高 遐
(浙江理工大學(xué)圖書(shū)館,浙江 杭州 310018)
2015年國(guó)務(wù)院印發(fā)了《統(tǒng)籌推進(jìn)世界一流大學(xué)和一流學(xué)科建設(shè)總體方案》[1],旨在推動(dòng)我國(guó)高校進(jìn)入世界前列,為我國(guó)高等教育建設(shè)引領(lǐng)航向。2017年9月,教育部、財(cái)政部、國(guó)家發(fā)展改革委研究并報(bào)國(guó)務(wù)院批準(zhǔn),公布了“雙一流”建設(shè)高校及建設(shè)學(xué)科名單[2],其中包括一流大學(xué)建設(shè)高校42所、一流學(xué)科建設(shè)高校95所,進(jìn)一步為我國(guó)高校建設(shè)做出了明確部署。世界一流大學(xué)的建設(shè)需要以一流學(xué)科建設(shè)為基礎(chǔ),因此選擇恰切的學(xué)科布局及其戰(zhàn)略顯得尤為關(guān)鍵。
基于國(guó)際視野的學(xué)科評(píng)價(jià)無(wú)疑是學(xué)科建設(shè)中的重要環(huán)節(jié),而基本科學(xué)指標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)(Essential Science Indicators,ESI)是當(dāng)前世界范圍內(nèi)普遍用以評(píng)價(jià)學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)、國(guó)家或地區(qū)學(xué)術(shù)水平及影響力的重要工具。ESI是由美國(guó)科睿唯安科技信息集團(tuán)(原湯森路透公司)推出的基準(zhǔn)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫(kù),根據(jù)研究主題劃分了22個(gè)學(xué)科領(lǐng)域,其數(shù)據(jù)來(lái)源為近十年Web of Science(WoS)數(shù)據(jù)庫(kù)核心合集(SCIE/SSCI)中收錄的學(xué)術(shù)論文(論文類(lèi)型為Article和Review)[3],主要通過(guò)論文被引頻次、論文數(shù)、篇均被引頻次等指標(biāo),分別對(duì)國(guó)家、機(jī)構(gòu)、期刊、研究員的學(xué)術(shù)水平進(jìn)行分析。近年來(lái),InCites數(shù)據(jù)庫(kù)作為ESI數(shù)據(jù)庫(kù)的輔助和補(bǔ)充,也受到了廣泛關(guān)注和應(yīng)用。InCites數(shù)據(jù)庫(kù)是科睿唯安科技信息集團(tuán)在匯集和分析WoS數(shù)據(jù)庫(kù)(SCIE/SSCI/A&HCI)引文數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上建立起來(lái)的科研評(píng)價(jià)工具,能綜合各種計(jì)量指標(biāo),具有全面的數(shù)據(jù)資源、多元化的指標(biāo)體系和豐富的可視化效果[4-5]。許多學(xué)者都利用ESI與InCites數(shù)據(jù)庫(kù),研究學(xué)科分布結(jié)構(gòu)、學(xué)科發(fā)展模式、學(xué)科校際布局等,為高校的學(xué)科建設(shè)提供理論基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)支撐。董政娥等[6]基于ESI和InCites數(shù)據(jù)庫(kù)引文分析,引入學(xué)科區(qū)位商,在跟蹤其ESI學(xué)科以及高被引論文、熱門(mén)論文和頂尖論文的基礎(chǔ)上,探討圖書(shū)館支持高校學(xué)科評(píng)價(jià)和管理決策等方面的服務(wù)模式。王婧等[7]以ESI數(shù)據(jù)庫(kù)高水平論文數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),從地區(qū)分布、科研競(jìng)爭(zhēng)力、研究領(lǐng)域、區(qū)域合作等多角度對(duì)我國(guó)各地區(qū)的“雙一流”及非“雙一流”高校進(jìn)行計(jì)量分析,建議高校根據(jù)自身特色針對(duì)性發(fā)展特色學(xué)科、差別化建設(shè)。鄧小茹[8]采用Incites數(shù)據(jù)庫(kù)和ESI數(shù)據(jù)庫(kù),通過(guò)對(duì)國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目的資助發(fā)文情況進(jìn)行耦合分析,尋找近年的熱點(diǎn)研究方向、某機(jī)構(gòu)或某學(xué)科的研究?jī)?yōu)勢(shì),挖掘出其最熱或最具優(yōu)勢(shì)的課題定位,提升“雙一流”學(xué)科建設(shè)中的“暗數(shù)據(jù)”可視綜合情報(bào)分析能力。本文對(duì)ESI與InCites數(shù)據(jù)庫(kù)在學(xué)科建設(shè)中的研究進(jìn)展動(dòng)態(tài)進(jìn)行分析梳理,以期能通過(guò)完整、及時(shí)、客觀、直觀的數(shù)據(jù)分析,揭示其動(dòng)態(tài)和熱點(diǎn),為高校學(xué)科建設(shè)提供一定的參考。
數(shù)據(jù)來(lái)源的可靠性與可獲取性是數(shù)據(jù)采集的重要因素,因此本文選取中國(guó)知網(wǎng)(CNKI)數(shù)據(jù)庫(kù)作為數(shù)據(jù)來(lái)源。本文中采用同源數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,以保證統(tǒng)計(jì)過(guò)程的針對(duì)性、準(zhǔn)確性、可比性與累計(jì)性。數(shù)據(jù)檢索起止時(shí)間段設(shè)定為“不限”,通過(guò)“主題”與“篇名”兩種途徑,采用“ESI”“InCites”作為主要檢索詞,組配“學(xué)科”“評(píng)估”“評(píng)價(jià)”“發(fā)展”“高校”“大學(xué)”“雙一流”“科研”“績(jī)效”“競(jìng)爭(zhēng)力”“影響力”“優(yōu)勢(shì)”“高被引”等檢索詞(組配邏輯為“AND”)的方式進(jìn)行檢索(檢索時(shí)間為2019年4月23日),經(jīng)過(guò)篩選去除與主題相關(guān)性不大的文獻(xiàn),檢索得到475條期刊文獻(xiàn)信息。
本文利用SATI(Statistical Analysis Toolkit for Informetrics)分析有關(guān)我國(guó)ESI與InCites數(shù)據(jù)庫(kù)在學(xué)科建設(shè)中的應(yīng)用的論文的研究主體力量分布,主要包括論文發(fā)表核心著者、機(jī)構(gòu)、時(shí)序、期刊等。本文利用Citespace對(duì)有關(guān)我國(guó)ESI與InCites數(shù)據(jù)庫(kù)在學(xué)科建設(shè)中的應(yīng)用的論文進(jìn)行關(guān)鍵詞共現(xiàn)聚類(lèi)分析,得到可視化知識(shí)圖譜,采用的軟件版本為CiteSpace 5.2.R2,參數(shù)設(shè)置中時(shí)間跨度設(shè)置為2003—2019年,時(shí)間切片為1年,節(jié)點(diǎn)類(lèi)型選擇關(guān)鍵詞,閾值選擇Top N 50,運(yùn)行結(jié)果采用LLR算法提取聚類(lèi)標(biāo)簽。
論文的發(fā)表時(shí)間分布可以在一定程度上反映該領(lǐng)域?qū)W術(shù)研究的理論水平和發(fā)展進(jìn)程[9]。近年間關(guān)于ESI與InCites數(shù)據(jù)庫(kù)在學(xué)科建設(shè)中的應(yīng)用的論文,其發(fā)表時(shí)間分布情況如圖1所示。可見(jiàn),該領(lǐng)域的研究文獻(xiàn)最早出現(xiàn)于2003年,隨后進(jìn)入緩慢的增長(zhǎng)階段,自2011年開(kāi)始進(jìn)入了第一個(gè)快速增長(zhǎng)期,2013年論文數(shù)量達(dá)到第一個(gè)頂峰,而2014年略有下降,這一趨勢(shì)符合D.普賴(lài)斯的Logistic增長(zhǎng)模式,第一個(gè)高峰過(guò)后論文的數(shù)量可能會(huì)趨于平緩,進(jìn)入飽和期[10];但自2015年論文數(shù)量又恢復(fù)了增長(zhǎng),且增幅較大,這主要是由于2015年國(guó)務(wù)院提出了“雙一流”建設(shè),使基于ESI與InCites數(shù)據(jù)庫(kù)的學(xué)科建設(shè)成為新的研究熱點(diǎn),且目前仍處于上升時(shí)期。這一變化趨勢(shì)表明人文社會(huì)科學(xué)的知識(shí)積累呈現(xiàn)出往復(fù)式的增長(zhǎng)方式[11]。研究論文分布于185種期刊中,其中發(fā)表5篇以上文獻(xiàn)的期刊有25種,其發(fā)表論文數(shù)占全部論文的49.89%,呈現(xiàn)出較高的集中趨勢(shì)。載文量前三的期刊分別為《情報(bào)探索》《農(nóng)業(yè)圖書(shū)情報(bào)學(xué)刊》《現(xiàn)代情報(bào)》,核心刊物的出版主題主要為圖書(shū)情報(bào)與數(shù)字圖書(shū)館,并涉及出版、高等教育、管理學(xué)、基礎(chǔ)科學(xué)綜合等主題。

圖1 論文發(fā)表趨勢(shì)分布
利用SATI按第一作者統(tǒng)計(jì)了研究者的發(fā)文量,在檢索所得文獻(xiàn)中共有作者356名,發(fā)文量較高的作者(按第一作者統(tǒng)計(jì))分布情況如表1所示。根據(jù)情報(bào)學(xué)家普賴(lài)斯的理論,核心作者為在某一研究領(lǐng)域進(jìn)行持續(xù)的研究、且對(duì)該領(lǐng)域的研究者產(chǎn)生一定影響的作者[12],從定量的角度,核心作者發(fā)文量計(jì)算公式為:,其中:M核心作者最少發(fā)文篇數(shù);nmax為發(fā)文最多的作者論文篇數(shù)。計(jì)算可知,核心作者發(fā)文量M=3.669,即發(fā)文量在4篇以上的作者為核心作者。表2中前8位作者為核心作者群,主要分布在高校圖書(shū)館、信息管理系、高校發(fā)展規(guī)劃?rùn)C(jī)構(gòu)與期刊編輯部等。其中,發(fā)文量最多的邱均平教授為我國(guó)著名情報(bào)學(xué)家和評(píng)價(jià)管理專(zhuān)家、文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的主要奠基人之一,成果豐富。

表1 發(fā)文量大于等于3篇的作者分布
利用SATI按照論文中作者的署名機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì)了研究機(jī)構(gòu)的發(fā)文量,發(fā)文量大于或等于4篇的研究機(jī)構(gòu)分布如表2所示。統(tǒng)計(jì)的結(jié)果顯示,高校圖書(shū)館為主要研究機(jī)構(gòu),機(jī)構(gòu)排名依次為武漢大學(xué)中國(guó)科學(xué)評(píng)價(jià)研究中心、東華大學(xué)圖書(shū)館、南京航空航天大學(xué)圖書(shū)館、大連理工大學(xué)圖書(shū)館等。其中,邱均平教授所在的武漢大學(xué)中國(guó)科學(xué)評(píng)價(jià)研究中心在該研究領(lǐng)域的處于領(lǐng)先、權(quán)威地位。表2與表1的順序并不完全一致,主要由于有些機(jī)構(gòu)在該領(lǐng)域的發(fā)文量較大,形成了研究團(tuán)隊(duì),但每個(gè)作者相關(guān)論文較少;或有些作者在多個(gè)機(jī)構(gòu)任職,在不同論文中署名的第一機(jī)構(gòu)不完全相同。

表2 發(fā)文量大于等于4篇的機(jī)構(gòu)分布
關(guān)鍵詞反映了某研究領(lǐng)域在一定時(shí)間段內(nèi)的研究主題,將關(guān)鍵詞聚類(lèi)并可視化,將幫助我們從整體上了解ESI與InCites數(shù)據(jù)庫(kù)在學(xué)科建設(shè)中應(yīng)用的研究主題分布。利用CiteSpace進(jìn)行關(guān)鍵詞共現(xiàn)聚類(lèi)分析,采用LLR算法對(duì)聚類(lèi)命名,運(yùn)行結(jié)果如圖2所示。CiteSpace依據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和聚類(lèi)的清晰度,提供了模塊值(Modularity Q,Q)和平均輪廓值(Mean Slihouette,S)兩個(gè)指標(biāo)[13];模塊值為網(wǎng)絡(luò)模塊化評(píng)價(jià)指標(biāo),Q的取值區(qū)間為[0,1],當(dāng)Q>0.3時(shí)得到的網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)是顯著的;平均輪廓值是用來(lái)衡量網(wǎng)絡(luò)同質(zhì)性的指標(biāo),當(dāng)S>0.5時(shí)聚類(lèi)結(jié)果是合理的,當(dāng)S值為0.7時(shí),聚類(lèi)是高效率令人信服的。本次運(yùn)行結(jié)果中,Q=0.4077,S=0.721,可見(jiàn)通過(guò)關(guān)鍵詞共現(xiàn)聚類(lèi)獲得的知識(shí)圖譜是合理的。

圖2 關(guān)鍵詞聚類(lèi)知識(shí)圖譜
表3列出頻次大于20的關(guān)鍵詞信息。CiteSpace根據(jù)關(guān)鍵詞共現(xiàn)挖掘,可獲得的6大聚類(lèi),其中聚類(lèi)標(biāo)簽根據(jù)關(guān)鍵詞提取,標(biāo)注數(shù)字代表聚類(lèi)編號(hào)(Cluster ID),聚類(lèi)編號(hào)越小,表示該聚類(lèi)的經(jīng)典文獻(xiàn)數(shù)量越多,包含的節(jié)點(diǎn)數(shù)量越大[14];相似性(Slihouette)表示經(jīng)典文獻(xiàn)之間的相關(guān)程度,平均年份[Mean(Year)]可反映聚類(lèi)中文獻(xiàn)的時(shí)效性[15]。6大聚類(lèi)的平均年份分布于2013—2017年,具有較強(qiáng)的時(shí)效性,說(shuō)明有關(guān)我國(guó)ESI與InCites數(shù)據(jù)庫(kù)在學(xué)科建設(shè)中的應(yīng)用在近年來(lái)得到了廣泛的關(guān)注。圖2顯示,6大聚類(lèi)關(guān)系非常緊密,結(jié)合閱讀文獻(xiàn),可以歸納出機(jī)構(gòu)科研競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)、學(xué)科科研績(jī)效分析與發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)、學(xué)科高被引論文計(jì)量分析與前沿研究三大研究主題。

表3 高頻關(guān)鍵詞信息
在“雙一流”建設(shè)背景下,應(yīng)用ESI及InCites數(shù)據(jù)庫(kù)的各項(xiàng)指標(biāo)對(duì)機(jī)構(gòu)科研實(shí)力進(jìn)行剖析,從而為機(jī)構(gòu)發(fā)展提供參考是目前研究的一大熱點(diǎn)。邱均平教授[16]提出了四個(gè)維度的綜合指標(biāo)體系,包括科研生產(chǎn)力、科研影響力、科研創(chuàng)新力與科研發(fā)展力,具有權(quán)威影響。吳愛(ài)芝等[17]以文獻(xiàn)計(jì)量方法為基礎(chǔ),從多角度、多渠道對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析,開(kāi)展學(xué)科競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)方法的研究,形成一套合理的、可供推廣和復(fù)用的系統(tǒng)性評(píng)價(jià)方法和報(bào)告模式。許多學(xué)者運(yùn)用ESI及InCites數(shù)據(jù)庫(kù)的指標(biāo)對(duì)特定區(qū)域或集群高校或單一機(jī)構(gòu)的科研實(shí)力進(jìn)行了分析。例如,徐娟[18]基于InCites數(shù)據(jù)庫(kù),從發(fā)文數(shù)量、引用率、社會(huì)影響力、決策影響力四個(gè)角度,分析對(duì)比了我國(guó)高校科研競(jìng)爭(zhēng)力在1981—2013年的變化趨勢(shì);田稷等[19]選取中國(guó)中國(guó)大陸九校聯(lián)盟(China Nine,C9)及世界典型研究型大學(xué)聯(lián)盟為研究對(duì)象,基于信息計(jì)量學(xué)特征的統(tǒng)計(jì)與分析,探究世界一流研究型大學(xué)及其聯(lián)盟的整體概況和主要特征,揭示我國(guó)一流大學(xué)聯(lián)盟與國(guó)外一流大學(xué)聯(lián)盟的差距;閆文軒[20]利用ESI數(shù)據(jù)庫(kù),從地域分布、論文量、被引頻次、高被引論文和熱點(diǎn)論文以及學(xué)科類(lèi)別等方面,對(duì)入圍ESI的“985工程”高校學(xué)術(shù)影響力進(jìn)行了分析;胡雯[21]基于ESI數(shù)據(jù)平臺(tái)建立了科研評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,以湖北省進(jìn)入ESI排名的所有高校為研究對(duì)象,從各高校的論文產(chǎn)出角度來(lái)分析其科研競(jìng)爭(zhēng)力現(xiàn)狀。這些研究成果在國(guó)家、地域、學(xué)科領(lǐng)域等不同層面,對(duì)科研機(jī)構(gòu)的實(shí)力進(jìn)行分析比對(duì),從而為其提供客觀的定位和合適的發(fā)展策略。
ESI根據(jù)研究主題劃分了22個(gè)學(xué)科領(lǐng)域,是否進(jìn)入ESI世界排名前1%是衡量科研機(jī)構(gòu)學(xué)科實(shí)力的重要指標(biāo)。基于ESI及InCites數(shù)據(jù)庫(kù)的各項(xiàng)指標(biāo)識(shí)別優(yōu)勢(shì)學(xué)科,并進(jìn)行跟蹤分析是圖書(shū)館學(xué)科服務(wù)的重點(diǎn)之一。蔣德鳳[22]采用Incites數(shù)據(jù)庫(kù)的連續(xù)數(shù)據(jù)對(duì)廣西大學(xué)ESI學(xué)科進(jìn)行了動(dòng)態(tài)性評(píng)價(jià)和持續(xù)追蹤分析;劉敏[23]以浙江省高校進(jìn)入ESI全球前1%學(xué)科為研究對(duì)象,對(duì)2017年1月至11月的6期ESI數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)量分析,通過(guò)ESI指標(biāo)來(lái)展現(xiàn)浙江省高校學(xué)科的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì)。通過(guò)對(duì)學(xué)科的分析評(píng)價(jià),判斷學(xué)科發(fā)展趨勢(shì),預(yù)測(cè)潛力學(xué)科進(jìn)入ESI世界前1%排名的可能性是當(dāng)前一個(gè)重要應(yīng)用,可為學(xué)科培育方案提供參考。例如,侯志江[24]提出一種基于InCites數(shù)據(jù)庫(kù)直接獲得機(jī)構(gòu)排名信息的方法,繞過(guò)了被引頻次,獲得基于學(xué)科發(fā)展態(tài)勢(shì)的入圍ESI前1%的時(shí)間預(yù)測(cè)方法;董政娥等[25]采用ESI和InCites數(shù)據(jù)庫(kù),在探討東華大學(xué)優(yōu)勢(shì)學(xué)科特征、高引用率論文、熱門(mén)論文和頂尖論文與學(xué)科發(fā)展關(guān)系分析的基礎(chǔ)上,對(duì)后續(xù)學(xué)科進(jìn)入ESI世界前1%排名進(jìn)行了預(yù)測(cè);秦萍等[26]應(yīng)用灰色系統(tǒng)理論,依據(jù)InCites數(shù)據(jù)建立GM(1,1)模型,通過(guò)模型的擬合分析,預(yù)測(cè)未來(lái)若干年高校潛力學(xué)科高水平論文的發(fā)展趨勢(shì),并進(jìn)行了實(shí)證研究;蘇光耀[27]則對(duì)灰色GM(1,1)模型進(jìn)行改進(jìn),形成等維遞補(bǔ)GM(1,1)模型,對(duì)高校潛勢(shì)學(xué)科的發(fā)展進(jìn)行預(yù)測(cè)。
ESI的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)兩個(gè)月滾動(dòng)更新一次,持續(xù)關(guān)注某學(xué)科領(lǐng)域的ESI高被引論文,有助于揭示該學(xué)科的研究現(xiàn)狀,跟蹤該學(xué)科領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)與前沿,從而為科研人員提供研究方向和參考。周群等[28]提出一種基于學(xué)科前沿性的科研機(jī)構(gòu)評(píng)測(cè)方法,基于ESI中學(xué)科研究前沿的共被引關(guān)系,構(gòu)建研究前沿的共被引矩陣,利用VOSviewer生成學(xué)科研究前沿的全局知識(shí)圖譜,并以中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)為例進(jìn)行實(shí)證分析。馬倩等[29]采用6期ESI數(shù)據(jù),分別從論文年份、學(xué)科和引文閾值的角度,分析全球高被引論文的整體動(dòng)態(tài)、新增論文及剔除論文的變化特征,剖析全球高被引論文的動(dòng)態(tài)變化現(xiàn)象和特征。許多學(xué)者針對(duì)某單一學(xué)科的高被引論文進(jìn)行分析,試圖為該學(xué)科的發(fā)展做出總結(jié)與展望。例如,李曉紅[30]基于ESI對(duì)2002~2012年我國(guó)高被引化學(xué)類(lèi)論文進(jìn)行了分析研究,揭示了我國(guó)化學(xué)學(xué)科的分布及研究狀況;劉月雷等[31]利用ESI基本科學(xué)指標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)2004—2014年地球科學(xué)領(lǐng)域的文獻(xiàn)進(jìn)行了計(jì)量分析,通過(guò)對(duì)國(guó)家和地區(qū)、研究機(jī)構(gòu)、期刊、科學(xué)家、高被引論文、熱點(diǎn)論文、頂級(jí)論文、研究前沿、基線等各項(xiàng)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)分析,為我國(guó)地球科學(xué)領(lǐng)域研究提供參考;雷蕾[32]采用文獻(xiàn)計(jì)量方法分析了語(yǔ)言學(xué)領(lǐng)域的ESI高被引論文,從國(guó)際高質(zhì)量論文的視角,為語(yǔ)言學(xué)一流學(xué)科建設(shè)提供參考;張娜[33]對(duì)2006—2016年ESI計(jì)算機(jī)學(xué)科的高被引論文進(jìn)行文獻(xiàn)計(jì)量研究,以了解和評(píng)價(jià)國(guó)際計(jì)算機(jī)學(xué)科目前的研究現(xiàn)狀、研究熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì);李榮等[34]對(duì)婦產(chǎn)科學(xué)ESI高被引論文的數(shù)量特征和內(nèi)容特征進(jìn)行分析,探索全球范圍內(nèi)婦產(chǎn)科學(xué)研究中最受關(guān)注的熱點(diǎn)與前沿,為我國(guó)婦產(chǎn)科學(xué)研究的發(fā)展提供借鑒。通過(guò)對(duì)學(xué)科高被引論文與前沿研究的分析,呈現(xiàn)出學(xué)科的知識(shí)結(jié)構(gòu)與布局,可以在研究領(lǐng)域的層次評(píng)價(jià)學(xué)科的科研競(jìng)爭(zhēng)力,彌補(bǔ)單純采用文獻(xiàn)計(jì)量指標(biāo)評(píng)價(jià)機(jī)構(gòu)科研績(jī)效的不足,具有重要的參考作用。
大數(shù)據(jù)時(shí)代,合理挖掘和利用ESI和InCites數(shù)據(jù)庫(kù)的各項(xiàng)指標(biāo)與數(shù)據(jù),支持一流學(xué)科發(fā)展、建設(shè)一流高校是當(dāng)前的主流趨勢(shì)。在高水平學(xué)科建設(shè)中,針對(duì)機(jī)構(gòu)科研競(jìng)爭(zhēng)力、學(xué)科科研績(jī)效與發(fā)展趨勢(shì)、學(xué)科高被引論文與研究前沿等,圖情部門(mén)或發(fā)展規(guī)劃部門(mén)進(jìn)行動(dòng)態(tài)、定期跟蹤分析,對(duì)學(xué)科發(fā)展方向進(jìn)行合理規(guī)劃,從而制定出合適的科研激勵(lì)政策是十分必要的,能夠有效提高其核心競(jìng)爭(zhēng)力,也有利于獲得更多的政策與財(cái)政支持。不可忽視的是,科研活動(dòng)和學(xué)科建設(shè)具有復(fù)雜性和多樣性,在運(yùn)用ESI和InCites數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí),需要注意以下問(wèn)題:(1)針對(duì)不同區(qū)域、不同類(lèi)型、不同發(fā)展時(shí)期的高校,對(duì)學(xué)科建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整,有針對(duì)性地選擇ESI 1%或ESI 1‰作為評(píng)價(jià)指標(biāo);(2)認(rèn)識(shí)到ESI體系在學(xué)科分類(lèi)上的局限性,合理使用包含包括ESI分類(lèi)、Web of Science分類(lèi)和中國(guó)國(guó)務(wù)院學(xué)位辦學(xué)科分類(lèi)SCADC等學(xué)科分類(lèi)體系的InCites數(shù)據(jù)庫(kù),從一定程度上彌補(bǔ)ESI體系的局限性;(3)ESI從引文分析角度對(duì)科研績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià),其數(shù)據(jù)沒(méi)有排除自引,導(dǎo)致有機(jī)構(gòu)或?qū)W者可能通過(guò)增加自引而提高排名;同時(shí)ESI數(shù)據(jù)沒(méi)有區(qū)分論文的第一作者和主要完成機(jī)構(gòu),對(duì)于參與完成研究的作者與機(jī)構(gòu)給予了相同的評(píng)價(jià),導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果的偏差,在學(xué)科建設(shè)中需要仔細(xì)甄別此類(lèi)情況,而不能唯排名論;(4)“高被引”在一定程度上代表了科研成果的影響力,但并不完全等同于“高質(zhì)量”,對(duì)研究成果的評(píng)價(jià)還需要結(jié)合期刊的影響力、同行評(píng)議的結(jié)果等進(jìn)行綜合評(píng)價(jià);(5)在學(xué)科建設(shè)中,不僅僅要關(guān)注學(xué)術(shù)產(chǎn)出的水平和狀態(tài),也需要關(guān)注學(xué)科組織本體,并將學(xué)生滿意度、社會(huì)貢獻(xiàn)度等指標(biāo)納入評(píng)價(jià)體系。綜上所述,研究者們需要綜合運(yùn)用各項(xiàng)指標(biāo)而非單一指標(biāo)進(jìn)行解析,注重樣本數(shù)據(jù)完整性、時(shí)效性,盡量客觀展現(xiàn)學(xué)科表現(xiàn)的全貌,進(jìn)而選擇恰切的學(xué)科布局及戰(zhàn)略。