趙 娜

在web2.0時代， 社交媒體技術(shù)的蓬勃發(fā)展深刻影響了學(xué)術(shù)交流環(huán)境，科研人員既可以進(jìn)行線下學(xué)術(shù)交流，也能夠利用博客、自媒體、學(xué)術(shù)交流平臺和文獻(xiàn)管理工具共享科技信息，開展學(xué)術(shù)研究。與此同時，以知識開放與共享為特征的開放存取運(yùn)動促使科研產(chǎn)出形式和傳播途徑發(fā)生了深刻變革，除了在出版物上發(fā)表的論文，學(xué)術(shù)視頻、算法程序、數(shù)據(jù)集、演示文稿等多樣化科研成果均可以在互聯(lián)網(wǎng)平臺上發(fā)布。自由開放地在線學(xué)術(shù)社交形成了新型知識交流生態(tài)，既能構(gòu)建“科研朋友圈”，又能拓展研究成果傳播速度和利用速率，縮短科研成果轉(zhuǎn)化的時間。網(wǎng)絡(luò)技術(shù)背景下的學(xué)術(shù)成果傳播模式與用戶知識服務(wù)需求發(fā)生了巨大變化，圖書館理應(yīng)與時俱進(jìn)，開創(chuàng)個性化、精深型、高質(zhì)量信息服務(wù)新格局。

學(xué)科服務(wù)是高校圖書館拓展服務(wù)方式、深化服務(wù)層次的創(chuàng)新舉措，由學(xué)科館員為用戶提供學(xué)科聯(lián)絡(luò)、資源推薦、文獻(xiàn)傳遞、科技查新、教育培訓(xùn)等服務(wù)內(nèi)容。目前，我國高校圖書館學(xué)科服務(wù)總體上深度不足、定位模糊、效率不高，而Altmetrics的出現(xiàn)為學(xué)科館員開展數(shù)據(jù)驅(qū)動型文獻(xiàn)信息與知識服務(wù)，構(gòu)建完善的學(xué)科服務(wù)體系提供了機(jī)遇。

一、Altmetrics的概念界定

Altmetrics由北卡羅來納大學(xué)的J.Priem在2010年首次提出，迅速引發(fā)了研究熱潮。這種基于在線社交媒體數(shù)據(jù)的新型計量方式更能適應(yīng)科學(xué)活動中社會公眾的關(guān)注和參與度不斷提升的特點， 也得到了國際權(quán)威機(jī)構(gòu)的認(rèn)可。2012年，Altmetrics由劉春麗［1］首次引入國內(nèi)，被學(xué)者譯為選擇性計量學(xué)、替代計量學(xué)、另類計量學(xué)、補(bǔ)充計量學(xué)、社交網(wǎng)絡(luò)計量學(xué)等。Prime將Altmetrics定義為“以探索和評定學(xué)術(shù)為目標(biāo)、源自于社會網(wǎng)絡(luò)的新式計量標(biāo)準(zhǔn)”。余厚強(qiáng)等［2］認(rèn)為，Altmetrics的狹義內(nèi)涵為基于社交網(wǎng)絡(luò)的新型科學(xué)計量評價指標(biāo)及其應(yīng)用方法， 與傳統(tǒng)評價方法相比，Altmetrics評價對象更廣泛，評價指標(biāo)更多樣。廣義上的Altmetrics強(qiáng)調(diào)構(gòu)建web2.0環(huán)境下更新、更快、更全面的科研學(xué)術(shù)成果評價體系，替代依靠影響因子的傳統(tǒng)、保守的科學(xué)評價方式。

Altmetrics的核心是通過Altmetrics指標(biāo)對在線科學(xué)交流全過程中學(xué)術(shù)成果的影響力進(jìn)行評估和測度。Altmetrics數(shù)據(jù)源的多元化特征導(dǎo)致Altmetrics指標(biāo)數(shù)量眾多，例如新聞媒體提及次數(shù)，Mendley閱讀次數(shù)，Twitter發(fā)帖數(shù)和評論數(shù)等。 將離散的指標(biāo)進(jìn)行簡單羅列不利于使用者理解Altmetrics與傳統(tǒng)引用數(shù)據(jù)的關(guān)系，因此一些學(xué)者依據(jù)成果傳播規(guī)律和影響力產(chǎn)生路徑對Altmetrics指標(biāo)進(jìn)行了類型劃分，例如邱均平等將Altmetrics指標(biāo)分為感知層、社交媒體層和應(yīng)用層［3］，Cave主張的分類方法為使用、獲取、談?wù)摗⑸缃幻襟w和引用［4］，王修涵將Altmetrics指標(biāo)劃分為交互、傳播和使用三個維度［5］。指標(biāo)的歸納整合有助于其系統(tǒng)化研究， 也為影響力評價體系中指標(biāo)的權(quán)重區(qū)分提供保障。

二、Altmetrics的優(yōu)勢

期刊影響因子、引文分析和同行評議經(jīng)過多年研究與發(fā)展，在文獻(xiàn)信息過濾機(jī)制中占據(jù)主流地位，是科研管理和決策咨詢的重要依據(jù)。 互聯(lián)網(wǎng)社交媒體深刻塑造了在線科學(xué)交流模式， 伴隨著網(wǎng)絡(luò)出版的盛行與開放獲取運(yùn)動的深化， 數(shù)據(jù)爆炸和海量文獻(xiàn)大大增加了科研人員準(zhǔn)確分析、快速獲取資源的難度。此外，社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的科學(xué)交流模式趨于多樣化， 而傳統(tǒng)論文評價體系局限于學(xué)術(shù)界內(nèi)的評議，不僅影響力評價數(shù)據(jù)具有滯后性，而且難以衡量科研成果的社會影響力， 也不能測量同一種期刊中單篇論文的影響力。Altmetrics的優(yōu)勢可歸納為以下四個方面：

實時性。受到出版周期的影響，學(xué)術(shù)論文獲得引文數(shù)據(jù)需要數(shù)月至數(shù)年的時間， 評價結(jié)果的滯后性與信息化時代用戶對于效率的要求不相匹配。Altmetrics借助API等技術(shù)，實時監(jiān)測和捕捉研究成果的傳播和利用數(shù)據(jù)，也能夠揭示社會和學(xué)術(shù)領(lǐng)域的前沿?zé)狳c話題。

多維度。Altmetrics指標(biāo)豐富多樣，涵蓋瀏覽、下載、分享、推薦、評論等，例如Altmetric.com提供Twitter、CiteULike、New York Times、PubMed Central等多種計量指標(biāo)。對現(xiàn)有指標(biāo)的研究表明，Altmetrics指標(biāo)具有實時性、開放性和透明化等特征， 可以全面記錄和反映學(xué)術(shù)成果傳播規(guī)律。

全面性。Altmetrics的數(shù)據(jù)來源涵蓋了社交網(wǎng)絡(luò)平臺、新聞媒體、文獻(xiàn)管理平臺、在線學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)等，能夠從學(xué)術(shù)影響力和社會影響力兩個維度全面分析成果的影響力水平。Altmetrics也擴(kuò)展了評價對象范圍， 可以應(yīng)用于期刊、專著、軟件、專利、視頻等20多種科研成果以及學(xué)者和科研機(jī)構(gòu)的影響力評價。

客觀性。學(xué)術(shù)論文的同行評議局限于少數(shù)專家，耗時較長且評價結(jié)果主觀性強(qiáng)。Altmetrics能夠打破學(xué)術(shù)交流的時空壁壘，通過社交媒體接受同行學(xué)者、從業(yè)人員、學(xué)生和普通民眾的廣泛評價，評價過程也更加公開、透明、有效率， 保證在線科研交流背景下學(xué)術(shù)評價的嚴(yán)謹(jǐn)性和科學(xué)性。

三、Altmetrics分析工具

目前廣泛使用的Altmetrics分析工具主要有Altmetric.com、Impact Story、PLOS ALM和Plum Analytics。其中，Altmetric.com獨(dú)創(chuàng)性地引入了Altmetric Score來測量受關(guān)注度和影響力， 并具有強(qiáng)大的可視化分析能力， 被Nature、Elsevier、Springer等國際出版機(jī)構(gòu)廣泛使用，缺點是評價對象相對單一，且數(shù)據(jù)來源不包括引文數(shù)據(jù)庫。Impact Story能夠追蹤多類型學(xué)術(shù)成果， 也可用于測度研究人員的學(xué)術(shù)影響力， 但是計量服務(wù)需要付費(fèi)使用。PLOS ALM數(shù)據(jù)源涵蓋了WOS、Scopus等引文數(shù)據(jù)庫，開放性最好，不足之處在于適用范圍有限，只能處理PLOS期刊論文。Plum Analytics覆蓋的測量對象最全面，數(shù)據(jù)源最多，評價指標(biāo)數(shù)量上也頗有優(yōu)勢，并且統(tǒng)計功能靈活便捷，但是在信息檢索功能上有欠缺［6］。其常用分析工具對換如下圖。

四、Altmetrics在學(xué)科服務(wù)中的應(yīng)用

學(xué)科服務(wù)是近年來圖書館最具專業(yè)性和開拓性的服務(wù)模式，既是“雙一流”高校建設(shè)的資源信息保障，又為教學(xué)、科研和管理提供支持，但也存在幾點局限性：學(xué)科館員的工作職責(zé)和自我角色定位模糊；讀者信息檢索能力的提高降低了常規(guī)資源推薦服務(wù)的必要性； 停滯于資源宣傳、讀者教育等傳統(tǒng)的基礎(chǔ)性服務(wù)，缺少學(xué)科熱點追蹤、情報決策分析等深度服務(wù)。Altmetrics的出現(xiàn)為圖書館提升學(xué)科服務(wù)能力提供了契機(jī)，學(xué)科館員應(yīng)該充分發(fā)揮信息儲備與數(shù)據(jù)挖掘優(yōu)勢，提升服務(wù)能力，更新知識結(jié)構(gòu)，制定融入Altmetrics的學(xué)科服務(wù)策略，實現(xiàn)由知識提供者向知識交流者轉(zhuǎn)型升級。在Altmetrics視角下，學(xué)科館員需要將自身定位為科學(xué)交流的平臺和渠道， 為用戶提供信息資源服務(wù)，提高學(xué)術(shù)交流效率和科研成果影響力。

Altmetrics常用分析工具的特點

（一）融合Altmetrics的學(xué)科服務(wù)工作內(nèi)容

1.實現(xiàn)精準(zhǔn)化與個性化的文獻(xiàn)推薦

研究人員需要通過查閱文獻(xiàn)資料了解學(xué)科領(lǐng)域已經(jīng)取得的重要成果和最新進(jìn)展。當(dāng)前，學(xué)科館員的文獻(xiàn)推薦服務(wù)仍停留在數(shù)據(jù)庫層次，由于缺少文獻(xiàn)使用數(shù)據(jù)，論文層次的推薦滯后于出版商。 一些圖書館搭建了資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，然而只是停留在題錄信息等文獻(xiàn)外部特征上，而且經(jīng)常得到數(shù)量龐大的檢索結(jié)果，因此需要發(fā)揮Altmetrics的優(yōu)勢，直觀地提供值得挖掘的有效信息。學(xué)科館員可以利用Altmetrics工具，在文獻(xiàn)檢索和推薦過程中有效過濾無用信息，篩選和抽取出最有參考價值的文獻(xiàn)和期刊，為研究人員節(jié)省寶貴的時間。 此外，Altmetrics數(shù)據(jù)中的標(biāo)簽、評論等指標(biāo)已經(jīng)深入到文獻(xiàn)內(nèi)容層次，有助于實現(xiàn)精準(zhǔn)推送， 也可以根據(jù)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)情景數(shù)據(jù)進(jìn)行個性化推薦。

2.開展基于學(xué)術(shù)大數(shù)據(jù)的情報分析服務(wù)

論文、作者等學(xué)術(shù)實體信息和檢索、閱讀、保存、推薦、討論等學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)共同構(gòu)成了學(xué)術(shù)大數(shù)據(jù)［7］，為學(xué)科館員使用Altmetrics開展情報分析服務(wù)提供基礎(chǔ)。前沿?zé)狳c預(yù)測是學(xué)科服務(wù)的創(chuàng)新方向之一， 學(xué)科館員通過整合Altmetrics指標(biāo)與引文指標(biāo)， 構(gòu)建多維度指標(biāo)探測體系，可以提高學(xué)科領(lǐng)域發(fā)展趨勢分析的時效性［8］。Altmetrics指標(biāo)也能夠在一定程度上預(yù)測論文后期的引用量，例如論文在Twitter上的傳播與被引頻次正相關(guān)［9］。此外，學(xué)科館員還可以利用云計算等技術(shù)捕捉學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)中研究成果下載、使用和討論的數(shù)據(jù)，獲取受眾的身份特征和閱讀感受。學(xué)科館員針對多渠道反饋的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，一方面可以深入揭示學(xué)者或?qū)W術(shù)團(tuán)隊之間的思想傳承， 構(gòu)建同行專家社交網(wǎng)絡(luò)，向科研人員推薦潛在的科研合作伙伴；另一方面，也可以為科研人員及時調(diào)整后續(xù)研究重點、制定發(fā)展策略、設(shè)計技術(shù)路線、預(yù)測市場化前景提供數(shù)據(jù)支持和決策參考。

3.研究人員與科研成果的影響力推廣

在個人影響力評價方法中，H指數(shù)能夠兼顧學(xué)術(shù)產(chǎn)出的質(zhì)量和價值，然而存在主觀性強(qiáng)、測度不夠全面、更新速度慢等局限性。Altmetrics指標(biāo)積累時間較短，不僅可以對成果傳播的深度和廣度做出快速反饋，而且與作者的科研年限不相關(guān)，尤其對于進(jìn)入科研領(lǐng)域時間較短，在學(xué)術(shù)生涯中尚未積累足夠引文量的年輕學(xué)者，可以充分運(yùn)用在線學(xué)術(shù)交流工具降低年齡和聲望方面的影響［9］。研究表明，社交媒體和新聞媒體平臺對學(xué)術(shù)產(chǎn)出的傳播起到積極作用。 因此學(xué)科館員可以協(xié)助研究人員認(rèn)識和建立社交網(wǎng)絡(luò)時代的學(xué)術(shù)形象，從內(nèi)容、傳播載體和受眾等方面為研究成果量身定制宣傳策略， 在更廣闊的舞臺上展示科研價值。目前常用的社交網(wǎng)絡(luò)平臺有Twitter、Google Scholar Profiles、Mendeley、Research Gate等， 研究人員在網(wǎng)絡(luò)上分享自身最具有代表性的科研成果， 不僅有助于梳理和完善學(xué)術(shù)知識體系， 也可以通過擴(kuò)大學(xué)術(shù)聲譽(yù)和競爭力的方式獲得項目申報優(yōu)勢。

（二）利用Altmetrics開展學(xué)科服務(wù)實踐的建議

作為Altmetrics發(fā)展中的利益相關(guān)方，學(xué)科館員應(yīng)該承擔(dān)起Altmetrics應(yīng)用效果最大化的責(zé)任，成為Altmetrics生態(tài)系統(tǒng)中各方溝通協(xié)調(diào)的橋梁，促進(jìn)協(xié)同發(fā)展。首先，學(xué)科館員可以鼓勵學(xué)術(shù)出版商與Altmetrics工具提供商合作，向用戶提供論文層次的計量數(shù)據(jù)。其次，學(xué)科館員了解用戶的需求，在專業(yè)知識背景、元數(shù)據(jù)標(biāo)識、數(shù)據(jù)統(tǒng)計和分析方面具有優(yōu)勢，而Altmetrics工具提供商掌握信息開發(fā)技術(shù)，二者可以合作互補(bǔ)，從而規(guī)范數(shù)據(jù)來源、完善指標(biāo)體系、優(yōu)化工具功能、提升用戶體驗。發(fā)表在開放獲取期刊上的論文比非開放獲取論文的Altmetrics指標(biāo)得分更高，因此學(xué)科館員應(yīng)該將Altmetrics納入讀者教育中， 鼓勵研究人員將研究成果發(fā)布到網(wǎng)絡(luò)出版平臺或開放存取平臺上， 激發(fā)科研人員知識共享、思想碰撞的熱情。

學(xué)科館員在使用Altmetrics進(jìn)行情報服務(wù)與成果推廣時應(yīng)考慮到學(xué)科差異，利用主成分分析確定權(quán)重因子，進(jìn)而構(gòu)建影響力評價指標(biāo)模型， 同時有針對性地選擇宣傳平臺［8］。例如社會科學(xué)、醫(yī)學(xué)與健康科學(xué)領(lǐng)域的研究主題貼近社會生活，更容易受到公眾矚目，學(xué)科館員在開展前沿預(yù)測時應(yīng)該在影響力評價體系中賦予傳播和交互維度指標(biāo)更高的權(quán)重，并推薦研究人員將成果發(fā)表在Twitter、Facebook、微博等大眾社交媒體平臺上，獲得更大的影響力；數(shù)學(xué)、物理等學(xué)科專業(yè)性強(qiáng)、門檻高，研究成果的傳播和使用集中在學(xué)術(shù)同行中，因此將關(guān)注、使用維度指標(biāo)作為評價模型的主成分因子更為有效， 而且此類成果適合在Mendeley、CiteUlike等學(xué)術(shù)社交媒體上分享［5］。各學(xué)科在不同社交平臺上的傳播特征也存在差異， 例如Twitter的用戶中有大量各領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者， 具備跨學(xué)科知識傳播的有利條件，而Research Gate上生物學(xué)科的用戶最為活躍。

五、結(jié)語

Altmetrics誕生于web2.0環(huán)境下社交網(wǎng)絡(luò)、科研工作和學(xué)術(shù)交流的深度融合，在科研學(xué)術(shù)成果的評價個體、對象和指標(biāo)方面具有全面性和多樣化的突出特點， 可以對傳統(tǒng)意義上的學(xué)術(shù)影響力評價體系進(jìn)行合理補(bǔ)充。 圖書館應(yīng)當(dāng)敏銳地認(rèn)識到信息科技革命中文獻(xiàn)資源利用和傳播方式的變革， 積極將Altmetrics應(yīng)用到學(xué)科服務(wù)中，以用戶需求為導(dǎo)向，提供前瞻性、多元化、動態(tài)化、交互式知識服務(wù)，以更豐富的服務(wù)內(nèi)容、更精準(zhǔn)的服務(wù)方向、更高的服務(wù)質(zhì)量提升圖書館品牌價值。