單篇論著評價指標的綜合比較研究

李盛慶 葉鷹

摘 要：文章以h指數、學術跡、影響矩等文獻計量指標作為學術化評價指標，用補充計量指標（Altmetric indicators）作為社會化評價指標，對應用物理學、環境科學、經濟學、歷史學四個學科的各60篇單篇論著的評價效果進行綜合比較研究。結果表明各評價指標均具有獨立意義。在揭示h指數、學術跡、影響矩等學術化評價指標之間存在顯著相關性的同時，發現社會化評價指標與學術化評價指標之間沒有顯著相關性，不可能用補充計量指標替代學術評價指標。

關鍵詞：h指數；學術跡；影響矩；學術評價；學術指標；補充計量指標

中圖分類號： G250.252 文獻標識碼： A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2016014

A Synthetic Comparative Study of Academic and Altmetric Indicators Acting on Single Publication

Abstract Applying h-index， academic trace and impact torque as academic indicators， Altmetric score as social indicators， comparative studies were done with 240 articles， 60 from each of the four fields of physics applied， environmental sciences， economics， and history. The results show that each indicator has its independent meaning. There are obvious correlations among h-index， academic trace and impact torque， but no obvious correlation between academic indicators and altmetric indicators is found， so it is impossible to substitute academic indicators by altmetric indicators.

Key words h-index； academic trace； impact torque； academic assessment； academic indicator； altmetric indicator

1 引言

隨著社會媒體的出現，文獻信息在社會媒體中的傳播和影響隨之形成，討論某論著社會影響的補充計量指標開始出現，補充計量學（Altmetrics，國內翻譯已有多種，如補充計量學、選擇性計量學、替代計量學、社媒計量學等，其含義應為補充傳統計量，故建議采用補充計量學）應運而生[1]。由于補充計量一開始就主要針對單篇論著，并已被一些出版機構所采用，所以構成評價單篇論著的社會化指標。

正如本課題組前期研究所指出[2]：任何偉大的發現或發明，都必然要落實到具體的論著或專利里。因此，應當把學術評價更多地聚焦于針對單篇論著或專利的評價，這對那些具有深遠影響的作品尤其重要。如果評價是針對作者，則也應通過其作品來進行評價，該評價不是以數量多少論英雄，只要有單篇論著產生了學術影響力，就應該承認作者對學術的貢獻。

在已有的學術評價指標中，由Garfield創立的影響因子（Impact Factor， IF）[3]無疑是影響最大的一個，但該指標針對期刊設計，而期刊是文獻集合，故IF不適用于單篇論著。從信息計量學涵義看，IF本質上是CPP（Citations per publication），針對單篇論著就退化成引文C，也就失去其獨立意義。2005年，h指數[4]被發現，并很快成為影響巨大的評價指標[5]，其不僅能用于評價學術主體，而且通過基于施引文獻的施引h指數可用于評價以單篇論著為代表的學術客體[6-7]。隨后，學術跡[8]和影響矩[9]先后被提出，為單篇論著的評價增添了新測度[10]，構成評價單篇論著的學術化指標。

由于補充計量學發展很快，已形成新熱點[11-14]，令人產生有替代傳統計量的錯覺，因此厘清學術化傳統評價指標與社會化補充計量指標之間的關聯非常必要和重要。目前，美國國家信息標準組織（American National Information Standards Organization）已擬訂補充計量標準的草稿[15]。由慶斌等[16]利用主成分分析的方法基于補充計量數據構建論文影響力模型，該模型與引文評價模型在高學術影響力論文的評價上具有一致性。Hammarfelt[17]分析了Swedish universities 2012年出版的期刊和圖書在社會媒體中的分布情況和影響力，指出補充計量在人文科學的研究成果評價中能夠發展成為一個有價值的工具。Zahedi 等[18]從Web of Science數據庫中隨機選取20，000篇文獻，分析這些文獻在社會媒體中的出現和分布情況，指出Mendeley中含有大量的補充計量數據，發現Mendeley readership counts與citation indicators的spearman相關系數r = 0.49。Alhoori等[19]研究補充計量在國家層面的影響力評價問題，發現通過補充計量能對所有國家的研究成果進行評估，發現國家層面的補充計量指標與幾個傳統計量指標有顯著相關關系。Costas等[20]發現補充計量指標與引文指標存在正相關性，但相關性較弱，補充計量指標僅能作為引文指標的補充工具。Ortega[21]研究了補充計量指標和傳統文獻計量指標在作者層面上的相關性，發現相關性很弱，補充計量指標還不能成為引文影響力評價指標的替代物。然而，這些研究以及國內新近發表的研究[22]均未系統闡明學術化評價指標與社會化評價指標的關聯。

因此，本文考慮以h指數、學術跡、影響矩等文獻計量指標作為學術化評價指標代表，用補充計量指標作為社會化評價指標代表，對單篇論著的評價進行系統的綜合比較研究。

2 方法與數據

2.1 方法

學術化文獻計量指標的根基是發表量P（包括論文和專利）和引用量C，由此可構造出CPP（Citations per publication，影響因子為其特例）、以CPP為核心的皇冠指數（Crown Indicator， CI），以及進一步產生的h指數、學術跡、影響矩等指標[23]。

2.1.1 單篇論著的h指數

Schubert把單篇論著的h指數定義為該篇論著的被引文獻中至多有h篇論文被引用了h次，具體數學表達式如下[6]：

設TC是按被引次數降序排列的序列，（1，2，…r，…z）表示論文的序次，TCr 是論文r的被引總數，則有以下序列：

TC=（TC1 ，TC2，...TCr，...TCz） （1）

式（1）中TC1 ≥TC2≥...TCr≥...TCz

h指數的數學含義是：

h=max{r：r≤TCr} （2）

2.1.2 單篇論著的學術跡

Ye和Leydesdorff定義學術跡為學術矩陣（Academic Matrices）的跡，而學術矩陣是引文曲線按發文的被引量排布構成的三階矩陣[8]，唐繼瑞和葉鷹將學術跡應用于單篇論著的測度，單篇論著學術跡的具體數學公式如下[2]：

用P= Pc + Pt + Pz 代表單篇論著的評價論文總數，C = Cc + Ct + Ce 代表單篇論著評價論文的被引總數，其中Pc 是h核中的評價論文量，Pt 是h尾中的評價論文量， Pz 是零引（未被引）評價論文量，Ch = Cc + Ce = h2 + e2 是h核中評價論文的引文量， Ct = t2 是h尾中評價論文的引文量， Ce =e2 是超引區評價論文的引文量、e為e指數[24]，結合I3思想[25]，設 xc=Pc/（Pc+Pt+Pz）， xt=Pt/（Pc+Pt+Pz）， xz=Pz/（Pc+Pt+Pz）， yc=Cc/（Cc+Ct+Ce）， yt=Ct/（Cc+Ct+Ce）， ye=Ce/（Cc+Ct+Ce） 分別作為相應權重，則有：

I3X=xcPc+xtPt+xzPz=X1+X2+X3 （3）

式（3）中xc+xt+xz=1

I3Y=ycCc+ytCt+yeCe=Y1+Y2+Y3 （4）

式（4）中yc+yt+ye=1

于是可用兩個向量 X=（X1， X2， X3） 、 Y=（Y1， Y2， Y3） 來標記所有發文量和引文量分布，構成如下學術矩陣：

V=Y■ Y■ Y■X■ X■ X■Z■ Z■ Z■= X Y Z=（Y X Z）T （5）

其中Zi=Yi-Xi（i=1，2，3）屬人為設計。

該矩陣的跡就是學術跡（用于測量學術客體時即影響跡）：

T=tr（V）=Y1+X2+Z3 （6）

經過演算[2]，T值的計算可以歸結為式（7），以方便后面編程計算。

T=■+■ （7）

2.1.3 單篇論著的影響矩

影響矩通過考察單篇論著的影響規模和影響時效兩個層面來測評其影響力，單篇論著的影響矩M則定義為影響學者力A和影響跨度D的乘積[9]：

M=A×D=A×■（t■×■）=■×■（t■×c■） （8）

其中tj是論著自發表以來所經歷年限，Cj為對應年限施引文獻被引數，C為施引文獻集總被引量，A被直接規定為引用該論著的施引作者總數。

2.1.4 單篇論著的補充計量指標

補充計量指標用于評價單篇論著的社會影響力，目前主要來源于提供補充計量服務的機構，其計算公式尚未完全公開。本文的補充計量數據來源于Altmetric.com公司提供的數據，主要考慮到其收錄的補充計量數據相對完備，具體有Altmetric score（由Altmetric.com公司給特定媒體分配一定權值計算得到）和通過主成分方法計算的Score（主分）兩個指標。

通過主成分方法計算Score（主分）的原理及具體計算步驟如下[26]：

（1）原始數據的標準化

原始數據為n個樣本、p維向量組成的矩陣X，對矩陣元素xij進行標準化得到標準化矩陣Z=[zij]n×p ：

z■=■（i=1，2，...，n；j=1，2，...，p） （9）

其中， ■ 、s■ 分別表示矩陣x的第j列數據的均值和標準差，計算公式如下：

■=■ （10）

s■■=■ （11）

（2）計算標準化矩陣Z的協方差矩陣S=[sij]p×p：

s■=■∑■■（z■-■）（z■-■）（i，j=1，2，...，p）（12）

其中， ■ 、■ 分別表示矩陣Z中第i、j列數據的均值，計算公式為：

■=■，j=1，2，...，p （13）

（3）計算協方差矩陣S的特征值λi及相應的正交化單位特征向量αi

解矩陣S的特征方程S-λI■=0 得p個特征根，其中前m個較大的特征值λ1≥λ2≥···≥λm就是m個主成分對應的方差，λi對應的單位特征向量αi就是主成分Fi關于原p維向量Xj的系數。

（4）確定主成分的個數

單個主成分的方差貢獻率為：

g（i）=λ■∑■■λ■■（i=1，2，...，m） （14）

m個主成分的累積方差貢獻率為：

G（m）=∑■■■ （15）

當累積方差貢獻率G（m）大于80%時，就認為足夠反映原來變量的信息，對應的m就是抽取的前m個主成分。

（5）計算主成分載荷

主成分載荷1（Fi，Xj）反映主成分Fi與原變量Xj之間的相互關聯程度，在SPSS軟件中主成分分析結果中，“成分矩陣”反應的就是主成分載荷矩陣。

1（F■，X■）=■a■（i=1，2，...，m；j=1，2，...，p） （16）

ai表示λi相對應的正交化單位特征向量。

（6）計算第i個主成分的得分

F■=∑■■a■Z■（i=1，2，...，m） （17）

（7）計算m個主成分的綜合主分值F

F=∑■■■ （18）

2.2 數據

為了綜合考慮各指標的學科差異，我們選擇2010年部分學科（文科2個、理科2個）的論著作為分析對象。另外，由于各學科論著在Altmetric Explorer平臺上的收錄情況不一樣，為了比較的便利，最后每個學科各取60個樣本數據。數據的收集和處理過程如下：

（1）以Web of Science平臺為基準，在核心合集（SCI-EXPANDED， SSCI， A&HCI;， CPCI-S， CPCI-SSH）范圍內對2010年的文獻進行查找，在初次檢索的基礎上進行精煉，文獻類型選擇“ARTICLE”，再按學科PHYSICS APPLIED（應用物理學）、ENVIRONMENTAL SCIENCES（環境科學）、ECONOMICS（經濟學）、HISTORY（歷史學）進行精煉，分別下載四個學科領域被引次數排前250的全記錄數據。

（2）利用（1）中數據的DOI字段信息在Altmetric Explorer平臺上利用“article identifiers”途徑批量提取單篇論著的補充度量數據（每次取50條記錄），將各學科補充度量得分排在前60的數據作為最后的樣本數據。在導出的數據中，包含了Altmetric score和15種媒體（Reddit threads、Bloggers、Tweeters、Google+ authors、F1000 reviews、Pinterest posts、News outlets、Q&A; site users、Facebook walls、Weibo users、Peer review sites、Wikipedia pages、Policy documents、Mendeley readers、CiteULike readers）對各篇論著的計量數據。

（3）利用（2）中得到的四個學科的樣本數據，逐條在Web of Science平臺核心合集范圍內查找每篇論著的施引文獻，利用WoS數據庫的導出功能下載每一篇論著相應施引文獻的全記錄數據。

（4）利用自編Python程序，提取每一篇論著相應施引文獻數據中的被引頻次（TC字段信息）、作者信息（AF字段信息，AF字段相比AU字段更能避免重名問題）、出版年（PY字段信息）。

（5）對（2）中得到的15種媒體工具收錄的補充度量數據，利用SPSS軟件中的主成分分析功能計算各篇論著的綜合主分值Score。

為了提高數據處理的效率，本文所有參數的計算都寫成Python程序，通過相應程序可以算得論著的施引文獻篇數P、施引文獻的被引次數C、施引文獻的篇均被引次數CPP（Average citations per item）、h指數、學術跡（Academic trace）、影響矩（Impact torque）。

已有研究多用先取Altmetric數據再取WoS數據的流程，本文則用在WoS數據基礎上取Altmetric數據再經WoS獲得最終數據的程序，是對數據處理方法的更新和改善。

3 結果

四個學科各60篇論著代表性指標的分布圖見圖1，為使線條清晰，學術化評價指標和社會化評價指標各取幾個典型，略去P、C、CPP、影響矩、Altmetric score五個指標。其中橫坐標為60個樣本數的標記號，縱坐標為指標數值，為區別不同數值幅度，左縱標用于學術跡，右縱標用于h index和Score（主分）。

利用SPSS軟件對四個學科60篇論著各評價指標進行Spearman相關分析，所得相關系數見表1～表4（經K-S檢驗，各指標不符合正態分布）。

4 討論與分析

從表1～表4可見學術化評價指標之間相關性明顯，而與社會化評價指標之間的相關性大多不顯著甚至負相關。這里，側重于討論h指數、學術跡、影響矩、補充計量指標之間的關聯及差別。

4.1 h指數的獨立性及其與其他指標的相關性

h指數已經成為被廣泛認可的高影響力評價指標，在其基礎上已擴展出一系列h型指標（如g指數等）。h指數在評價單篇論著時通過考察單篇論著施引文獻的數量和質量，從中選取施引文獻中h核的數量作為評價參數，這是一種簡單而又很巧妙的指標。從表1～表4可以看出，h指數與傳統的P、C、CPP指標具有較強相關性，可以認為h指數表征了P、C、CPP指標的大部分特征。h指數和其他h型指標在評價其他客體時具有較強相關性，在實際測度過程中，我們也發現h指數和g指數在評價單篇論著時也具有較強相關性。因此，可將h指數和各種h型指標作為同類評價指標。

4.2 學術跡的獨立性及其與其他指標的相關性

學術跡指標在測量單篇論著的學術影響力時綜合考察單篇論著的施引文獻數量與質量分布，將施引文獻分成三個部分：h核、h尾和零被引部分，并結合I3指數思想構建學術矩陣，最后通過矩陣的跡來度量論著的學術影響力。從表1～表4可以看出，學術跡與傳統的C、CPP指標具有較強相關性，在環境、應用物理、經濟三個學科中學術跡與P指標具有中等強度相關性，在歷史學樣本中學術跡與P指標沒有顯著相關性。另外，學術跡指標與h指數有較強相關性，這也說明學術跡指標是建立在h指數之上的一種拓展。作為新近發展的學術評價指標，與純粹被引數和h指數等相比，學術跡具有覆蓋信息全面的優勢并體現出作為獨立指標存在的必要性，可望為后續研究提供參考。當然，學術跡的構建相對復雜，但通過程序計算則不成問題。

4.3 影響矩的獨立性及其與其他指標的相關性

影響矩是類比物理概念力矩（Torque） 建立的測度量，通過綜合單篇論著的影響規模和影響時效兩個參量來測評其影響力，其實質為論著影響力與時間跨度的累積，論著影響力又是通過引用該論著的作者數來定義。從表1～表4可以看出，影響矩與傳統的P、C指標具有較強相關性，在環境、應用物理、經濟三個學科中影響矩與CPP指標具有較低強度相關性，在歷史學樣本中影響矩與CPP指標沒有顯著相關性。另外，影響矩指標與h指數有較強相關性，但相對于學術跡指標，其與h指數的相關性系數要小一些。影響矩與學術跡指標在環境、應用物理、經濟三個學科中具有中等強度相關性，在歷史學樣本中影響矩與學術跡沒有顯著相關性。影響矩指標可以部分消除作者自引、團體互引等問題，并考慮影響力在時間上的累積效果，是一個比較獨特的指標。影響矩指標的問題主要在于其與經典指標之間的理論關聯尚未建立。另外，從圖1中環境學科和經濟學科影響矩指標的波動來看，其相比其他指標有較大幅度的震蕩，其指標細節方面還有待改進。

4.4 補充計量指標的獨立性及與其他指標的相關性

補充計量指標由提供Altmetrics服務的機構通過搜羅傳統網絡媒體、社會媒體、在線參考工具等媒介中用戶對論著的收錄、轉發、評論、閱讀、收藏等行為數據，再通過一定的賦權，綜合計算得到每篇論著的補充計量指標，是一種評價論著社會影響力的新指標，現已被一些出版機構所使用。因Altmetrics數據來源廣泛，數據源性質不同，數據生成的模式不同，部分研究者采用基于主成分的方法提取綜合主成分值作為補充計量指標。本文將兩個指標都納入了比較體系，從表1～表4可以看出，補充計量指標Altmetric Score與P、C、CPP、h指數、學術跡、影響矩在四個學科的樣本數據中均沒有顯著相關性，這說明Altmetric Score指標是一種顯著不同于現有指標的新指標。在置信度（雙測）為 0.01 時，補充計量指標Score（主分）在物理學科的樣本數據中與P、影響矩指標有中低程度顯著相關性，在其他情況與其他指標均沒有顯著相關性。因此，可以認為補充計量指標現階段其作用仍只能定位在補充測度論著社會影響力的地位。正是基于此種考慮，本文在數據收集時，先是從WoS數據庫中選取高被引論文，再去Altmetric Explorer中采集Altmetric Score得分排前60的論著數據，而現有的研究一般是先在Altmetrics工具中采集數據[16，26]，再在WoS等數據庫中比對傳統指標，導致最終相關性分析的結論有所差別。基于主成分分析方法得到的綜合主成分值，在本文四個學科論著的分析中，效果也不太明顯，主要原因在于本文的樣本數據并不能很好地滿足使用主成分分析方法所需要的條件。比如：應用物理學科樣本的Kaiser-Meyer-Olkin值為0.464、主成分的累積貢獻率81.2%，環境學科樣本的Kaiser-Meyer-Olkin值為0.578、主成分的累積貢獻率74.8%，經濟學科樣本的Kaiser-Meyer-Olkin值為0.373、主成分的累積貢獻率80.7%，歷史學科樣本的Kaiser-Meyer-Olkin值為0.465、主成分的累積貢獻率81%，部分學科樣本數據的Kaiser-Meyer-Olkin值過低，不適合主成分方法的計算。另外，從各學科論著在Altmetric Explorer所收錄15種媒體工具的分布情況來看，絕大部分數據產生于Mendeley readers，其他大部分媒介只有少量分布，而Mendeley本身就是學者們廣泛使用的文獻參考工具，因此在本文的樣本數據中使用主成分分析方法得到的綜合主分值去評價論著的社會影響力還有很大局限。

利用SPSS因子分析功能的方差最大正交旋轉選項，可得各指標的方差正交旋轉分布（見圖2）。

從圖2中，明顯可見h指數和學術跡、Altmetric score和Score（主分）兩兩較為接近，而學術化評價指標和社會化評價指標之間則較為疏遠，這表明學術化評價指標和社會化評價指標各有不同的評價指向，不可能用補充計量指標替代學術評價指標。引言中提及已有研究揭示補充計量指標與引文指標等傳統學術指標存在弱相關，而與已有研究相比，由于更新了數據處理方法并考慮了多學科多指標，本文獲得的證據和論斷均更強。

5 結語

綜上所述，在測量單篇論著的學術影響力時，h指數、學術跡、影響矩、補充計量指標都能從各自的角度取得一定的評價效度，也表現出各自的獨立性。h指數反映出高被引和優質論著的特征點；學術跡體現了單篇論著被引文獻數量與質量的綜合面；影響矩考察單篇論著影響的作者規模與影響時效；補充計量指標則關注在公共網絡媒介中測度單篇論著的社會影響力。

由于所選四個學科分別代表了基礎科學、應用科技、社會科學、人文學科，本文結論應當適合各學科；在更新了數據處理方法和多學科多指標考量下，本文論斷不可能用補充計量指標替代學術評價指標。又因任何單一評價指標都會有不同程度的局限，綜合應用多種指標可以提供多維度的參考，故建議在評價單篇論著時同時應用多指標測度，以真正實現綜合評價。

參考文獻：

[1] Torres D， Cabezasá，Jiménez E. Altmetrics：New Indicators for Scientific Communication in Web 2.0[J].Comunicar， 2013， 21（41）：53-60.

[2] 唐繼瑞， 葉鷹. 單篇論著學術跡與影響矩比較研究[J].中國圖書館學報， 2015， 41（2）： 4-16.

[3] Garfield， E. Citation Indexing： Its Theory and Applications in Science， Technology and Humanities[M]. New York： Wiley，1979.

[4] Hirsch， J. An index to quantify an individuals scientific research output[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA， 2005， 102（46）： 6569-16572.

[5] Ball， P. Index to aims for fair ranking of scientists[J]. Nature， 2005， 436（7053）： 900.

[6] Schubert， A. Using the h-index for assessing single publications[J]. Scientometrics， 2009，78（3）： 559-565.

[7] 楊建林，嚴明. 單篇期刊論文h指數的實證研究——以圖書情報學為例[J]. 圖書情報工作， 2010， 54（12）： 145-148.

[8] Ye， F. Y. and Leydesdorff， L. The “Academic Trace” of the Performance Matrix： A Mathematical Synthesis of the h-Index and the Integrated Impact Indicator （I3）[J]. Journal of the Association for Information Science and Technology， 2014， 65（4）： 742-750.

[9] 王術， 葉鷹. 影響矩作為測度單篇論著影響力的評價指標探討[J].大學圖書館學報， 2014，32（5）： 12-18.

[10] 薛霏， 葉鷹. 大學的學術矩陣和學術跡探討[J]. 大學圖書館學報， 2014， 32（1）： 25-29.

[11] 邱均平，余厚強.論推動替代計量學發展的若干基本問題[J].中國圖書館學報，2015（1）：1-11.

[12] 劉春麗. altmetrics：從理論假說、術語提出到內涵的重新界定[J].圖書情報工作，2015（6）：82-89.

[13] 魏思廷. 結合替代計量學的數字圖書館知識服務新模式[J].圖書情報知識，2015（2）：87-92.

[14] 邱均平，張心源，董克. Altmetrics指標在機構知識庫中的應用研究[J].圖書情報工作，2015（2）：100-105.

[15] Mazov N A， Gureev V N. Alternative approaches to assessing scientific results[J].Herald of the Russian Academy of Sciences， 2015， 85（1）： 26-32.

[16] 由慶斌，韋博，湯珊紅.基于補充計量學的論文影響力評價模型構建[J].圖書情報工作，2014（22）：5-11.

[17] Hammarfelt B. Using altmetrics for assessing research impact in the humanities[J]. Scientometrics， 2014， 101（2）： 1419-1430.

[18] Zahedi Z， Costas R， Wouters P. How well developed are altmetrics？ A cross-disciplinary analysis of the presence of ‘alternative metrics in scientific publications[J]. Scientometrics， 2014， 101（2）： 1491-1513.

[19] Alhoori H， Furuta R， Tabet M， et al. Altmetrics for Country-Level Research Assessment[M].The Emergence of Digital Libraries–Research and Practices. Springer International Publishing， 2014： 59-64.

[20] Costas R， Zahedi Z， Wouters P. Do “altmetrics” correlate with citations？ Extensive comparison of altmetric indicators with citations from a multidisciplinary perspective[J]. Journal of the Association for Information Science and Technology，2014：1-17.

[21] Ortega J L. Relationship between altmetric and bibliometric indicators across academic social sites： The case of CSIC's members[J].Journal of Informetrics，2015，9（1）： 39-49.

[22] 劉曉娟，周建華，尤斌. 基于Mendeley與WoS的選擇性計量指標與傳統科學計量指標相關性研究[J].圖書情報工作，2015（3）：112-118.

[23] 葉鷹. 國際學術評價指標研究現狀及發展綜述[J]. 情報學報， 2014， 33（2）： 215-224.

[24] Zhang， C.T. The e-index， complementing the h-index for excess citations[J].PLoS ONE， 2009， 4（5）： e5429.

[25] Leydesdorff， L.and Bornmann， L. Integrated impact indicators compared with impact factors： an alternative research design with policy implications[J].Journal of the American Society for Information Science and Technology， 2011， 62（11）： 2133-2146.

[26] LI S S， Fred Y. Evaluating journals yearly impact with altmetric indicators[J].Chinese Journal of Library and Information Science， 2015， 8（2）： 25-38.