最大的華人學術交流平臺“科學網”，每日發(fā)布大量學術博客，但實際上該平臺期刊層級的社媒影響數據實際積累量與分布卻并不可觀。而Sina Weibo(新浪微博)在國內的社交影響力與傳播力首屈一指，再加上各數據庫商及在線文檔分享平臺紛紛在主頁設置其分享按鈕，且在2014年4月7日，Altmetric.com也宣布與我國Sina Weibo開展合作。綜合來看，它是國內當前社媒影響數據積累量最可觀的社交媒體平臺，圖2展示了Sina Weibo中以《大學圖書館學報》期刊文章為例的相關博文。本文主要選取Sina Weibo平臺中的相應指標，作為我國數字期刊的代表性社媒影響指標。經筆者調研統(tǒng)計，現階段我國Sina Weibo平臺中，相比其他平臺的“評論數”、“點贊數”，“發(fā)博數”的積累量最可觀，且類比相同類型數據源Twitter(推特)中的社媒影響指標“Tweets(推文量)”，選取包含轉發(fā)、提及等利用形式的“發(fā)博數”指標，最具現實意義。

3.1.2 利用角度劃分——以“被引指標框架”為標桿

無論是傳統(tǒng)印本期刊還是數字環(huán)境下的復合型期刊，作者用戶對于學術期刊的正式引用行為，都是對期刊內容進行吸收、內化到最終體現為學術成果的一種深度利用，以“影響因子”為代表的傳統(tǒng)期刊“被引指標框架”，被長期用于表征各類載體的學術期刊利用情況，已得到圖書情報工作者和科研人員的廣泛認可。國內外有關被引指標評價原理的研究討論已頗為豐富，部分指標因設計評價目的不同，被不同程度地融入了學術質量、出版年限等其他要素，如h指數、Snip及其他修正衍生指標等。本文以國內外通用的被引指標框架作為標桿和依據，從不同角度對表征期刊利用價值的指標加以遴選，見表4。

圖2 Sina Weibo中《大學圖書館學報》期刊文章的博文樣例

表4 學術期刊被引指標框架標桿

表4以傳統(tǒng)期刊被引指標框架為依據，從“總量”、“均值”和“老化速率”3個最常見的角度進行劃分。數字環(huán)境下，在線使用產生的數據積累量已遠超被引數據，足以從不同利用角度進行指標的移植，而因數據積累量和年度分布的問題，國內期刊的社媒影響指標，尚不足以形成表征短期利用率的即年均值指標及表征老化速率的半衰期指標[30]。

3.2 指標框架構建

在上述指標遴選基礎上，依據合理性、可比性、可行性的指標框架構建原則，本文提出一套適于我國數字期刊的利用統(tǒng)計指標框架，見表5。

表5 我國學術期刊利用統(tǒng)計指標框架

盡管在數字技術和新媒體浪潮的席卷下，脫胎于舊媒介的學術期刊發(fā)展迅猛，但受到人們閱讀習慣制約，傳統(tǒng)印本期刊式微與否尚未定論，可以預見，在相當長的時期內學術期刊都會以復合載體形態(tài)共生共存。因此，廣義Altmetrics視域下的國內學術期刊利用統(tǒng)計指標框架，是對傳統(tǒng)被引指標框架的補充，應包含被引指標，其他組成部分介紹如下：

3.2.1在線使用指標

1)在線使用總量

用戶在某時間窗內對某期刊所有在線出版文章的在線使用總量(即成功請求總量)，通常時間窗為統(tǒng)計當年。期刊在線使用總量，是當前國內外研究與實踐中應用最多的在線使用指標，該指標數值越大，代表最終用戶對期刊的使用量越大。針對同一期刊比較不同數據商提供的該指標數據，可以了解用戶對期刊獲取途徑的選擇傾向；縱向對比同一期刊不同時段的數據，可以預測用戶的使用趨勢，而橫向對比不同期刊在同一時期內的數據，可以大致了解各刊的使用量，針對使用量少的期刊，圖書館等機構用戶，可以綜合印本期刊等因素決定停購數字期刊抑或通過其他方式提高期刊使用率。

2)使用因子

期刊使用因子(Journal Usage Factor，此處簡稱JUF)，按照COUNTER定義，即用戶在某時間窗內對另一時間窗內期刊所有在線出版文章的在線使用總量與后一時間窗內期刊所有在線出版文章總量之比[31]。鑒于當前我國數字期刊的在線使用數據現狀，尚難按照CIBER[32]單篇文章級別精確評價中位數，采取算數平均值算法，可將當前我國數字期刊的JUF計算公式統(tǒng)一為：

該指標對圖書館等文獻服務機構的相關業(yè)務具有重要的指導意義，調查顯示它在影響圖書館等單位的期刊采購決策方面，排名第2，甚至排在影響因子之前，各館可以結合采購經費、期刊被引情況等多方因素，決定各刊的訂購、停購、與印刷型期刊的結合訂購等。其相比影響因子，使用因子反應即時、沒有時間間隔，可包含評價當年的數據，同樣適用于新刊，當前不少文章作者、出版者、科研資助機構都非常認可，認為其可以遏制過分強調影響因子的傾向，還可以促進學術期刊的及時出版，有助于倒逼期刊減少在線出版時滯，否則該刊的相應數值就會降低。

使用即年指數，也是其中一種，只是將兩個評價時間窗設置為同年，更強調期刊的在線使用速率，即某年對某期刊當年在線出版文章的在線使用總量與該刊當年在線出版文章總量之比[33]。此數值越大，表明期刊文章在線出版后被使用的速率越快，表征用戶對該刊的熱點問題有較高關注度，該刊的訂購和編輯就更需要注重時效性和內容前沿性。

3)使用半衰期

即評價當年某刊所有在線出版文章的在線使用總量中，較新的一半文章在線出版的時間跨度[34]。隨著期刊載體與利用形式的轉變，揭示期刊利用老化規(guī)律的新型指標也引起了學界的重視。期刊使用半衰期，是從在線出版年角度，測度數字期刊使用老化程度的指標，擁有與被引半衰期相同的評價原理。該數值越大，代表某期刊文章在線出版后的老化速度越慢，早期文章生命力較強，期刊也具有較長的使用壽命和長期的學術影響力。同一學科內部而言，某期刊的使用半衰期越短，表征該期刊近期文章受關注程度越高，其在線使用老化速率越快，但需注意的是，使用半衰期受期刊所屬學科的研究領域影響較大，更適合在不同學科間對比，通常情況下，某學科期刊的使用半衰期越短，表征該學科發(fā)展較快。因此，該指標對于數據商制定數字期刊定價策略及圖書館選擇存檔期刊具有參考價值，分析比較同刊各年度的半衰期，也可為每年的期刊組稿提供依據。

3.2.2 社媒影響指標

參考Altmetric.com中“Mentions(提及數)”和Twitter(推特)中的“Tweets(推文量)”命名，Altmetric.com在收錄我國Sina Weibo后，將其社媒影響指標命名為“Sina Weibo Mentions”，我國Sina Weibo官方網站稱之為“發(fā)博數”。因此，我國數字期刊以Sina Weibo平臺為數據源代表的社媒影響指標，即某時間窗內用戶對Sina Weibo中某期刊在線出版以來所有文章的“發(fā)博數”及其衍生的“平均發(fā)博數”(取算術平均數)。

相比在線使用指標，該新型指標的數值越大，表征社會公眾對該期刊科學研究成果的興趣、關注[35]、在線分享、交流等利用程度越高，這對于期刊編輯選稿、思考辦刊定位以及用戶選刊等決策方面都有重要意義。需要注意的是，此處的“發(fā)博”不是僅僅提及“期刊名稱”，其細粒度劃分到該刊“文章”層級。

上述基于引文、在線使用和社媒影響3種利用類型的相關指標，構成了我國數字期刊利用統(tǒng)計指標的基本框架。

4 結 語

本文通過考察我國數字期刊利用統(tǒng)計現狀，發(fā)現指標存在過于單一的問題，而廣義Altmetrics理念，突破傳統(tǒng)被引指標的藩籬，強調除了收集“下載量”等原始在線使用數據，還應考慮追蹤社交媒體等其他平臺中的用戶在線利用印跡及數據，這一理念與數字期刊利用統(tǒng)計的需求不謀而合，進而以期刊被引指標框架為標桿，建設性地提出一套適于我國數字期刊的利用統(tǒng)計指標框架，為學術共同體就數字期刊利用統(tǒng)計問題提供參考。

受當前國內其他社交媒體及開放平臺中數據積累量的限制，筆者在指標框架中的社媒影響指標，只選取了代表性的Sina Weibo“發(fā)博數”等指標，其自身存在一定的局限性。而Altmetrics的迅速發(fā)展將引領新的計量學，在期刊及其它資源的評價中都有著不可小覷的應用前景，隨著各在線科研平臺的數據積累，更多表征數字期刊利用行為的指標也將被提出。后續(xù)研究中，應以發(fā)展的眼光，根據現實情況對現有利用統(tǒng)計指標框架進行科學修正、動態(tài)調整，注重利用統(tǒng)計的規(guī)范化問題，或賦予權重應用于期刊評價指標體系的構建，結合更多的實證研究加以驗證，力求更加全面、客觀地反映數字期刊的利用情況。

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