基于知識(shí)圖譜的Altmetrics研究可視化分析

摘 要：【目的/意義】Altmetrics的研究熱度近年來(lái)居高不下，為揭示其研究現(xiàn)狀、演變歷程及研究熱點(diǎn)。【方法/過(guò)程】運(yùn)用可視化軟件CiteSpace對(duì)Web of Science核心合集數(shù)據(jù)庫(kù)中以Altmetrics為主題的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究，探討了其學(xué)科分布特點(diǎn)、作者合作情況與研究熱點(diǎn)等問(wèn)題。【結(jié)果/結(jié)論】從學(xué)科分布來(lái)看，Altmetrics的學(xué)科分布以情報(bào)學(xué)與圖書館學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)為主，多學(xué)科交叉科學(xué)、醫(yī)學(xué)、生物學(xué)為輔。從作者合作來(lái)看，合作網(wǎng)絡(luò)密度較低，容易形成同一研究機(jī)構(gòu)內(nèi)的小社團(tuán)團(tuán)體，而跨機(jī)構(gòu)的聯(lián)系較少。從研究熱點(diǎn)來(lái)看，Altmetrics研究熱點(diǎn)包括很多方面，但是研究的關(guān)注點(diǎn)稍有單一。

關(guān)鍵詞：Altmetrics；知識(shí)圖譜；可視化；詞頻統(tǒng)計(jì)

伴隨著開放存取運(yùn)動(dòng)的深入以及學(xué)術(shù)社交軟件的普及，科學(xué)交流的網(wǎng)絡(luò)化既是提高科學(xué)交流效率的需要，也是網(wǎng)絡(luò)時(shí)代科學(xué)家交流偏好變化的產(chǎn)物，是一種必然趨勢(shì)[1]。傳統(tǒng)文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)難以準(zhǔn)確、客觀、及時(shí)地反映各類型研究成果的綜合影響力，迫切需要引入新的測(cè)量方法以應(yīng)對(duì)不斷增長(zhǎng)的科學(xué)評(píng)價(jià)與管理需求[2]，Altmetrics應(yīng)運(yùn)而生。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源及研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

以WoS核心合集數(shù)據(jù)庫(kù)為文獻(xiàn)源，檢索式為主題=‘a(chǎn)ltmetrics+‘a(chǎn)rticle-level metrics，檢索日期為2018年2月6日，得到相關(guān)文獻(xiàn)共358篇。

1.2 研究方法

CiteSpace工具以繪制知識(shí)圖譜的方式常被作為探測(cè)學(xué)科或領(lǐng)域研究前沿的工具之一[3]。本文借助CiteSpace第四版（版本號(hào)4.0.R5.SE.64-bit.12.29.2015）進(jìn)行可視化分析。

2 學(xué)科分布特點(diǎn)

本次實(shí)驗(yàn)中軟件的各項(xiàng)參數(shù)設(shè)置如下：“Time Slicing”設(shè)置為2009-2018、“Years Per Slice”設(shè)為1、節(jié)點(diǎn)類型選擇Category、節(jié)點(diǎn)篩選的閾值為Top50、使用pathfinder剪枝算法，可視化圖譜如圖1。分析圖1 可知，Altmetrics研究的學(xué)科外延很廣，涉及眾多不同性質(zhì)的學(xué)科。其中包括圖書情報(bào)類、計(jì)算機(jī)技術(shù)類、生物類、醫(yī)學(xué)類等。

圖1 Altmetrics研究學(xué)科分布網(wǎng)絡(luò)圖譜

3 作者合作分析

對(duì)Altmetrics研究領(lǐng)域作者合作關(guān)系進(jìn)行分析，繪制可視化知識(shí)圖譜如圖2所示。

圖2 作者合作可視化圖譜

這里簡(jiǎn)要介紹其中的3個(gè)重要合作團(tuán)體：①以英國(guó)伍爾弗漢普頓大學(xué)的Thelwall M、Kousha K以及Mohammadi E為首的合作團(tuán)體。該研究團(tuán)體注重各類Altmetrics指標(biāo)的實(shí)證研究。例如，以Mendeley中的讀者使用數(shù)據(jù)為樣本，分析發(fā)現(xiàn)Mendeley的讀者使用數(shù)據(jù)可以及時(shí)、高效地評(píng)價(jià)各種類型學(xué)術(shù)成果，克服了引用計(jì)量時(shí)間周期長(zhǎng)等弊端[4]；以WoS中的論文為樣本，分析發(fā)現(xiàn)Mendeley讀者的使用數(shù)據(jù)特征與讀者的職業(yè)有關(guān)[5]。②以加拿大蒙特利爾大學(xué)的Haustein S、加拿大學(xué)術(shù)研究主席Lariviere V以及德國(guó)萊布尼茲經(jīng)濟(jì)信息中心的Peters I為首的合作團(tuán)體，該團(tuán)體研究發(fā)現(xiàn)Mendeley圖書館囊括了82%的文獻(xiàn)資料，剩余的28%的文章被收錄在CiteULike中，進(jìn)一步通過(guò)采訪調(diào)查，發(fā)現(xiàn)一些在線工具提供了潛在的、有價(jià)值的評(píng)價(jià)影響力的數(shù)據(jù)來(lái)源[6]。③以萊頓大學(xué)的Costas教授為代表的科學(xué)與技術(shù)研究中心，其研究團(tuán)體通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明Mendeley是最主要的Altmetrics指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源[7]，并且認(rèn)為Altmetrics可以作為科研評(píng)價(jià)的有效補(bǔ)充[8]。

4 基于關(guān)鍵詞共現(xiàn)的研究熱點(diǎn)分析

本研究中將2009-2017年每一年top50的關(guān)鍵詞作為高頻關(guān)鍵詞，運(yùn)用CiteSpace4.0繪制WoS數(shù)據(jù)庫(kù)文獻(xiàn)題錄中的關(guān)鍵詞知識(shí)圖譜，并進(jìn)行聚類分析，關(guān)鍵詞最終被聚為13類，在聚類基礎(chǔ)上，結(jié)合對(duì)文獻(xiàn)內(nèi)容的閱讀分析，可將 Altmetrics 研究熱點(diǎn)概括為以下3方面：

①Altmetrics與傳統(tǒng)文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的繼承與發(fā)展關(guān)系的探討。Altmetrics起源于傳統(tǒng)文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)，又是對(duì)傳統(tǒng)文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的補(bǔ)充。②Altmetrics的數(shù)據(jù)來(lái)源及工具。Altmetrics數(shù)據(jù)來(lái)源包括Twitter、Mendeley、博客、F1000等平臺(tái)。Altmetrics也已有多種常用應(yīng)用工具產(chǎn)生，例如Plum Analytics公司開發(fā)的PlumX平臺(tái)[9]。③Altmetrics在科學(xué)評(píng)價(jià)中發(fā)揮的作用。Altmetrics可以基于各類社交媒體平臺(tái)中的數(shù)據(jù)，對(duì)文章本身、作者以及期刊等評(píng)級(jí)對(duì)象進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

5 總結(jié)

本文基于可視化圖譜軟件CiteSpace，使用Web of Science核心合集中的相關(guān)文獻(xiàn)，對(duì)Altmetrics的研究現(xiàn)狀展開可視化分析。從學(xué)科分布來(lái)看，Altmetrics研究的核心學(xué)科仍是情報(bào)學(xué)與圖書館學(xué)，其次是計(jì)算機(jī)科學(xué)，其余學(xué)科涉及較少。從作者合作來(lái)看，合作團(tuán)體的規(guī)模普遍很小，同機(jī)構(gòu)內(nèi)的合作較為常見，而跨機(jī)構(gòu)甚至是跨國(guó)的合作比較匱乏。從研究熱點(diǎn)來(lái)看，Altmetrics的研究熱點(diǎn)主要包括3個(gè)方面：與傳統(tǒng)文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)之間關(guān)系的探討、數(shù)據(jù)來(lái)源與使用工具、在科學(xué)評(píng)價(jià)中發(fā)揮的作用。

參考文獻(xiàn)

[1]邱均平，余厚強(qiáng). 替代計(jì)量學(xué)的提出過(guò)程與研究進(jìn)展[J]. 圖書情報(bào)工作， 2013，57（19）：5-12.

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[3]呂紅. 國(guó)內(nèi)人文社會(huì)科學(xué)視野下大數(shù)據(jù)研究力量布局與研究前沿識(shí)別[J]. 現(xiàn)代情報(bào)， 2017，37（3）：132-140.

作者簡(jiǎn)介

邢紹艷（1996-），女，本科，河南濮陽(yáng)，中山大學(xué)資訊管理學(xué)院，主要研究方向?yàn)樘娲?jì)量學(xué)