基于参考文献的情报学核心期刊的实证研究

基于参考文献的情报学核心期刊的实证研究

长期以来，许多中国科学家积极探讨和研究了科学评价期刊，并提出了许多有价值的学术观点。目前国内的学术期刊评价工作，大体有以下3种情况:一是评价期刊的质量，其主要指标包括期刊的政治质量、学术质量、编辑质量、出版质量;二是以评价期刊质量为主，兼及主办单位管理及期刊社(编辑部)的建设;三是对期刊的全面检查评价，其指标既包括期刊的质量，也包括期刊主办单位的管理、期刊社(编辑部)的建设1对期刊扩散的分析。根据考2004年，在期刊JDOC60周年庆时，Bonnevie和Frandsen1)期刊引用认同(期刊发表论文的参考文献分析)。(1)参考文献总数/被引期刊数:表示每本被参考期刊的参考文献数。(2)分析期刊的论文类型组成。(3)单次引证和多次引证。(4)自引。2)引证图像(分析对期刊的引证)。(1)新的期刊扩散因子分析。(2)同被引分析。综合以上指标，笔者只对参考文献总数/被引期刊数、单次引证和多次引证、自引、新的期刊扩散因子分析等进行研究。2情报理论与实践笔者挑选图书情报学科中的3种较为权威的核心期刊作为研究对象:第一是《情报理论与实践》，第二是《情报科学》，第三是《情报资料工作》。借鉴Bonnevie和Frandsen采用的方法，数据来源于中国引文数据库，检索年限为1999—2008年，检索数据截止日期为2010-07-09。2.1引用认同的定义H.D.White2001年在论文“AuthorsasCitersoverTime”中，曾对引用认同定义为:“一位作者所引用过的所有作者的集合”2.1.1论文期刊参考文献/被引期刊比值趋势参考文献/被引期刊数比值，参考文献数指的是期刊发表论文的参考文献数，被引期刊是指参考文献中所参考过的不同期刊数，该比值表示每种被参考期刊的参考文献数，如表1所示。1999—2008年期间，《情报理论与实践》、《情报科学》和《情报资料工作》3种期刊逐年的参考文献/被引期刊比值呈现稳定中稍微下降的趋势，说明期刊发表论文所引用的期刊呈现出越来越丰富的多样性，不再局限于引证少数刊物的论文。《情报理论与实践》、《情报科学》和《情报资料工作》的平均比值分别为4.52,4.97和5.12，前两种刊具有较低的比值，说明它们的参考文献具有相对较高的多样性，引用的不同期刊种类相对较多，跟White所指出的一个较低的个人引证总数/个人被引者数比值，暗示着最丰富和多样性的作者词汇量相一致2.1.2发表期刊的数根据White对被引作者分成一次被引和多次被引两类如表2所示，《情报科学》相比其他两种刊，拥有较高的多次引证率，这说明《情报科学》的作者群有一个更加稳定的参考期刊群，具有更加科学的体裁风格，其原因也许能从它相对较多的发表作品数目，以及几乎是其他两种刊两倍的引用刊物数上解释。表3分别列出了《情报理论与实践》、《情报资料工作》、《情报科学》3种刊物所引证的期刊中排行前10的刊物，可看出，自引是引证刊物的核心部分，尤其《情报理论与实践》和《情报科学》两个刊物，引用次数最多的是自己本刊的论文，而且它们前10名的引证刊物完全相同，而《情报资料工作》跟它们的区别在于，《情报资料工作》引证了《图书馆论坛》，而没引证《现代图书情报技术》，但总而言之，这三者所引证频次最高的，还是图书情报领域中影响因子较高的刊物。如同White的作者引用认同分析一样，期刊的引用认同也呈现出一定的集中与分散规律，集中体现在多次引证期刊中，而分散体现在单次引证刊物中。2.1.3文献被引与主体被引用总次数的关系自引可分为两种方法测量:自引率和被自引率根据表4,3种期刊的自引率都经历了一个自引率基本降低的趋势，根据Rousseau的设定，这意味着它们具有较少封闭性的趋势引证图像涉及被自引率的概念，期刊被自引率是指期刊主体文献被自引的次数与主体被引用的总次数比例根据影响因子的定义:某期刊前两年发表的论文在统计当年的被引用总次数除以该期刊在前两年内发表的论文总数采用SPSS统计软件，对3种刊物的影响因子和被自引率之间分别作了线性相关分析，从表7可看出，《情报理论与实践》和《情报资料工作》的皮尔逊系数分别是0.321和0.353，它们的影响因子和被自引率之间虽有一定的正相关关系，但相关系数普遍较低;《情报科学》的皮尔逊系数为-0.648，即显著性水平在0.05上，认为该系数是显著的，两者之间具有高度的负相关关系，与讨论的影响因子线性趋势图预测结果相符合。该数据恰好支持了《情报科学》的相对较高影响因子和较低的被自引率结果，同时也跟Rousseu的假设相一致。2.2新扩散因子与影响因子的关系从某种程度上来说，引用认同和引证图像是两个相反的概念，引用认同从作者引用的角度进行分析，而引证图像则从作者被引用的角度进行描述，是引用和被引用的关系。把这个概念引入到期刊评价中，期刊引证图像研究涉及的概念是新的期刊扩散因子分析。期刊的扩散因子是与参考文献数/被引期刊数比值相关的一项指标，由Rowlands在2002年提出，称为期刊扩散因子，代表一本期刊的跨学科分布程度和思想的传播能力应用SPSS统计软件，对每种刊的新扩散因子和影响因子之间作线性相关分析，如表9所示。《情报理论与实践》和《情报科学》的皮尔逊系数分别是0.938和0.804，都在0.01水平上存在显著线性相关，两者的新扩散因子和影响因子呈现高度的正相关关系;而《情报资料工作》的系数为0.333，两种指标虽有一定的正相关关系，但系数较低。从中可得出结论，3种期刊的新扩散因子和影响因子存在正相关关系。采用Excel，对它们的新扩散因子画出简单的线性趋势图，见图1。可以看出《情报理论与实践》和《情报科学》的新扩散因子有着类似的发展过程，呈现上升的趋势，与它们的影响因子发展趋势以及波动极其类似，而《情报资料工作》则呈现下降趋势。到底是什么原因导致如此结果呢?根据新扩散因子的定义，对《情报资料工作》的前两年发表论文、当年被引涉及期刊数和总被引频次作了个简单的线性趋势图(见图2)对比，明显可以看出近10年间，当年总被引频次增长幅度最大，前两年发表论文总数的增涨幅度次之，当年被引涉及期刊数最小，因此，该刊的影响因子会随着时间不断增长，而新扩散因子反而下降，这也与它们的线性相关分析结果相一致。新扩散因子代表了期刊的专业化程度，因此3种期刊中，新扩散因子平均值最高的《情报理论与实践》的专业化程度相对较强，《情报科学》次之，《情报资料工作》最弱。利用SPSS软件，分别对每一种期刊的影响因子和新扩散因子作单样本T检验，两者的均值都取1，检验当前的两组数据总体均值是否跟事先假设的总体均值存在显著性差异，每组数据中的两种指标在显著性水平上是否存在差异。根据单样本T检验原理1)建立原假设。两样本总体均值不存在显著差异，H2)构造统计量:其中，n为样本个数，S为样本标准差。该统计量服从一个自由度为(n-1)的t分布。3)利用原假设和样本数据计算t统计量和其对应的P值。4)对比P值，结合原假设判断。若P<α，则拒绝原假设，得出显著差异结论;如P>α，则接受原假设，不存在显著差异。结果如表10所示，《情报理论与实践》的影响因子和新扩散因子在0.05水平上，都显示高度显著性差异，新扩散因子的显著性比影响因子明显;其他两种刊的新扩散因子P值都为0.000，远远小于0.5，因此具有高度显著性差异，而它们的影响因子都不存在显著性差异;此结论恰好解释了为何新扩散因子的线性趋势图的波动幅度看似比影响因子大，而《情报理论与实践》的影响因子趋势图波动幅度比其他两种期刊的大。综上所述，3种期刊中，《情报理论与实践》拥有最高的影响因子和新扩散因子均值，《情报科学》次之，《情报资料工作》的均值最低，该组数据与上面所预测的两种指标间存在正相关线性关系结论相符。3影响因子的相关性分析本文所介绍的期刊评价指标———引用认同和引证图像，旨在对期刊的引证和被引证进行研究，是一种新的较为全面的辅助性评价影响力的工具，可反映出期刊参考文献的多