陳潔



摘 要:博物館學進入中國近百年,現正處于激蕩的自立期和高速發展期。作為一門應用型的社會學科,博物館學具有學科外延不清、學科內部分支復雜等特點。文章運用信息計量學的方法,結合學科評價、學術機構評價、影響力評價等知識,嘗試通過探索學科內部研究機構與核心期刊關系,進一步對我國博物館學的研究機構進行學術影響力評價。
關鍵詞:博物館學;研究機構;學術影響力;科學評價;共現分析
在博物館學進入中國近一百年的時間里,尤其是改革開放之后,中國博物館學正在經歷自立與高速發展的階段,博物館學的相關研究論文呈井噴式增長。然而,由于缺乏宏觀角度的學科審視,博物館學科研究仍呈碎片化狀態:各自為戰、缺乏合作是普遍現象,學術研究效率不高、資源分配缺乏客觀依據等問題層出不窮。結合學科評價得知,近年來博物館學學科內研究實體、學科影響力等方面的研究寥寥無幾,且現有研究較多集中于博物館實際工作的總結、感想,多為感性認識。可以說,博物館學學科內部研究實體,尤其對“研究機構”的學術影響力的研究有著較大空白。而學術機構評價恰是現代管理科學中的一個重要課題,更是對學術機構實行宏觀調控的重要手段。此種價值判斷,一方面能從更高、更深層次上把握學術機構的實力及其對社會、經濟服務的成效,從而利于按照其優勢類別與強弱分配社會資源資源、對不同類型機構開展針對性指導;另一方面利于機構認識自身的優勢與劣勢,緊密按照需求導向,適時調整科研方向,努力提高自身素質和整體功能[1]。
本文將學科評價、機構評價、學術評價等方法引入博物館學領域,尤其是使用信息計量學的定量方法(信息計量分析,指以信息作為研究對象,采用數學、統計學等各種定量方法,對信息現象、過程和規律進行定量描述和系統分析,以便揭示數量特征和內在規律[2]),如機構分析、圖論分析(如聚類分析、中心度分析等)、共現分析(將各類信息載體中的共現信息進行定量化分析,從而揭示信息在內容上的關聯程度)等,嘗試通過數據統計、多角度對比分析,以自然科學的方式揭示社會科學的內在規律。
1 博物館學目標核心期刊的選擇
作為應用型的社會科學,博物館學與許多相鄰學科聯系緊密,在各種學科劃分中,幾乎沒有找到博物館學單獨存在的一級學科分類[3]。結合樣本量的需求和各大數據庫收錄博物館學相關文獻的情況,本研究選定cnki(中國知網)作為數據來源。在cnki中,通過“學科導航”“核心期刊導航”,得到學科內核心期刊;再結合影響因子,降序選擇,反復經過數據量調試,決定選取排名前五的核心期刊作為本研究目標期刊(表1)。
2 數據獲取與處理
2.1 數據獲取
在“文獻來源”中分別輸入目標期刊,“分組瀏覽”中選擇“機構”,通過“主題”對題錄信息進行排序,下載題錄信息。
2.2 數據處理
將成功下載的題錄信息,按照“核心期刊”與“機構”兩個維度作算數統計,再在此基礎上作總數、平均數、方差統計,并以總數作降序排列,得到表3。
3 數據分析
3.1 數學統計分析
如表3所示,縱為機構,橫為核心期刊,作二維數據統計,并最后以“機構”為類作加和、平均數、方差統計。
①加和與算術平均數。核心期刊本身在學科內的地位,一定程度上反映了文獻質量。因此,在核心期刊中發表文獻的總數量越高,可以間接認為其學術水平較高。平均數的處理,實際上是在作降維處理,能更為直觀地反映數量差距。
②方差。如果說總數、平均數是從數量上衡量機構的學術影響力,那么方差作為“離平均值的距離”體現被統計機構發表論文的離散程度。也就是說,方差越大,其在不同期刊發表文獻的數量差距就越大,反映了這些機構發表文獻的主要陣地和偏好。結合各期刊的優勢與重心,可以間接判斷機構的學術研究優勢與重心。
③對所有數據進行平均數的降序排列,取前五十,再分別作博物館、高校、其他研究機構歸類(表4~表6)。
④為對比的相對公平,在保證總數的前提下,對方差作降序排名,取前五十,分別對博物館、高校、其他研究機構歸類(表7~表9)。
小結:
①發表文獻總數前五十(共51家,湖南省博物館與北京科技大學并列50)的機構中,高校有21所,占比42%;博物館有14所,占比28%;其他研究機構有16所,占比32%。分布相對平均,高校略占優勢。
②“博物館”類機構占領總數排行榜前三,對應的三大主辦單位分別是故宮博物院(《故宮博物院院刊》)、中國國家博物館(《中國國家博物館館刊》)、南京博物院(《東南文化》)。可見,博物館學科研究的研究陣地布局聚集現象明顯,側面反映研究機構研究主題界限明顯且相對單一。尤其對于“博物館”這類實踐性研究機構來說更是如此。
③通過分段位進行方差占比統計,方差排名1~10段位中,高校占比0.3,博物館占比0.5,其他研究機構占比0.2;11~30段位中,高校占比0.25,博物館占比0.25,其他研究機構占比0.5;31~50段位中,高校約占比0.62,博物館約占比0.19,其他研究機構約占比0.19。可見,高校研究綜合性較強,各專題研究力度和實力分布較為均勻。
3.2 聚類分析
聚類分析又稱群分析,是分類學的基本方法之一。系統聚類法又分為凝聚法和分解法,其中凝聚法的原理是將參與聚類的每個個體(或變量)視為一類,根據兩類之間的距離或相似性,逐步合并直到合并為一個大類為止[9]。系統聚類按距離分層次地逐漸聚合,更為直觀[10]。
采用VOSviewer繪制機構共現圖譜,嚴格說來,是作機構在各期刊發表文獻數量重合度的共現圖譜。內在邏輯是,每一個節點代表一個機構,統計該機構發表的總文獻量,取兩機構在同一核心期刊中發表的文獻量的最小值為該兩機構在同一核心期刊上的發表論文數量重合度。如,機構A與B在甲期刊中分別發表文章十篇與三篇,則其發表論文數量重合度定為3,A和B在其余期刊中的發表論文數量重合度同理可得。從而,A和B在所有核心期刊中的發表論文數量重合度為二者在所有核心期刊中的論文數量重合度加和。兩個機構的距離也由該兩機構的“重合度”決定,重合度越大,距離越小,則中心度越高。
因此,節點的中心度反映的是節點在網絡中的地位是處于中心還是居于邊緣;而與其他所有機構的“重合度”越大,則點越大,也越處于整個共現圖譜的中心。機構的中心度可以理解為學科上研究的共性或者合作關系。中心度越高的機構在博物館學科內學術影響力越高。
圖1是機構與期刊共現的圖譜。在彩圖中,不同的顏色代表不同的期刊,A機構若與其他機構發表文章重合度在甲期刊相較于其他期刊中發表文章最大,則A機構的點顯示的是甲期刊的代表顏色。
可以從圖1看出:
①北京大學處于整個圖的中心,與其他機構的發文數量重合度最大,意味著在博物館學科研究中,北京大學的研究最為全面、綜合性最強。故宮博物院次之。
②陜西省考古研究院、陜西歷史博物館聚類明顯且位置邊緣(其主要期刊陣地為《文博》,該期刊主辦單位陜西省文物局);除此之外,處于左下方的《東南文化》以及中間位置的《故宮博物院院刊》聚類也非常明顯,界限清晰。相比之下,《東南文化》片區研究機構較多,各大博物館、大學、研究機構均有覆蓋;而《故宮博物院院刊》片區則相對位置較為正中。這些圖像特質與《文博》片區研究機構單一、位置偏遠,是有較大差異的。
③幾乎與各個片區都有“接觸”的,當以北京大學為首的《文物》。其主辦單位為文物出版社,非具體研究實體機構或行政機構(不同于其余四大核心期刊),《文物》的排他性較弱,包容性較強。
4 研究結論
作為一項針對應用型社會科學進行機構學術影響力評價的研究,本研究天然有著難以量化、界限不明的劣勢。好在結合科學評價與機構評價的信息計量方法后,能夠逐步錨準評價對象,且在多維度分解后能把復雜的研究內容相對條理化,這對于科學評價來說意義是十分重大的。可以說,本文對博物館學研究機構的學術影響力評價提供了一個新的思路和角度。本研究的主要結論有:
①核心期刊中所發表的研究成果聚集程度,反映了博物館是博物館學學術的主要研究陣地。
②博物館學科的學術研究具有很強的聚集性,從側面反映了學科內部分支門檻較高,各研究機構之間“小團體”情況明顯、各主題之間缺乏相互通融與借鑒,大范圍合作、整合現象不佳。
③通過聚類圖譜可見,高校的研究綜合性較強,與其他研究機構的共性最高。這亦可通過分段位進行方差占比統計可見,其各專題研究力度和實力分布較為均勻。然而,即便是綜合性相對較強的研究機構——高校也存在其與核心期刊相互選擇的明顯偏好。這可能是學科特性,也可能是該學科研究的不足之處,有待進一步考量。
④除卻高校與博物館,學科內研究機構多為考古隊、考古研究所。其中,考古學是博物館學的主要相關學科,考古研究是博物館學研究內容的重大補充。
參考文獻
[1]申冬華,鄧若鴻,李曉軒.科研機構評價的理論與方法探析[J].科研管理,2002(11):13-17.
[2]馮新霞.信息計量學研究的新視角——評《信息計量學研究》[J].情報雜志,2003(4):30-32.
[3]顧建民.學科差異與學術評價[J].高等教育研究,2006(2):42-46.
[4]中國知網期刊簡介[EB/OL].2017,http://navi.cnki.net/knavi/JournalDetail?pcode=CJFD&pykm=WENW.
[5]中國知網期刊簡介[EBOL]. 2017,http://navi.cnki.net/knavi/JournalDetail?pcode=CJFD&pykm=DNWH.
[6]中國知網期刊簡介[EB/OL]. 2017,http://navi.cnki.net/knavi/JournalDetail?pcode=CJFD&pykm=GGBW.
[7]中國知網期刊簡介[EB/OL]. 2017,http://navi.cnki.net/knavi/JournalDetail?pcode=CJFD&pykm=ZLBK.
[8]中國知網期刊簡介[EB/OL]. 2017,http://navi.cnki.net/knavi/JournalDetail?pcode=CJFD&pykm=WEBO.
[9]李雪,王莉華.基于聚類和因子分析的農村居民消費結構實證研究[J].遼寧石油化工大學學報,2008(2):93-96.
[10]張紅兵,賈來喜,李潞.SPSS寶典[M].北京:電子工業出版社,2007.327-350.