基于參考文獻(xiàn)的里程碑論文識別研究
——以網(wǎng)絡(luò)與信息安全領(lǐng)域?yàn)槔?/h1>
2024-05-28 10:10:32宋媛媛
大科技 2024年21期
宋媛媛，石 進(jìn)
（南京大學(xué)信息管理學(xué)院，江蘇 南京 210023）
0 引言
在學(xué)術(shù)領(lǐng)域，論文往往承載著學(xué)術(shù)成果，里程碑論文則是學(xué)術(shù)領(lǐng)域中發(fā)展趨勢、重大突破與創(chuàng)新的體現(xiàn)。構(gòu)建識別里程碑論文的模型，能夠幫助高價值論文的發(fā)現(xiàn)與研究。近年來，隨著元宇宙等數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)與信息安全面臨著更加嚴(yán)峻的考驗(yàn)，如何識別出領(lǐng)域內(nèi)的里程碑論文，找到有價值的研究，是一項(xiàng)有意義的工作。然而過往研究中，對里程碑論文的概念并不明晰統(tǒng)一，其衡量指標(biāo)也較為分散。希望以本文為我國的網(wǎng)絡(luò)與信息安全領(lǐng)域的里程碑論文識別做出貢獻(xiàn)，并應(yīng)用于其他領(lǐng)域。
1 相關(guān)研究
學(xué)術(shù)領(lǐng)域中，論文是科學(xué)研究等的成果呈現(xiàn)形式之一，將里程碑的含義代入其中，定義里程碑論文。在目前的科學(xué)界，里程碑論文大多沒有詳細(xì)且統(tǒng)一的定義，而是通過知名學(xué)者的公開評價（同行評議等）來判斷，其判斷方式與標(biāo)準(zhǔn)也并不統(tǒng)一。各方學(xué)者對里程碑論文的概念闡述各不相同，大多為近似的概念[1]，國外學(xué)者還對于里程碑論文的特征[2]進(jìn)行研究。近似概念有具有里程碑意義的文獻(xiàn)、關(guān)鍵文獻(xiàn)等，國外的表述包括landmark publications[3]、influential publications[4]等。
網(wǎng)絡(luò)信息安全是一門綜合性學(xué)科，溯其源較為復(fù)雜，其發(fā)展與其他學(xué)科息息相關(guān)，領(lǐng)域內(nèi)尚無學(xué)者進(jìn)行里程碑論文的識別與分析研究。由于里程碑論文的定義尚不統(tǒng)一明晰，除了里程碑論文的識別與分析方法之外，本文還參考了近似概念論文的識別方法，以往研究對引用、創(chuàng)新[5]等指標(biāo)著墨較多。作為學(xué)術(shù)發(fā)展過程中的重要節(jié)點(diǎn)，高度的創(chuàng)新力是里程碑論文的必然要求，高度的影響力是里程碑論文的必備條件。參考文獻(xiàn)年譜分析（Reference Publication Year Spectroscopy，RPYS）較為常用。國內(nèi)學(xué)者2016 年來[6]開始使用RPYS方法進(jìn)行學(xué)科領(lǐng)域的根源分析，之后對領(lǐng)域重要文獻(xiàn)的判別也做出貢獻(xiàn)。利用參考文獻(xiàn)分析工具CRExplorer，以腦機(jī)接口領(lǐng)域?yàn)槔?，吳闖等[7]對該領(lǐng)域發(fā)展具有里程碑意義的重要文獻(xiàn)進(jìn)行分析判斷?；谝木W(wǎng)絡(luò)[8]等方法，計算節(jié)點(diǎn)的入度與出度，尋找網(wǎng)絡(luò)中心，建立量化指標(biāo)，是識別里程碑論文的方法之一。以創(chuàng)新力為研究對象，方法包括基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化的變革性潛能指標(biāo)，S 指數(shù)[9]等。
此外，還有其他識別里程碑論文的方法，例如結(jié)合文獻(xiàn)壽命與被引概率分布理論區(qū)分里程碑文獻(xiàn)與奠基石文獻(xiàn)，基于集合主題模型發(fā)現(xiàn)里程碑文獻(xiàn)等。
2 里程碑論文識別
首先對里程碑論文概念做出解釋：里程碑論文往往是學(xué)術(shù)領(lǐng)域內(nèi)的核心文獻(xiàn)，一方面其本身成果價值高，富有創(chuàng)新性，另一方面得到學(xué)者的廣泛認(rèn)同與引用，其知識與研究得到傳承。里程碑論文是對某一研究領(lǐng)域或主題發(fā)展具有深遠(yuǎn)影響的根源性文獻(xiàn)。
本文的模型構(gòu)建以參考文獻(xiàn)為基礎(chǔ)，首先使用參考文獻(xiàn)年譜分析方法尋找學(xué)術(shù)根源性文獻(xiàn)，之后進(jìn)行創(chuàng)新力與影響力的衡量，用以識別里程碑論文總集。并根據(jù)聚類結(jié)果將總集劃分出潛在里程碑論文，提高方法的容錯性。
參考文獻(xiàn)年譜分析方法的步驟如下：①檢索和收集該學(xué)科領(lǐng)域的所有相關(guān)文獻(xiàn)。②導(dǎo)入CRExplorer 中，抽取所有的參考文獻(xiàn)及其發(fā)表年，導(dǎo)出參考文獻(xiàn)出版年譜圖，根據(jù)時間窗分析峰值，即重要的參考文獻(xiàn)出版年份，尋找可能的候選文獻(xiàn)，構(gòu)成候選傳承力文獻(xiàn)集。③由學(xué)科或研究領(lǐng)域?qū)＜诣b定，確定文獻(xiàn)是否符合事實(shí)。由于RPYS 方法尋找的是歷史根源性文獻(xiàn)，而學(xué)科領(lǐng)域的傳承根源可能來自于其他領(lǐng)域，因而為了確保領(lǐng)域?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)與信息安全，第三步是必要的。參考文獻(xiàn)年譜分析結(jié)果為完成篩選的學(xué)術(shù)根源性文獻(xiàn)集合。
數(shù)據(jù)獲取與下載于2023 年12 月，根據(jù)2022 年度中國計算機(jī)學(xué)會（CCF）最新一版《中國計算機(jī)學(xué)會推薦國際學(xué)術(shù)會議和期刊目錄》，于網(wǎng)絡(luò)與信息安全方面推薦A、B、C 三類國際學(xué)術(shù)會議，在Scopus 數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行來源出版物檢索，將檢索結(jié)果的文獻(xiàn)類型限制為“Conˉ ference Paper”，年份不做限制，最終導(dǎo)出共計19418 篇會議論文。將全部會議論文導(dǎo)入CRExplorer，該工具能夠?qū)崿F(xiàn)參考文獻(xiàn)消歧處理，即識別參考文獻(xiàn)變體以及相似參考文獻(xiàn)聚類融合，刪除同一參考文獻(xiàn)。之后進(jìn)行人工篩選，最終得到符合條件的169583 篇參考文獻(xiàn)。
進(jìn)行參考文獻(xiàn)年譜分析，時間窗自動設(shè)為1990—2023 年。根據(jù)參考文獻(xiàn)所在年份的參考文獻(xiàn)數(shù)與五年中位數(shù)的偏差，即與前兩年、當(dāng)年和后兩年C 數(shù)量中位數(shù)的偏差確定9 個高峰年，依次為1990 年，1996 年，2000 年，2001 年，2003 年，2005 年，2012 年，2014 年和2016 年。選取每個高峰年下被引量處于TOP1%的文獻(xiàn)共計437 篇，經(jīng)篩選得到屬于網(wǎng)絡(luò)與信息安全領(lǐng)域的文獻(xiàn)共計356 篇，構(gòu)成傳承力文獻(xiàn)集。
S 指數(shù)是測度科研成果創(chuàng)新力指標(biāo)的一種，其計算公式也是判斷成果創(chuàng)新力的思維公式。本文計算創(chuàng)新力時將S 指數(shù)簡化為Sy指數(shù)，Sy為某成果在y 年的S指數(shù)，Din和Dout是成果節(jié)點(diǎn)在參照客體構(gòu)成的引文網(wǎng)絡(luò)中的入度和出度。其中，Din為與該成果主題直接相關(guān)的參考文獻(xiàn)數(shù)，代表成果創(chuàng)新的變異程度，Dout為該成果在該主題領(lǐng)域中從發(fā)表年至y 年的總被引次數(shù)，代表新知識產(chǎn)生以后對科學(xué)發(fā)展的影響。根據(jù)公式計算出每篇文獻(xiàn)的創(chuàng)新力，S 指數(shù)值越小，說明文獻(xiàn)的原創(chuàng)性越高。
基于被引頻次的方法更適合選擇特定領(lǐng)域中哪些文獻(xiàn)對總體文獻(xiàn)的科學(xué)進(jìn)步產(chǎn)生重大影響角度提取關(guān)鍵文獻(xiàn)[10]。為了降低極端概率的影響，借助外國學(xué)者Gringorten I I 的方法計算被引頻次，量化當(dāng)前文獻(xiàn)集中各文獻(xiàn)的影響力。計算得到的百分位P 數(shù)越大，說明文獻(xiàn)的影響力越高。
隨后，采用統(tǒng)計學(xué)中的K-means 聚類方法對文獻(xiàn)類別進(jìn)行分析，得到的聚類中心分別代表高高、低低和高低三種數(shù)值組合類型，分別對應(yīng)里程碑論文145 篇，普通論文72 篇和潛在里程碑論文139 篇，里程碑論文數(shù)約占文獻(xiàn)集總數(shù)的40.7%。對聚類效果的評價使用的是輪廓圖法，3 個簇的輪廓值均值均在0.4 以上，因而論文集的劃分效果較好。
3 驗(yàn)證與分析
3.1 綜述驗(yàn)證
考慮到一篇科研成果的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)和社會影響是需要一定的時間沉淀的，而綜述恰是對一段時間內(nèi)，某一專題的研究進(jìn)展的評論與展望，所引用的都是經(jīng)過作者嚴(yán)格篩選，對專題發(fā)展具有重大意義的文章。根據(jù)這一契合點(diǎn)，我們決定借助網(wǎng)絡(luò)與信息安全領(lǐng)域內(nèi)的綜述，以里程碑論文在綜述中的影響力、引用過里程碑論文的綜述的發(fā)表時間跨度以及綜述質(zhì)量作為檢驗(yàn)維度，且由于里程碑論文的分布并不符合正態(tài)分布等較為明顯的分布特征，以非參數(shù)檢驗(yàn)Mann-Whitney U 檢驗(yàn)作為檢驗(yàn)方法，以里程碑論文在各維度都顯著優(yōu)于非里程碑論文（潛在里程碑論文和普通論文）作為檢驗(yàn)?zāi)康?，進(jìn)而完成里程碑論文的檢驗(yàn)。
其中，綜述通過在Scopus 數(shù)據(jù)庫中用來源出版物檢索2019 年度中國計算機(jī)學(xué)會（CCF）推薦的該領(lǐng)域A類國際學(xué)術(shù)刊物，并限制文獻(xiàn)類型為“Review”獲得；“里程碑論文在綜述中的影響力”是指論文在綜述集中的被引量；“引用過里程碑論文的綜述的發(fā)表時間跨度”是指最早引用論文的綜述與最晚引用的發(fā)表年份之差加一，若沒有被綜述引用，則時間跨度為0；“綜述質(zhì)量”是指綜述的最高被引量與平均引用文獻(xiàn)數(shù)之比，綜述的最高被引次數(shù)與綜述質(zhì)量成正相關(guān)，最高被引越高，代表該綜述質(zhì)量越高，而平均引用文獻(xiàn)數(shù)與里程碑論文在綜述中的重要性有關(guān)，平均引用論文數(shù)量越少，代表里程碑論文越重要。檢驗(yàn)結(jié)果如表1 所示。
表1 里程碑論文Mann-Whitney U 檢驗(yàn)結(jié)果
從檢驗(yàn)結(jié)果可知，各檢驗(yàn)維度下的零假設(shè)顯著性概率值均小于0.05，里程碑論文與非里程碑論文在各檢驗(yàn)維度下均存在統(tǒng)計學(xué)差異，里程碑論文在各方面都顯著優(yōu)于非里程碑論文，由此也就證實(shí)了采用上述方法獲得的里程碑論文的有效性和準(zhǔn)確性。
3.2 里程碑論文分析
網(wǎng)絡(luò)與信息安全領(lǐng)域涉及多個學(xué)科，其里程碑論文研究主題從最基礎(chǔ)的信息安全到電子通訊，再到網(wǎng)絡(luò)的沖擊使得研究領(lǐng)域擴(kuò)展，囊括了網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的軟硬件，數(shù)據(jù)保密性、完整性，網(wǎng)絡(luò)安全模型等。針對里程碑論文進(jìn)行LDA 主題分析，其中密碼學(xué)及其分支是最主要的主題，密碼學(xué)是網(wǎng)絡(luò)與信息安全領(lǐng)域重要的組成部分。隨著時間的增長，里程碑?dāng)?shù)量的增長呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢。從時間軸上看，里程碑論文見證了網(wǎng)絡(luò)與信息安全領(lǐng)域的發(fā)展，可以作為學(xué)術(shù)鏈的傳承節(jié)點(diǎn)。
里程碑論文作者中，高校資深研究者大大推動了網(wǎng)絡(luò)與信息安全領(lǐng)域的發(fā)展與進(jìn)步。高校作者共計319 人次，占比76.5%，可見高校在科研研究中的深厚影響。其中一人獨(dú)著的里程碑論文占比13.79%，里程碑論文合作則占比86.21%，占大多數(shù)。里程碑論文中，跨機(jī)構(gòu)，跨國合作非常常見，由高校、企業(yè)牽頭跨機(jī)構(gòu)合作也很多，高校合作占跨機(jī)構(gòu)合作89.23%。
美國作者、機(jī)構(gòu)尤為突出，斷層式領(lǐng)先，英國，德國等西方國家在網(wǎng)絡(luò)與信息安全領(lǐng)域也作出了重要的貢獻(xiàn)，里程碑論文均含10 篇及以上。3 篇以上10 篇以下里程碑論文的國家包括新加坡，加拿大等國家。而我國在破解MD5 以及哈希密碼方面的論文也被識別為里程碑論文。
共計145 篇里程碑論文中，文獻(xiàn)類型為“Life cycle”的文章共計82 篇，占比56.55%。這些文章在最開始的4 年內(nèi)被引低于平均值，之后高于平均值，在最后的3年內(nèi)被引低于平均值，符合論文的生命周期。共有77 篇論文被識別為經(jīng)典的“Sleeping beauty”，即睡美人文獻(xiàn)，占比53.1%，這些文章發(fā)表后的前兩個3 年內(nèi)被引低于平均值，之后至少有一次高于平均值。部分文獻(xiàn)被識別為兩種及以上的類型，“Sleeping beauty + Life cycle”占比26.2%。
4 結(jié)語
識別一個學(xué)科或者領(lǐng)域的里程碑論文有利于科研戰(zhàn)略導(dǎo)向的優(yōu)化，里程碑本為衡量距離的概念，本文將其應(yīng)用于學(xué)術(shù)領(lǐng)域，借鑒學(xué)術(shù)譜系、奠基石文獻(xiàn)、重要論文等近似概念的識別方法，識別里程碑論文。
本文將參考文獻(xiàn)年譜分析首次引入網(wǎng)絡(luò)與信息安全領(lǐng)域進(jìn)行里程碑論文的識別。我們的里程碑論文識別方法結(jié)合了傳承，影響與創(chuàng)新3 個維度，對參考文獻(xiàn)使用參考文獻(xiàn)年譜分析方法以及指標(biāo)量化。通過參考文獻(xiàn)識別里程碑論文在以往研究中已有端倪，本文在其基礎(chǔ)上做了一定的改進(jìn)。在網(wǎng)絡(luò)與信息安全領(lǐng)域進(jìn)行實(shí)證研究，通過綜述確定了模型的有效性，同時，對里程碑論文的內(nèi)容進(jìn)行分析，直接驗(yàn)證了里程碑論文的合理性。
在網(wǎng)絡(luò)與信息安全領(lǐng)域，根據(jù)對里程碑論文的分析，可以發(fā)現(xiàn)以美國為首的西方國家的領(lǐng)跑作用，另外合作研究占比極高，且作者所屬高校占比約70%，高校是研究及合作研究的主力軍。因而，加強(qiáng)多邊合作，尤其是由高校牽頭的合作可以促進(jìn)學(xué)者研究價值的提高。在我國的網(wǎng)絡(luò)與信息安全領(lǐng)域中，國家資源向高校的傾斜力度可以適當(dāng)加大，另外也要扶持企業(yè)等應(yīng)用研究的發(fā)展。密碼學(xué)領(lǐng)域的研究在里程碑論文中占比也很高，我國在此領(lǐng)域也做出了貢獻(xiàn)，聚焦此領(lǐng)域可以發(fā)展我國的技術(shù)領(lǐng)跑優(yōu)勢，做出更多有價值的研究。除此之外，針對已經(jīng)做出的研究，可以更加重視睡美人文獻(xiàn)，以尋求更多可能的里程碑論文，獲得有價值的研究。
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1 相關(guān)研究
學(xué)術(shù)領(lǐng)域中，論文是科學(xué)研究等的成果呈現(xiàn)形式之一，將里程碑的含義代入其中，定義里程碑論文。在目前的科學(xué)界，里程碑論文大多沒有詳細(xì)且統(tǒng)一的定義，而是通過知名學(xué)者的公開評價（同行評議等）來判斷，其判斷方式與標(biāo)準(zhǔn)也并不統(tǒng)一。各方學(xué)者對里程碑論文的概念闡述各不相同，大多為近似的概念[1]，國外學(xué)者還對于里程碑論文的特征[2]進(jìn)行研究。近似概念有具有里程碑意義的文獻(xiàn)、關(guān)鍵文獻(xiàn)等，國外的表述包括landmark publications[3]、influential publications[4]等。
網(wǎng)絡(luò)信息安全是一門綜合性學(xué)科，溯其源較為復(fù)雜，其發(fā)展與其他學(xué)科息息相關(guān)，領(lǐng)域內(nèi)尚無學(xué)者進(jìn)行里程碑論文的識別與分析研究。由于里程碑論文的定義尚不統(tǒng)一明晰，除了里程碑論文的識別與分析方法之外，本文還參考了近似概念論文的識別方法，以往研究對引用、創(chuàng)新[5]等指標(biāo)著墨較多。作為學(xué)術(shù)發(fā)展過程中的重要節(jié)點(diǎn)，高度的創(chuàng)新力是里程碑論文的必然要求，高度的影響力是里程碑論文的必備條件。參考文獻(xiàn)年譜分析（Reference Publication Year Spectroscopy，RPYS）較為常用。國內(nèi)學(xué)者2016 年來[6]開始使用RPYS方法進(jìn)行學(xué)科領(lǐng)域的根源分析，之后對領(lǐng)域重要文獻(xiàn)的判別也做出貢獻(xiàn)。利用參考文獻(xiàn)分析工具CRExplorer，以腦機(jī)接口領(lǐng)域?yàn)槔?，吳闖等[7]對該領(lǐng)域發(fā)展具有里程碑意義的重要文獻(xiàn)進(jìn)行分析判斷?；谝木W(wǎng)絡(luò)[8]等方法，計算節(jié)點(diǎn)的入度與出度，尋找網(wǎng)絡(luò)中心，建立量化指標(biāo)，是識別里程碑論文的方法之一。以創(chuàng)新力為研究對象，方法包括基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化的變革性潛能指標(biāo)，S 指數(shù)[9]等。
此外，還有其他識別里程碑論文的方法，例如結(jié)合文獻(xiàn)壽命與被引概率分布理論區(qū)分里程碑文獻(xiàn)與奠基石文獻(xiàn)，基于集合主題模型發(fā)現(xiàn)里程碑文獻(xiàn)等。
2 里程碑論文識別
首先對里程碑論文概念做出解釋：里程碑論文往往是學(xué)術(shù)領(lǐng)域內(nèi)的核心文獻(xiàn)，一方面其本身成果價值高，富有創(chuàng)新性，另一方面得到學(xué)者的廣泛認(rèn)同與引用，其知識與研究得到傳承。里程碑論文是對某一研究領(lǐng)域或主題發(fā)展具有深遠(yuǎn)影響的根源性文獻(xiàn)。
本文的模型構(gòu)建以參考文獻(xiàn)為基礎(chǔ)，首先使用參考文獻(xiàn)年譜分析方法尋找學(xué)術(shù)根源性文獻(xiàn)，之后進(jìn)行創(chuàng)新力與影響力的衡量，用以識別里程碑論文總集。并根據(jù)聚類結(jié)果將總集劃分出潛在里程碑論文，提高方法的容錯性。
參考文獻(xiàn)年譜分析方法的步驟如下：①檢索和收集該學(xué)科領(lǐng)域的所有相關(guān)文獻(xiàn)。②導(dǎo)入CRExplorer 中，抽取所有的參考文獻(xiàn)及其發(fā)表年，導(dǎo)出參考文獻(xiàn)出版年譜圖，根據(jù)時間窗分析峰值，即重要的參考文獻(xiàn)出版年份，尋找可能的候選文獻(xiàn)，構(gòu)成候選傳承力文獻(xiàn)集。③由學(xué)科或研究領(lǐng)域?qū)＜诣b定，確定文獻(xiàn)是否符合事實(shí)。由于RPYS 方法尋找的是歷史根源性文獻(xiàn)，而學(xué)科領(lǐng)域的傳承根源可能來自于其他領(lǐng)域，因而為了確保領(lǐng)域?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)與信息安全，第三步是必要的。參考文獻(xiàn)年譜分析結(jié)果為完成篩選的學(xué)術(shù)根源性文獻(xiàn)集合。
數(shù)據(jù)獲取與下載于2023 年12 月，根據(jù)2022 年度中國計算機(jī)學(xué)會（CCF）最新一版《中國計算機(jī)學(xué)會推薦國際學(xué)術(shù)會議和期刊目錄》，于網(wǎng)絡(luò)與信息安全方面推薦A、B、C 三類國際學(xué)術(shù)會議，在Scopus 數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行來源出版物檢索，將檢索結(jié)果的文獻(xiàn)類型限制為“Conˉ ference Paper”，年份不做限制，最終導(dǎo)出共計19418 篇會議論文。將全部會議論文導(dǎo)入CRExplorer，該工具能夠?qū)崿F(xiàn)參考文獻(xiàn)消歧處理，即識別參考文獻(xiàn)變體以及相似參考文獻(xiàn)聚類融合，刪除同一參考文獻(xiàn)。之后進(jìn)行人工篩選，最終得到符合條件的169583 篇參考文獻(xiàn)。
進(jìn)行參考文獻(xiàn)年譜分析，時間窗自動設(shè)為1990—2023 年。根據(jù)參考文獻(xiàn)所在年份的參考文獻(xiàn)數(shù)與五年中位數(shù)的偏差，即與前兩年、當(dāng)年和后兩年C 數(shù)量中位數(shù)的偏差確定9 個高峰年，依次為1990 年，1996 年，2000 年，2001 年，2003 年，2005 年，2012 年，2014 年和2016 年。選取每個高峰年下被引量處于TOP1%的文獻(xiàn)共計437 篇，經(jīng)篩選得到屬于網(wǎng)絡(luò)與信息安全領(lǐng)域的文獻(xiàn)共計356 篇，構(gòu)成傳承力文獻(xiàn)集。
S 指數(shù)是測度科研成果創(chuàng)新力指標(biāo)的一種，其計算公式也是判斷成果創(chuàng)新力的思維公式。本文計算創(chuàng)新力時將S 指數(shù)簡化為Sy指數(shù)，Sy為某成果在y 年的S指數(shù)，Din和Dout是成果節(jié)點(diǎn)在參照客體構(gòu)成的引文網(wǎng)絡(luò)中的入度和出度。其中，Din為與該成果主題直接相關(guān)的參考文獻(xiàn)數(shù)，代表成果創(chuàng)新的變異程度，Dout為該成果在該主題領(lǐng)域中從發(fā)表年至y 年的總被引次數(shù)，代表新知識產(chǎn)生以后對科學(xué)發(fā)展的影響。根據(jù)公式計算出每篇文獻(xiàn)的創(chuàng)新力，S 指數(shù)值越小，說明文獻(xiàn)的原創(chuàng)性越高。
基于被引頻次的方法更適合選擇特定領(lǐng)域中哪些文獻(xiàn)對總體文獻(xiàn)的科學(xué)進(jìn)步產(chǎn)生重大影響角度提取關(guān)鍵文獻(xiàn)[10]。為了降低極端概率的影響，借助外國學(xué)者Gringorten I I 的方法計算被引頻次，量化當(dāng)前文獻(xiàn)集中各文獻(xiàn)的影響力。計算得到的百分位P 數(shù)越大，說明文獻(xiàn)的影響力越高。
隨后，采用統(tǒng)計學(xué)中的K-means 聚類方法對文獻(xiàn)類別進(jìn)行分析，得到的聚類中心分別代表高高、低低和高低三種數(shù)值組合類型，分別對應(yīng)里程碑論文145 篇，普通論文72 篇和潛在里程碑論文139 篇，里程碑論文數(shù)約占文獻(xiàn)集總數(shù)的40.7%。對聚類效果的評價使用的是輪廓圖法，3 個簇的輪廓值均值均在0.4 以上，因而論文集的劃分效果較好。
3 驗(yàn)證與分析
3.1 綜述驗(yàn)證
考慮到一篇科研成果的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)和社會影響是需要一定的時間沉淀的，而綜述恰是對一段時間內(nèi)，某一專題的研究進(jìn)展的評論與展望，所引用的都是經(jīng)過作者嚴(yán)格篩選，對專題發(fā)展具有重大意義的文章。根據(jù)這一契合點(diǎn)，我們決定借助網(wǎng)絡(luò)與信息安全領(lǐng)域內(nèi)的綜述，以里程碑論文在綜述中的影響力、引用過里程碑論文的綜述的發(fā)表時間跨度以及綜述質(zhì)量作為檢驗(yàn)維度，且由于里程碑論文的分布并不符合正態(tài)分布等較為明顯的分布特征，以非參數(shù)檢驗(yàn)Mann-Whitney U 檢驗(yàn)作為檢驗(yàn)方法，以里程碑論文在各維度都顯著優(yōu)于非里程碑論文（潛在里程碑論文和普通論文）作為檢驗(yàn)?zāi)康?，進(jìn)而完成里程碑論文的檢驗(yàn)。
其中，綜述通過在Scopus 數(shù)據(jù)庫中用來源出版物檢索2019 年度中國計算機(jī)學(xué)會（CCF）推薦的該領(lǐng)域A類國際學(xué)術(shù)刊物，并限制文獻(xiàn)類型為“Review”獲得；“里程碑論文在綜述中的影響力”是指論文在綜述集中的被引量；“引用過里程碑論文的綜述的發(fā)表時間跨度”是指最早引用論文的綜述與最晚引用的發(fā)表年份之差加一，若沒有被綜述引用，則時間跨度為0；“綜述質(zhì)量”是指綜述的最高被引量與平均引用文獻(xiàn)數(shù)之比，綜述的最高被引次數(shù)與綜述質(zhì)量成正相關(guān)，最高被引越高，代表該綜述質(zhì)量越高，而平均引用文獻(xiàn)數(shù)與里程碑論文在綜述中的重要性有關(guān)，平均引用論文數(shù)量越少，代表里程碑論文越重要。檢驗(yàn)結(jié)果如表1 所示。
表1 里程碑論文Mann-Whitney U 檢驗(yàn)結(jié)果
從檢驗(yàn)結(jié)果可知，各檢驗(yàn)維度下的零假設(shè)顯著性概率值均小于0.05，里程碑論文與非里程碑論文在各檢驗(yàn)維度下均存在統(tǒng)計學(xué)差異，里程碑論文在各方面都顯著優(yōu)于非里程碑論文，由此也就證實(shí)了采用上述方法獲得的里程碑論文的有效性和準(zhǔn)確性。
3.2 里程碑論文分析
網(wǎng)絡(luò)與信息安全領(lǐng)域涉及多個學(xué)科，其里程碑論文研究主題從最基礎(chǔ)的信息安全到電子通訊，再到網(wǎng)絡(luò)的沖擊使得研究領(lǐng)域擴(kuò)展，囊括了網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的軟硬件，數(shù)據(jù)保密性、完整性，網(wǎng)絡(luò)安全模型等。針對里程碑論文進(jìn)行LDA 主題分析，其中密碼學(xué)及其分支是最主要的主題，密碼學(xué)是網(wǎng)絡(luò)與信息安全領(lǐng)域重要的組成部分。隨著時間的增長，里程碑?dāng)?shù)量的增長呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢。從時間軸上看，里程碑論文見證了網(wǎng)絡(luò)與信息安全領(lǐng)域的發(fā)展，可以作為學(xué)術(shù)鏈的傳承節(jié)點(diǎn)。
里程碑論文作者中，高校資深研究者大大推動了網(wǎng)絡(luò)與信息安全領(lǐng)域的發(fā)展與進(jìn)步。高校作者共計319 人次，占比76.5%，可見高校在科研研究中的深厚影響。其中一人獨(dú)著的里程碑論文占比13.79%，里程碑論文合作則占比86.21%，占大多數(shù)。里程碑論文中，跨機(jī)構(gòu)，跨國合作非常常見，由高校、企業(yè)牽頭跨機(jī)構(gòu)合作也很多，高校合作占跨機(jī)構(gòu)合作89.23%。
美國作者、機(jī)構(gòu)尤為突出，斷層式領(lǐng)先，英國，德國等西方國家在網(wǎng)絡(luò)與信息安全領(lǐng)域也作出了重要的貢獻(xiàn)，里程碑論文均含10 篇及以上。3 篇以上10 篇以下里程碑論文的國家包括新加坡，加拿大等國家。而我國在破解MD5 以及哈希密碼方面的論文也被識別為里程碑論文。
共計145 篇里程碑論文中，文獻(xiàn)類型為“Life cycle”的文章共計82 篇，占比56.55%。這些文章在最開始的4 年內(nèi)被引低于平均值，之后高于平均值，在最后的3年內(nèi)被引低于平均值，符合論文的生命周期。共有77 篇論文被識別為經(jīng)典的“Sleeping beauty”，即睡美人文獻(xiàn)，占比53.1%，這些文章發(fā)表后的前兩個3 年內(nèi)被引低于平均值，之后至少有一次高于平均值。部分文獻(xiàn)被識別為兩種及以上的類型，“Sleeping beauty + Life cycle”占比26.2%。
4 結(jié)語
識別一個學(xué)科或者領(lǐng)域的里程碑論文有利于科研戰(zhàn)略導(dǎo)向的優(yōu)化，里程碑本為衡量距離的概念，本文將其應(yīng)用于學(xué)術(shù)領(lǐng)域，借鑒學(xué)術(shù)譜系、奠基石文獻(xiàn)、重要論文等近似概念的識別方法，識別里程碑論文。
本文將參考文獻(xiàn)年譜分析首次引入網(wǎng)絡(luò)與信息安全領(lǐng)域進(jìn)行里程碑論文的識別。我們的里程碑論文識別方法結(jié)合了傳承，影響與創(chuàng)新3 個維度，對參考文獻(xiàn)使用參考文獻(xiàn)年譜分析方法以及指標(biāo)量化。通過參考文獻(xiàn)識別里程碑論文在以往研究中已有端倪，本文在其基礎(chǔ)上做了一定的改進(jìn)。在網(wǎng)絡(luò)與信息安全領(lǐng)域進(jìn)行實(shí)證研究，通過綜述確定了模型的有效性，同時，對里程碑論文的內(nèi)容進(jìn)行分析，直接驗(yàn)證了里程碑論文的合理性。
在網(wǎng)絡(luò)與信息安全領(lǐng)域，根據(jù)對里程碑論文的分析，可以發(fā)現(xiàn)以美國為首的西方國家的領(lǐng)跑作用，另外合作研究占比極高，且作者所屬高校占比約70%，高校是研究及合作研究的主力軍。因而，加強(qiáng)多邊合作，尤其是由高校牽頭的合作可以促進(jìn)學(xué)者研究價值的提高。在我國的網(wǎng)絡(luò)與信息安全領(lǐng)域中，國家資源向高校的傾斜力度可以適當(dāng)加大，另外也要扶持企業(yè)等應(yīng)用研究的發(fā)展。密碼學(xué)領(lǐng)域的研究在里程碑論文中占比也很高，我國在此領(lǐng)域也做出了貢獻(xiàn)，聚焦此領(lǐng)域可以發(fā)展我國的技術(shù)領(lǐng)跑優(yōu)勢，做出更多有價值的研究。除此之外，針對已經(jīng)做出的研究，可以更加重視睡美人文獻(xiàn)，以尋求更多可能的里程碑論文，獲得有價值的研究。
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