●任紅娟
(鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院信息科學(xué)學(xué)院,鄭州450015)
國(guó)內(nèi)外引用認(rèn)同研究進(jìn)展文獻(xiàn)計(jì)量分析
●任紅娟
(鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院信息科學(xué)學(xué)院,鄭州450015)
引用認(rèn)同;研究進(jìn)展;文獻(xiàn)計(jì)量
以文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法為基礎(chǔ),分別選用Web of Science和中國(guó)知網(wǎng)、萬(wàn)方知識(shí)服務(wù)平臺(tái)構(gòu)建數(shù)據(jù)集來(lái)分析國(guó)內(nèi)外引用認(rèn)同的研究現(xiàn)狀,對(duì)國(guó)內(nèi)外引用認(rèn)同的主要載文期刊、高產(chǎn)作者、高被引作者等基本統(tǒng)計(jì)信息進(jìn)行調(diào)查,并基于作者共被引方法分析了該領(lǐng)域的主要研究分支。在此基礎(chǔ)上綜合分析了國(guó)內(nèi)外引用認(rèn)同研究的內(nèi)容,概括了引用認(rèn)同的主要研究主題。
引用認(rèn)同(CitationⅠdentity)是一種全新視角的引文分析方法,該方法從引用者出發(fā)對(duì)引用者和被引者都加以研究,是評(píng)價(jià)個(gè)體學(xué)者的一種新方法。研究引用認(rèn)同在了解作者重復(fù)引用規(guī)律,把握作者研究風(fēng)格,洞悉作者影響力和研究領(lǐng)域等方面都具有重要的意義。2000年,美國(guó)德魯克賽爾大學(xué)教授Howard D. White在《The Web of Knowledge:A Festschrift in Honor of Eugene Garfield》文集中第一次提及“引用認(rèn)同”。[1]隨后于2001年在其論文“Authorsascitersovertime”中,White第一次正式提出了“引用認(rèn)同”概念,他指出:引用認(rèn)同是某位作者引用的所有作者的集合。[2]作為引用分析方法的新視角和重要組成部分,引用認(rèn)同方法提出十多年來(lái),從國(guó)內(nèi)外的研究來(lái)看,對(duì)該方法的梳理和系統(tǒng)分析的研究還比較少。2010年,魯晶晶等發(fā)表了“引用認(rèn)同研究進(jìn)展分析”一文,對(duì)引用認(rèn)同的發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了簡(jiǎn)要介紹。[3]本文擬利用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的方法來(lái)綜合分析引用認(rèn)同的發(fā)展現(xiàn)狀,以期能夠全面地把握該領(lǐng)域的研究狀況,分析該研究領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)以及該引文分析方法的不足之處。
1.1 數(shù)據(jù)集構(gòu)建
國(guó)外數(shù)據(jù)選取Web of knowledge平臺(tái)的“Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)”,以“主題=citation identity*”進(jìn)行檢索,檢索時(shí)間為2012年11月20日,得到11篇相關(guān)文獻(xiàn)。從結(jié)果來(lái)看,數(shù)據(jù)量偏小,這是由于部分文獻(xiàn)在主題中沒(méi)有直接采用該主題詞,但研究?jī)?nèi)容卻與之非常相關(guān)。按照邏輯,文獻(xiàn)的施引文獻(xiàn)是在某一個(gè)方面借鑒或者包含了與被引文獻(xiàn)相關(guān)的研究方法或者內(nèi)容,因此利用這些文獻(xiàn)的施引文獻(xiàn)來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)集的擴(kuò)展,可以保障這些文獻(xiàn)主題上一定程度的相關(guān)性;另一方面由于Web of science只收錄了全世界范圍內(nèi)以英文語(yǔ)言為主的一小部分優(yōu)質(zhì)期刊資源,而利用這些文獻(xiàn)的施引文獻(xiàn)進(jìn)行數(shù)據(jù)集擴(kuò)展就可以把更大范圍內(nèi)的相關(guān)研究文獻(xiàn)納入其中,從而擴(kuò)大文獻(xiàn)的查全率。利用施引文獻(xiàn)擴(kuò)展檢索之后,經(jīng)過(guò)去重和不相關(guān)文獻(xiàn)的排除,共得到143篇相關(guān)文獻(xiàn),去除不相關(guān)文獻(xiàn)之后,共有126篇文獻(xiàn)。
1.2 基本統(tǒng)計(jì)信息分析
(1)引用認(rèn)同研究的起源及論文年代分布。對(duì)該數(shù)據(jù)集的論文年代分布進(jìn)行分析,結(jié)果如圖1所示。由圖1可知,引用認(rèn)同在2001年提出以后,起初幾年并沒(méi)有引起太多的關(guān)注,研究文獻(xiàn)增加速度比較緩慢,2005和2006年甚至還出現(xiàn)了下降的趨勢(shì)。2006年以后,相關(guān)論文數(shù)量經(jīng)歷了快速的增長(zhǎng),2009年達(dá)到了一個(gè)頂峰,發(fā)表了25篇相關(guān)的文獻(xiàn)。在2010年,發(fā)文數(shù)量出現(xiàn)了急劇的下降,2011年開(kāi)始回升,2012年由于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的不完全,相比2011年論文數(shù)量有所下降,但相差不大??傮w而言,引用認(rèn)同的相關(guān)研究以相對(duì)比較緩慢的速度在增長(zhǎng),在增長(zhǎng)的過(guò)程中還伴隨著間或的下降。這也從一定程度上說(shuō)明該領(lǐng)域的研究還不是很成熟,仍處在研究的起步階段。
圖1 國(guó)外引用認(rèn)同論文年代分布圖
圖2 國(guó)外引用認(rèn)同研究期刊分布圖
(2)被引頻次分析。126篇文獻(xiàn)的總被引頻次為1150次,篇均被引9.13次。被引用次數(shù)最高的是Borgman和Furner于2002年發(fā)表在《Annual Review of information Science and Technology》的一篇綜述文章“Scholarly communication and bibliometrics”,被引144次。排在第二的是2008年Bornmann和Daniel所著,題為“What do citation counts measures?A review of studies on citing behavior”的文獻(xiàn),被引111次。排在第三位的是Bar-Ⅰlan的“Which h-index?-A comparison of Wos,Scopus and Google Scholar”,被引97次。排在前兩位的文獻(xiàn)都是綜述性文獻(xiàn),對(duì)綜述性文獻(xiàn)的引用是獲取某一個(gè)主題研究全貌的一個(gè)很重要的途徑,因此其引用次數(shù)相對(duì)比較高,而實(shí)際上這些綜述文獻(xiàn)和引用認(rèn)同的深入研究相關(guān)性并不大,但無(wú)形中提高了該主題篇均被引次數(shù)。White的“Authors as citers over time”的文章被引次數(shù)為78次,排在第五位。在該數(shù)據(jù)集中,有29篇文獻(xiàn)從未被引用。從這些文獻(xiàn)的分布年代來(lái)看,2012年的文獻(xiàn)有11篇,2011年的文獻(xiàn)有8篇,由于這些文獻(xiàn)發(fā)表較晚,因此存在有些文獻(xiàn)還沒(méi)有被該領(lǐng)域研究學(xué)者關(guān)注到的可能性,但也存在一部分文獻(xiàn)已發(fā)表一段時(shí)間卻仍未被引用。
(3)期刊分布。對(duì)該數(shù)據(jù)集中文獻(xiàn)的主要出版平臺(tái)進(jìn)行分析,載文大于2的出版物如圖2所示。共包含了8種期刊,這8種期刊均集中在圖情領(lǐng)域,除了馬來(lái)西亞圖書(shū)館信息科學(xué)期刊之外,其余的期刊均為圖情領(lǐng)域的知名期刊。
(4)高產(chǎn)作者及高產(chǎn)機(jī)構(gòu)。該數(shù)據(jù)集共有作者181位,分別對(duì)第一作者和全作者(所有作者,不分署名順序)的發(fā)文情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì),結(jié)果如表1所示。表1中列出了產(chǎn)出大于1的35位作者,其中字體加黑的作者是以對(duì)第一作者產(chǎn)出進(jìn)行統(tǒng)計(jì)的結(jié)果,共有19位作者。發(fā)文變化是指作為第一作者發(fā)文的數(shù)量與不分署名順序進(jìn)行統(tǒng)計(jì)的全作者發(fā)文數(shù)量之間的差值。從表1中可知,沒(méi)有數(shù)量變化的均為所有作品都是以第一作者署名的作者,變化最大的是Shaw和Wolfram,說(shuō)明這兩位作者的所有作品均不是以第一作者發(fā)表的。雖然他們的產(chǎn)出數(shù)量相對(duì)比較高,但是分析這些合作就會(huì)發(fā)現(xiàn),Shaw是印第安納大學(xué)圖書(shū)館信息科學(xué)系的主任,她以第二作者發(fā)表的這幾篇文章都是和Cronin合作的,而Wolfram的合作者為其指導(dǎo)的博士生。所以,從表1不難發(fā)現(xiàn),采用第一作者來(lái)進(jìn)行高產(chǎn)作者的統(tǒng)計(jì)在有些情況下要更科學(xué)一些,但鑒于合作關(guān)系以及署名規(guī)則在不同機(jī)構(gòu)之間的差異,可以把第一作者和全作者綜合的進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析來(lái)確定領(lǐng)域的高產(chǎn)作者。對(duì)這些作者,無(wú)論是第一作者還是全作者,所在的機(jī)構(gòu)進(jìn)行分析,排在前三位的機(jī)構(gòu)結(jié)果是一致的,分別是美國(guó)德魯克賽爾大學(xué)、美國(guó)印第安納大學(xué)和以色列巴伊蘭大學(xué)。
1.3 作者共被引分析
選擇被引頻次大于17的46位作者進(jìn)行共被引分析,將遴選出的46位作者進(jìn)行作者共被引分析,利用SPSS18.0對(duì)相似矩陣進(jìn)行因子分析,在分析的過(guò)程中選用最大方差正交旋轉(zhuǎn)的方法來(lái)簡(jiǎn)化因子結(jié)構(gòu)。因子分析的結(jié)果共得到7個(gè)公因子,累積方差貢獻(xiàn)率為87.335%,可以代表引用認(rèn)同研究主題的不同的學(xué)術(shù)共同體及其核心作者。因子負(fù)載的絕對(duì)值超過(guò)0.5才被接受,超過(guò)0.7則認(rèn)為對(duì)解釋因子有幫助。[4]依據(jù)此標(biāo)準(zhǔn),將46位作者分配在7個(gè)公因子中。其中,因子7中只包含Hyland,作者Drucker在任何公因子中的絕對(duì)值都不超過(guò)0.5,將Ducker和Hyland歸為第7個(gè)公因子中,他們的研究主題分別集中在營(yíng)銷(xiāo)和應(yīng)用語(yǔ)言學(xué)。通過(guò)對(duì)該數(shù)據(jù)集中引用高影響力作者文獻(xiàn)的作者關(guān)鍵詞以及標(biāo)題詞詞頻分析,并通過(guò)Web of science數(shù)據(jù)庫(kù)檢索作者的作品并輔以Google scholar以及Google個(gè)人主頁(yè)、個(gè)人相關(guān)介紹等內(nèi)容來(lái)為每個(gè)公因子進(jìn)行命名。除了第7個(gè)公因子之外,其余6個(gè)公因子的研究?jī)?nèi)容分別是:科學(xué)計(jì)量學(xué)、網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)、信息計(jì)量學(xué)以及文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)領(lǐng)域的方法和實(shí)證研究;作者引用認(rèn)同、引文分析理論和方法研究;科學(xué)交流與文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)關(guān)聯(lián)研究;引用質(zhì)量評(píng)價(jià)和影響因子;H指數(shù);期刊引用認(rèn)同及期刊評(píng)價(jià)。
表1 國(guó)外引用認(rèn)同高產(chǎn)作者分布表
2.1 數(shù)據(jù)集構(gòu)建
國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)選取中國(guó)知網(wǎng)和萬(wàn)方知識(shí)服務(wù)平臺(tái)來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)搜集,以“主題=引用認(rèn)同”進(jìn)行檢索,檢索日期為2012年11月20日,共得到27篇相關(guān)文獻(xiàn)。其中有兩篇為碩士學(xué)位論文,分別是中國(guó)科學(xué)院魯晶晶(2010)的“基于引用認(rèn)同的科研機(jī)構(gòu)認(rèn)知方法研究”和吉林大學(xué)高歌(2011)的“基于引用認(rèn)同的學(xué)科前沿?zé)狳c(diǎn)研究”,其余均為期刊論文。
2.2 基本統(tǒng)計(jì)信息分析
(1)文獻(xiàn)年代分布。2009年,馬鳳和武夷山撰文“引用認(rèn)同——一個(gè)值得注意的概念”,將引用認(rèn)同研究引入,引用認(rèn)同開(kāi)始受到我國(guó)學(xué)者的關(guān)注。2010年發(fā)表了8篇相關(guān)成果,2011年達(dá)到10篇,2012年由于檢索時(shí)數(shù)據(jù)不完全,相比11年略有下降,但兩者的數(shù)值相差不大。由此可知,我國(guó)越來(lái)越多的學(xué)者認(rèn)識(shí)到引用認(rèn)同研究的重要性,以逐年增加的趨勢(shì)投入到該主題的研究中。
(2)期刊分布。國(guó)內(nèi)引用認(rèn)同的成果大多集中在圖書(shū)館學(xué)和情報(bào)學(xué)領(lǐng)域期刊,排在前三的依次是《情報(bào)理論與實(shí)踐》《情報(bào)雜志》《圖書(shū)情報(bào)工作》。在這些期刊中,只有《科學(xué)學(xué)研究》屬于科學(xué)學(xué)領(lǐng)域,由于《科學(xué)學(xué)研究》與科學(xué)計(jì)量學(xué)研究領(lǐng)域有著密切的聯(lián)系,因此,該期刊也屬于圖情領(lǐng)域的親緣學(xué)科期刊??傮w而言,從期刊分析結(jié)果來(lái)看,引用認(rèn)同的研究主要集中在圖情領(lǐng)域,在其他領(lǐng)域的拓展研究還比較少見(jiàn)。
(3)高產(chǎn)作者和高產(chǎn)機(jī)構(gòu)。選取發(fā)文數(shù)量大于1的作者及其作者所在機(jī)構(gòu)進(jìn)行分析,而且高產(chǎn)作者按照第一作者和全作者分別進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。以第一作者發(fā)文最多的作者是蘇芳荔,其次是魯晶晶,鄭德俊等人并列第三。而對(duì)全作者進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,排在第一位的仍是蘇芳荔,鄭德俊位居并列第一,魯晶晶仍然排在第二位,其余作者并列第三。
發(fā)文最多的機(jī)構(gòu)是南京農(nóng)業(yè)大學(xué)信息管理系,其次是南京大學(xué)信息管理系、鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院信息科學(xué)學(xué)院以及中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心,排在第三位的是武漢大學(xué)信息管理學(xué)院。
(4)高頻關(guān)鍵詞。對(duì)數(shù)據(jù)集中文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,可以大體了解引用認(rèn)同研究的主要內(nèi)容。在統(tǒng)計(jì)分析的過(guò)程中,對(duì)同義詞進(jìn)行合并,如實(shí)證研究、實(shí)證分析以及實(shí)例分析的含義相似,都合并為實(shí)證研究。表2列出了國(guó)內(nèi)引用認(rèn)同研究頻次大于1的18個(gè)關(guān)鍵詞。由表2可知,國(guó)內(nèi)的引用認(rèn)同研究主要是對(duì)(作者)引用認(rèn)同、期刊引用認(rèn)同、機(jī)構(gòu)引用認(rèn)同的實(shí)證分析。
表2 國(guó)內(nèi)引用認(rèn)同高頻關(guān)鍵詞
3.1 不同研究對(duì)象的引用認(rèn)同實(shí)證研究
從國(guó)內(nèi)外引用認(rèn)同的研究文獻(xiàn)來(lái)看,引用認(rèn)同主要包含三個(gè)研究對(duì)象:作者、期刊和機(jī)構(gòu)。
White利用引用認(rèn)同對(duì)8位信息科學(xué)家的引用認(rèn)同進(jìn)行了分析,正式提出了引用認(rèn)同的概念。[2]Cronin和Shaw以3個(gè)圖情領(lǐng)域的教授為研究對(duì)象,分析了他們的引用認(rèn)同。[5]2004年,White選取了來(lái)自不同學(xué)科的28位作者進(jìn)行了引用認(rèn)同的分析,把引用認(rèn)同的研究拓展到了圖情領(lǐng)域之外。[6]高歌在其碩士論文中,利用引用認(rèn)同在臨床神經(jīng)學(xué)領(lǐng)域進(jìn)行了分析。[7]這些研究都是以作者為分析對(duì)象進(jìn)行的引用認(rèn)同研究。
2006年,Ellen Nebelong-Bonnevie將引用認(rèn)同的研究對(duì)象擴(kuò)展到期刊,利用期刊引用認(rèn)同作為期刊評(píng)價(jià)的指標(biāo)對(duì)《Journal of Documentation》的引用認(rèn)同進(jìn)行了分析。[8]鄭德俊和葉繼元對(duì)期刊引用認(rèn)同引申的期刊評(píng)價(jià)指標(biāo)有效性進(jìn)行了研究。[9]
魯晶晶等提出將引用認(rèn)同方法用于科研機(jī)構(gòu)的分析,選取印第安納大學(xué)圖書(shū)情報(bào)學(xué)院作為研究對(duì)象,研究該機(jī)構(gòu)的引用認(rèn)同,結(jié)果表明:引用認(rèn)同方法可以用來(lái)分析機(jī)構(gòu)的科研引用模式、科研領(lǐng)域布局和研究動(dòng)向以及發(fā)現(xiàn)潛在的科研合作對(duì)象。[10]蘇芳荔對(duì)機(jī)構(gòu)引用認(rèn)同和機(jī)構(gòu)合作進(jìn)行了對(duì)比研究。[11]從構(gòu)建的數(shù)據(jù)集來(lái)看,國(guó)外還沒(méi)有看到有機(jī)構(gòu)引用認(rèn)同研究的成果。
3.2 多數(shù)據(jù)源選取的引用認(rèn)同研究
國(guó)外引用認(rèn)同的分析大多數(shù)都是基于Web of science數(shù)據(jù)庫(kù),但是該數(shù)據(jù)庫(kù)自身收錄的期刊種類在全世界或者某個(gè)國(guó)家發(fā)行期刊中比例是非常低的,而引用認(rèn)同要求對(duì)作者某一段時(shí)間內(nèi)作品集的所有被引作者進(jìn)行分析。因此,數(shù)據(jù)庫(kù)選取以及數(shù)據(jù)覆蓋的全面與否對(duì)于最終的結(jié)果是有一定程度影響的。
Bar-Ⅰlan選用Web of Science、Google Scholar和Citeseer作為數(shù)據(jù)源,并對(duì)這三種數(shù)據(jù)源在計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域分析中的優(yōu)勢(shì)和不足進(jìn)行了深入的分析。[12]Cronin和Shaw選取網(wǎng)絡(luò)資源、圖書(shū)館館藏、作者個(gè)人簡(jiǎn)歷等多種來(lái)源獲取該學(xué)者的作品集,然后利用web of science數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)收割分析對(duì)象所引用的作者列表。[13]
3.3 引用認(rèn)同研究方法研究
引用認(rèn)同的研究涉及分析對(duì)象作品集構(gòu)建、引用對(duì)象的提取、引用對(duì)象與分析對(duì)象關(guān)聯(lián)強(qiáng)度的分析以及在定量分析基礎(chǔ)上的定性分析。每一個(gè)步驟對(duì)于最終的分析結(jié)論都有一定程度的影響。White主要是基于Dialog來(lái)檢索數(shù)據(jù),如果作者X在他的5篇文獻(xiàn)當(dāng)中,每篇都引用作者Noam Chomsky兩次,則X對(duì)Noam Chomsky的引用認(rèn)同為5,而不是10,而且對(duì)于重復(fù)引用的次數(shù)統(tǒng)計(jì),作者被引n次,重復(fù)引用次數(shù)應(yīng)該為n-1,White指出由于Dialog系統(tǒng)只給出被引次數(shù),他沒(méi)有進(jìn)行調(diào)整,把被引大于1的引用看做是重復(fù)引用。[2]
Ellen Nebelong-Bonnevie將引用認(rèn)同的研究對(duì)象從作者擴(kuò)展到期刊,他在期刊引用認(rèn)同研究中,將White的引用認(rèn)同度量方法進(jìn)行改變,提出用期刊參考文獻(xiàn)總數(shù)/被引期刊數(shù)得到的比值來(lái)計(jì)算期刊的引用認(rèn)同,與White提出的用絕對(duì)被引次數(shù)來(lái)計(jì)算引用認(rèn)同方法不同。魯晶晶等在研究機(jī)構(gòu)引用認(rèn)同時(shí),對(duì)于采集到的機(jī)構(gòu)的被引數(shù)據(jù)沒(méi)有進(jìn)行去重處理,引用中出現(xiàn)1次,則引用認(rèn)同的數(shù)值加1,也就是說(shuō),對(duì)于同一篇文獻(xiàn)的多次引用,引用認(rèn)同值是累加的。[10]
本文利用文獻(xiàn)計(jì)量的方法對(duì)國(guó)內(nèi)外的引用認(rèn)同研究進(jìn)行了系統(tǒng)的梳理,采用定量和定性相結(jié)合的方法對(duì)該主題的研究進(jìn)行了深入的分析。從國(guó)內(nèi)外的研究來(lái)看,引用認(rèn)同作為引文分析的重要組成部分,具有很重要的研究?jī)r(jià)值,既可以用于描述特定作者、期刊、機(jī)構(gòu)的研究主題和主題的遷移,也可以用于評(píng)價(jià)作者、期刊、機(jī)構(gòu)等對(duì)象的寫(xiě)作風(fēng)格、研究的廣度和深度、影響力以及引用行為特征等,是一個(gè)非常重要的研究領(lǐng)域。然而,國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究也存在不足之處,總體而言還不太成熟,成果不夠豐碩。在現(xiàn)有的研究中,對(duì)于引用認(rèn)同系統(tǒng)化的研究成果還相對(duì)較少,對(duì)于如何才能更加科學(xué)的搜集到某個(gè)作者、某個(gè)機(jī)構(gòu)以及某個(gè)期刊的引用認(rèn)同數(shù)據(jù),缺乏全面的檢索工具和自動(dòng)化的分析手段,以及如何才能進(jìn)行大批量的引用認(rèn)同分析,擴(kuò)大引用認(rèn)同研究對(duì)象數(shù)量的研究比較缺乏。同時(shí),對(duì)于如何度量引用認(rèn)同數(shù)值以及引用認(rèn)同適用性的研究也有待進(jìn)一步加強(qiáng)。隨著更多的方法研究和實(shí)證研究的出現(xiàn),將會(huì)更有力的推動(dòng)該研究領(lǐng)域的發(fā)展。
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G250.252
A
1005-8214(2014)08-0042-04
任紅娟(1979-),女,鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院講師。
2013-07-04[責(zé)任編輯]菊秋芳
本文系教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金項(xiàng)目“引用認(rèn)同的相關(guān)規(guī)律及其應(yīng)用研究”(項(xiàng)目編號(hào):12YJC870022),國(guó)家社科基金項(xiàng)目“引用認(rèn)同和引證形象在引文分析中的應(yīng)用研究”(項(xiàng)目編號(hào):13TQ039)的研究成果。