基于屬性識別模型的期刊競爭評價與探討
——以圖書情報期刊為例

胡起靖

（蘇州圖書館，江蘇 蘇州 215002）

期刊評價屬于多屬性評價問題，需要將期刊的各項指標一起進行比較，才能得出對期刊的全面評價[1]。采用單指標評價會導致期刊評價結果片面性[2]。而多屬性評價方法通過選取各種評價指標來建立評價體系，指標信息量相對較為豐富，避免了單一評價指標的片面性，能夠使得期刊評價結果更為科學合理，因此在當前的期刊評價中廣為應用[3]。

評價數學模型對多屬性評價方法的科學性、合理性具有重大影響。目前用于期刊多屬性評價的模型方法有很多，相關研究已見公開報道的有主成分分析法、TOPSIS 方法、模糊數學法、因子分析法、屬性識別模型法、秩和比法等。其中，屬性識別理論模型是基于模糊數學綜合評判理論發展起來的綜合評價方法[4]。相較于模糊數學模型，屬性識別模型計算簡單，能夠對不同評價對象進行更細微的比較[5]。目前模糊數學綜合評判在期刊評價中的應用已有較多研究見諸報道[6-7]，并且在知名的RCCSE 期刊評價中也得到了實際應用[8]。但是屬性識別理論模型在期刊評價中的應用研究較少，可見報道的有林春艷[9]將屬性識別理論模型用于自然科學學術期刊綜合質量評價中，得出了客觀、合理、實用的評價結果。但是該研究中模型評價的期刊數量僅為1 個樣本，評價結果僅涉及期刊質量等級的簡單判定，未進行期刊計量評分和競爭評價的研究。本文將屬性識別理論模型用于47 種圖書情報期刊的再評價，模型在對期刊進行等級評定的同時，拓展應用到期刊計量評分和競爭評價，能為增進圖書情報學類期刊的全面認識提供參考，同時也為當前的學術期刊評價方法提供更多的借鑒。

一、模型基本理論與計算方法

（一）建立分類標準矩陣

設評價對象空間X 有n 個評價對象，每個評價對象有m 個評價指標{I1，I2…Im}，每個評價指標有k 個評價等級{C1，C2…Ck}，對于每個評價指標Ij有相應的評價等級分類標準{aj1，aj2…ajk}，則評價對象空間X 的分類標準矩陣為：

式ajk中滿足aj1＜aj2…＜ajk，或aj1＞aj2…＞ajk。

（二）確定權重

（三）確定樣本屬性測度

計算第i 個評價對象第j 個指標值xij屬于ct類（1≤t≤k）的屬性測度為uijt。設aj1＜aj2…＜ajk，有：

當xij≤aj1時，取uij1＝1，uij2＝L uijk＝0

當xij≥ajk時，取uijk＝1，uij1＝L uijk－1＝0

（四）綜合屬性測度

由單指標屬性測度和指標權重可以得到綜合屬性測度uit：

式中，1≤i≤n，1≤t≤k。

（五）對象的識別與排序

采用置信度識別準則。設置信度λ（0.5≤λ≤1），用下式進行計算：

如果ti≥λ，則認為xi屬于ct級別。

按照評價準則進行評分，對評價對象進行比較分析，用下式進行計算：

式中，qxi為第i 個評價對象的評價分數；ni＝k＋1－i，依次取k～1 之間遞減的正整數。

二、評價指標權重的確定

組合評價法采用兩種或兩種以上的方法進行組合，且復合出最終的評價結果，能夠結合不同單一評價方法的特點和長處，達到優勢互補，從而得到更加全面、客觀并且唯一的評價結果[11]。目前組合評價方法在期刊評價中的應用主要有兩種方式：一種是將各種主客觀賦權法的權重進行重新組合，然后加權匯總或用系統方法得到最終評價結果；另一種是選取幾種單一綜合評價法，再將不同方法的評價結果進行組合[8]。相比較而言，第二種方式需要計算幾種單一方法的結果，計算過程繁雜，由于不同方法評價角度和評價原理的不同，必須經事前和事后一致性檢驗，若模型不能通過檢驗則要不斷調整，工作量較大[12]。并且有的組合只是幾種方法的簡單疊加，并沒有實現真正意義上的有機組合[13]。而第一種方式計算較簡單，且綜合了主觀客觀兩方面，易于實現主客觀有機組合。本文采用的是權重主客觀賦權的組合評價方法。

主客觀權重賦權法中的主觀法是通過結合實際情況和經驗判斷主觀地賦予評價指標不同的權重；客觀法基于數據本身的信息和各指標之間的關系確定權重[14]。雖然說采用客觀法確定權重能夠避免僅憑借經驗給出權重值帶來的失真，但是對客觀賦權法的選擇應考慮主觀管理需求，如果某種客觀賦權法所得權重結果不符合主觀管理需求和綜合評價，則應考慮主觀賦權方法或主客觀結合賦權法[15]。

（一）主觀法

常用的主觀賦權法有德爾菲法、層次分析法、強制決定法、直接賦權法等，其中強制決定法具有簡單高效的特點，在其他領域得到長久有效的應用。本研究選用強制決定法[16]來確定主觀權重。由于基于引文相關的期刊計量指標是評價期刊質量的重要指標[17]，本文將影響力指數單獨作為賦權對象，其他各項計量指標另外作為一個整體賦權對象，對二者進行主觀權重賦權。這樣也能減少主觀辨別的工作量，避免確認權重的指標過多會導致主觀偏差放大。

（二）客觀法

采用熵值法作為客觀賦權法。熵值法根據指標數據的離散程度進行指標賦權，指標數據的離散程度大，說明不同評價對象在該指標上的差異性大，反映了該指標對評價對象綜合評價結果的影響大，因此相應賦予較大的權重。其在計算過程中對原始指標數據進行線性處理，能夠尊重指標原始數據的分布，能夠更客觀、有序地反映評價對象的數據信息[18]。

俞立平[19]曾采用指標數據綜合擬合法對多指標綜合評價方法進行篩選，結果顯示熵權法指標數據綜合擬合度明顯高于TOPSIS 法、主成分分析法、因子分析法，說明在多指標綜合評價中具有較好適用性。熵值法確定權重系數具體方法如下：

設有n 個評價對象，m 個評價指標，則形成原始數據矩陣：

對判斷矩陣R 進行歸一化，從而得到歸一化矩陣B，B 的元素為：

式中，xmax為同一評價指標下不同指標值中最不滿意者；xmin為同一評價指標下不同指標值中最滿意者。

按上述方法將R 歸一化為B：

則第j 個評價指標下第i 個待評價對象評價指標值比重fij為：

第j 個評價指標的熵值Hj為：

第j 個評價指標的權重Wj為：

三、研究對象與評價指標選取

（一）研究對象

元評價是對原來評價的評價[20]，評價過程以原來的評價為基礎，對原來的評價結果進行信息再處理和結果再輸出。元評價最早在教育評估中得到應用，目前已經應用到科學研究績效等其他領域評價活動中[21]。在期刊評價應用中，元評價方法通過對現有的、認可度相對較高的期刊排名或評級的平衡匯總來提供期刊綜合排序，在借鑒前人工作的基礎上，匯總現有的信息對其他評價結果進行再利用，評價結果的整體認可較高，因此在實際應用中具有較大優勢[22]。

本文融入元評價理念和方法，以2021 年版《中國學術期刊影響因子年報（人文社會科學）》（以下簡稱《年報》）中2020 年47 種圖書館學和情報學期刊為研究對象。《年報》選取總被引頻次和影響因子這兩個最具代表性的評價指標，采用向量平權計算得到綜合指標“影響力指數”，并且按“影響力指數”的大小，對2020 年的47 種圖書情報期刊進行排名和分區。除了影響力指數值、復合總被引、影響因子等影響力指標外，《年報》還發布了從其他方面反映期刊辦刊規模、影響力、傳播力等特征的一系列計量指標。計量統計指標匯總見表1。

表1 《年報》期刊計量指標

雖然《年報》中“影響力指數”的綜合評價方法和結果得到了國內外學術界和期刊界的基本認可，但是“影響力指數”綜合評價只采用了總被引頻次和影響因子，未考慮即年指標、半衰期等其他計量指標，因此還需要作進一步的改進研究[23]。

（二）評價指標選取和指標體系構建

評價指標選取和指標體系構建直接影響評價工作的科學性和評價結果的合理性。《年報》為全面客觀地反映期刊的質量和影響力，從多方面指征發布了十幾項計量統計指標，但是在進行綜合評價時，并不是所有的計量指標都適宜采用。例如，對于某些正相關度較強的指標，其評價意義接近，評價結果一致性也較強，重疊使用會引起評價結果的偏差[24]，因此不宜同時使用或應適當控制其總權重[25]。還有一些絕對量指標，指標值受其他絕對量指標或因素影響，僅適用于該期刊在時間序列中與自身進行縱向對比，而在與不同期刊進行橫向對比時，有必要轉換成相對量指標進行評價。針對《年報》中提供的統計指標，本文主要從以下兩方面進行指標的篩選和指標體系的構建。

1.剔除相關性強的指標。《年報》中的影響力指數是根據綜合總被引和影響因子綜合計算出來的，總被引和影響因子越大，影響力指數越大，因此總被引和影響因子與影響力指數有強正相關性。量效指數是某刊影響因子與該刊影響因子對應的發文量的比值，因此與影響因子有強正相關性。可被引文獻量、平均引文數與總被引和被引期刊數有較強相關性。在同等條件下，可被引文獻量越大，期刊被更多次數引用和被更多引期刊引用的概率越大。期刊論文的平均引文數多，在一定程度上說明作者前期準備更充分，研究更深入，論文的學術水平往往更高，被引用的可能性更大[26]。總下載量和總被引指標之間、web 即年下載率和影響因子指標之間有較強正相關性[25]。因此，本研究剔除總被引、影響因子、量效指數、可被引文獻量、平均引文數、總下載量、web 即年下載率指標。

2.構建相對量指標。《年報》期刊計量指標中的引用期刊數和被引期刊數是絕對量指標，指標值與可被引文獻量密切相關，可被引文獻量指標與期刊的辦刊歷史、刊發周期、每期刊文數量直接相關。并且這兩個指標與期刊開設的欄目有較強相關性，一些綜合性期刊開設跨學科的欄目比較多，期刊引用的期刊數和被引用的期刊數相應也會較多。若直接以這兩個指標的絕對量作為評價依據不能合理地對不同期刊進行比較。因此本研究中將這兩個指標的指標值除以可被引文獻量，分別構建平均引用期刊數和平均被引期刊數，以更真實地反映這兩個指標在不同期刊間的差別。

平均引用（被引）期刊數＝引用（被引）期刊數/可被引文獻量

四、模型實際應用與探討

（一）評價因子與標準

以《年報》中進行期刊影響力排名的47 個圖書情報學類期刊為評價對象，以經過相關性篩選和相對量建構的指標為評價因子。各評價期刊的評價指標數值匯總如表2 所示。

表2 期刊綜合評價指標及數值

續上表

取各評價因子的最大值和最小值為邊界，進行評價指標分組標準劃分，期刊各指標評價等級劃分如表3 所示。其中被引半衰期為反向指標[3]，被引半衰期長說明期刊的學科知識更新較慢[27]，因此將該指標評價等級標準值做反向排列處理。

（二）評價單指標屬性測度

代入表2 和表3 數據，可計算得到不同期刊單指標屬性測度，如表4 所示。

表3 期刊評價分組標準

表4 期刊單指標屬性測度

（三）權重值

1.客觀權重。根據熵權法計算除影響力指數以外的其他各項指標的客觀權重值。各指標數據歸一化處理結果，以及各指標值比重、熵值和權重如表5 所示。

表5 評價指標客觀權重值

2.主觀權重。對影響力指數和其他指標分別構建[0.3，0.7]、[0.6，0.4]、[0.9，0.1]三組權重，根據以上賦權分別進行綜合計算和排名。邀請10名熟悉圖書情報類期刊的專業館員對三組權重計算的排名結果進行1 對1 比較評分。當1 對1比較時，認為排名結果更合理的得1 分，次合理的得0 分，自身相比不記分。結果顯示[0.6，0.4]這組權重得分最高，[0.9，0.1]的得分次之，說明[0.6，0.4]這組權重的排名結果認可度最高，[0.9，0.1]的認可度次之。因此在這兩個區間內再對影響力指數和其他指標分別構建[0.6，0.4]、[0.7，0.3]、[0.8，0.2]三組權重，并且同樣地對排名結果進行1 對1 比較評分。結果顯示[0.7，0.3]這組權重的評分最高，對應影響力指數和其他指標分別賦權0.7 和0.3。這一結果符合專家會議賦權法[3]得出的“指標權重以期刊影響力指標為主”的結論，影響力指標權重值也與該研究最終采用的權重值“0.832”接近，考慮到其他指標里的即年指標也屬于影響力指標，因此可以采用這一組權重賦值。

3.主客觀賦權。按照影響力指數0.7，其他指標權重0.3 的系數進行加權計算后，各指標最終的權重值如表6 所示。

表6 評價指標主客觀權重加權結果

（四）綜合屬性測度

根據期刊的評價指標權重，結合式（1），可計算得到各期刊綜合屬性測度，結果如表7 所示。

表7 期刊評價綜合屬性測度

設置信度λ＝0.5，由式（2）判斷各期刊綜合評價等級。

以J2 和J3 期刊為例：當t＝1 時，J2 期刊綜合屬性測度0.642＞0.5，因此，判定J2 期刊等級為一級；當t＝2 時，J3 期刊綜合屬性測度0.367＋0.445＞0.5，因此，判定J3 期刊等級為二級；同理，求得其他期刊綜合評價等級。

按式（3）計算不同期刊綜合評價得分，分數越大，說明期刊計量指標綜合評價越好。以J1 期刊為例，得分計算為：0.866×4＋0.108×3＋0.012×2＋0.014×1＝3.826。同理，可求得其他期刊計量指標綜合評價得分，結果如表8 所示。

表8 期刊綜合評價得分

由表8 可知，在排名1—22 的期刊中，影響力指數及其他計量指標綜合計算排名結果與原影響力指數相差不大，且大部分期刊保留了原來的排名名次。其中排名第1 的《中國圖書館學報》綜合評價計量得分遠高于其他期刊，說明該學報除了影響力指數指標外，其他計量指標在同類期刊中也是排在前列的，彰顯了該學報在所屬學科領域的權威性。排名23—47 的期刊中，大部分期刊的排名名次都出現了變化，且部分期刊的名次有較大的變化，如《農業圖書情報學報》由原來排名31 上升到24，原來排名24 的《情報探索》則下降到25；《河南圖書館學刊》由原來排名的37 下降到40，原來排名39 的《河北科技圖苑》則上升到37。對比《農業圖書情報學報》和《情報探索》的各個評價指標可以看到，在即年指標、基金論文比、平均引用期刊數、平均被引期刊數這四個指標上明顯優于《情報探索》，是促成《農業圖書情報學》報排名提升的主要原因；而對比《河南圖書館學刊》和《河北科技圖苑》的各個評價指標可以看到，基金論文比、平均引用期刊數、平均被引期刊數、他引總引比四個指標值明顯低于《河北科技圖苑》，是造成《河南圖書館學刊》排名低于《河北科技圖苑》的主要原因。

表8 中《文獻》《古籍整理研究學刊》《中國典籍與文化》按照計量指標綜合評分的排名出現了不同程度的下滑且排到了最末，這主要是綜合評價中被引半衰期這一指標的反向作用導致的。被引半衰期與學科特點緊密相關，語言學、史料考證、檔案文獻、歷史學類期刊的半衰期比較長[27]，雖然這三個期刊在《年報》中都列為圖書情報類期刊，但就這三個期刊的研究內容而言，其涉及的主要研究內容歸屬于檔案文獻、史料考證及語言學領域。如《文獻》著重發表古典文學、史學古文獻學等研究論文，《古籍整理研究學刊》以古籍整理研究、古文獻學為主。此外，影響因子指標同樣具有鮮明的學科屬性[28]，其會受到學科分類、論文類型、專業特點等因素的影響[29]，這三個期刊因主要刊載文章學科內容和專業特點的影響，在《報告》中按影響力指數的排名也比較靠后，但實際上這三個刊物卻都是核心期刊。另外，《內蒙古科技與經濟》綜合評分排名上升了四位，這主要得益于其互引指數指標的貢獻。從表2 中可以看到，在評價的47 個期刊中，該刊的互引指數指標遠遠高于其他刊物。互引指數是某刊的被引集中度與該刊所屬學科的平均被引集中度之比，用于反映某期刊被引期刊分布廣度的合理性[23]。相比較而言，綜合性期刊由于涉及的學科門類較多，其被更多學科期刊引用的概率要大于專業性期刊。而該期刊恰恰是一個綜合性科技與經濟刊物，其刊載欄目包涵圖書情報、科技創新、生態建設、財政金融、應用技術等諸多領域的內容。按照不同類不好比較的原則，這樣的綜合性期刊在與專業期刊進行競爭評價時，應該對相應學科內容的計量指標單獨統計，才能使得期刊指標在相應學科上的水平得到比較真實準確的反映[30]。

由于期刊評價指標如影響因子、被引半衰期具有明顯的學科性，在對專業學科門類的期刊進行競爭評價時，應盡量保證所選期刊研究學科內容的一致性，以提高計量指標的可比性。發布機構在統計專業類期刊計量指標過程中，若涉及有綜合性期刊，應當按照綜合性期刊中各學科的可被引文獻分別進行指標計量統計；若有期刊的主要內容與相應學科內容不一致，應盡量按照期刊中與相應學科相關的文獻單獨進行指標計量統計。但即便是同一學科下的刊物，期刊計量指標也受到出版周期、出版時滯、論文類型、參考文獻、馬太效應等眾多因素影響[29]。因此當前以刊載論文的質量為評價指標的“以文評刊”方式，正在成為學術期刊評價的發展方向[31]，但是這種評價方式在實際應用中尚未取得預期效果[32]，還需要在評價機制、保障性制度等方面做進一步的探索和試驗。

此外，表8 中等級一、二、三、四級期刊的數量分別為2 個、7 個、13 個、25 個，其數量分布相較于《年報》中按照期刊排名結果平均劃分分區的方法更有梯次，且等級劃分結果是根據各個評價指標綜合計算得來的，顯得更有邏輯和內涵。不足之處是一級和二級期刊數量過少，這和評價標準值的設定有關。在實際應用中，在已完成綜合計量得分及排名的前提下，可以根據實際需要重新設置評價標準值，并且依此單獨進行等級劃分評定，以得到各個等級的期刊數量分布更合理的等級評定結果。

結語

本文融入元評價的理念和方法，在《年報》引文綜合指標“影響力指數”研究成果基礎上，綜合考慮即年指標、基金論文占比等其他多項計量指標的影響，采用屬性識別模型進行綜合再評價。相對于原評價，再評價結果能更加客觀全面地反映各個計量指標對期刊評價的綜合影響。本文在綜合評價過程中不僅綜合了多個評價指標，并且在原引用數據引文評價法的基礎上，綜合應用了量化指標評價法、同行評議打分法。評價模型在對評價指標確定權重時采納了主客觀賦權的組合評價方法，首先采用客觀法對指標權重進行賦權，再結合同行評分進行主觀權重組合的選取和評價結果的最終確定，評價過程中充分體現同行評議的決定性作用，較好地實現了“同行評議為主、計量評價為輔”的綜合評價方式，從而有利于提升評價的公平性與準確性[33]。評價結果能夠確定期刊所屬的評價等級，實現期刊的定性評價，也能以評分的形式直觀地反映出不同期刊的差異程度，符合當前定性與定量相結合的最主流、最科學評價方式[33]。

本文創新性地將屬性識別模型應用于期刊計量綜合評分和競爭排名，模型應用過程中邏輯清晰，信息利用度高，數據處理全過程可借助Excel軟件完成，計算結果準確、可靠，在期刊評價中顯示出較強適用性。但是在定性評價過程中，由于一級和二級期刊的評價標準值設置較高，因此一級和二級期刊數量過少。在實際開展分類評價的工作中，可根據實際需要重新構建分級標準并依此單獨開展期刊分類定性評價，以得到期刊數量分布更合理的等級評定結果。另外，在同行評議打分的人員組成結構、參與人數等方面，還可根據實際評價需要和具備的人力物力條件進一步加強，以提高評議的專業性、代表性。若條件具備，應組織學術共同體為評價主體的同行評議，以提高評議的科學性、權威性。