楊思洛,祁 凡

0 引言

Web 2.0時代，科學(xué)交流與科技創(chuàng)新進(jìn)入更快速、更高效的節(jié)奏。在此背景下，會議論文由于出版周期短，以及特有的科學(xué)交流屬性，成為反映領(lǐng)域內(nèi)研究熱點(diǎn)與發(fā)展趨勢的風(fēng)向標(biāo)[1]。“國際科學(xué)計(jì)量學(xué)和信息計(jì)量學(xué)學(xué)會”（International Society for Scientometrics and Informetrics，ISSI)是科學(xué)計(jì)量學(xué)與科技評價領(lǐng)域最高級別的國際專業(yè)學(xué)會，其主辦的兩年一次的大會學(xué)術(shù)水平高、參與人數(shù)多、影響力大，是信息計(jì)量學(xué)界的權(quán)威學(xué)術(shù)會議，在國際上享有很高聲譽(yù)。學(xué)者對往屆ISSI會議進(jìn)行了研究。梁立明等對第7 屆[2]和第13 屆ISSI 會議[3]進(jìn)行分析，揭示信息計(jì)量學(xué)發(fā)展趨勢。趙蓉英等[4]從歷時角度分析歷屆ISSI會議，展示科學(xué)計(jì)量學(xué)的發(fā)展進(jìn)程。邱均平等從第15屆[5]和第16屆[6]ISSI會議論文的國家/地區(qū)、機(jī)構(gòu)和主題等角度分析全球信息計(jì)量學(xué)的發(fā)展趨勢。楊思洛等[7]以第16屆ISSI會議為視角，探索新時期“五計(jì)學(xué)”的研究內(nèi)容與發(fā)展趨勢。2019年9月2-5日，第17屆ISSI會議在意大利羅馬大學(xué)召開，其目標(biāo)是匯集信息計(jì)量學(xué)、文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)、科學(xué)計(jì)量學(xué)、網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)和替代計(jì)量學(xué)領(lǐng)域的學(xué)者，探討新的研究方向、方法與理論，及其在科學(xué)計(jì)量學(xué)發(fā)展史和實(shí)際應(yīng)用中的具體表現(xiàn)，展示本領(lǐng)域的最佳研究成果。本文以第17 屆ISSI(ISSI 2019)會議論文集為數(shù)據(jù)源，從國家(地區(qū))、機(jī)構(gòu)、作者和主題4個角度，利用文獻(xiàn)計(jì)量方法進(jìn)行可視化分析，選取有代表性的論文進(jìn)行主題內(nèi)容的梳理，探討信息計(jì)量學(xué)的發(fā)展趨勢。

1 ISSI 2019會議概述

本次會議共收到420 余篇投稿論文，經(jīng)過200余名專家審核，篩選出261篇全文以及156篇海報(bào)。其中，收錄到會議論文集中的全文論文共257篇。

1.1 國家與機(jī)構(gòu)分布

本次會議所收錄的論文來自六大洲43個國家。圖1為各大洲ISSI 2019會議發(fā)文情況，表1為ISSI 2019 發(fā)文量在5 篇以上的國家統(tǒng)計(jì)表。由圖1、表1 可知，歐洲在發(fā)文量上占絕對優(yōu)勢，荷蘭、德國、意大利異軍突起，超越美國、加拿大等，分別位居第二、三、四名，這可能與本次會議在意大利舉辦有關(guān)。作為信息計(jì)量學(xué)的發(fā)源地，歐洲有較好的歷史傳承與研究基礎(chǔ)。亞洲發(fā)文量達(dá)78篇，其中中國是ISSI 2019發(fā)文最多的國家。北美洲由于美國和加拿大兩個科研強(qiáng)國的存在，也在全球信息計(jì)量學(xué)領(lǐng)域占有一席之地。一些不發(fā)達(dá)地區(qū)，如非洲、中東、拉丁美洲，也逐漸參與到ISSI國際會議中來，表明信息計(jì)量學(xué)的全球化趨勢日益顯著?？傮w而言，全球信息計(jì)量學(xué)的研究主體主要分布于歐亞大陸。

表1 ISSI 2019發(fā)文量5篇以上的國家

ISSI 2019吸引全球272個機(jī)構(gòu)參會，表2列出發(fā)文量在5篇以上的機(jī)構(gòu)。荷蘭萊頓大學(xué)在發(fā)文數(shù)量上占有絕對優(yōu)勢，排名第一。約32%機(jī)構(gòu)的發(fā)文量高于本次會議平均水平(1.79篇/機(jī)構(gòu))。

表2 ISSI 2019發(fā)文量5篇以上的機(jī)構(gòu)

圖2顯示，各國在ISSI 2019會議論文的合作上較為密切。在合作網(wǎng)絡(luò)中，中國和美國的節(jié)點(diǎn)最大，表明兩國在國際合作中處于核心地位。荷蘭、加拿大和西班牙等國的節(jié)點(diǎn)較為明顯，在國際合作中也不容忽視。結(jié)合表1，德國、意大利等國雖然此次會議發(fā)文量超越美國、加拿大等國，但在合作度上小于這些傳統(tǒng)意義上的科研強(qiáng)國，說明這些國家的獨(dú)著率較高。從節(jié)點(diǎn)間連線粗細(xì)來看，中國、荷蘭和美國之間形成了緊密的合作三角網(wǎng)絡(luò)。以中國、美國、荷蘭等國為核心，向外發(fā)展出以各自為中心的較為緊密的合作網(wǎng)絡(luò)。結(jié)合往屆會議情況[4]，表明這幾個國家在信息計(jì)量學(xué)領(lǐng)域的科研合作面較廣，形成了長期穩(wěn)定的科研合作關(guān)系。存在較強(qiáng)合作聯(lián)系的還有中國與比利時、德國與荷蘭、意大利與法國等。

圖2 ISSI 2019國別共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)

表3 ISSI 2019高產(chǎn)作者分布

1.2 作者分析

257 篇論文中，29 篇是獨(dú)著，228 篇為合著，作者合作率88.72%，合作度2.87，可見ISSI收錄論文中作者的科研合作較為緊密。ISSI 2019發(fā)文量在5篇以上的高產(chǎn)作者如表3所示，共有8 位。加拿大蒙特利爾大學(xué)的Vincent Larivière發(fā)文量最高，達(dá)11篇；在第16屆ISSI會議中，他的發(fā)文量也排名第一；作為合作中心，他與Cassidy R.Sugimoto等形成較大的合著網(wǎng)絡(luò)[6]。萊頓大學(xué)作為本次會議合著網(wǎng)絡(luò)的核心之一，也為會議貢獻(xiàn)了很多位高產(chǎn)作者，如Ludo Waltman、Nees Jan van Eck、Rodrigo Costas。羅馬大學(xué)Cinzia Daraio、武漢大學(xué)張琳(Lin Zhang)和阿姆斯特丹大學(xué)Loet Leydesdorff 3位高產(chǎn)作者的發(fā)文量并列第6位。

2 ISSI 2019論文主題分析

本次會議將257篇論文劃分為19個主題分會場。對ISSI 2019 會議論文集逐篇閱讀，將19 個主題歸結(jié)為四大研究專題，并以分會場主題為單位進(jìn)行重點(diǎn)分析，分布情況見表4。

2.1 指標(biāo)與數(shù)據(jù)庫

指標(biāo)是衡量研究對象特征的單一或復(fù)合數(shù)據(jù)的表現(xiàn)，其出現(xiàn)是為了提高計(jì)量與統(tǒng)計(jì)的可操作性。本屆會議中的相關(guān)研究集中在3個方面。

(1)文獻(xiàn)計(jì)量新指標(biāo)。文獻(xiàn)計(jì)量指標(biāo)是科學(xué)評價的重要工具，對指標(biāo)的創(chuàng)新性研究是推動信息計(jì)量學(xué)前進(jìn)的主要動力之一。相關(guān)計(jì)量指標(biāo)的研究涉及交叉學(xué)科論文測度、作者貢獻(xiàn)分配、已有指標(biāo)的替代和改進(jìn)，以及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等內(nèi)容，主要圍繞以下幾方面展開。一是對已有指標(biāo)的改進(jìn)和提出新指標(biāo)。Fassin[8]將HF(High Fame Rating)作為H指數(shù)的補(bǔ)充，提出更適合交叉學(xué)科比較研究的新指標(biāo)。Leydesdorff 等[9]、Bornmann等[10]對I3(Integrated Impact Indicator)指標(biāo)在衡量影響力方面的表現(xiàn)進(jìn)行評估，發(fā)現(xiàn)I3能夠?qū)ζ渌墨I(xiàn)計(jì)量指標(biāo)起到有效的替代作用。二是指標(biāo)計(jì)算方法的創(chuàng)新。Bu等[11]從引文數(shù)、引文深度和引文可信度3個維度提出了一種評價科學(xué)出版物的多維度視角，并以科學(xué)計(jì)量學(xué)領(lǐng)域的出版物為例對三維引文影響力框架進(jìn)行實(shí)證研究。Hounejani等[12]針對被引量多零值、離散化分布的數(shù)據(jù)集，提出了一種面向零變位的新算法。Colavizza等[13]通過直接引用和間接引用來量化出版物的長期影響。Alkemade[14]以傳統(tǒng)引文為對象，根據(jù)引文的內(nèi)容和上下文情境提出RIS(Reference Impact Score)，以評估高被引論文的影響力。三是對指標(biāo)對象和視角的創(chuàng)新。Baas等[15]對同行評議中評審專家操縱引文的現(xiàn)象進(jìn)行了分析和預(yù)判。Cingolani等[16]以人工智能為例，分析參考文獻(xiàn)中的地理信息對引用的作用，發(fā)現(xiàn)地理位置對知識擴(kuò)散有著重要作用。

表4 ISSI 2019分會場主題分布情況

(2)替代計(jì)量學(xué)?？蒲腥藛T在科學(xué)研究和學(xué)術(shù)交流中越來越頻繁地使用社交媒體，產(chǎn)生大量在線活動數(shù)據(jù)，科研影響力也從單一的學(xué)術(shù)層面擴(kuò)展到社會層面，因此，對替代計(jì)量學(xué)的研究逐漸向系統(tǒng)化和多樣化發(fā)展。本屆會議上替代計(jì)量學(xué)的研究主要圍繞其缺陷和熱點(diǎn)問題展開，分為3個方面。一是對替代計(jì)量指標(biāo)數(shù)據(jù)可信度進(jìn)行探討，包括數(shù)據(jù)來源和覆蓋率兩個角度。Yu等[17]、Holmberg等[18]分別就政府政策文件和谷歌檢索結(jié)果兩個數(shù)據(jù)來源的準(zhǔn)確性做了評估。Ortega[19]對比了幾個大型Altmetric數(shù)據(jù)提供商中博客和新聞兩個指標(biāo)的覆蓋率，發(fā)現(xiàn)Altmetric.com中博客的覆蓋率更高，而PlumX收錄的新聞社交媒體更多。二是探討替代計(jì)量指標(biāo)與引文的關(guān)系。Costas等[20]從國家層面比較Mendeley的閱讀數(shù)和被引量，發(fā)現(xiàn)二者反映了科學(xué)出版物不同層面的影響力。三是從微觀角度探索學(xué)者在社交媒體上的信息行為。Diaz-Faes 等[21]、Arroyo-Machado等[22]、Toupin等[23]探索推特、微博等社交媒體上科研用戶的識別與分類。

(3)數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)庫是科學(xué)計(jì)量研究的主要數(shù)據(jù)來源，也在學(xué)科服務(wù)中起到重要作用。數(shù)據(jù)庫的研究與優(yōu)化對信息計(jì)量學(xué)的發(fā)展意義重大。宏觀層面，Visser 等[24]對Web of Science(WoS)、Scopus、Dimensions和Crossref等主流數(shù)據(jù)庫的題錄數(shù)據(jù)覆蓋率、引文鏈接完整性和準(zhǔn)確性進(jìn)行對比。本次會議還針對一些特定數(shù)據(jù)庫或特定文獻(xiàn)類型的覆蓋率、準(zhǔn)確性及時效性等進(jìn)行細(xì)節(jié)性探討。Moskaleva等[25]對WoS和Scopus數(shù)據(jù)庫收錄的非英語出版物，就其研究領(lǐng)域、語言、獲取類型及引文模式等方面的分布進(jìn)行探索，發(fā)現(xiàn)非英語出版物在原著國以外的閱讀量和被引量都很小，開放獲取對閱讀和引文的影響在非英語出版物上表現(xiàn)得尤為明顯。針對數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，Donner等[26]、Tekles等[27]從方法論視角分別比較幾種機(jī)構(gòu)消歧系統(tǒng)和姓名消歧方法。Bordignon[28]追蹤2011-2018年Scopus收錄出版物的內(nèi)容更新情況，并對學(xué)科與期刊之間的關(guān)系做了定量分析。

2.2 分析方法

(1)研究領(lǐng)域可視化。以可視化方法展示研究領(lǐng)域的計(jì)量分析結(jié)果，可以更直觀地展現(xiàn)其研究走向和脈絡(luò)。相關(guān)研究主題有3個。一是可視化技術(shù)在學(xué)科發(fā)展中的應(yīng)用，主要表現(xiàn)為理解新興學(xué)科和識別研究主題。Tian等[29]分析了基于主題演化和作者更替的技術(shù)升級換代。Barrera[30]通過展現(xiàn)斑馬魚研究的擴(kuò)散，可視化研究機(jī)構(gòu)間的合作關(guān)系和個體研究者的流動模式。除較為新穎的學(xué)科外，Rehs[31]還對德國統(tǒng)一前后經(jīng)濟(jì)學(xué)和化學(xué)兩個傳統(tǒng)學(xué)科的研究主題變化做了可視化研究。二是利用可視化技術(shù)表示抽象的計(jì)量概念。Hartstein[32]提出一個使用認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)方法來計(jì)算作者間認(rèn)知距離的框架，將抽象的“認(rèn)知”差異轉(zhuǎn)化為直觀的距離。Demarest等[33]通過可視化方式展示論文中的社會和文化認(rèn)知特征，進(jìn)而揭示學(xué)科間未知的聯(lián)系。三是可視化技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展。Maynard等[34]對本體和語義技術(shù)在可視化方面做了創(chuàng)新應(yīng)用，以建立政策文件和數(shù)據(jù)源之間的映射關(guān)系。

(2)文本自動處理。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和學(xué)科交叉融合的深化，信息計(jì)量學(xué)研究慢慢從對題錄信息的簡單統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)展到對出版物文本的深度挖掘。本次會議所收錄的論文中，大部分應(yīng)用到深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。Kenekayoro[35]將研究者個人網(wǎng)頁上的履歷信息轉(zhuǎn)換成為機(jī)器可讀的形式，運(yùn)用深度學(xué)習(xí)方法識別其中的實(shí)體及實(shí)體間的聯(lián)系。文本自動處理技術(shù)推動了文獻(xiàn)計(jì)量研究的細(xì)化，研究單元由篇、章演化為論文中的特定部分、段落以及詞語。Li等[36]運(yùn)用關(guān)鍵詞提取技術(shù)，加深了對論文中“Future work”部分的理解。Thijs[37]將神經(jīng)向量嵌入段落，測量文章內(nèi)部及文章間的相似性。Murray 等[38]關(guān)注科學(xué)研究中的觀點(diǎn)分歧和爭論現(xiàn)象，檢測到觀點(diǎn)分歧的信號詞語，以及不同學(xué)科論文中容易產(chǎn)生分歧的位置。

2.3 創(chuàng)新與政策

科技創(chuàng)新、科技評價和科技政策構(gòu)成科研發(fā)展流程的有機(jī)整體。該部分圍繞科學(xué)研究的社會背景和政策，探究科研的自生動力與客觀因素對科技創(chuàng)新和科學(xué)發(fā)展的推動作用。

(1)R&D相關(guān)研究。(科學(xué))研究與發(fā)展是社會進(jìn)步的重要動力。該主題的研究主要圍繞4個方面展開。一是對學(xué)術(shù)不端現(xiàn)象，特別是撤稿論文的研究。Bar-Ilan 等[39]以Retraction Watch Database中的撤稿論文為數(shù)據(jù)源，分析了撤稿類型、出版到撤稿之間的時間差、撤稿原因以及撤稿前后的被引量差異。Makeeva等[40]從社會化因素、理性選擇和便利性3個角度預(yù)測俄羅斯博士學(xué)位論文中的剽竊現(xiàn)象，發(fā)現(xiàn)便利性是最主要的因素。二是科研人員的職業(yè)生涯與人才流動的研究。Gunnes[41]將博士后的個體特征與是否獲得終身教授資質(zhì)進(jìn)行邏輯回歸計(jì)算，探究影響挪威博士后學(xué)術(shù)生涯的因素。三是開放科學(xué)，特別是開放引用的研究。Di Iorio等[42]嘗試?yán)瞄_放數(shù)據(jù)來評價意大利學(xué)者。四是R&D的社會環(huán)境與國家系統(tǒng)研究。Confraria等[43]探索了非洲醫(yī)藥需求與醫(yī)藥研究之間的匹配關(guān)系。Zhao等[44]分析了維基百科的社論和編輯的意識偏見對傳統(tǒng)中醫(yī)論文的負(fù)面影響。

(2)高等教育系統(tǒng)。高等教育機(jī)構(gòu)是科學(xué)研究的重要主體之一。該主題所收錄的文章以高校為研究對象，涉及的內(nèi)容有高校網(wǎng)站影響力研究、高等教育機(jī)構(gòu)研究特征與偏好、高等教育的學(xué)科結(jié)構(gòu)、國家和社會對高等教育的影響等。Shirabe[45]使用學(xué)科聚合指標(biāo)來衡量高校的研究能力，并對日本的大學(xué)進(jìn)行了排名。Abbasi等[46]基于引文表現(xiàn)，衡量高校研究多樣性的廣度和深度，發(fā)現(xiàn)高校的研究多樣性越高，其引文影響力和排名越高。Robinson-Garcia等[47]根據(jù)高校開放獲取的出版物數(shù)量及比例分析機(jī)構(gòu)層面開放獲取的完整程度。

(3)技術(shù)創(chuàng)新。該主題聚集了以科學(xué)計(jì)量方法更深層次地探討有關(guān)技術(shù)創(chuàng)新的研究，所涉及的研究主要有技術(shù)機(jī)遇與進(jìn)步分析、知識流動與技術(shù)轉(zhuǎn)移、創(chuàng)新政策分析和技術(shù)創(chuàng)新性測度等。Song等[48]構(gòu)建了測量技術(shù)聚合性的多維影響力指標(biāo)，用以評估某一技術(shù)領(lǐng)域的聚合能力，并由此定義領(lǐng)域間的關(guān)系。Khor等[49]通過檢測隔熱涂層領(lǐng)域熱點(diǎn)主題的變化，揭示航空飛船發(fā)動機(jī)制造技術(shù)的進(jìn)步。Yamashita[50]構(gòu)建了兩個基于參考文獻(xiàn)的指標(biāo)：被專利引用的參考文獻(xiàn)數(shù)量和作者為公司研究員的參考文獻(xiàn)數(shù)量，用以識別與技術(shù)相關(guān)的文獻(xiàn)。

(4)科技評價與決策?？萍荚u價是信息計(jì)量學(xué)的重要應(yīng)用之一，也是科技決策的重要依據(jù)，涉及的研究對象多種多樣，包括學(xué)科、國家、研究機(jī)構(gòu)、期刊論文等。相關(guān)研究包括開放同行評議模型、評價標(biāo)準(zhǔn)的構(gòu)建、對評價標(biāo)準(zhǔn)和評價者的評價、基金資助的影響等。Wolfram等[51]對開放同行評議的早期使用者和現(xiàn)狀進(jìn)行了調(diào)查研究，發(fā)現(xiàn)自2001年以來，開放同行評議應(yīng)用穩(wěn)步增長，在醫(yī)學(xué)和自然科學(xué)領(lǐng)域最為盛行。Moeller[52]通過致謝中的基金信息分析基金資助主體對歐洲五國科學(xué)研究整體的貢獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)國外的資金資助比國內(nèi)的影響力更大；國家的影響力越大，其資金資助對科研的影響力就越大。

2.4 專題研究

(1)全球化與合作。全球化進(jìn)程的加快和信息技術(shù)的發(fā)展為不同國家(地區(qū))之間的學(xué)術(shù)交流與合作提供了更多的機(jī)會，本次會議涉及的主題有兩方面。一是影響科學(xué)合作的因素，其中對政府資助的研究獲得了很多學(xué)者的關(guān)注。Pan等[53]研究CSC獎學(xué)金在科研產(chǎn)出與科學(xué)合作上的影響，發(fā)現(xiàn)被WoS收錄的出版物中，受CSC獎學(xué)金資助的論文數(shù)量在2008-2017 年間顯著增加；CSC 獎學(xué)金也促進(jìn)了中國學(xué)者的跨國合作與交流，國際合著論文提高了中國科研的可見度和影響力。一些學(xué)者對科學(xué)合作的其他影響因素做了探索。Ploszaj等[54]研究了潛在合作者之間的距離與航空交通可用性對科學(xué)合作的影響，發(fā)現(xiàn)地區(qū)間航空條件是否便利與科學(xué)合作是否頻繁密切相關(guān)。Rorstad等[55]基于5，554名挪威研究者的數(shù)據(jù)，探索年齡與國際合作之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)研究領(lǐng)域是對國際合作影響最大的因素，年長研究者的國際合作強(qiáng)度弱于年輕一代。二是與科學(xué)合作相關(guān)的知識遷移與學(xué)者流動現(xiàn)象的研究。Aman[56]運(yùn)用基于詞匯的方法來識別學(xué)者流動帶來的知識遷移，發(fā)現(xiàn)化學(xué)、醫(yī)學(xué)與天體物理學(xué)中，四分之一學(xué)者曾為知識傳遞者，同時知識傳遞者往往比普通學(xué)者更年輕，論文產(chǎn)出更高。Zhao等[57]利用ORCID的數(shù)據(jù)，研究與中國有聯(lián)系的學(xué)者在學(xué)術(shù)遷移方面的表現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)除巴基斯坦和日本外，中國與其他國家學(xué)者的輸入與輸出基本處于平衡，學(xué)者遷入中國之后，論文產(chǎn)量趨于增加，成為通訊作者的可能性趨于提高。

(2)學(xué)術(shù)出版。開放獲取研究是學(xué)術(shù)出版領(lǐng)域的熱點(diǎn)話題，相關(guān)研究包括開放獲取發(fā)展趨勢、定價機(jī)制、開放獲取對期刊影響力的影響等。Traag等[58]探究了期刊實(shí)現(xiàn)開放獲取后，是否會通過降低論文質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)來增加獲利的問題，發(fā)現(xiàn)期刊的等級制度在開放獲取出版中是持續(xù)存在的，然而文章審核的收費(fèi)上限確實(shí)會對學(xué)術(shù)出版產(chǎn)生一定的影響，收費(fèi)上限越低，期刊間的質(zhì)量差距就越小。學(xué)者們還關(guān)注預(yù)印本的多維影響力、期刊的專題研究、灰色文獻(xiàn)影響力等。Antonoyiannakis[59]分析單篇論文如何影響期刊的影響因子，發(fā)現(xiàn)高被引論文會影響著期刊的影響因子，而且對小型期刊的影響更大。這對學(xué)術(shù)出版界有很大的啟示，促使具有高影響因子的期刊保持較小規(guī)模和較高的競爭力。

(3)其他研究。①專利分析。專利分析是競爭情報(bào)分析的重要形式，它將文獻(xiàn)計(jì)量方法應(yīng)用于專利信息研究，揭示專利文獻(xiàn)深層動態(tài)特征，了解技術(shù)發(fā)展的歷史和現(xiàn)狀，以便進(jìn)行技術(shù)評價和創(chuàng)新預(yù)測。本次會議的相關(guān)研究主題包括發(fā)明者流動與知識遷移、專利引用分析、專利訴訟網(wǎng)絡(luò)、專利創(chuàng)新與基金資助和專利技術(shù)構(gòu)成等。Zhao等[60]基于專利的應(yīng)用情況、地區(qū)分布、質(zhì)量、數(shù)量等指標(biāo)，研究人工智能領(lǐng)域的全球競爭模式和技術(shù)發(fā)展趨勢。Zhang等[61]從專利角度分析影響中國生物制藥新興公司獲得風(fēng)險投資的因素，發(fā)現(xiàn)法律信息是對風(fēng)險投資影響最顯著的因素，其次是技術(shù)信息和商業(yè)信息。Zhang等[62]以1980-2017年美國的專利為數(shù)據(jù)源，探索政府資助與技術(shù)創(chuàng)新和進(jìn)步之間的關(guān)系。②性別研究。圍繞性別差異的研究近年受到信息計(jì)量學(xué)界廣泛關(guān)注。本次會議主要關(guān)注致謝部分的性別差異、特定領(lǐng)域不同性別的不同貢獻(xiàn)、知識產(chǎn)權(quán)中的性別差異、面向性別平等的評價模型、出版軌跡中的性別差異等。Paul-Hus等[63]根據(jù)2015年收錄在WoS中291，167篇論文的致謝信息探索性別在其中的影響，發(fā)現(xiàn)女性在致謝中比在作者署名中更容易被忽略，且女性作者在致謝中更多是感謝女性。Zhang 等[64]收集WoS 中2011-2017年第一作者國籍為挪威的30，003篇期刊論文，探索不同年齡、性別、職稱的研究者在傳統(tǒng)引文影響力和更廣泛的影響力上有何差異，發(fā)現(xiàn)男性在傳統(tǒng)引文影響力中的優(yōu)勢地位依然存在，但在較為年輕的團(tuán)體中，女性也有不錯的表現(xiàn)；女性作者的影響力相對更為廣泛，很多方面甚至超過男性，如社交媒體影響力。③人文與社會科學(xué)?？茖W(xué)界長期以來注重對自然科學(xué)和醫(yī)學(xué)的關(guān)注，人文與社會科學(xué)研究常常被忽略。本次會議的研究主要以人文與社會科學(xué)為研究對象，用文獻(xiàn)計(jì)量方法進(jìn)行研究，主要涉及藝術(shù)家個體影響力的評價、非英語人文社科出版物研究、人文社科期刊分類、人文社科領(lǐng)域的評價問題、人文社科研究的出版實(shí)踐等。Thiedig[65]調(diào)查1980年代后德國社會科學(xué)專著的引文模式，在人文社會科學(xué)交流與出版變革的背景下，探索德國專著的學(xué)術(shù)價值和地位的轉(zhuǎn)變。Wieland等[66]從科學(xué)計(jì)量視角分析兩大巴洛克藝術(shù)天才——貝爾尼尼和博羅米尼之間的競爭，以此來尋找適合評價個體廣泛影響力的數(shù)據(jù)源，發(fā)現(xiàn)西文過刊數(shù)據(jù)庫(JSTOR)、博碩士論文文摘數(shù)據(jù)庫(PQDT)、谷歌學(xué)術(shù)等可以提供豐富的信息。

3 研究趨勢

3.1 開放:深受開放科學(xué)影響

開放科學(xué)進(jìn)程的加快深刻影響了信息計(jì)量學(xué)，出現(xiàn)了開放獲取、開放同行評議、開放科學(xué)數(shù)據(jù)等多種新興話題。開放科學(xué)作為熱門話題，與R&D相關(guān)研究、高等教育系統(tǒng)、科研評價模型、學(xué)術(shù)出版與交流等主題的研究有了深入交叉與融合。開放獲取改變了閱讀模式，使科研成果的受眾群體變得更為廣泛，其影響力也日益深化，致使圍繞科學(xué)研究多維影響力的研究層出不窮。開放同行評議改變了學(xué)術(shù)論文的評審方式，其中評審意見的公開化透明化一方面有助于學(xué)術(shù)公平與規(guī)范，另一方面使關(guān)于“評價的評價”的研究成為可能。開放科學(xué)數(shù)據(jù)等眾多開源數(shù)據(jù)為信息計(jì)量學(xué)研究提供了更多素材，便利了學(xué)者的數(shù)據(jù)獲取工作，也拓展了研究的深度和廣度。

3.2 融合:學(xué)科交叉融合發(fā)展

作為方法性學(xué)科，信息計(jì)量學(xué)需要在學(xué)科交叉中尋找新的機(jī)遇。首先，“五計(jì)學(xué)”內(nèi)部的學(xué)科融合，如替代計(jì)量指標(biāo)與傳統(tǒng)指標(biāo)的融合，“五計(jì)學(xué)”理論、方法與工具的融合等；其次，與其他學(xué)科的外部融合趨勢也越來越明顯。研究方法上，傳統(tǒng)的文獻(xiàn)計(jì)量方法已經(jīng)不能滿足新形勢的需求，數(shù)據(jù)量的激增對數(shù)據(jù)處理和計(jì)算能力提出了新的要求，研究的日益深化也要求研究方法有更高的分析能力和解釋能力。因此，信息計(jì)量學(xué)與數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和信息科學(xué)等學(xué)科的交叉融合是推動本學(xué)科向科學(xué)、精準(zhǔn)、高效方向發(fā)展的途徑之一。此外，在對研究結(jié)果的解讀和分析上，信息計(jì)量學(xué)需要以更為多元的學(xué)科背景作為基礎(chǔ)，才能更全面、更準(zhǔn)確地揭示數(shù)據(jù)背后的價值。因此，與社會學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、心理學(xué)等社會科學(xué)的交叉融合，也是信息計(jì)量學(xué)發(fā)展趨勢之一。

3.3 拓展:向社會公眾延伸

信息計(jì)量學(xué)與社會的交互體現(xiàn)在兩個方面。一是多元的社會數(shù)據(jù)，如醫(yī)療、經(jīng)濟(jì)、政策、社交數(shù)據(jù)等，為科研成果的評價提供了新的思路和素材，使其不再停留在傳統(tǒng)的學(xué)術(shù)影響力上。這使得信息計(jì)量學(xué)的數(shù)據(jù)驅(qū)動特征日益顯著，主要表現(xiàn)在數(shù)據(jù)樣本量級提升、數(shù)據(jù)來源更加廣泛、從題錄數(shù)據(jù)向全文本數(shù)據(jù)過渡。二是復(fù)雜的社會需求與社會問題呼吁信息計(jì)量學(xué)從科研角度提出解決方案。Altmetrics的出現(xiàn)使探索更為廣泛的影響力成為可能，推動信息計(jì)量學(xué)向社會經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域延伸。本次會議中設(shè)置了很多社會型議題，表明信息計(jì)量學(xué)不再滿足于解決科研本身的問題，而是向社會公共領(lǐng)域延伸，以問題為導(dǎo)向，以科研成果為智力支持，為決策者提供科學(xué)的決策依據(jù)，解決更多的社會實(shí)際問題。

支撐數(shù)據(jù)

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