馬 崢

（1. 中國科學(xué)技術(shù)信息研究所，北京 100038；2. 南京大學(xué)信息管理學(xué)院，南京 210023）

1 引 言

學(xué)術(shù)期刊是記錄科學(xué)研究人員創(chuàng)新性科研成果的主要載體，針對學(xué)術(shù)期刊設(shè)計(jì)合理、科學(xué)和準(zhǔn)確的評價(jià)方法具有非常重要的研究意義和實(shí)踐意義[1]。在早期，對學(xué)術(shù)期刊的評價(jià)主要還是依靠同行評議的方式。目前，學(xué)術(shù)期刊的評價(jià)方法越來越偏重于定量方法，主要分為基于傳統(tǒng)計(jì)量學(xué)和替代計(jì)量學(xué)兩種方式。

在早期學(xué)術(shù)期刊品種總體數(shù)量比較少，在各個(gè)學(xué)科中分布的數(shù)量也不多，因此對學(xué)術(shù)期刊評價(jià)的需求和必要性相對較弱。各個(gè)領(lǐng)域科學(xué)家對相關(guān)期刊的情況比較了解，且期刊出版活動(dòng)和發(fā)展變化的節(jié)奏相對較慢，期刊所發(fā)表的文獻(xiàn)數(shù)量也相對較少，所以當(dāng)科學(xué)家評價(jià)和擇優(yōu)選擇適合發(fā)表論文的期刊時(shí)，有可能實(shí)現(xiàn)對同學(xué)科或同類型期刊的遍歷，因而采取同行評議的方式，就是可以實(shí)現(xiàn)最高效率、最準(zhǔn)確結(jié)果的最優(yōu)選擇。目前，同行評議仍是很多期刊評價(jià)活動(dòng)中不可缺失的組成部分[2-3]。隨著全球社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，工業(yè)革命引領(lǐng)下出版行業(yè)和傳播行業(yè)的繁榮，以及以信息科學(xué)技術(shù)為代表的科技研究活動(dòng)日新月異的進(jìn)步，學(xué)術(shù)期刊種類以及所承載的文獻(xiàn)量急劇增長，同行評議制度的適用性受到了不斷的沖擊，任何科學(xué)家都難以對學(xué)科領(lǐng)域的所有期刊情況和所有發(fā)表論文有全面和深入的了解，也難以完全客觀地對眾多學(xué)術(shù)期刊的學(xué)術(shù)質(zhì)量和影響力水平都有準(zhǔn)確認(rèn)知[4]，以及從中篩選出學(xué)術(shù)影響力大、知識(shí)傳播效率高的高質(zhì)量期刊。同行評議評價(jià)方式所暴露的方方面面的問題在學(xué)科評價(jià)領(lǐng)域也都逐漸有所體現(xiàn)[5]。例如，同行評議專家的主觀性問題、隨意性問題、意見過于分散的問題、出于個(gè)人及小團(tuán)體利益的考慮而產(chǎn)生的學(xué)術(shù)道德與誠信問題，等等[6]。

隨著文獻(xiàn)數(shù)量的累計(jì)和文獻(xiàn)學(xué)研究的發(fā)展，對學(xué)術(shù)期刊評價(jià)方法的研究主要繼承了文獻(xiàn)學(xué)[7]研究思路。錢榮貴[8]、邱均平等[9]和賴茂生等[10]對期刊評價(jià)活動(dòng)源起的時(shí)間分別進(jìn)行了研究，普遍認(rèn)為20世紀(jì)30 年代開始，隨著工業(yè)技術(shù)發(fā)展和學(xué)術(shù)傳播活動(dòng)的快速興起，學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的體量和總品種數(shù)量快速提升，需要通過評價(jià)從中篩選出應(yīng)當(dāng)優(yōu)先使用的重要期刊，于是歐洲開始出現(xiàn)了對期刊的評價(jià)活動(dòng)和方法探索。1934 年，布拉德福歸納了“文獻(xiàn)離散定律”，發(fā)現(xiàn)各學(xué)科都存在“核心區(qū)”期刊刊載本學(xué)科絕大部分主要文獻(xiàn)的現(xiàn)象。學(xué)術(shù)期刊評價(jià)理論起源于布拉德福定律對學(xué)術(shù)期刊分層的定義。20 世紀(jì)60 年代，美國著名的情報(bào)學(xué)家尤金·加菲爾德探究建立引文分析體系，逐步構(gòu)建了系列引文數(shù)據(jù)庫，并在實(shí)踐中不斷擴(kuò)展應(yīng)用范圍，衍生新的分析體系和方法，形成了廣泛的影響。經(jīng)過長期以來的研究和實(shí)踐，國內(nèi)外圍繞科技學(xué)術(shù)期刊評價(jià)逐漸形成了應(yīng)用廣泛的、基于科學(xué)計(jì)量學(xué)指標(biāo)的評價(jià)方法和指標(biāo)體系[11]。典型的研究成果包括1955 年加菲爾德發(fā)明的“影響因子”[12]，2005 年美國物理學(xué)家喬治·赫施發(fā)明的“h 指數(shù)”[13]等。應(yīng)用基于引文分析的傳統(tǒng)計(jì)量學(xué)指標(biāo)也存在顯著問題[14]。例如，基于引文分析理論的傳統(tǒng)科學(xué)計(jì)量指標(biāo)評價(jià)所需后置時(shí)間較長，通常需要數(shù)年才能相對完整地評價(jià)期刊學(xué)術(shù)影響力，不能及時(shí)體現(xiàn)期刊學(xué)術(shù)影響力的變化；傳統(tǒng)科學(xué)計(jì)量指標(biāo)的評價(jià)數(shù)據(jù)來源主要偏重期刊論文等文獻(xiàn)形式，沒有統(tǒng)籌考慮被評價(jià)期刊在學(xué)術(shù)交流、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、學(xué)科建設(shè)、人才培養(yǎng)等方面所發(fā)揮的作用和取得的影響；引文分析的基礎(chǔ)假設(shè)是：引用反映出學(xué)術(shù)成果產(chǎn)生了積極效果，但是現(xiàn)實(shí)中引文動(dòng)機(jī)比較多樣化[15]，引用某篇論文未必就說明引用者認(rèn)可那篇論文[16]。

2010 年10 月，J. Priem 和D.Taraborelli 等學(xué)者共同發(fā)表了Altmetrics：A manifesto宣言，提出替代計(jì)量學(xué)（Altmetrics）的概念[17]。其主要進(jìn)步在于跳出了以文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)為中心的傳統(tǒng)科學(xué)計(jì)量學(xué)1.0 時(shí)代，跨入以社交媒體內(nèi)容分析所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)資源標(biāo)簽化結(jié)構(gòu)等Web 2.0 技術(shù)為中心的2.0 時(shí)代[18]，能夠更快、更全面、更有效地反映被評價(jià)對象的影響力?；谏缃幻襟w數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)出評價(jià)對象的網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)數(shù)據(jù)（下載量[19]，自媒體發(fā)表學(xué)術(shù)內(nèi)容的引用行為、瀏覽行為、點(diǎn)擊次數(shù)、評論內(nèi)容、推薦數(shù)、點(diǎn)贊數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)等[20]），可以研制形成新型的計(jì)量指標(biāo)[21-22]。普遍認(rèn)為，科學(xué)有效地應(yīng)用替代計(jì)量學(xué)能夠?qū)崿F(xiàn)更加全面的影響力評價(jià)[23-25]。在評價(jià)導(dǎo)向上，替代計(jì)量學(xué)指標(biāo)方法在評價(jià)方面的應(yīng)用將會(huì)促進(jìn)在互聯(lián)網(wǎng)上開展更豐富多彩、更高效快捷的科學(xué)交流[26]，并能推動(dòng)衍生出一系列完善和優(yōu)化現(xiàn)有信息組織與信息發(fā)現(xiàn)的新方法、新工具、新機(jī)制[27-28]。替代計(jì)量學(xué)目前很難完全取代傳統(tǒng)科學(xué)計(jì)量學(xué)評價(jià)方法[29]，但是科學(xué)界和出版?zhèn)鞑ソ缙毡榭春梦磥硖娲?jì)量學(xué)指標(biāo)在學(xué)術(shù)成果評價(jià)和期刊影響力評價(jià)方面的潛在重要作用[30]。但是，替代計(jì)量指標(biāo)應(yīng)用于科技期刊評價(jià)存在一個(gè)顯著的挑戰(zhàn)，就是如何避免人為干擾指標(biāo)[31]。與之相關(guān)的問題還包括替代計(jì)量指標(biāo)的數(shù)據(jù)嚴(yán)謹(jǐn)性和數(shù)據(jù)一致性問題[32]。另一個(gè)受到關(guān)注的問題是如何認(rèn)定廣域分散的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)源是科學(xué)可靠的，統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果是科學(xué)可重復(fù)的[33]。

學(xué)術(shù)期刊的核心功能是分享科學(xué)家的研究認(rèn)知和創(chuàng)新技術(shù)突破[34]，是學(xué)術(shù)信息的有序和有效傳播途徑[35]。從情報(bào)學(xué)角度看，學(xué)術(shù)期刊的識(shí)別、監(jiān)測、評價(jià)和管理等問題可以歸結(jié)為學(xué)術(shù)信息集合的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的定量測度問題[36]。信息熵方法正是解決信息度量問題的經(jīng)典理論方法。深入信息熵理論層面對期刊學(xué)術(shù)傳播規(guī)律展開研究，是從本質(zhì)上認(rèn)識(shí)學(xué)術(shù)期刊，探索學(xué)術(shù)期刊在科學(xué)發(fā)展和知識(shí)傳播中發(fā)揮的作用和實(shí)現(xiàn)機(jī)理，對于情報(bào)學(xué)、信息傳播研究、學(xué)術(shù)出版研究和科技成果研究具有重要理論意義。

本研究假設(shè)，科技學(xué)術(shù)期刊的作用之一是減少科學(xué)認(rèn)識(shí)中的不確定因素?？茖W(xué)認(rèn)識(shí)中的不確定因素減少的過程是知識(shí)系統(tǒng)的熵減的過程。學(xué)術(shù)期刊出版過程的根本目的是通過對科學(xué)發(fā)現(xiàn)和技術(shù)創(chuàng)新成果的傳播推廣，使人們更加準(zhǔn)確地認(rèn)知科學(xué)問題和規(guī)律。通過定量方法，測度學(xué)術(shù)出版前后知識(shí)系統(tǒng)的信息熵變化量，研制測度科技學(xué)術(shù)期刊貢獻(xiàn)的評價(jià)方法。

在經(jīng)典信息論中，對信息量的測度不考慮消息的內(nèi)容重要性或內(nèi)在意義。信息量的多少和信息的重要性沒有必然的聯(lián)系，經(jīng)典信息熵只是在數(shù)量層面計(jì)算出一個(gè)數(shù)值，并非直接表示該信息的重要性。某期刊為知識(shí)系統(tǒng)的信息熵引入了多少負(fù)熵，反映了該期刊為學(xué)科發(fā)展做出多少貢獻(xiàn)。在本研究中，擬基于“反事實(shí)”思想，通過對計(jì)算信息熵的“事實(shí)量”和“反事實(shí)量”之間的差距，解決對信息效用的測度問題。

“反事實(shí)”研究思想是提出反事實(shí)的假定，設(shè)定與事實(shí)相反的條件，根據(jù)反事實(shí)推理形成的結(jié)果，判斷反事實(shí)條件變化與結(jié)果之間的因果關(guān)系。在面對繁雜評價(jià)相關(guān)因素的情況下，傳統(tǒng)因果分析是往往假定研究者已經(jīng)控制了解釋因變量的重要因素，并且沒有遺漏重要自變項(xiàng)；但是研究所處的情況和變量經(jīng)常無法滿足這一假定，或者所觀察的對象并非隨機(jī)發(fā)生的，因而經(jīng)常會(huì)產(chǎn)生內(nèi)生性或樣本選擇偏誤的問題，造成因果分析的不準(zhǔn)確和偏差，甚至是錯(cuò)誤。反事實(shí)分析的優(yōu)點(diǎn)是能明確地找出傳統(tǒng)回歸分析無法充分掌握的不同樣本群在基準(zhǔn)線上的差異或因果效果的異質(zhì)性，進(jìn)而進(jìn)行準(zhǔn)確的因果分析[37]。

2 數(shù) 據(jù)

2.1 樣 本

本研究采用萬方數(shù)據(jù)資源系統(tǒng)期刊數(shù)據(jù)庫2016—2019 年所收錄的全部期刊論文和引文數(shù)據(jù)作為主要統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來源?？紤]到我國開展學(xué)術(shù)期刊評價(jià)的需求，被評價(jià)期刊大都是中文期刊，因此，采用國內(nèi)中文文獻(xiàn)為主的數(shù)據(jù)庫更能保證評價(jià)結(jié)果的可靠性。該數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)覆蓋了我國出版的絕大多數(shù)學(xué)術(shù)期刊，其中包括原國家新聞出版廣電總局2014 年認(rèn)定的3713 種科技類學(xué)術(shù)期刊。

原國家新聞出版廣電總局采用各主管單位初審上報(bào)、總局審定的方式，認(rèn)定了第一批學(xué)術(shù)期刊名單。本研究用于實(shí)證的樣本采用其中歸屬于科技類的3713 種學(xué)術(shù)期刊。

2.2 學(xué)科分類體系

參照《中國科技期刊引證報(bào)告（核心版）》《中華人民共和國國家標(biāo)準(zhǔn)學(xué)科分類與代碼（GB/T 13745—2009）》《中國圖書資料分類法（第四版）》，設(shè)定112 個(gè)學(xué)科類別。學(xué)科類別的劃分考慮到各個(gè)學(xué)科的隸屬關(guān)系和出版物的規(guī)模，分為自然科學(xué)綜合、理學(xué)、農(nóng)學(xué)、醫(yī)學(xué)、工程技術(shù)、管理等6 大部分。其中第1 部分“自然科學(xué)綜合”類是指報(bào)道綜合性內(nèi)容（發(fā)表多學(xué)科的研究論文）的期刊。由于這部分期刊品種很多，其中大學(xué)學(xué)報(bào)數(shù)量尤其多，為此再細(xì)分為3 個(gè)類別。其余5 大部分按照學(xué)科屬性進(jìn)行劃分。

2.3 各學(xué)科高頻詞統(tǒng)計(jì)

布拉德福定律指出，大部分學(xué)術(shù)成果文獻(xiàn)向少量重要期刊聚集。在各個(gè)學(xué)科中，少量核心區(qū)期刊就能集中刊載本學(xué)科主要科研成就。為了提高工作效率，同時(shí)也為了減少一般性期刊中大量低水平論文的干擾，本研究采用中國科學(xué)技術(shù)信息研究所研制的中國科技論文與引文數(shù)據(jù)庫（China Scientific and Technical Papers and Citations Database， CST‐PCD）2016 年收錄的論文統(tǒng)計(jì)高頻詞。

CSTPCD 2016 收錄中國科技核心期刊2008 種，大約占我國科技期刊總數(shù)的1/3。核心期刊所報(bào)道的研究活動(dòng)是各個(gè)學(xué)科的主流研究領(lǐng)域，覆蓋的作者群體和研究選題能比較集中地反映各個(gè)學(xué)科的核心科研活動(dòng)，因而避免了被統(tǒng)計(jì)中的噪音數(shù)據(jù)過度干擾。

CSTPCD 2016 收錄56.49 萬篇論文，使用關(guān)鍵詞149.40 萬個(gè)、414.83 萬次，平均每篇論文使用7.3個(gè)關(guān)鍵詞，中文詞和英文詞計(jì)為2 個(gè)不同關(guān)鍵詞，以此為基礎(chǔ)計(jì)算各個(gè)學(xué)科使用頻次列在前1%的高頻關(guān)鍵詞。

3 由期刊論文構(gòu)成的知識(shí)系統(tǒng)的概念

3.1 學(xué)術(shù)傳播的系統(tǒng)屬性

對學(xué)術(shù)期刊傳播的特點(diǎn)和屬性進(jìn)行系統(tǒng)思考和重新梳理，可以認(rèn)為科技學(xué)術(shù)期刊具備如下特征，且符合一個(gè)系統(tǒng)的特性。

（1）總體大于部分之和[38]。我國科技期刊作為一個(gè)整體，不是幾千種科技期刊的簡單加和。這些科技期刊和對科技期刊的管理機(jī)制、評價(jià)、投入等諸多相關(guān)內(nèi)容以及它們之間的聯(lián)系，共同構(gòu)成了科技期刊這一總體系統(tǒng)。對科技期刊的研究和管理，有必要從總體上進(jìn)行考慮[39]。

（2）多重目標(biāo)，多重發(fā)展路徑?？萍计诳陌l(fā)展目標(biāo)不僅是記載、傳播和積累科技信息、科技理念、科技知識(shí)，成為展示科技進(jìn)步的窗口，同時(shí)也應(yīng)成為科技人員進(jìn)行科技成果傳播和學(xué)術(shù)交流的平臺(tái)?？萍计诳从沉艘粐萍及l(fā)展的現(xiàn)狀和水平，承擔(dān)著促進(jìn)科學(xué)創(chuàng)新的公共社會(huì)責(zé)任[40]。科技期刊是科學(xué)活動(dòng)中的紐帶和橋梁，因此，科技活動(dòng)中的科學(xué)研究、科技管理政策、科技出版管理體制等多方面的相關(guān)因素都會(huì)對科技期刊發(fā)展和變化產(chǎn)生影響；而這些因素在不同時(shí)期的不同組合，也意味著多種發(fā)展道路和結(jié)果。選擇最優(yōu)方案正是系統(tǒng)思考支持決策的最終目的。

（3）因果互動(dòng)和內(nèi)部反饋。從內(nèi)部而言，科技期刊的政策法規(guī)、體制、人員、產(chǎn)業(yè)、評價(jià)等子系統(tǒng)和更多相關(guān)因素之間，還有單個(gè)期刊之間，并不是簡單的單向因果關(guān)系，而是相互影響，互為因果。貝塔朗菲是現(xiàn)代系統(tǒng)研究的開創(chuàng)者，他對系統(tǒng)的定義就是相互作用的多元素的復(fù)合體[41]?？萍计诳沁@樣的一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)。

（4）封閉和開放的統(tǒng)一?？萍计诳诳茖W(xué)事業(yè)發(fā)展的大環(huán)境中，是一個(gè)相對獨(dú)立的系統(tǒng)。但是這個(gè)獨(dú)立系統(tǒng)并非一個(gè)完全孤立的封閉體。科技期刊系統(tǒng)與外界環(huán)境之間的物質(zhì)、能量和信息的交換是其自身發(fā)展和發(fā)揮功能的機(jī)理，而且這種交換在一定的條件下會(huì)形成相對穩(wěn)定的狀態(tài)，即科技期刊系統(tǒng)兼?zhèn)浞忾]性和開放性。

3.2 知識(shí)系統(tǒng)不確定性的構(gòu)成

本研究定義的知識(shí)系統(tǒng)是，在確定的邊界內(nèi)，基于一定的知識(shí)載體，匯集人類對客觀世界的顯性認(rèn)知，同時(shí)存在相同和不同的研究觀點(diǎn)，并且隨著時(shí)間轉(zhuǎn)移會(huì)出現(xiàn)觀點(diǎn)的變化、增加和消失。這種觀點(diǎn)的構(gòu)成和變化看作知識(shí)系統(tǒng)的不確定性。知識(shí)系統(tǒng)的不確定性可以分解為靜態(tài)層面的不確定性和動(dòng)態(tài)層面的不確定性（圖1）。

圖1 期刊論文構(gòu)建的知識(shí)系統(tǒng)的不確定性分解

1）分布狀態(tài)不確定性（靜態(tài)層面）

分布狀態(tài)不確定性主要從靜態(tài)層面反映一個(gè)知識(shí)系統(tǒng)對學(xué)術(shù)知識(shí)內(nèi)容的結(jié)論、研究關(guān)注點(diǎn)的趨向性等絕對指標(biāo)量分布是否顯著呈現(xiàn)出集中或分散的態(tài)勢。在一個(gè)系統(tǒng)內(nèi)，經(jīng)過一段時(shí)間后，對知識(shí)觀點(diǎn)、研究熱點(diǎn)、主流發(fā)展方向的判斷越一致、越集中，則這個(gè)知識(shí)系統(tǒng)對學(xué)術(shù)問題的認(rèn)識(shí)越清晰一致，即人類對客觀世界的認(rèn)識(shí)越趨于完整正確。反之，一個(gè)系統(tǒng)內(nèi)對知識(shí)的探索和理解更加多樣，且不同方向和結(jié)論的正確可能性（正確概率）彼此差別不大，則說明人類對相關(guān)問題的認(rèn)識(shí)還處于不確定、不清晰、不一致的狀態(tài)。

針對學(xué)術(shù)期刊論文所構(gòu)建的知識(shí)系統(tǒng)之靜態(tài)不確定性的表述可以繼續(xù)分解成3 個(gè)子系統(tǒng)。

A1. 規(guī)模度：指學(xué)術(shù)期刊傳播文獻(xiàn)的容量。學(xué)術(shù)期刊作為發(fā)布和交流平臺(tái)，在保證質(zhì)量和效率的前提下，應(yīng)該盡量多地發(fā)表體現(xiàn)科學(xué)發(fā)現(xiàn)和技術(shù)創(chuàng)新成果的論文。

A2. 廣泛性：指期刊學(xué)術(shù)影響的擴(kuò)張能力。學(xué)術(shù)期刊所發(fā)表傳播的內(nèi)容是科研論文，需要有足夠的讀者群空間，才能實(shí)現(xiàn)高效率的成果傳播功能和活躍的學(xué)術(shù)交流功能。

A3. 可持續(xù)性：主要指基金支持論文的數(shù)量和比例，以此來體現(xiàn)期刊論文與科技投入的匹配程度。

2）關(guān)系狀態(tài)不確定性（動(dòng)態(tài)層面）

關(guān)系狀態(tài)不確定性主要從動(dòng)態(tài)層面反映一個(gè)知識(shí)系統(tǒng)關(guān)于學(xué)術(shù)知識(shí)節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)、節(jié)點(diǎn)之間的相互作用、不同節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系類指標(biāo)是否顯著呈現(xiàn)集中還是分散的狀態(tài)[42-43]。在一個(gè)系統(tǒng)內(nèi)，不同的節(jié)點(diǎn)層次上（如作者、期刊、關(guān)鍵詞、單篇論文），知識(shí)之間的聯(lián)系形成了節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)。基于節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)所表達(dá)的知識(shí)節(jié)點(diǎn)與相關(guān)節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系，可以反映整個(gè)知識(shí)系統(tǒng)的相對集中性。與絕對集中性的含義相同的是，人們對知識(shí)觀點(diǎn)、研究熱點(diǎn)、主流發(fā)展方向的判斷越一致、越集中，說明這個(gè)知識(shí)系統(tǒng)中對學(xué)術(shù)問題的認(rèn)識(shí)越清晰一致，即人類對客觀世界的認(rèn)識(shí)越趨于完整正確。反之，一個(gè)系統(tǒng)對知識(shí)的探索和理解更加多樣，且不同方向和結(jié)論的正確可能性（正確概率）彼此差別不大，則說明人類對該問題的認(rèn)識(shí)還處于不確定、不清晰、不一致的狀態(tài)。

針對學(xué)術(shù)期刊論文所構(gòu)建的知識(shí)系統(tǒng)之相對集中性層面對系統(tǒng)不確定性的表述可以繼續(xù)分解成4個(gè)子系統(tǒng)。

B1. 開放度：指期刊論文稿源組織的合理性和開放程度。稿源渠道建設(shè)是學(xué)術(shù)期刊建設(shè)的重要組成部分。廣泛充分的高水平稿源是期刊發(fā)揮自身功能的基本保障。如果稿源范圍過于有限，或者過于集中，會(huì)降低學(xué)術(shù)期刊的交流活力。

B2. 合作性：指期刊發(fā)表合著論文（包括國家層面、機(jī)構(gòu)層面合作研究所形成論文）的能力[44]。合作研究往往能實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢互補(bǔ)，產(chǎn)出高水平研究成果。特別是近年來逐漸增多的大規(guī)模多邊合作產(chǎn)出的“大科學(xué)”論文成果，往往是全世界均可受益的關(guān)鍵成果[45]。

B3. 競爭力：指給定期刊與同學(xué)科或同類型的其他期刊競爭取得比較優(yōu)勢的能力。學(xué)術(shù)期刊大都具有顯著的公益性色彩，但學(xué)術(shù)出版活動(dòng)同時(shí)也是一種商業(yè)行為。在競爭中發(fā)展壯大是每個(gè)學(xué)術(shù)期刊不能逃避的任務(wù)。

B4. 影響力：指期刊發(fā)表的論文成果對其他相關(guān)學(xué)術(shù)研究活動(dòng)的借鑒價(jià)值或爭鳴價(jià)值，主要通過引文來測度。期刊論文被引用可以看作論文產(chǎn)生學(xué)術(shù)影響的典型表現(xiàn)。

3.3 知識(shí)系統(tǒng)信息熵的定義

正是因?yàn)閷W(xué)科發(fā)展和傳播具有顯著的系統(tǒng)屬性，所以可以把一個(gè)學(xué)科領(lǐng)域發(fā)表在學(xué)術(shù)期刊上的論文集合作為一個(gè)相對獨(dú)立的系統(tǒng)進(jìn)行研究。在本研究中，知識(shí)系統(tǒng)信息熵定義如下：在期刊研究論文所構(gòu)成的封閉和孤立的知識(shí)系統(tǒng)中，將對特定科學(xué)問題的認(rèn)識(shí)和判斷的不確定性狀態(tài)的測度量，定義為該知識(shí)系統(tǒng)的信息熵。

對于信息熵的測度，可操作性較強(qiáng)的方法是通過構(gòu)建數(shù)學(xué)模型來組織和描述反映知識(shí)熵的各項(xiàng)指標(biāo)[46]。

4 用關(guān)鍵詞集合測度知識(shí)系統(tǒng)的信息熵

4.1 以高頻關(guān)鍵詞集合作為各個(gè)期刊所在學(xué)科領(lǐng)域的學(xué)科發(fā)展選項(xiàng)集合

本研究使用各個(gè)學(xué)科的高頻關(guān)鍵詞集合來定義各個(gè)學(xué)科發(fā)展的可能選項(xiàng)。本研究構(gòu)建的模型在應(yīng)用于各個(gè)學(xué)科領(lǐng)域的期刊評價(jià)實(shí)踐時(shí)，每一個(gè)學(xué)科領(lǐng)域可能包含的研究方向的數(shù)量是不同的，即根據(jù)每個(gè)學(xué)科的規(guī)模和特點(diǎn)不同，存在不同的學(xué)科發(fā)展可能選項(xiàng)（變量）數(shù)量。

關(guān)鍵詞是表述論文所涉及的選題、解題、技術(shù)方法、研究對象、創(chuàng)新觀點(diǎn)、應(yīng)用價(jià)值等內(nèi)容的若干詞語。按照期刊出版相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，學(xué)術(shù)論文都會(huì)著錄關(guān)鍵詞。關(guān)鍵詞具備規(guī)范性和通用性的特征[47]。通常關(guān)鍵詞會(huì)優(yōu)先選用敘詞，也就是從自然語言詞匯中優(yōu)先選出來語義相關(guān)、族性相關(guān)的科學(xué)術(shù)語。自由詞也可當(dāng)作關(guān)鍵詞，但需要優(yōu)先使用出自詞表或廣泛應(yīng)用的參考書、工具書的詞匯[48]。

論文的關(guān)鍵詞可以體現(xiàn)選題方向、研究方法或主要發(fā)現(xiàn)。在大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)上，對關(guān)鍵詞的研究能夠?qū)崿F(xiàn)對知識(shí)結(jié)構(gòu)和領(lǐng)域發(fā)展的直觀理解。通過分析關(guān)鍵詞的數(shù)量關(guān)系之演化情況，還能發(fā)現(xiàn)和監(jiān)測學(xué)科熱點(diǎn)[49]。

在同一時(shí)間窗口內(nèi)，將某學(xué)科全部期刊論文的關(guān)鍵詞按詞頻從大到小排序，處于前1%的關(guān)鍵詞組成高頻關(guān)鍵詞集合。該集合所反映的研究主題代表了特定時(shí)段內(nèi)該學(xué)科的研究熱點(diǎn)。實(shí)踐中，不宜用過長的時(shí)間范圍統(tǒng)計(jì)高頻詞，以免研究熱點(diǎn)轉(zhuǎn)移造成統(tǒng)計(jì)誤差。研究熱點(diǎn)的轉(zhuǎn)移速度與各個(gè)學(xué)科演進(jìn)發(fā)展的節(jié)奏相對應(yīng)，但是考慮到可操作性，時(shí)間窗口也不宜過窄（比如，按季度或月份獲取數(shù)據(jù)）[50]。本研究采用高頻關(guān)鍵詞作為變量，而沒有使用全部關(guān)鍵詞作為變量，主要原因是高頻詞具備代表性，其范圍和結(jié)構(gòu)的變化情況可以比較充分地反映學(xué)科發(fā)展變化的整體情況，使用全部關(guān)鍵詞反而有可能造成過多噪音數(shù)據(jù)的混入。因此，從可行性角度，經(jīng)過測試比較，1%高頻詞的標(biāo)準(zhǔn)兼?zhèn)淇茖W(xué)性和可操作性。

本研究采用CSTPCD 2016 收錄的論文統(tǒng)計(jì)高頻詞。

4.2 構(gòu)造指標(biāo)矩陣

對于一個(gè)學(xué)科領(lǐng)域的發(fā)展來說，隨著時(shí)間的推移，通過學(xué)術(shù)傳播發(fā)揮知識(shí)積累和交流功能，人類對科學(xué)規(guī)律和發(fā)展方向的認(rèn)知會(huì)逐步清晰。如果假設(shè)一個(gè)學(xué)科領(lǐng)域中某一個(gè)未知知識(shí)點(diǎn)存在n個(gè)預(yù)設(shè)可能選項(xiàng)，那么在早期，n個(gè)預(yù)設(shè)選項(xiàng)的不確定性會(huì)相對較顯著，即人們的知識(shí)認(rèn)知較混亂；在后期，n個(gè)預(yù)設(shè)選項(xiàng)的不確定性會(huì)相對減弱，即人們的知識(shí)認(rèn)知逐漸清晰。這一過程，就是有效信息加入學(xué)科知識(shí)系統(tǒng)（引入負(fù)熵）的過程。

在信息熵理論框架下，我們可以把n個(gè)預(yù)設(shè)可能選項(xiàng)看作隨機(jī)選項(xiàng)，用m個(gè)指標(biāo)來描述每一個(gè)預(yù)設(shè)選項(xiàng)的明確性，即表達(dá)每一個(gè)選項(xiàng)的概率Pi。

根據(jù)本研究提出的假設(shè)來推斷，在這個(gè)學(xué)科系統(tǒng)中，隨著知識(shí)信息的注入，不同預(yù)設(shè)選項(xiàng)成為主流研究方向的可能性的概率在變化。由于這個(gè)領(lǐng)域的未來方向會(huì)逐漸清晰，不確定性會(huì)降低，所以這個(gè)學(xué)科知識(shí)系統(tǒng)的信息熵狀態(tài)數(shù)值應(yīng)該有所下降。

由此，可以構(gòu)建指標(biāo)矩陣：

其中，n表示n個(gè)學(xué)科方向；m表示m個(gè)測度指標(biāo)。設(shè)i=1,2,…,n，j=1,2,…,m，則fij為第i個(gè)學(xué)科方向上的第j個(gè)指標(biāo)的數(shù)值。

4.3 計(jì)算知識(shí)系統(tǒng)信息熵指標(biāo)選擇

根據(jù)俞立平等[51]研究歸納，一般常用的指標(biāo)篩選方法包括基于粗糙集理論的遴選、領(lǐng)域內(nèi)專家調(diào)研評議法、應(yīng)用相關(guān)系數(shù)法和變異系數(shù)法等；盡管在指標(biāo)篩選方面尚未形成統(tǒng)一通用的方法，但是專家評議在指標(biāo)篩選中所起到的作用仍然是不可替代的。劉麗莉[52]研究提出選取指標(biāo)的原則是目的明確、覆蓋全面、切實(shí)可行。因此在本研究中，采用專家評議方法選擇指標(biāo)。

指標(biāo)選擇過程中，主要考慮本研究需要表現(xiàn)不同發(fā)展方向的研究體量、廣泛性、活躍度、增長能力等方面的因素，結(jié)合指標(biāo)的科學(xué)性、可獲取性，經(jīng)過多次調(diào)整和實(shí)驗(yàn)，結(jié)合同行專家的調(diào)研咨詢意見，最終確定選取了7 項(xiàng)指標(biāo)作為期刊評價(jià)準(zhǔn)則與計(jì)算知識(shí)系統(tǒng)信息熵的指標(biāo)，如表1 所示。

表1 期刊評價(jià)準(zhǔn)則與計(jì)算知識(shí)系統(tǒng)信息熵指標(biāo)對應(yīng)表

（1）發(fā)表論文數(shù)量：5 年時(shí)間窗口發(fā)表論文數(shù)量。選用5 年是為了減少數(shù)據(jù)跳躍所造成的誤差。

（2）文獻(xiàn)分布廣泛性：文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)發(fā)現(xiàn)，出版物的秩頻分布存在負(fù)冪函數(shù)關(guān)系[53-54]。在本研究中，我們交換頻率與份額，二者關(guān)系表達(dá)公式為

其中，在某領(lǐng)域中，y表示各個(gè)國家發(fā)表論文的數(shù)量；x表示各個(gè)國家論文數(shù)量的排名。對于一個(gè)領(lǐng)域，a通常是恒定的。如果a的數(shù)值在一個(gè)學(xué)科方向中較低，則意味著這個(gè)學(xué)科方向中，很少的國家集中發(fā)表了較高比例的論文，文獻(xiàn)分布廣泛性較弱；反之，則可認(rèn)為這個(gè)學(xué)科文獻(xiàn)分布廣泛性較強(qiáng)。

（3）基金論文數(shù)量：1 年時(shí)間窗口有基金項(xiàng)目資助的論文數(shù)。一些文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)家發(fā)現(xiàn)，科技投入與科技產(chǎn)出之間是存在一定關(guān)聯(lián)性的[55]；然而由于科技成果的滯后性，二者又不是簡單的線性相關(guān)關(guān)系。通常來說，如果某一地區(qū)發(fā)表論文數(shù)量比另一地區(qū)多，那就意味著該地區(qū)投入的資源和設(shè)施比其他地區(qū)更多[56]。

（4）篇均機(jī)構(gòu)數(shù)：1 年時(shí)間窗口內(nèi)論文作者所屬機(jī)構(gòu)數(shù)的平均值。

（5）國際合著論文比：1 年時(shí)間窗口內(nèi)國際合著論文所占的百分比。

（6）論文份額增長率：論文數(shù)量份額相對前一年度增長的百分比。

（7）篇均論文被引用次數(shù)：5 年時(shí)間窗口內(nèi)論文篇均被引用次數(shù)。篇均被引用指標(biāo)是分年度統(tǒng)計(jì)和計(jì)算的，即各年度發(fā)表論文篇均被引用次數(shù)雖然存在累計(jì)性差異，但是經(jīng)過分年度標(biāo)準(zhǔn)化后，得到的數(shù)值是具有可比性的。

4.4 標(biāo)準(zhǔn)化處理

由于不同指標(biāo)的量綱、極值等存在顯著差異，必須要對指標(biāo)矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)化，形成標(biāo)準(zhǔn)化矩陣A：

其中，設(shè)i=1,2,…,n，j=1,2,…,m，則aij∈[0,1]。標(biāo)準(zhǔn)化公式為

其中，min{f1j,…,fij,…,fnj}表示j指標(biāo)項(xiàng)上，n個(gè)選項(xiàng)的fij的最小值；max{f1j,…,fij,…,fnj}表示j指標(biāo)項(xiàng)上，n個(gè)選項(xiàng)的fij的最大值。

4.5 知識(shí)系統(tǒng)信息熵?cái)?shù)值的計(jì)算

本研究對于孤立系統(tǒng)各個(gè)單項(xiàng)指標(biāo)的信息熵計(jì)算公式為

其中，i= 1,2,…,n;j= 1,2,…,m。

通過計(jì)算，可以得出m個(gè)預(yù)設(shè)可能選項(xiàng)各自的信息熵狀態(tài)值，則整個(gè)知識(shí)系統(tǒng)的信息熵就是m個(gè)子系統(tǒng)的信息熵之和：

由于Hi的數(shù)值分布范圍是[0,1]，所以H的數(shù)值分布范圍是[0,n]。H= 0，表示系統(tǒng)絕對有序，即所有子系統(tǒng)都是只有一個(gè)選項(xiàng)，且同一個(gè)選項(xiàng)的實(shí)現(xiàn)概率是100%，其他為0；H=n，表示系統(tǒng)絕對無序，即所有子系統(tǒng)的所有選項(xiàng)概率都完全相同。

H的數(shù)值大小可以看作一個(gè)孤立系統(tǒng)的信息量和不確定性的體現(xiàn)。例如，在某個(gè)研究領(lǐng)域中，當(dāng)人類對客觀世界的認(rèn)識(shí)存在兩種或更多種不同觀點(diǎn)，或者尚不知道某學(xué)科未來發(fā)展走向，只是可以預(yù)判幾種可能選項(xiàng)時(shí)，可以認(rèn)為，初期各個(gè)選項(xiàng)實(shí)現(xiàn)的可能性比較接近，不確定性較強(qiáng)。隨著科學(xué)研究活動(dòng)的積累，發(fā)展趨向必然是可能選項(xiàng)越來越少，不確定性越來越小；還可以認(rèn)為，其中某一部分可能選項(xiàng)的實(shí)現(xiàn)概率持續(xù)增加，另一部分可能選項(xiàng)的實(shí)現(xiàn)概率持續(xù)減少，即不確定性也在減少。不確定性減少意味著知識(shí)系統(tǒng)所表達(dá)的信息在減少，也可以看作不確定性大的事物逐漸得到了確定，即通過科學(xué)研究成果的傳播，人類實(shí)現(xiàn)了對客觀世界的更多認(rèn)知。

5 基于反事實(shí)思路測度被評價(jià)期刊貢獻(xiàn)的負(fù)熵

5.1 計(jì)算每個(gè)學(xué)科領(lǐng)域所對應(yīng)知識(shí)信息的信息熵的事實(shí)量H（X）

本研究以各學(xué)科高頻關(guān)鍵詞（出現(xiàn)頻次排名在前1%）作為相應(yīng)學(xué)科的發(fā)展方向。

按照本研究設(shè)計(jì)的計(jì)算模型，各個(gè)學(xué)科的潛在發(fā)展方向就是學(xué)科高頻詞集合所反映的方向。統(tǒng)計(jì)得到學(xué)科內(nèi)n個(gè)高頻關(guān)鍵詞就是n個(gè)潛在學(xué)科方向。

每個(gè)學(xué)科方向的數(shù)據(jù)子集的產(chǎn)生方式是，用關(guān)鍵詞作為檢索詞在萬方數(shù)據(jù)中檢索，檢索策略為單詞檢索（各關(guān)鍵詞之間是“或”的關(guān)系）。

信息熵的計(jì)算指標(biāo)仍為發(fā)表論文數(shù)量、文獻(xiàn)分布廣泛性、基金論文數(shù)量、篇均機(jī)構(gòu)數(shù)、國際合著論文比、論文份額增長率、篇均論文被引用次數(shù)等7 個(gè)指標(biāo)。利用從萬方數(shù)據(jù)中檢索得到的子數(shù)據(jù)集合，對上述指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算。

這樣，每個(gè)學(xué)科可以構(gòu)建形成n×m的指標(biāo)矩陣。其中n是潛在學(xué)科方向數(shù)量，即高頻關(guān)鍵詞數(shù)量；m= 7，即計(jì)算指標(biāo)數(shù)量。參照矩陣A構(gòu)建指標(biāo)矩陣F。

根據(jù)本研究提出的假設(shè)推斷，在這個(gè)學(xué)科系統(tǒng)中，隨著知識(shí)信息的注入，不同預(yù)設(shè)選項(xiàng)成為主流研究方向的概率在變化。由于未來研究方向會(huì)逐漸清晰，不確定性會(huì)降低，所以在這個(gè)學(xué)科知識(shí)系統(tǒng)中，知識(shí)系統(tǒng)的信息熵?cái)?shù)值應(yīng)該有所下降。

5.2 計(jì)算每個(gè)學(xué)科領(lǐng)域所對應(yīng)知識(shí)信息的信息熵的反事實(shí)量H（X）′

對于特定的被評價(jià)期刊，計(jì)算在其對應(yīng)的學(xué)科體系中，被評價(jià)期刊缺位情況下知識(shí)系統(tǒng)信息熵的反事實(shí)量H(X)′。

在期刊評價(jià)活動(dòng)中，假設(shè)該期刊不在對應(yīng)的學(xué)科中，即將被評價(jià)期刊從相應(yīng)的期刊論文構(gòu)成的真實(shí)知識(shí)系統(tǒng)中移除，其論文量、參考文獻(xiàn)（即引文）都不列入統(tǒng)計(jì)范圍。在這個(gè)新的虛擬的知識(shí)系統(tǒng)中，重新計(jì)算7 個(gè)指標(biāo)：發(fā)表論文數(shù)量、文獻(xiàn)分布廣泛性、基金論文數(shù)量、篇均機(jī)構(gòu)數(shù)、國際合著論文比、論文份額增長率、篇均論文被引用次數(shù)；并根據(jù)計(jì)算結(jié)果，計(jì)算被評價(jià)期刊缺位情況下知識(shí)系統(tǒng)的信息熵反事實(shí)量H(X)′。

5.3 計(jì)算事實(shí)量與反事實(shí)量的差距

對于特定的被評價(jià)期刊，通過對比該刊所屬學(xué)科的知識(shí)系統(tǒng)信息熵的事實(shí)量H(X)與被評價(jià)期刊缺位情況下的知識(shí)系統(tǒng)的信息熵反事實(shí)量H(X)′之間的數(shù)值變化，反映被評價(jià)期刊對知識(shí)系統(tǒng)信息熵降低的貢獻(xiàn)，也就是被評價(jià)學(xué)術(shù)期刊對知識(shí)系統(tǒng)所貢獻(xiàn)的負(fù)熵，如圖2 所示。

圖2 基于信息熵的學(xué)術(shù)期刊評價(jià)思路

采用知識(shí)系統(tǒng)信息熵的事實(shí)量H(X)與被評價(jià)期刊缺位情況下知識(shí)系統(tǒng)信息熵的反事實(shí)量H(X)′之間的差值ΔH，即學(xué)術(shù)期刊為系統(tǒng)所提供的負(fù)熵，測度該期刊的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)：

其中，p代表第p個(gè)學(xué)科，數(shù)值范圍是[1, 112]；q代表p學(xué)科全部期刊中的第q種。

6 實(shí)證結(jié)果

6.1 2016年各學(xué)科高頻詞統(tǒng)計(jì)

CSTPCD 2016 收錄56.49 萬篇論文，使用了關(guān)鍵詞149.40 萬個(gè)、414.83 萬次，平均每篇論文使用7.3 個(gè)關(guān)鍵詞?？紤]到兼容中文期刊和英文期刊，將關(guān)鍵詞的中文寫法和英文寫法計(jì)為2個(gè)不同關(guān)鍵詞。

計(jì)算各個(gè)學(xué)科使用頻次列在前1%的高頻關(guān)鍵詞。以感染性疾病學(xué)、傳染病學(xué)為例，2016 年CSTPCD 收錄了8 種期刊，發(fā)表了1093 篇論文，共使用4349 個(gè)關(guān)鍵詞，使用7876 次。將這4349 個(gè)關(guān)鍵詞按出現(xiàn)頻次排序，排在前1%的關(guān)鍵詞有44 個(gè)（4349 個(gè)的1%），組成了該學(xué)科的高頻關(guān)鍵詞集合。各個(gè)學(xué)科高頻詞數(shù)量如表2 所示。

6.2 2016年各知識(shí)系統(tǒng)信息熵的測度

計(jì)算各學(xué)科領(lǐng)域由期刊論文所構(gòu)成的知識(shí)系統(tǒng)的信息熵事實(shí)量。經(jīng)過構(gòu)造指標(biāo)矩陣、標(biāo)準(zhǔn)化處理，112 個(gè)學(xué)科中的每一個(gè)都可以看作孤立知識(shí)系統(tǒng)。完成各個(gè)學(xué)科知識(shí)系統(tǒng)信息熵的計(jì)算，結(jié)果如表2 所示。

表2 2016年期刊學(xué)科分類及相關(guān)指標(biāo)

續(xù)表

續(xù)表

從圖3 所示的112 個(gè)學(xué)科的核心期刊數(shù)量和知識(shí)系統(tǒng)信息熵的分布情況可以看出，學(xué)科內(nèi)期刊數(shù)量的多少與該知識(shí)系統(tǒng)信息熵?cái)?shù)值的相關(guān)性不是非常明顯。計(jì)算二者之間的線性相關(guān)系數(shù)可以得到R2= 0.7312，也可以看出其不具備顯著相關(guān)性。

圖3 112個(gè)學(xué)科的核心期刊數(shù)量和知識(shí)系統(tǒng)信息熵的分布情況

6.3 2016年被評價(jià)期刊對知識(shí)系統(tǒng)的貢獻(xiàn)

以天文學(xué)為例，該學(xué)科6 種被評價(jià)期刊對知識(shí)系統(tǒng)的貢獻(xiàn)的計(jì)算結(jié)果如表3 所示。

表3 2016年天文學(xué)學(xué)科（k）期刊對知識(shí)系統(tǒng)的信息熵的影響

6.4 2016—2019年各知識(shí)系統(tǒng)信息熵的變化

采用與6.3 節(jié)相同的方法，并且采用2016 年遴選得到的高頻關(guān)鍵詞列表，在其后的2017—2018 年數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行知識(shí)系統(tǒng)信息熵?cái)?shù)值的運(yùn)算，可以得到各個(gè)知識(shí)系統(tǒng)信息熵?cái)?shù)值變化的量，如表4 所示。

從表4 所示的2016—2019 年各個(gè)學(xué)科知識(shí)系統(tǒng)信息熵的變化情況來看，大部分學(xué)科的信息熵?cái)?shù)值呈現(xiàn)明顯的減少趨勢。比較2016 年和2019 年數(shù)值的變化幅度，如圖4 所示，可以發(fā)現(xiàn)在全部112 個(gè)學(xué)科類別中，4 年之間信息熵變化方向?yàn)樵黾拥闹挥?1 個(gè)，占比約為9.8%；其余超過90%的學(xué)科都是向信息熵減少的方向變化。由于各個(gè)學(xué)科之間知識(shí)系統(tǒng)信息熵的數(shù)值比較無明顯意義，因此，盡管圖4 所示分布狀態(tài)有類似于正態(tài)分布的形式，但本研究數(shù)據(jù)并不支持知識(shí)系統(tǒng)信息熵符合隨機(jī)分布。

圖4 112個(gè)學(xué)科的知識(shí)系統(tǒng)信息熵2016—2019年變化幅度的分布情況

表4 2016—2019年各學(xué)科（知識(shí)系統(tǒng)）信息熵變化

續(xù)表

續(xù)表

7 結(jié) 論

（1）通過計(jì)算知識(shí)系統(tǒng)信息熵的事實(shí)量和被評價(jià)期刊缺位時(shí)知識(shí)系統(tǒng)信息熵的反事實(shí)量的差值ΔH，能夠體現(xiàn)被評價(jià)期刊對知識(shí)系統(tǒng)信息熵變化的貢獻(xiàn)。但是由于本研究中，以每個(gè)學(xué)科高頻詞為檢索詞得到的論文集合構(gòu)成的知識(shí)系統(tǒng)是相互獨(dú)立的系統(tǒng)，所以不同系統(tǒng)的H狀態(tài)值之間不具備直接可比性，狀態(tài)值變化量ΔH之間也不具備直接可比性，不過每個(gè)系統(tǒng)ΔH的方向是可以比較的，它反映期刊對系統(tǒng)做出的是正貢獻(xiàn)還是負(fù)貢獻(xiàn)。從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)看，在3713 種期刊中有3578 種期刊（96.4%）的ΔH為正值，這表明絕大部分學(xué)術(shù)期刊對降低其所屬知識(shí)系統(tǒng)的混亂程度是有所貢獻(xiàn)的，也就是說，期刊學(xué)術(shù)出版活動(dòng)發(fā)揮了其必要功能。按照信息熵理論，一個(gè)孤立系統(tǒng)中引入的信息量應(yīng)是非負(fù)的，即最極端現(xiàn)象是期刊為系統(tǒng)貢獻(xiàn)的信息量為零，期刊為系統(tǒng)的貢獻(xiàn)不應(yīng)出現(xiàn)負(fù)值。但是在本研究中，部分期刊對所屬知識(shí)系統(tǒng)的貢獻(xiàn)ΔH為負(fù)值，這也許說明，這部分期刊發(fā)表了一些對學(xué)科發(fā)展和凝聚共識(shí)有負(fù)面作用的文章，增加了系統(tǒng)的混亂程度。

（2）幾乎所有的學(xué)科中，都可以發(fā)現(xiàn)少數(shù)幾個(gè)期刊對系統(tǒng)的貢獻(xiàn)程度ΔH相比于其他期刊來說要顯著高出許多，而絕大多數(shù)期刊的ΔH數(shù)值處于非常接近0 的水平。也就是說，在學(xué)科內(nèi)，眾多期刊對知識(shí)系統(tǒng)的信息熵的貢獻(xiàn)數(shù)值分布呈現(xiàn)出貢獻(xiàn)較大的期刊數(shù)量較少、分布曲線長尾明顯的分布規(guī)律。這表明在學(xué)科當(dāng)中，只有很少一部分期刊能夠充分發(fā)揮學(xué)術(shù)期刊的核心功能，為減少科學(xué)認(rèn)識(shí)中的不確定因素做出相對顯著的貢獻(xiàn)；同時(shí)，較多期刊對減少本學(xué)科認(rèn)識(shí)不確定性的作用十分有限。這一規(guī)律與布拉德福定律非常吻合，即各個(gè)學(xué)科都存在少數(shù)重要的核心區(qū)期刊。本研究發(fā)現(xiàn)，能為本學(xué)科知識(shí)系統(tǒng)做出較大貢獻(xiàn)的期刊也是數(shù)量較少的，它們是另一種含義上的“核心期刊”，但是尚未定量描述高貢獻(xiàn)期刊與低貢獻(xiàn)期刊之間的數(shù)量關(guān)系。

（3）就學(xué)科間的差異來看，期刊數(shù)量規(guī)模和所對應(yīng)知識(shí)系統(tǒng)的信息熵變化沒有明顯的相關(guān)性。也就是說，一個(gè)學(xué)科的期刊品種的數(shù)量與該學(xué)科的個(gè)體期刊對知識(shí)系統(tǒng)信息熵變化貢獻(xiàn)的大小沒有直接關(guān)系。一個(gè)期刊對學(xué)科發(fā)展的貢獻(xiàn)，主要取決于自身建設(shè)水平、發(fā)掘組織優(yōu)質(zhì)稿源的能力和精準(zhǔn)高效的傳播能力，與其他競爭對手期刊的數(shù)量多寡關(guān)系不大。與此同時(shí)，可以觀察到綜合性期刊的類別，包括自然科學(xué)綜合類、自然科學(xué)綜合大學(xué)學(xué)報(bào)類、自然科學(xué)師范大學(xué)學(xué)報(bào)類等，相對于其他專業(yè)類別，其2016—2019 年知識(shí)系統(tǒng)信息熵的變化幅度整體比較小，分別是-2.86、-1.41、1.58；其原因可能是綜合性期刊中發(fā)表的論文幾乎覆蓋全部學(xué)科領(lǐng)域，因此其體現(xiàn)學(xué)科發(fā)展變化的功能性較弱。

（4）大部分樣本期刊ΔH為正值，但還有41 種（1.1%）期刊ΔH為負(fù)數(shù)，94 種（2.5%）期刊ΔH為0。當(dāng)ΔH為0 或接近于0 的時(shí)候，可以看作這一部分期刊對學(xué)科發(fā)展的貢獻(xiàn)極小。由于本研究計(jì)算方法是基于關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)，一些關(guān)注內(nèi)容與學(xué)科主題關(guān)系較遠(yuǎn)的期刊，關(guān)鍵詞與學(xué)科高頻詞無疊加，因此出現(xiàn)了貢獻(xiàn)值為0 的情況。當(dāng)ΔH為負(fù)數(shù)的時(shí)候，還有可能是期刊的學(xué)科分類屬性不夠明確，如果將該刊分到A 類，也許ΔH為正，若分到B 類，ΔH就是負(fù)數(shù)。另一種可能是，期刊刊載內(nèi)容過于廣泛，分布在多個(gè)學(xué)科當(dāng)中。這樣，它對任何一個(gè)學(xué)科的貢獻(xiàn)都不會(huì)大。從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來看，綜合性較顯著的學(xué)科分類中，期刊的ΔH都比較低。

（5）從2016—2019 年各個(gè)學(xué)科知識(shí)系統(tǒng)信息熵的變化情況來看，在采用與2016 年同一組高頻關(guān)鍵詞的情況下，在時(shí)序系列的概念上是前后可比的。也就是說，都采用2016 年出現(xiàn)的高頻關(guān)鍵詞集合作為變量，測算同一知識(shí)領(lǐng)域的系統(tǒng)信息熵變化。從圖4 的數(shù)值關(guān)系可以看到，大部分學(xué)科的信息熵?cái)?shù)值呈現(xiàn)明顯的減少趨勢。特別是對比2016 年和2019 年的各個(gè)知識(shí)領(lǐng)域的信息熵，可以發(fā)現(xiàn)在全部112 個(gè)學(xué)科類別中，4 年之間信息熵變化方向?yàn)樵黾拥闹挥?1 個(gè)，占比為9.8%；其余90%以上的學(xué)科都是向信息熵減少的方向變化。這意味著絕大多數(shù)學(xué)科的知識(shí)不確定性在逐步減小，也就是固定范圍學(xué)科發(fā)展主題方向逐漸聚焦和清晰，這符合對一般學(xué)科發(fā)展規(guī)律的認(rèn)知。這一變化過程中，各個(gè)期刊所發(fā)揮的作用有所差別，也就是各個(gè)期刊貢獻(xiàn)大小有所差別。

8 討 論

科學(xué)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)活動(dòng)發(fā)展過程中，學(xué)術(shù)成果的傳播可以增加人類的知識(shí)積累，科研人員在擴(kuò)充知識(shí)儲(chǔ)備的同時(shí)，進(jìn)一步明晰知識(shí)點(diǎn)之間的邏輯、結(jié)構(gòu)，從而實(shí)現(xiàn)對客觀世界更明確的認(rèn)知。這一過程是信息熵減少的過程，是認(rèn)知中的不確定性、復(fù)雜性減少的過程，也是人類知識(shí)系統(tǒng)性、全面性、邏輯性發(fā)展的過程。在這個(gè)過程中，學(xué)術(shù)期刊發(fā)揮著重要的作用。對大部分學(xué)科領(lǐng)域，特別是基礎(chǔ)研究領(lǐng)域，絕大多數(shù)的研究成果和認(rèn)識(shí)是通過學(xué)術(shù)期刊來實(shí)現(xiàn)評價(jià)、加工、記載、傳播和交流的。學(xué)術(shù)期刊的評價(jià)應(yīng)該首先是對學(xué)術(shù)期刊應(yīng)具備的核心功能的評價(jià)，也就是對學(xué)術(shù)期刊在學(xué)科發(fā)展中的價(jià)值的評價(jià)。

在本研究中，從信息熵的視角進(jìn)行學(xué)術(shù)期刊的評價(jià)，就是觀察學(xué)術(shù)期刊是否通過自身組稿、審稿、編稿、發(fā)稿、傳播等環(huán)節(jié)的高效率工作，甄選和供給有學(xué)術(shù)意義的研究成果，能否對學(xué)科的發(fā)展提供支撐，逐漸凝聚科學(xué)問題。換句話說，就是評價(jià)一個(gè)期刊能否通過學(xué)術(shù)傳播工作，減少一點(diǎn)學(xué)科體系的信息熵。

本研究假設(shè)被評價(jià)期刊不在系統(tǒng)內(nèi)進(jìn)而觀察系統(tǒng)變化的思路可以歸為“反事實(shí)”分析方法，即提出反事實(shí)的假定，設(shè)定與事實(shí)相反的條件，再去確定因果關(guān)系。

通過建立數(shù)學(xué)模型的方式，實(shí)現(xiàn)對學(xué)科系統(tǒng)信息熵的測定，這是一個(gè)宏觀層面的研究探索；如果將這一方法體系應(yīng)用到中觀層面，就是對學(xué)術(shù)期刊出版能力和學(xué)科貢獻(xiàn)的評價(jià)；如果將這一方法體系應(yīng)用到微觀層面，就是對單篇學(xué)術(shù)論文的評價(jià)。通過測度相關(guān)指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)哪些單篇論文對科學(xué)進(jìn)步產(chǎn)生了重要影響。這些成果顯著地提高了人類認(rèn)識(shí)自然的水平，顯著地降低了學(xué)科系統(tǒng)的信息熵。

對于期刊評價(jià)來說，識(shí)別、發(fā)現(xiàn)這樣的關(guān)鍵性成果既是對期刊優(yōu)秀稿件組稿能力的認(rèn)定，也為期刊擴(kuò)展組稿工作渠道提供了有效工具[57]。在信息熵視角下，將學(xué)術(shù)期刊的評價(jià)管理建設(shè)工作與單篇論文的評價(jià)、優(yōu)秀作者和團(tuán)隊(duì)的識(shí)別工作結(jié)合起來，有助于扭轉(zhuǎn)當(dāng)前較為嚴(yán)重的“以刊評文”的不當(dāng)評價(jià)導(dǎo)向，也可以在一定程度上對當(dāng)前廣泛存在的“濫用影響因子”的情況進(jìn)行糾偏[58]。