王琦　袁潤

摘要：借鑒學(xué)術(shù)影響力評估理論，分別計算均值測度指標(biāo)和高影響測度指標(biāo)下的學(xué)術(shù)博客影響力。設(shè)計均值測度和高影響測度統(tǒng)計量，借助R語言編程技術(shù)，計算博客用戶影響力測度指標(biāo)。研究表明，均值測度指標(biāo)不適合于博客用戶影響力評估。文章基于博文的被評論次數(shù)和被推薦次數(shù)兩個觀測量計算得到的學(xué)術(shù)博客博文影響力h指數(shù)，能有效評估學(xué)術(shù)博客影響力。不同觀測年度的h指數(shù)存在較大差異，這反映了博客用戶發(fā)表博文的持續(xù)性。

關(guān)鍵詞：學(xué)術(shù)博客;h指數(shù);R語言;影響力

一、前言

學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的出現(xiàn)和發(fā)展，吸引了大量的學(xué)者加入社區(qū)進(jìn)行學(xué)術(shù)分享和交流。學(xué)術(shù)博客（Academic Blog）是學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的一種典型形式，它的存在和發(fā)展不僅可以幫助科研工作者推廣學(xué)術(shù)成果，提升自身的學(xué)術(shù)影響力，還可以拓寬學(xué)術(shù)社交關(guān)系以促進(jìn)更廣泛的科研合作。

對學(xué)術(shù)博客的概念學(xué)界缺乏統(tǒng)一的界定，史新艷等認(rèn)為廣義學(xué)術(shù)博客是指博客的內(nèi)容與學(xué)術(shù)知識相關(guān)，狹義學(xué)術(shù)博客還要求博客用戶須為某領(lǐng)域的學(xué)術(shù)專家。呂鑫等根據(jù)“學(xué)術(shù)”和“博客”的定義，認(rèn)為“學(xué)術(shù)博客”是用于發(fā)布和交流教學(xué)、科研等的博客。甘春梅等通過調(diào)研與分析總結(jié)出學(xué)術(shù)博客是由科研人員撰寫的以討論學(xué)術(shù)相關(guān)問題為主的博客。從現(xiàn)有的研究可以看出，國內(nèi)學(xué)者對學(xué)術(shù)博客的界定從爭議逐漸形成共識，認(rèn)為學(xué)術(shù)博客是專業(yè)學(xué)術(shù)社交平臺，與一般的為學(xué)術(shù)社交提供服務(wù)的平臺不同。

科學(xué)網(wǎng)博客是中文語境下學(xué)術(shù)博客典型代表之一。現(xiàn)有的研究主要呈現(xiàn)兩個方向，一是將博客視為提供各種服務(wù)和應(yīng)用的平臺，以平臺為研究對象，從平臺的功能和服務(wù)出發(fā)，研究學(xué)術(shù)社交平臺的價值、發(fā)展規(guī)律和發(fā)展方向;二是以用戶為研究對象，通過調(diào)查問卷等方式獲取用戶使用意愿或基于用戶的客觀行為數(shù)據(jù)開展研究。

基于用戶客觀行為數(shù)據(jù)的研究更為直接。張曉陽等運用文獻(xiàn)計量理論，基于博文及其點擊量構(gòu)建學(xué)術(shù)博客h指數(shù)評價科學(xué)家博客;盧露等基于博文主題，從博文數(shù)量和質(zhì)量角度建立博客影響力評估模型;李墨珺從作者身份、準(zhǔn)確性、時效性、固定鏈接、引用來源五個方面評價博文質(zhì)量。周春雷提出鏈接內(nèi)容分析法評估用戶影響力;鄭超等將博文的評論次數(shù)納入博客影響力評估模型;趙傳彪通過系統(tǒng)分析博客用戶行為數(shù)據(jù)特征設(shè)計用戶評價指標(biāo)體系。曹沖選取博客發(fā)文數(shù)、精選博文數(shù)、好友數(shù)等指標(biāo)評價博客影響力;王琛利用Delphi法和層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重，構(gòu)建學(xué)術(shù)博客影響力評價模型。

本文以博文為媒介，從用戶發(fā)表博文數(shù)量和互動質(zhì)量兩方面設(shè)計指標(biāo)體系。借鑒文獻(xiàn)計量的均值測度和髙影響特征測度學(xué)術(shù)評價指標(biāo)，借助R語言編程技術(shù)計算博文互動影響力h指數(shù)評估博客影響力。

二、理論與方法

學(xué)術(shù)客體的數(shù)量和質(zhì)量是評價學(xué)術(shù)主體的學(xué)術(shù)績效的最為直接的數(shù)據(jù)。博客發(fā)文量（B）越大，表明其分享意愿越強(qiáng)，與其他用戶互動的幾率越大，其發(fā)布的博文會引起其他用戶的好奇進(jìn)而閱讀、建立好友關(guān)系等，借此博客內(nèi)容可以被更多人知曉，從而產(chǎn)生較大影響力。借助于博文推薦次數(shù)（Rds）和評論次數(shù)（Cts）等指標(biāo)表征博文質(zhì)量。

（一）均值測度

均值測度是單位時間內(nèi)博文統(tǒng)計量的篇均值。按照年度觀測博客所有發(fā)表博文的篇均推薦次數(shù)（Rds/B）、篇均評論次數(shù)（Cts/B）等，本文應(yīng)用R語言函數(shù)scale實現(xiàn)統(tǒng)計量的標(biāo)準(zhǔn)化處理，構(gòu)造統(tǒng)計量M：

M=mean（scale（Rds/B）+scale（Cts/B））

（二）高影響特征測度

h指數(shù)是典型的髙影響特征測度，根據(jù)h指數(shù)的推論，定義觀測統(tǒng)計量C為博文互動量如下：

C=Rds+Cts

參照學(xué)術(shù)論文h指數(shù)的定義，統(tǒng)計量C定義為博文互動量，借以表征博文質(zhì)量。若將博客用戶的每篇博文的C值大小倒敘排列，則可以在（B，C）曲線上得到表征博客用戶影響力大小的h指數(shù)，表示博客用戶至少有h篇博文的互動量C值不低于h。

（三）加權(quán)高影響特征測度

根據(jù)不同時間窗口測算的h指數(shù)有較大差異，反映了博客發(fā)表博文的連續(xù)性、持久性。

為此，本文根據(jù)統(tǒng)計時間窗口測算了10年、5年、2年三個時間段的h指數(shù)（H10，H5，H2），再構(gòu)造統(tǒng)計量H如下：

H=W1*H10+W2*H5+W3*H2

稱H為加權(quán)高影響特征測度指標(biāo)，簡稱為加權(quán)H指數(shù)。

其中，

W1=sum（H10）/（sum（H10）+sum（H5）+sum（H2））

W2=sum（H5）/（sum（H10）+sum（H5）+sum（H2））

W3=sum（H2）/（sum（H10）+sum（H5）+ sum（H2））

三、數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù)處理

本文數(shù)據(jù)來源于科學(xué)網(wǎng)博客，2017年11月16日通過Python語言自動獲取。獲取的原始數(shù)據(jù)簡單的人工處理后得到543位用戶的208331條博文記錄。網(wǎng)絡(luò)平臺記錄的博客好友數(shù)、博客主頁訪問量、博客在線時長、博客活躍度等指標(biāo)與博客的影響力正相關(guān)。統(tǒng)計每位博客用戶使用情況可得到用戶行為數(shù)據(jù)如表1所示。

四、結(jié)果分析

博客用戶的好友數(shù)、活躍度、主頁訪問量和在線時長等行為指標(biāo)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)概覽情況如表2所示。

（一）均值測度指標(biāo)結(jié)果分析

結(jié)果表明，博文數(shù)量對均值指標(biāo)有較大影響，Top10當(dāng)中超過50%的博客只發(fā)表了1～2篇博文，但因其自身的社會影響較大（例如施一公，Id=46212），其博文的互動指標(biāo)亦較大。m10反映了平臺自上線開始博客用戶的博文統(tǒng)計量的篇均值情況，m10均大于零。m5和m2存在值為零的情況，則在該觀測年度內(nèi)存在發(fā)文量或統(tǒng)計量為零。越是有影響力的用戶在平臺上應(yīng)該越活躍，只有在平臺上建立廣泛的好友關(guān)系，長時間、高頻率使用博客并持續(xù)貢獻(xiàn)高質(zhì)量內(nèi)容才會是平臺上具有高影響力的用戶。這類用戶的均值測度指標(biāo)雖然較大，但是除了個別用戶，他們的好友數(shù)、活躍度、主頁訪問量和在線時長等指標(biāo)都比較小，且遠(yuǎn)低于指標(biāo)對應(yīng)的平均值，采用均值測度指標(biāo)評價博客用戶影響力具有明顯的局限性。

（二）高影響特征測度和加權(quán)高影響特征測度結(jié)果分析

2年期h指數(shù)可以發(fā)現(xiàn)高影響力新用戶，5年或10年期的h指數(shù)可以發(fā)現(xiàn)老用戶，這些用戶能夠持續(xù)地發(fā)表有較大影響力的博文。h值的大小可以顯著地反映用戶高互動博文的分布情況，h值越大則高互動博文數(shù)量越多，用戶影響力也越大。通過橫向?qū)Ρ炔煌^測年度的h指數(shù)，發(fā)現(xiàn)不同觀測年度的h指數(shù)存在較大差異，這反映了博客用戶發(fā)表博文的持續(xù)性。計算結(jié)果顯示，h值大的用戶，其好友數(shù)、活躍度、主頁訪問量和在線時長等指標(biāo)均表現(xiàn)較好，除了個別用戶指標(biāo)值低于平均值，大部分用戶的各項指標(biāo)均顯著高于平均值，該現(xiàn)象反映出h值大的用戶在平臺上十分活躍。他們在博客平臺上持續(xù)貢獻(xiàn)優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，為自己建立了廣泛的人脈關(guān)系，具有較高的活躍度。

加權(quán)H指數(shù)是不同觀測年度h指數(shù)的加權(quán)平均值，加權(quán)H指數(shù)大的用戶，他們的好友數(shù)、活躍度、主頁訪問量和在線時長等指標(biāo)均表現(xiàn)較好，除個別用戶指標(biāo)值低于平均值，其他用戶均顯著高于平均值。從H值的分布情況看，克服了高影響特征測度指數(shù)h變化不靈敏這一缺點，新用戶通過一定時間的積累也能積累出較高的H值。以楊正瓴（Id=107667）為例，雖然在2008年便注冊了博客，但直到最近兩年才開始在平臺上活躍，他在兩年內(nèi)發(fā)表了43篇高互動量的博文，占其總博文數(shù)的78.18%，而其H值排名達(dá)到了59位。

五、結(jié)論與不足

研究表明，三種測度方法中，均值測度指標(biāo)計算的數(shù)學(xué)邏輯存在明顯的缺陷，指標(biāo)的計算雖然同時考慮到了博文數(shù)量和統(tǒng)計觀測量的大小，但是簡單的均值計算容易將極端情況（博文數(shù)量極小但統(tǒng)計觀測量很大）視作用戶的影響力;高影響特征測度只考慮了特定觀測年度內(nèi)高互動博文的數(shù)量，而忽視了不同用戶在不同觀測年度下的用戶特征差異，使得指標(biāo)的設(shè)計存在不足;加權(quán)髙影響特征測度不僅克服了均值測度指標(biāo)的數(shù)學(xué)邏輯缺陷，也彌補(bǔ)了高影響特征測度忽視用戶在不同觀測年度下特征差異的不足，整合考慮了不同觀測年度下，用戶發(fā)文質(zhì)量和發(fā)文數(shù)量對用戶影響力評估的作用，較好地進(jìn)行量化分析用戶間的具體差距。

本文尚存在以下局限。首先，影響博客用戶影響力的因素有很多，綜合H指數(shù)僅僅反映了一個方面，比較適用于評價博文數(shù)量大的用戶。此外，具有不同特征的用戶在線學(xué)術(shù)社交行為可能存在較大的差異，需要更多的數(shù)據(jù)來證實，以科學(xué)網(wǎng)博客為例，精選博文用戶數(shù)以千計，樣本數(shù)量更大，可以作為后續(xù)研究核心用戶使用行為特征的數(shù)據(jù)源。

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（作者單位：江蘇大學(xué)科技信息研究所）