中文人文社會科學科研人員的學術影響力評價研究

郭蕊翾　宋凱　杜保國

摘要：科學評價科研人員學術影響力是展現其專業性與創新性的重要途徑。文章在構建科研人員學術影響力評價指數PRCI-G的基礎上，結合科研人員研究主題構建學術影響力評價矩陣，并從五大維度構建科研人員學術影響力畫像。以圖書情報學領域為例對所提方法進行實證研究，該方法能夠全景化展示科研人員的學術面貌，為中文人文社會科學領域的其他學科應用提供借鑒，同時為研究者追蹤科研人員動態與快速把握學術進展提供決策參考。

關鍵詞：中文人文社會科學；科研人員；學術影響力；圖書情報學

中圖分類號：G250 文獻標識碼：A

DOI：10.13897/j.cnki.hbkjty.2023.0063

0 引言

科研人員是學術研究與創新的主體，在推動知識創新與提升學科發展水平方面起著關鍵作用。科研人員學術影響力是學術水平的反映，代表其學術成果被關注與被認可的程度［1］。科學評價科研人員學術影響力是展現其專業性與創新性的重要途徑，對完善學術人才評價體系意義重大。通過評價中文人文社會科學科研人員的學術影響力，幫助相關研究者追蹤科研人員的中文成果，能夠助力其更加準確且迅速地掌握學科前沿。

目前，常用的科研人員學術影響力評價方法有三種，分別是定性評價方法、定量評價方法和定性與定量相結合的評價方法。（1）定性評價方法。

定性評價是指某專業領域的專家基于自身對本專業的認知、理解、經驗以及造詣等對被評價對象給予評判［2］。同行評議是在科研人員評價方法中最具代表性的定性研究方法之一，在滿足科研評價實際需求上，同行評議是目前科學界學術交流最可行的質量控制手段，也是評價實踐首選的量度工具［3］。（2）定量評價方法。定量評價是指借助能夠用來表征學術成果貢獻的指標對被評價對象的影響力進行分析。在科研人員學術影響力評價方面的評價指標主要有四種，分別是傳統文獻計量學評價指標、h指數及其擴展指數、基于復雜網絡的評價方法和基于Altmetrics的評價方法［4］。基于傳統文獻計量學的評價指標主要有論文總數、總被引頻次和篇均被引頻次等。h指數是最常用于評價科研人員學術影響力的指標之一，但其僅考慮到發文量與被引量，在評價全面性上有所不足。基于復雜網絡的評價方法是指通過構建作者合作網絡與互引網絡來測度科研人員的學術影響力，其中常用評價指標有點度中心度、中介中心度、接近中心度和類Page-Rank方法等。基于Altmetrics的評價指標有微博轉發和評論、社交網站評論、社會標簽、下載人次、閱讀人次等，在提高時效性的同時拓展了影響力測度的廣度與深度

［5］，彌補了傳統計量評價的缺陷，能更好地評價學者及學術成果的社會影響力［6］。（3）定量評價和定性評價相結合的方法。定性評價與定量評價各有優劣，在科研人員學術影響評價中互為補充，綜合應用定性與定量的評價方法是未來評價的發展方向［7］。

本研究提出一種學術影響力評價方法，基于學術產出、學術認可、學術合作以及學術創新四個維度構建學術影響力評價指標，并進一步結合研究主題構建中文人文社會科學科研人員學術影響力評價矩陣，在對科研人員進行影響力類型劃分的基礎上，從多個維度繪制科研人員學術影響力畫像，實現從宏觀層面的學術影響力評價到微觀層面的個體畫像描述的全景化、多維度學術影響力評價。

1 科研人員學術影響力評價模型構建

為了清晰展現科研人員學術影響力評價的構建過程，遵循數據挖掘過程中通用的收集、處理、分析和展示步驟，科研人員學術影響力評價模型的構建包含三個部分，分別為：科研人員學術影響力評價指標分析、科研人員學術影響力類型劃分以及科研人員學術影響力畫像構建。

1.1 科研人員學術影響力評價指標分析

本文對中文人文社會科學科研人員學術影響力的評價，將綜合考慮科研人員的學術產出、學術認可、學術合作以及學術創新。（1）學術產出用科研人員發文數量進行表征。較多的學術論文數量能夠體現科研人員學術研究的持續性和深入性。（2）學術認可用科研人員的施引作者數量進行構建。科研人員的施引作者較多意味著其他研究者對其研究水平認可度較高，證實其科研成果的實際價值較高。⑶學術合作用科研人員的合作作者數量進行表示。合作作者較多能代表該科研人員社會合作網絡覆蓋較廣，在研究領域的發展中起到推動作用。⑷篇均被引頻次能夠體現科研人員的學術創新能力，較高的篇均被引頻次可以表示該科研人員學術成果的平均影響力較高。同時，在已有研究中，有學者將被引頻次離散度引入評價指標［8-10］，對作者、機構、期刊進行評價并取得了較好的效果。被引頻次離散度能夠體現文獻被引頻次之間的差距，均衡篇均被引頻次可能受到高被引文獻與低被引、零被引文獻帶來的影響，反映科研人員論文被認可的均衡程度。因此，本文借鑒此方式，將被引離散度與篇均被引頻次相結合，以保證學術創新評價結果的合理性。

綜合上述內容，本文從學術產出（Academic Publication）、學術認可（Academic Recognition）、學術合作（Academic Cooperation）及學術創新（Academic Innovation）四個維度構建學術影響力評價指標：PRCI-G指數（Publication Recognition Cooperation Innovation-Gini Index），計算公式見公式（1）。其中，

公式（1）中的GC表示基尼系數（Gini Coefficient，簡稱 GC），是衡量數據離散度的常見指標之一，取值范圍在0-1之間，GC值越小則代表科研人員論文之間的被引頻次越接近。在篇均被引頻次相同的情況下，GC值越小代表科研人員的學術水平越高［11］。具體計算公式見公式（2）。其中，Pi、Pj代表一定時期內第i篇、第j篇文獻的被引頻次，N表示一定時期內某作者所著文獻的總數。

此外，在應用PRCI-G指數對科研人員學術影響力進行評價的基礎上，需要對該指標的科學性進行驗證。因此，本文將從相關性、穩定性以及區分性三個方面對該指標進行檢驗。

1.2 科研人員學術影響力類型劃分

在應用PRCI-G指數進行科研人員學術影響力計算的基礎上，為了能更為細粒度地對科研人員類型進行劃分，明晰學科領域內不同科研人員的學術發展態勢，本文結合科研人員的研究主題，構建“研究主題-學術影響力”評價矩陣，對科研人員進行類型劃分。在對導出的題錄數據進行關鍵詞清洗、合并后，應用Donohue［12］提出的高頻低頻詞界分公式進行關鍵詞提取，并使用VOSviewer進行主題聚類劃分，以識別每位作者的研究主題數量。使用研究主題數量與 PRCI-G指數繪制科研人員學術影響力評價矩陣，通過閾值設置，將科研人員劃分為四種類型。

1.3 科研人員學術影響力畫像構建

通過上述過程，能夠計算每位科研人員在學科領域的學術影響力并劃分影響力類型，實現了從宏觀層面對科研人員的學術影響力情況分析。本文整合科研人員的學術微觀信息，通過構建科研人員學術影響力畫像的方式對科研人員的學術面貌進行全景化結果展示，實現從宏觀到微觀層面的科研人員學術動態揭示。

綜上，本文對科研人員學術影響評價的關鍵流程進行了描述，并以此形成科研人員學術影響力評價模型，見圖1。在模型實證過程中，以中國知網和中國引文數據庫為數據來源。

數據具體處理流程如下：首先，在中國知網中對圖書情報領域的相關論文進行檢索，篩選出科研人員實驗列表。第二，在中國引文數據庫對相關科研人員的施引作者數量、合作作者數量及篇均被引次數進行檢索與統計。為了消除不同指標之間的量綱影響，使預處理的數據穩定性更高，對以上數據進行log對數函數歸一化處理。最后，依據科研人員學術影響力評價過程，計算科研人員PRCI-G指數，結合研究主題進行科研人員學術影響力劃分，最終繪制完成科研人員學術影響力畫像。

2 結果分析

2.1 數據來源與處理

1965年，普賴斯在對引文進行大量的統計分析后提出了“最大引文年限”問題，并指出文章被引用的峰值是該文章發表后的第二年［13］。2011年，黃利平研究發現圖書情報學領域的期刊被引最佳年限主要集中在第二年或者第三年

［14］。為消除最大引文年限的影響，本文選取中國知網收錄的圖書情報領域2009-2018年間發表的CSSCI論文進行研究。為了避免發文量過大或過小造成評價失衡，本文重點對發文量較為接近的科研人員進行研究。因此，將論文數量的閾值設置為85-150篇，在該區間內共有22位科研人員。

在中國引文數據庫對22位作者的合作作者、施引作者及篇均被引頻次分別進行檢索。為了彰顯科研人員的較高學術水平并探尋較為穩定的合作關系，對引用次數和合作次數設定閾值，使用引用科研人員論文數量大于5次的作者數量來計算學術認可程度，使用與科研人員合作2次及以上的作者數量來計算學術合作程度。數據統計情況如表1所示。

2.2 科研人員學術影響力計算

2.2.1 科研人員學術影響力評價

對上述數據進行log對數函數歸一化處理后，使用熵權法計算各項指標權重，得到學術產出的權重為0.0133，學術認可的權重為0.6060，學術合作的權重為0.0780，學術創新的權重為0.3026。根據PRCI-G指數公式計算22位科研人員的PRCI-G指數，并將其與常用的科研人員學術影響力評價指標h指數、g指數、篇均被引頻次及總發文量進行比較，結果見表2。

2.2.2 PRCI-G指數有效性檢驗

為了驗證PRCI-G指數對科研人員學術影響力的評價效果，從相關性、穩定性和區分性角度進行分析。

（1）PRCI-G指數的相關性分析。為分析PRCI-G指數與h指數、g指數、總發文量以及篇均被引頻次之間的關系，對上述數據進行Spearman相關性分析，結果如表3所示。

分析表3發現，PRCI-G指數與h指數和g指數中等程度相關，與篇均被引頻次強相關，與總發文量極弱相關。PRCI-G指數與h指數、g指數和篇均被引頻次的相關度分別為0.446、0.529和0.760，有著較高的一致性，能夠證明PRCI-G指數是在已有評價指標上的改進，具有一定說服力。與h指數和g指數相比，PRCI-G指數與篇均被引頻次的相關性較高，可能是因為h指數和g指數的評價標準均是高被引文獻，未考慮到被引頻次較低的文獻，而PRCI-G指數則將論文被引頻次的均衡性與離散度納入計算。此外，PRCI-G指數與總發文量的相關系數僅為0.120，相關度極弱，符合破除“唯論文”不良導向的科技評價體系改良趨勢［15］，說明PRCI-G指數更注重科研人員學術成果的質量與其在學科領域中的綜合影響力與貢獻度，而非局限于論文數量。

（2）PRCI-G指數的穩定性分析。將PRCI-G指數與用于評價科研人員學術影響力的其他常見指標，即h指數、g指數與篇均被引頻次進行比較，其中排名變化為PRCI-G指數排名，分別減去其他指標排名的差值，得到的結果如表4所示。

分析表4發現，PRCI-G指數排名相較h指數、g指數上升幅度最大的均為蘭月新，分別上升11位和12位。根據收集到的數據進行分析可以發現，該科研人員共發表86篇論文（排名第17位），合作作者40位（排名第1位），施引作者67位（排名第4位），篇均被引28.31次（排名第3位）。在統計數據中，該作者的發文量排名雖較靠后，但合作網絡較廣，多次引用其學術成果的作者較多，因此使用PRCI-G指數進行評估，會使得其排名有較大幅度的提升。

PRCI-G指數效果與h指數和g指數存在類似效果。在與h指數的比較中，有2位科研人員的排名位次未變化。在與篇均被引頻次的對比中，有4位科研人員的排名位次未變化。在PRCI-G指數與h指數、g指數排名對比中均有15位科研人員的位次變化小于等于5位，占比68.19%。與篇均被引頻次的排名相比，共16位科研人員的位次變化在5位以內，占比72.73%，其中篇均被引頻次排名前10的科研人員中僅有1位位次變動超過5位。通過數據分析可以看出，PRCI-G指數評價結果的總體排名變化幅度較低，與其他評價指數相比的結果較為穩定。

（3）PRCI-G指數的區分性分析。從表2可以看出，22位科研人員的PRCI-G指數沒有重復，最大值與最小值相差0.75，數值差異雖小但區分度較為明顯。觀察h指數和g指數，可以看到有5組科研人員具有相同的h指數，涉及13位科研人員，占比59.10%；5組科研人員的g指數相同，涉及10位科研人員，占比45.45%。顯然，使用PRCI-G指數來區分科研人員學術影響力的效果更加顯著。

進一步繪制22位科研人員PRCI-G指數、h指數和g指數排名情況，橫軸表示科研人員，縱軸為影響力指數排名，見圖2。可以看出， PRCI-G指數排名的圖示是一條直線，表示未出現排名相同的情況，而h指數和g指數的排名情況均出現波動，表示在不同科研人員的評價中存在相同的結果。綜上分析，PRCI-G指數涵蓋了科研人員的學術產出、學術認可、學術合作及學術創新，能更加綜合地對科研人員學術影響力進行區分。

整體來說，在h指數和g指數相同的科研人員中，當PRCI-G指數保留2位小數時能夠形成明顯差異，可證明PRCI-G指數的區分效果較強。

2.3 科研人員學術影響力類型劃分

為了對科研人員學術影響力類型進行更為細粒度的劃分，本文在提取科研人員研究關鍵詞的基礎上，依托VOSviewer對科研人員研究主題進行識別，為了能夠保證主題聚類的語義量，設置聚類包含的最少關鍵詞數量為2。

在確定每位科研人員的研究主題數量后，結合PRCI-G指數構建“研究主題-學術影響力”評價矩陣，其中橫軸為主題數量，縱軸為PRCI-G指數，見圖3。為了對科研人員影響力類型進行區分，設定研究主題數量和學術影響力閾值分別為5和1.385。其中1.385為22位科研人員PRCI-G指數的中位數。

依據研究主題數量和PRCI-G指數對四個象限中的作者類型進行歸納如下：

學術卓越型：在第一象限中，科研人員的研究主題數量多于5個，同時PRCI-G指數高于1.385。該類科研人員研究范圍廣泛且研究較為深入，在學科領域內影響力突出，在學術產出和創新水平較高的基礎上，合作作者和施引作者較多。對于學術新人來說，通過追蹤該類科研人員，可以較快地從多個研究方向了解學科發展，對明晰研究目標具有重要借鑒。

研究聚焦型：第二象限中，科研人員的研究主題小于等于5個且PRCI-G指數高于1.385。這些科研人員的研究內容較為集中，在主要研究方向中產出能力強且學術影響力高。對于研究人員來說，關注這些科研人員的學術動態有助于建立起完整的知識脈絡，特別是在某個方向進行深入探索的研究者，可依據自身研究方向有針對性地追蹤科研人員動態，以便更加細致全面地把握其中重點知識與新興熱點。

潛力突出型：第三象限中，科研人員的研究主題數量小于等于5個且 PRCI-G指數低于1.385。這類科研人員的研究范圍相對聚焦，在學術領域中奠定了堅實的基礎，學術潛力突出且學術視野前沿。研究人員通過追蹤該類科研人員，能夠獲得創新性的學術觀點，對開辟學術思維有重要的導向意義。對相關方向的研究人員與新進研究人員來說，關注該類科研人員的學術動態有助于擴展學術視野、開辟創新思維。

均衡發展型：在第四象限中，科研人員的研究主題數量大于5個，同時PRCI-G指數低于1.385。該類科研人員的研究主題比較多元，影響力較為均衡，未來有可能發展為學術卓越型。研究人員在追蹤學術卓越型科研人員的同時，在相應方向上可同時追蹤均衡發展型科研人員。通過此種方式，能夠幫助研究人員快速全面把握學科發展態勢和研究熱點，并據此形成自己的研究思路。

對科研人員學術影響力類型進行劃分，一方面可以對科研人員學術影響力進行細粒度描述，更加細致地分析其研究趨勢、追蹤其學術動態；另一方面能夠幫助不同類型的研究人員把握科研人員的學術進展與研究方向，為其跟進學科領域熱點研究提供參考，并為其開闊研究思路提供借鑒。

2.4 科研人員學術影響力畫像描述

在宏觀層面對科研人員學術影響力類型劃分完成后，針對不同類型的科研人員，進一步對其學術影響力畫像進行描述。學術影響力畫像旨在通過對科研人員的基本信息、學術影響力情況、被引情況、合作情況以及研究主題五項內容進行系統刻畫，從微觀角度較為全面地展現科研人員學術面貌，為研究者快速把握科研人員學術動態提供重要參考，助力其高效開展科研活動。因此，本文以“學術卓越型”中的科研人員為例，選擇武漢大學的黃如花教授，對其學術影響力畫像進行構建，見圖4。

分析圖4發現，在合作情況分析中，可發現共有23位作者與黃如花教授的合作次數不少于2次，其中合作最多的作者是武漢大學的李白楊，兩人共合著10篇論文，共被引627次。兩人合著論文中被引頻次最高的是2016年發表于期刊《圖書情報知識》上的《數據素養教育：大數據時代信息素養教育的拓展》一文

［16］，共被引248次。科研人員之間的合作關系有助于學科知識的橫向擴張與縱深挖掘，了解研究方向中高影響力學者的合作情況有助于研究人員全面構建知識網絡，更為深入地學習了解學科領域中的理論知識。

在被引情況分析中，共有91位作者引用黃如花教授的學術成果，次數大于5次，其中中國科學技術信息研究所的溫芳芳在9篇文獻中引用了48次黃如花教授的學術成果，是施引頻次最高的作者。通過分析施引作者及引證文獻可以看出，在對政府數據開放共享政策領域的研究中，黃如花教授的學術成果受到了大量研究人員的認可，為相關理論及實踐研究提供了思路指引與參考。

在研究主題方面，針對黃如花教授的學術成果共確定了34個可用于分析的關鍵詞，在VOSviewer生成的可視化圖譜中共形成6個研究主題，根據關鍵詞分析及文獻的二次解讀，對6個主題分別命名為信息資源建設與信息服務、政府數據開放共享政策、科研數據資源開放存取、信息素養教育、信息組織與檢索、圖書館管理，其中學術成果最多的兩個研究主題為“信息資源建設與信息服務”和“政府數據開放共享政策”。

對黃如花教授進行學術影響力畫像描述，能夠實現從宏觀到微觀層面的學術面貌揭示。對圖書情報學領域的研究人員而言，通過學術畫像可以更加細致地把握黃如花教授的研究進展，深入了解相關研究主題的發展態勢，補充自身在學科領域中的知識盲點，開拓學科視野并啟發研究思維。學術新人通過關注學術影響力畫像能夠對黃如花教授的學術信息進行比較全面的了解，明晰圖書情報學領域內的多個研究方向及熱門主題，從而較為系統地把握相關方向發展現狀。針對研究主題聚焦在“信息資源建設與信息服務”和“政府數據開放共享政策”等方向的研究者，可以通過追蹤黃如花教授及其主要合作者、施引者的最新成果了解學科熱點與新興前沿，從而在增加知識儲備的基礎上拓展研究思路。

3 結語

本文提出的中文人文社會科學科研人員學術影響力評價方法具有一定創新性，具體表現如下：

（1）過往研究多是從文獻計量、替代計量和復雜網絡等角度出發，改良或重建科研人員評價標準。本文在創新評價維度的基礎上，構建了“研究主題—學術影響力”二維矩陣，對科研人員進行學術類型劃分，能夠助力相關研究者在宏觀層面把握不同科研人員的學術進展，鎖定追蹤對象，為其跟進學科領域熱點與新興前沿進行助力。

（2）已有研究往往僅對科研人員進行排名，沒有對其研究主題、發展態勢等進行細粒度分析。本研究結合科研人員學術特征繪制了學術畫像，從而更為詳盡的對科研人員合作情況、被引情況、學術影響力情況、研究主題等學術信息進行描述，有助于快速全面地了解科研人員學術動態，從多個維度直觀審視所屬研究方向中高影響力學者的科研進展，為相關研究人員及時跟進學科動態與開拓研究思路提供了全景化、多維度的參考支持。

參考文獻

［1］王偉明.考慮共識度的學者學術影響力組合評價研究［J］.情報理論與實踐，2023，46（1）：115-123.

［2］許海云，方曙.人文社會科學評價中“質”與“量”相結合的評價框架研究［J］.圖書情報工作， 2011，55（10）：60-64.

［3］萬昊，譚宗穎，朱相麗.同行評議與文獻計量在科研評價中的作用分析比較［J］.圖書情報工作，2017，61（1）：134-152.

［4］熊回香，杜瑾，代沁泉，等.基于主題與多維計量指標的學者學術影響力評價研究［J］.情報理論與實踐，2021，44（8）：22-27，21.

［5］趙蓉英， 郭鳳嬌.Altmetrics：學術影響力評價的新視角［J］. 情報科學，2017，35（1）：14-18.

［6］楊思洛，董嘉慧，劉華瑋.信息計量與科學評價：新時期、新需求、新發展——青年學者論壇綜述［J］.圖書館論壇，2021，41（4）：94-101.

［7］張琳.Gunnar Sivertsen.科學計量與同行評議相結合的科研評價——國際經驗與啟示［J］.情報學報，2020，39（8）：806-816.

［8］俞立平，劉愛軍. 指標數據分布與內部差距對學術期刊評價的影響——以JCR數學期刊為例［J］.圖書情報工作，2014，58（21）：105-110.

［9］高丹， 李秀霞， 臧思思.G_m指數：基于論文被引離散度的作者學術影響力評價新指標［J］.情報科學，2020， 38（4）：57-61.

［10］熊回香，王妞妞，沈舒悅，等. h_μ指數——基于h指數的修正研究［J］.情報理論與實踐，2022，45（7）：74-80.

［11］高英蓮，李秀霞，劉金星.被引數量、被引質量和被引離散度結合的學術期刊影響力評價研究［J］.信息資源管理學報，2019，9（4）：19-23， 30.

［12］Donohue J C.Understanding Scientific Literatures-A Bibliometric Approach ［M］.Cambridge： The MIT Press，

1973 ：49-50.

［13］邱均平.文獻計量學［M］.北京：科學技術出版社，1988：326-327.

［14］黃利平.基于引文分析的文獻老化研究——以圖書情報和管理學為例［J］.情報雜志，2011，30（10）：30-35.

［15］中華人民共和國科學技術部.科技部印發《關于破除科技評價中“唯論文”不良導向的若干措施（試行）》的通知［EB/OL］.［2023-02-17］.http：//www.most.gov.cn/xxgk/xinxifenlei/fdzdgknr/fgzc/gfxwj/gfxwj

2020/202002/t20200223_151781.html.

［16］黃如花，李白楊.數據素養教育：大數據時代信息素養教育的拓展［J］.圖書情報知識，2016（1）：21-29.

作者簡介：

郭蕊翾（1998），女，山東師范大學圖書館碩士研究生在讀。研究方向：圖書館服務創新。

宋凱（1993），男，山東師范大學圖書館館員。研究方向：專利計量。

杜保國（1963），男，山東師范大學圖書館副教授、館長。研究方向：圖書館管理與服務創新。

（收稿日期：2023－02－23 責任編輯：張長安）

Research on the Evaluation of Academic Influence of Chinese Humanities and Social Sciences Researchers

—Taking the Field of Library and Information Science as an Example

Guo Rui－xuan Song? kai Du? Bao－guo

Abstract：The academic influence evaluation of scientific researchers is an important way to show their professionalism and innovation. On the basis of constructing the PRCI-G index for evaluating the academic influence of researchers， the article constructs a matrix for evaluating the academic influence of researchers by combining their research themes， and builds a portrait of the academic influence of researchers from five major dimensions. The empirical study of the proposed method in the field of library andinformation science proves that the method can present the academic profile of researchers in a panoramic way， which provides a reference for other disciplines in the field of Chinese humanities and social sciences to apply， and also provides a reference for researchers to track the dynamics of scientific researchers and quickly grasp the academic progress.

Keywords：Chinese Humanities and Social Sciences; Scientific Researcher; Academic Influence; Library and Information Science