科學家個人學術影響力隨時間變化的計算方法研究

高志++張志強

〔摘要〕[目的/意義]研究如何動態地評價科學家個人學術影響力的方法和探索研究科學家個人學術影響力時序曲線的意義。[方法/過程]用基于每n年和基于逐年個人發文和引用的學術影響力計算方式，對76名諾貝爾物理學獎獲獎者的學術影響力時間變化趨勢進行分析，并比較了基于每n年個人發文和引用的學術影響力計算方式下基于傳統文獻計量學指標和類h指數的特點。[結果/結論]得出了恰當的個人學術影響力隨時間變化的計算方式和分析指標特點。

〔關鍵詞〕科學家；個人學術影響力；時間變化分析；計算方法；諾貝爾物理學獎獲獎者

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2017.05.012

〔中圖分類號〕C96；C250252〔文獻標識碼〕A〔文章編號〕1008-0821（2017）05-0066-06

A Study on the Computing Method of the Individuals Academic Impact Over TimeGao Zhi1Zhang Zhiqiang2

（1.Library，Tianjin Chengjian University，Tianjin 300384，China；

2.Chengdu Library and Information Center，Chinese Academy of Sciences，Chengdu 610041，China）

〔Abstract〕[Purpose/significance]Studying how to choose the method of dynamic evaluation of individual academic impact and exploring the significance of individual academic impact curve.[Method/process]Based on the analysis of the academic influence of each n year and the annual individual posting and citation，the time changes trend of the academic influence of 76 Nobel prize winners in physics were analyzed.The characteristics of traditional bibliometric index and h expansion index were compared.[Result/Conclusion] The appropriate calculation model and the characteristics of individual academic impact index were obtained.

〔Key words〕scientist；individual academic impact；time trends analysis；computing method；Nobel Laureates in physics

當今世界，科技全球化和開放科學的深入發展推動了科研資源的全球化配置，加劇了各國對優質科研資源特別是優秀科研人才的競爭。這種競爭主要表現在兩個方面：加大對國際科技精英的引進力度和加強本土具有競爭力的創新性人才的培養[1]。而引進國際科技精英和培養本土創新性人才需要把握人才的學術影響力隨時間發展的態勢。研究個人學術影響力（Individual Academic Impact）的時間變化趨勢的具體意義有：對于研究者個人來說研究個人學術影響力的時間變化趨勢可以幫助研究者個人認清目前自己的學術影響力是處于上坡期還是下坡期？以及針對自己目前的生理年齡、學術年齡、學術影響力以及學術影響力增速這些情況來評估自己當前的學術影響力發展態勢，為做好科研職業生涯規劃提供參考；對于科研政策制定者來說研究個人學術影響力的時間變化趨勢可以在人才引進和培養時為制定人才選拔年齡的限制或規定提供參考和把握人才學術成長規律為相關政策的制定提供依據；對于科研管理者來說可以根據研究者個人學術影響力的時間變化趨勢來預測其將來的學術表現從而決定學術職稱、職位的聘用；對于科技評價學科體系來說研究個人學術影響力的時間變化趨勢為揭示研究者個人當前的學術表現和預測其將來的學術表現提供方法論參考。因此，個人學術影響力的時間變化趨勢研究具有重要的應用意義[2]。

1個人學術影響力的時間變化趨勢分析的研究現狀

國內外已有關于個人學術影響力隨時間變化趨勢的研究，比如張曉陽等[3]認為高被引科學家在研究生涯內h指數與時間呈線性增長的規律。劉俊婉等[4]通過使用年均引文數和篇均引文數得出杰出科學家論文影響力的年齡分布是一種單峰分布。呂娜等[5]研究具有較高h指數的學者的歷年h指數得出了只增不減的趨勢。方錦清等[6]通過提出描述科學家及其團隊的創新能力的理論模型（其實質為學術影響力模型）得出了科學家具有創作多峰現象。RKPan等[7]使用h、h5、Δh、AIF（Author Influence Factor）研究了諾貝爾獎物理學獎、化學獎和生理或醫學獎各4名獲獎者的學術影響力變化趨勢，得出了與h、h5、Δh相比AIF更適合用于動態評價個人學術影響力，每一位獲獎者的學術影響力曲線變化起伏明顯。DFiala[8]提出了當前指數（Current Index），其定義為將發文及其引用的時間窗限制為3年，即考慮每3年的h指數（h3）。此外，他還考慮發文時間窗口為2年而引用時間窗口為4年或3年的h指數。但是，其研究結果表明了其選擇的時間窗口較短導致h指數變化范圍較小，因此區分力較小。MSchreiber提出了hr（y）指數[9]，認為能夠測量當前個人學術影響力，但未實證分析個人學術影響力時間變化趨勢。李江等[10]使用了341位諾獎獲得者每年所有論文累計被引用的次數總結出了對數、指數、雙峰、波形等引文曲線變化類型。SBjork等[11]使用相對引用次數對諾獎經濟學獎獲得者的引用軌跡進行Bass模型的鐘型曲線擬合。

以上現有研究得出的科學家個人學術影響力隨時間變化曲線多種多樣的主要原因之一在于計算學術影響力時發文統計的時間窗和引用統計的時間窗的選擇多種多樣。文獻[3-5]的h指數的計算方式是發文和引用都是自從有第一篇發文開始算起。文獻[6-9]提出了選取某一時間段作為科學家個人發文和引用的時間窗口的學術影響力計算方式。文獻[10-11]的發文選擇自從有第一篇發文開始算起到某一年，而引用次數選擇某一年的。除了發文和引用時間窗口的選擇不同之外對引用數據是否做相對化處理也是科學家個人學術影響力變化曲線多種多樣的主要原因。

根據文獻[2，12]對個人學術影響力定量評價方法和動態評價方法的綜述，對個人學術影響力的時間變化趨勢研究分析可以分為兩個角度：基于每n年的個人學術影響力的時間變化趨勢研究和基于逐年的個人學術影響力的時間變化趨勢研究。基于每n年的個人學術影響力是指根據近n年個人的發文和引用計算得出每年的個人學術影響力值；基于逐年的學術影響力是根據個人自從有發文那一年開始到學術職業生涯每一年的發文和引用計算得出每年的個人學術影響力值。

5現有研究存在的問題有：①考慮科學家個人自從發表第一篇論文以來到某一年的發文和引用這種計算個人學術影響力的方式（下文簡稱為：基于逐年的學術影響力計算方式）與只考慮每n年個人的發文和引用的計算個人學術影響力的方式（下文簡稱為：基于每n年的學術影響力計算方式）得出科學家個人學術影響力時間變化曲線的區別未有研究。②雖然文獻[7]對12名諾貝爾科學獎獲獎者使用篇均引用次數這一指標進行了實證研究，但存在樣本過少和未能將學術影響力指標擴展到類h指數的問題，以及未有在只考慮科學家個人當前的學術影響力情形下使用基于傳統文獻計量學的指標和h指數及其衍生指數分析個人學術影響力的時間變化曲線的相關性以及這些指標的對比分析。

2科學家個人學術影響力的時間變化趨勢實證研究

21研究對象

本文的研究對象為1901-2010年76名獲得過諾貝爾物理學獎的英美籍科學家，其發文量和被引量的數據來源是Web of Science核心合集數據庫，檢索時間段為1900-2015年（檢索時間為2016年3月）。

22諾貝爾獎獲獎者的學術影響力時間變化趨勢分析221諾貝爾獎獲獎者的學術影響力時間變化趨勢的兩種計算方式的比較

對文獻[12]綜述的目前定量評價個人學術影響力常用的方法有基于傳統文獻計量學的評價指標、h指數及其擴展指數、基于社會網絡評價方法和基于Altmetrics的評價方法。基于社會網絡評價方法明顯不足是評價個人學術影響力前首先要確定收集個人的科研成果所在范圍，然后構造科研合作網或引文網絡。評價個人學術影響力是在整個學術界范圍內，而不是僅限于某一（學科、機構等的）范圍。基于Altmetrics的評價方法對本研究中研究對象不適用并且存在數據容易被人為地惡意操縱、指標的異質性、覆蓋率較低、是有偏指數等缺點[12]。這些缺點導致了基于社會網絡評價方法和基于Altmetrics的評價方法數據不容易采集和計算。因此，本研究用篇均被引次數（AIF）和p[13]指數代表基于傳統文獻計量學的評價指標，用h、g[14]、e[15]、w[16]、R[17]和A[17]指數（指標定義見表1）代表類h指數，以及m、q2指數作為比較基于每n年的個人學術影響力的時間變化趨勢和基于逐年的個人學術影響力這兩種學術影響力計算方式的指標。

關于時間窗n值的選取MSchreiber認為6年[18]合適，但未實證研究；RKPan通過對杰出科學家的每2年和每5年的發文分布得出科學家每2年發文數量極少，而每5年的發文比每2年發文較多。對已發表的論文在發表后被引次數隨時間的分布得出在發文后5年被引次數指數下降。因此，最終得出n=5年[19]為最適當。本研究認為n值選擇5年或者6年不值得爭論（具體原因下文也有所述），限于篇幅，本文不再實證研究而直接借用RKPan的結論，即選擇n值為5年。此外，本研究在對每年的數據生成的離散點處理上使用MATLAB2014b進行3次樣條曲線[20]擬合。

對76名諾貝爾獎獲得者做兩種學術影響力時間變化趨勢的曲線圖發現，基于每5年的個人學術影響力的時間變化趨勢圖可分為5種類型，即：單峰、雙峰、多峰3種趨勢的曲線。而基于逐年的個人學術影響力的時間變化趨勢圖始終是線性遞增的。代表圖見圖1。圖1兩種個人學術影響力的時間變化趨勢圖對比

圖1中每一位獲獎者有兩種學術影響力變化曲線圖：每一個獲獎者的獲獎年+名字上方的左圖是使用基于每5年科學家發文和引用的學術影響力計算方式得出的曲線圖，右圖是使用基于逐年科學家發文和引用的學術影響力計算方式得出的曲線圖。因多作者合作發文產生的貢獻分配，本文采取了貢獻均分的原則。

由每一位獲獎者的兩種學術影響力的時間變化趨勢圖可以得出，雖然用同樣的指標，但是統計發文和引文的時間段不一樣，則導致使用每一個指標計算得出的學術影響力的趨勢圖完全不一樣。通過對比分析每一位諾獎獲獎者的兩種學術影響力計算方式，不同之處有：①左圖曲線有單峰、雙峰、多峰3種趨勢的曲線，而右圖曲線除了篇均被引次數、m指數和A指數外其余的指標曲線都沒有下降趨勢，且曲線趨勢接近直線，這與JEHirsh[21]提出的個人h指數隨著時間的增長呈線性關系的觀點一致。②基于每5年科學家發文和引用的計算方式下篇均被引次數（AIF）、p、h、g、e、w、R、A、m和q2之間相關性顯著，而基于逐年科學家發文和引用的計算方式下它們之間相關性不一定不顯著。③從預測個人學術影響力的角度來說，左圖由于每一年的學術影響力值是依據近5年個人的發文和引用的數據得出，右圖每一年的學術影響力值是依據從個人自從有第一篇發文算起，因此右圖中學術影響力的不斷增長有著吃老本的嫌疑，左圖更能反映個人當前的學術影響力和更能準確預測個人將來的學術影響力。JEHirsh認為基于逐年計算方式的h指數是預測n年后基于逐年計算方式的h指數的指標[22]，但不代表著基于逐年計算方式的h指數是預測個人學術影響力的合理指標[23]。④由于左圖曲線的生成是考慮每一篇文獻最多只考慮5年的引用，因此睡美人型文獻所給作者本人帶來學術影響力就不會在左圖曲線中體現。對于右圖來說，睡美人型文獻只有被喚醒之后才能為個人產生學術影響力，因此，睡美人型文獻對右圖曲線有滯后性的增長。⑤雖然n值在一定程度上影響著左圖曲線的趨勢，但是通過對n=4、5、6、7、8、9年分析，它們相關性很大，因此在一定程度上過于強調n值的精準值意義不大。⑥左圖曲線的意義正如本文引言中所述，具有重要的現實應用意義。單獨分析右圖曲線雖然其意義不大，但是如果分析研究者個人在科研團隊的貢獻時，通過對比分析科研團隊的基于逐年類h指數變化趨勢與該研究者基于逐年類h指數變化趨勢，就能得到有意義的結論[5]。⑦當研究者個人停止發文時基于逐年計算的h指數還可能會隨著以往發文的被引不斷地增長[3]，而基于每n年計算的類h指數在停止發文的下一年，因不足n年而無法計算類h指數，計算最終截止到停止發文年。

222基于每n年的計算方式下的基于傳統文獻計量學和類h指數的比較分析

本文選擇了LWildgaard等[24]在2014年綜述了除了考慮合作論文中作者貢獻分配和論文發文年齡外的目前研究中所有的13個指標：AIF、p r（y）、hr（y）、gr（y）、er（y）、hg r（y）、w r（y）、R r（y）、A r（y）、S r（y）、T r（y）、m r（y）、q2 r（y）。他們分別是篇均被引次數、p[13]、h[21]、g[14]、e[15]、hg[25]、w[16]、R[17]、A[17]、S[26]、T[26]、m[27]、q2[28]指數的擴展指數。hr（y）的定義為根據從r年到y年截止的發文的數量及其被引次數，計算個人在第y年的h指數，同理，gr（y）、er（y）等類hr（y）指數與hr（y）指數定義相似。相關指標的定義見表1。

表113個學術影響力評價指標的定義

序號指標定義1AIFNΔtC（t）是某一作者的t-Δt年到t-1年的發文在t年時的被引次數，NΔtp（t）是該作者在t-Δt年到t-1年的發文總數，那么t年時的個人影響因子為：NΔtC（t）/ NΔtp（t）。2p（C2/N）1/3，C代表被引次數，N為發文數。3h一名科學家的h指數是指其發表的Np篇論文中有h篇每篇至少被引h次、而其余Np-h篇論文每篇被引均小于或等于h次。4g論文按被引次數排序后相對排前的累積被引至少g2次的最大論文序次g，亦即第g+1序次論文對應的累積引文數將小于（g+1）2。5e在h核內的論文所獲引用次數中扣除h2之后多余部分的平方根。6hgh指數與g指數乘積的平方根。7w研究人員的w指數是指其發表的論文中有w篇至少被引10w次，而其余每篇被引均小于10（w+1）次。8Rh核內所有論文的被引次數總和的平方根，即：A指數與h指數乘積的平方根。9Ah核內每篇論文的平均被引次數。10SS=100*log（h*CPP），CPP為篇均被引次數。11TT=100*log（R*h*CPP），CPP為篇均被引次數。12mh核內論文被引次數的中位數。13q2h與m乘積的平方根。

使用AIF、p r（y）、hr（y）、gr（y）、er（y）、hg r（y）、w r（y）、R r（y）、A r（y）、S r（y）、T r（y）、m r（y）、q2 r（y）這13個指標分別對76名諾獎獲得者的學術影響力隨時間的變化分析得出每一名諾獎獲得者職業生涯以來每一年的學術影響力值。由于76諾獎獲得者的引用數據收集范圍是1900-2015年，所以為了比較不同時代諾獎獲得者的學術影響力的變化情況本文使用每一年的SCI數據庫論文數總量將引用數據相對化。

通過對所有獲獎者的13個指標每一年的學術影響力值的相關性分析得出以上13個指標之間互相顯著性正相關，見表2。其中m指數與其他指標的相關性最差，因為m指數為h核內論文被引次數的中位數。從區分度角度來說，區分度依次遞減的順序為：T、S、hg、A、g、R、p、m、q2、h、e、AIF、w。被引次數大大增加時T指數迅速增長，原因在于T指數定義里含有R指數、h指數和篇均被引次數的乘積。

為了進一步了解各個指標的特點，本文選取了個人影響因子作為傳統文獻計量學指標代表，hr（y）和gr（y）指數作為類h指數代表，T r（y）指數作為傳統文獻計量學和h指數相結合指標的代表來分析個人學術影響力的時間變化趨勢的區別，具體分析見表3。

表3AIF、hr（y）、gr（y）、T r（y）指數在動態評價個人學術影響力方面的區別

序號角度AIFhr（y）指數gr（y）指數T r（y）指數1評價計算結果值整數或者非整數整數整數整數或者非整數2評價涉及的文獻全部文獻被引次數大于等于h比h指數涉及文獻還要少全部文獻3指標的內涵基于傳統文獻計量學的評價思想，能夠懲罰發表低質量的論文〖〗h指數思想，發表低質量的論文與h指數無關與h指數相似綜合了基于傳統文獻計量學的評價思想和h指數思想4評價對象的選擇所有的研究人員均可適用于高影響力的學者〖〗比h指數更高影響力的學者所有的研究人員均可5評價結果的區分度區分度一般由于每n年發文數較少，區分度小比h指數區分度小區分度更大6時間窗的選擇對其影響不受時間窗的變大而變大，變小而變小受時間窗的變大而不變或變大，變小而變小同h指數不受時間窗的變大而變大，變小而變小7評價指標的影響因素總發文數量和總引文量所有發文中被引次數大于等于h次h核內論文引用次數總發文數量和總引文量，以及h核內論文引用次數

3總結與討論

研究個人學術影響力的時間變化趨勢的意義不言而喻，它是目前“靜態”評價個人學術影響力的有力補充。本文選擇了作為學術上有著高影響力的諾獎獲獎者進行個人學術影響力的時間變化趨勢實證分析得出了個人學術影響力的時間變化趨勢的計算方式和指標的特點。個人學術影響力的時間變化趨勢的計算方式采取了基于科學家每5年發文和引用的學術影響力計算方式。這種計算方式與基于科學家逐年發文和引用的學術影響力計算方式相比考慮了科學家當前的學術影響力，更能體現科學家學術影響力的實時變化情況，能夠描述科學家職業生涯過程學術表現的興衰變化過程。

本文實證研究得出13個基于傳統文獻計量學的指標和類h指數具有很強的相關性，并分析指標的特點。雖然指標之間相關性很高，但是在實際應用中不應用一個指標為代替另一個指標。還需要具體分析研究對象每n年發文情況、發文后的引用衰變情況，從而確定n值，然后根據實際評價需求選擇合適的指標。另外，需要指出的是沒有一個指標是完美的，單一指標不能夠完全反映個人學術影響力時間變化趨勢，進行個人學術影響力時間變化趨勢評價時要綜合考慮同行評議。

另外，作者已經開展了對諾貝爾化學獎、生理學或醫學獎獲獎者的動態學術影響力計算方式研究和學術影響力指標的篩選的定量分析，也得出了一致的結論。此外，目前對描繪個人學術影響力的時間變化趨勢在理論上缺乏研究，比如年齡效應、知識擴散效應。除了基于傳統文獻計量學和h指數及其衍生指數之外，利用時變網絡（科研合作網和引用網或者加權引用網）研究個人學術影響力的時間變化趨勢也是一個值得研究的問題。

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