創新驅動戰略下高校圖書館助力“雙一流”學科建設服務實證研究?
——以中國醫科大學圖書館為例

許丹 楊穎 韓爽 徐爽 郭繼軍

（中國醫科大學圖書館，遼寧 沈陽 110122）

1 引言

加強世界一流大學和一流學科建設是我國的重大戰略規劃，對提升教育發展水平、增強國家核心競爭力、奠定長遠發展基礎，具有重要意義。2015年10月國務院印發了《統籌推進世界一流大學和一流學科建設總體方案》[1]，2018年8月教育部、財政部、國家發改委再次推出了《關于高等學校加快雙一流建設的指導意見》[2]，2019年11月遼寧省政府發布籌集資金70億元支持“雙一流”建設方案[3]。幾年間一系列方案的陸續出臺，促使“雙一流”建設成為各大高校發展中的重中之重。無論是從前的“985”高校、“211”高校，還是各個級別普通高等院校，各省市政府、教育主管部門在人力、物力、財力上加大了各項投入，都在努力加快步伐，打造一批具有重要學術影響力、居于國內外領先地位的一流大學和一流學科。

“雙一流”學科建設分析服務，有助于高校和科研機構管理層跟蹤和評估各學科的科研績效，定位重點學科、優勢學科及潛力學科，從而對學科進行優化布局；同時，還能夠幫助管理者挖掘高影響力和高潛力的研究人員，吸引外部優秀人才，為人才引進提供決策支持。高校圖書館承擔著為學校教學和科研服務的使命，在加快建設“雙一流”高校的任務之中，圖書館的作用不可或缺。“雙一流”學科建設為高校圖書館的學科服務賦予了新的使命。劉昌榮[4]以山東師范大學圖書館為例，論述了圖書館學科服務在崗位設置、服務對象、內容、模式、隊伍培養、品牌營銷、志愿者作用發揮等方面的創新實踐與探索。李津[5]以清華大學圖書館情報分析服務實踐為基礎，就如何開拓思路，創新形式，發揮情報分析服務優勢，就支撐“雙一流”建設的實踐進行了總結分析。

2 中國醫科大學圖書館“雙一流”學科建設服務概況

“雙一流”建設是中國醫科大學“十三五”和“十四五”規劃中的重點任務，更是圖書館學科服務的重要內容。努力讓更多潛力學科躋身ESI學科排名世界前1%是我國各學術機構的重要學科建設目標，擁有更多高水平論文對于提升學校的科研實力和總體競爭力有著重要意義。

中國醫科大學圖書館從2016年起開始訂購ESI及Incites數據庫，隨之逐步開展了與“雙一流”學科建設相關的各項服務，在2016-2019的4年時間里不斷學習、探索、發現，逐步修正、完善、系統化各項服務內容并取得一定的服務成效。2016年初，該校進入ESI的學科只有臨床醫學、藥理學及毒理學、神經科學與行為學3個學科，2016年11月生物學與生物化學成為第4個進入ESI的學科，2018年11月分子生物學與遺傳學也作為當期閾值線成功邁入ESI學科陣營。至此，該校進入ESI學科達到5個，另有潛力學科7個，分別是免疫學、社會科學總論、環境科學與生態學、材料科學、化學、精神病學與心理學、微生物學。截止2020年1月，中國醫科大學館聯合校學科規劃處共出具ESI總體學科報告23期，分學科報告內容276份，同時不定期舉辦講座進行ESI學科建設相關宣講并開展一系列輔助服務工作來服務“雙一流”建設。

筆者以中國醫科大學圖書館（以下簡稱“本館”）為案例，闡述高校圖書館助力“雙一流”學科建設之舉措。

表1 我校未進入ESI學科的潛力值及入圍差距（2017.9）

3 高校圖書館助力 “雙一流”學科建設之舉措

3.1 運用曲線擬合方法進行ESI潛力學科預測

從2016年5月起至2017年9月一年半的時間里，分子生物學與遺傳學學科的潛力值從62.57%上升到86.23%，增長了23.66%，是本校潛力學科中進步最快的，也是最有希望進入ESI的一個學科，因此本館對該學科何時能夠進入ESI進行了預測。

在2017年9月本校進入ESI有4個學科，分別是臨床醫學、神經與行為學、生物學與生物化學、藥理與毒理學。根據ESI及Incites當期更新數據，表1展示了本校未進入ESI學科的潛力值及入圍差距。

本館參考清華大學圖書館管翠中老師對學術機構入圍ESI學科排名世界前1%的時間預測方法，利用曲線擬合方法進行ESI潛力學科預測。管翠中老師以清華大學為例，通過ESI模擬檢索，將檢索結果與ESI末位入圍機構進行被引頻次比較，找到“入圍差距”以確定臨近入圍ESI的潛力學科，而后運用曲線擬合模型方法預測入圍時間，是一套切實可行的數據分析方法，對學術機構掌握重點學科發展趨勢、衡量與世界一流學科差距具有實際參考價值[6]。本館采取方法類似，但數據提取方法不同，本館數據提取于當期Incites查詢到的總被引頻次來近似代表ESI總被引頻次進行預測，同時獲取數據年限延長為12年的數據集合，則擬合曲線將越接近真實情況。

首先是ESI入圍線的獲取。通過Incites限定時間范圍進行檢索，分別獲取各機構前11年至前1年在該學科所發表的論文的總被引頻次來代替當年ESI的總被引頻次，如表2所示。圖1表明各機構ESI總被引頻次曲線波動范圍，為減輕個體差異的影響，筆者使用排名末10位機構總被引頻次的平均值來近似代表該學科每一年ESI入圍的最低閾值，也將其定義為ESI入圍線[6]。隨后檢索得到中國醫科大學（以下簡稱CMU）分子生物與遺傳學學科分別在2007年-2018年間的總被引頻次，見表3。

表2 分子生物學與遺傳學機構排名末10位歷年ESI被引頻次總和（2007-2018）

表3 分子生物學與遺傳學學科CMU總被引頻次和ESI入圍線被引頻次（2007－2018）

圖1 分子生物學與遺傳學排名末10位入圍機構歷年ESI總被引頻次（2007-2018）

其次是入圍時間預測方法的選取。筆者采用函數曲線擬合的方法得到兩條曲線函數來近似表達這種變化的趨勢，兩條擬合曲線的交點即對應的入圍時間。圖2展示了分子生物學與遺傳學在2007年－2018年這12年中的ESI入圍線以及CMU在該學科的歷年總被引頻次信息，其中橫軸代表時間（以2007年作為起始的零點，2018年數據由2007年1月-2017年9月期數據近似代替），縱軸為總被引頻次。可以看出這12年里，該學科ESI入圍線被引頻次呈下降趨勢，CMU總被引頻次呈現顯著的上升趨勢。當中國醫科大學分子生物學與遺傳學的總被引頻次超過ESI入圍線時，該學科才有可能入圍ESI。

圖2 中國醫科大學分子生物學與遺傳學ESI入圍時間預測

以實際年份與2006年的差為自變量x，分別以CMU該學科總被引頻次和該學科ESI入圍線被引頻次為因變量y，應用Excel 2010分別選取線性函數、二次多項式函數、指數函數3種曲線函數[6]進行曲線擬合。根據R2擬合優度指標來評價函數的擬合效果，即R2指標越接近1，曲線擬合優度越好，因此選擇二次多項式來代表曲線變化情況。

最后再通過擬合曲線獲得預測時間。經計算，x=0時是2006年，x=13時是2019年，此時CMU總被引頻次大于ESI入圍線，因此預測分子生物學與遺傳學學科在2019年時已經進入ESI。

在本館提供的ESI學科建設月報告中，報道了2016年5月起至2019年9月每一期ESI的潛力值和入圍差等詳盡信息（見表4）。

表4 2016.5-2019.9各期分子生物學與遺傳學科數據變化情況

事實上，在2018年11月期數據，本校分子生物學和遺傳學已成功踏進了ESI的大門，為當期該學科的閾值線，與預測結果基本符合。此后我們又對2016年進入ESI的生物學與生物化學學科進行了反驗證，實際進入ESI時間與驗證預測時間也是相符合的，正向預測和反向驗證均獲得了滿意效果，表明了方法的可信性、實踐性較高。

由于ESI、Incites、WOS3個數據庫更新時間不同，數據范圍也不同，對于預測結果難免會有差異影響。同樣在反驗證的過程中，Incites數據回溯檢索次數要高于當時的實際情況，也會產生相對誤差。科研人員科研能力的提高、學校人才引進、合作共贏戰略的實施等激勵政策也會在一定程度上影響進入ESI時間。

3.2 基于ESI和Incites數據庫的學科競爭力分析

從2016年5月起，本館聯合校學科規劃處，根據ESI和Incites數據庫每兩個月更新一次的頻率，為學校管理層人員及各二級學院提供每一期學科建設月報，至今已經20多期。學科建設月報中提供各項競爭情報分析數據，包括學校ESI總體學科競爭力分析、入選ESI學科及潛力學科競爭力分析、潛力學科的潛力值分析、同類機構對表分析、各二級學院每個學科發文貢獻度分析、每個學科高產出及高影響力作者分析等內容，詳見表5。

利用ESI學科分析報告各期數據，獲取各個學科的ESI高產論文期刊列表，統計總結分析制作出投稿指南，輔助指導各個學科科研人員、教師和學生投稿方向。科研人員和研究生可以通過分析機構的科研合作開展情況來識別出高效的合作伙伴，通過對比學術研究成果來確定攻讀學位和繼續深造的方向等。同時開展ESI相關系列巡回講座進行宣傳推廣，主要包括兩部分內容：其一是對ESI使用功能的介紹，如何查詢各個指標以及如何利用WOS、Incites、ESI數據庫輔助科研；另一部分則是參考咨詢館員對于ESI相關輔助策略研究，如何進行潛力學科的預測，高被引論文分析，期刊投稿指南等內容的講授，目的均是輔助科研，助力本校“雙一流”學科建設，各類講座在各學院及附屬醫院講授后反響熱烈。

3.3 高被引論文分析

高被引論文（Highly Cited Paper）是指按Web of Science數據庫近十年發表的論文分22個學科，按照論文被引用次數的高低排序排在前1%的被引次數最高的論文。熱點論文（Hot Paper）是指Web of Science最近兩年里發表的論文中，按照最近兩個月里某個學科領域中被引用次數進入前0.1%的論文。高被引論文和熱點論文統稱為高水平論文（Top Paper），這些論文的影響力和學術價值都是毋庸置疑的。由于每年發表的論文成為高被引論文的閾值均不相同，我們在查詢到每年閾值的前提下，對于閾值線邊緣的論文采取幾種方法策略加以輔助，會有助于提高其學術價值和影響力，使其有機會在為高被引論文。

每個學科的研究前沿和熱點受到該學科各位學者的關注和青睞，選擇該學科的研究前沿、研究熱點進行研究并發表，有機會成為高被引論文的幾率勢必會大很多。一般每個行業的行業標準、實驗方法、實驗手冊在使用中都會成為指導風向標，被引頻次勢必要相對增高。鼓勵各位學者爭取合作參與的方式加入到行業標準或實驗方法的研究中，這樣的文章被引頻次均較高。從文獻計量學角度來講，選擇IF值較高的期刊發表文章，文章的價值、關注度、影響力均會相應增高，成為高被引文章的機會相對比于IF值較低的期刊文章則要高很多。獲取便捷的Open Access期刊在傳播速度和范圍上要更加廣范，被引頻次也會相應增加。不忘后期宣傳、發布以及各種方式的推廣，增加曝光度，以期獲得引用次數的增加。

3.4 運用突發監測等情報學方法預測潛在研究熱點

運用突發監測的方法，對ESI數據進行學科潛在研究熱點內容的預測，提供給該學科研究人員，指導其進行科學研究。例如本館徐爽運用突發監測結合UMLS揭示了創傷后應激障礙治療研究領域的研究現狀及發展趨勢，為開發新藥提供決策服務。將情報學的聚類、網絡圖譜分析、文獻計量學等方法運用到各個學科的數據中進行該研究領域新興趨勢和研究熱點的探測分析，獲得可視化研究成果結論，為科研人員提供輔助參考。本館楊穎[7]通過實踐操作運用BICOMB和gcluto及Uci-net等情報學方法分析研究本校潛力學科免疫學開展可視化知識圖譜，同時也對醫學信息學進行引文耦合和共被引分析后獲得學科研究熱點，提出了針對不同學科特點的ESI建設的建議。我們將有針對性地進行SWOTS分析，對本校整體學科領域的總體發文情況及各個其他學科發文情況進行優勢劣勢對比分析，發現自身優勢，查找劣勢，為領導層制定學科發展計劃提供決策支持。如圖3-圖6是根據2020年1月ESI及Incites數據進行分析，展示了本校免疫學科及當前免疫學科領域內TOP RAPER進行對比分析獲得的可視化關鍵詞聚類山峰圖及共現網絡圖譜。

圖3 中國醫科大學免疫學科可視化關鍵詞聚類山峰圖及共現網絡圖譜

圖4 中國醫科大學免疫學科可視化關鍵詞聚類山峰圖及共現網絡圖譜

圖5 免疫學科領域TOP RAPER可視化關鍵詞聚類山峰圖及共現網絡圖譜

圖6 免疫學科領域TOP RAPER可視化關鍵詞聚類山峰圖及共現網絡圖譜

3.5 建立智能化數據庫平臺

建立智能化的ESI數據管理系統，可自動下載數據保存并進行簡單的統計、對標分析，為今后學科服務持續發展提供連續數據支持，同時避免了人工的繁復勞動，有更多時間精力投入各個數據分析中，發揮機器不能實現的分析功能。例如自動為每一期高被引論文作者提供收錄引證報告，便于其后期評優、年底業績總結、晉級時的獲取需要；運用開發系統直接進行同類院校、一流院校的學科對標分析，隨時了解本校各學科與國內外各大高校的學科優勢及差距，減輕不必要的手工操作，節約時間，有利于將更多精力、時間投入到其他深入分析工作當中。目前，該項目需求分析調研工作已基本完成，即將著手開展項目招標工作。

3.6 打造“雙一流”學科建設紅醫品牌服務

本校始建于1931年江西瑞金，前身是中國工農紅軍衛校，是唯一一所跟隨紅軍走完兩萬五千里長征的醫學院校，被稱為紅醫搖籃。本校有著悠久的辦學歷史和紅醫文化傳統，“政治優良、技術堅定”是我們的校訓，“救死扶傷實行革命的人道主義”是毛澤東同志為本校的題詞。身為紅醫人，我們將繼續發揚紅醫搖籃光榮傳統，求實創新，結合自身院校特點，將圖書館學科服務內容、服務態度、服務方式緊密結合起來宣傳推廣，充分借助新媒體功能和技術來打造中國醫大學科的紅醫品牌服務效應。每次ESI更新時，本館第一時間通過微信公眾號發布本校ESI學科數據的總體競爭情報動態資訊，方便學校管理層及科研學者及時獲取最新資訊，了解學科動態；Incites數據庫更新后，本館會在ESI學科建設月報中詳細分析各個學科的發展變化情況，并提供競爭情報信息。圖書館需要樹立品牌意識，用專業知識服務于人，用耐心態度服務于人，打造紅醫圖書館的品牌知名度，將ESI學科服務打造成圖書館服務的高端品牌[8]。

4 結語

高校圖書館作為高校教學和科研支撐單位，肩負著為學校教學和科研服務的使命，緊緊圍繞“雙一流”建設任務，創新服務內容，提升服務能力，是新時代提出的新要求。在ESI學科服務的道路上一路走來，每個人都在奮勇前行發揮各自的智慧才能。

在“雙一流”學科建設背景下，為助力科研人員查找科學研究的前沿熱點，輔助科研管理層人員進行科研績效分配并提供有力的戰略情報和決策支持是圖書館的職責所在。本校圖書館員開拓思路，解放思想，團結一致，各司其職，仿照其他兄弟院校成功案例，取其精華，結合自身特點運用其中，發揮自身長項，借助數據分析工具，開展學術成果的分析評價等一系列情報學研究，為“雙一流”建設提供精準服務，創立品牌服務效應，為提升本校整體學術水平競爭力，爭創世界一流大學，一流學科貢獻圖書館的一份力量，切實發揮圖書館的輔助決策支持功能。