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      基于灰色關(guān)聯(lián)度分析法的期刊論文被引用率分析

      2017-05-26 11:50:57袁志祥楊月巧
      經(jīng)濟研究導刊 2016年29期
      關(guān)鍵詞:影響因子灰色關(guān)聯(lián)分析

      袁志祥+楊月巧

      摘 要:利用灰色關(guān)聯(lián)度分析方法,選取《災害學》期刊2004—2013年間引用率最高的前50篇論文,參考2014年和2015年的數(shù)據(jù)進行相關(guān)性分析,并探討論文被引用的規(guī)律性。選用作者的職稱、該論文的下載量、發(fā)表的時間、研究范圍四個因素進行分析,結(jié)果顯示,這四個因素對期刊論文的被引用率都有較大的影響,但影響力不同。按影響力排序分別為:研究范圍、論文發(fā)表時間、作者職稱和下載數(shù)量。灰色關(guān)聯(lián)度分析法克服了傳統(tǒng)數(shù)理統(tǒng)計方法中對樣本需要量大、計算量大等缺點,研究結(jié)果對把握期刊的服務對象和辦刊理念有極大幫助。

      關(guān)鍵詞:灰色關(guān)聯(lián)分析;高被引文章;高被引作者;被引頻次;影響因子

      中圖分類號:G232 文獻標志碼:A 文章編號:1673-291X(2016)29-0173-04

      論文的被引次數(shù)是反映論文學術(shù)影響力的重要指標之一。有學者研究認為,高被引論文對影響因子的貢獻率普遍較高[1,2]。論文的引用情況也經(jīng)常被用來評價科研人員的績效[3-6]。利用論文的被引情況來反映論文的影響力時,一般又認為與作者的名氣有關(guān)[7],作者的名氣越大,發(fā)表期刊的級別越高,被引次數(shù)應該就越高。有限的期刊資源更傾向于刊用名氣大的作者的論文,長此以往,則形成期刊界的馬太效應:對一些名家一稿難求,而大量名不見經(jīng)傳的作者的論文就會難以得到及時公開發(fā)表。這種主觀的判斷是否正確?什么條件的作者發(fā)表的論文被引頻次高?作者如何提高自己論文的被引次數(shù)?本文以《災害學》作為研究期刊,以該期刊的作者作為研究對象,通過2004—2013年10年間刊出的1 286篇論文的所有作者與所發(fā)表論文被引頻次進行相關(guān)性分析,同時參考2014年和2015年的數(shù)據(jù),以期通過大量的數(shù)據(jù),探討作者論文被引的規(guī)律性。通過本論文的研究,也可以為期刊提高期刊的影響因子提供借鑒。

      一、研究方法

      一般的抽象系統(tǒng)中都包含著許多因素,多種因素共同作用的結(jié)果決定了該系統(tǒng)的發(fā)展態(tài)勢。人們常常希望知道在眾多的因素中,哪些是主要因素、哪些對系統(tǒng)發(fā)展影響大等等,而使用灰色相關(guān)性分析可以彌補其他系統(tǒng)分析方法的缺陷,適用于本論文的研究。

      灰色系統(tǒng)理論是華中理工大學鄧聚龍教授于1982年提出的,該理論利用灰色關(guān)聯(lián)分析來分析因素之間的相關(guān)程度[8]?;疑P(guān)聯(lián)分析是根據(jù)比較參考序列曲線和比較序列曲線之間的幾何相似度來判斷二者之間相似程度的,利用灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)來比較參考序列曲線和比較序列曲線在各點的差異[9,10]。

      二、數(shù)據(jù)來源和統(tǒng)計方法

      本研究以《災害學》期刊作為研究對象。從研究學科來看,《災害學》是進行綜合性研究的學術(shù)期刊,它以各種自然災害,包括自然災害和人文災害作為研究內(nèi)容,通過對各種災害事件的分析討論,總結(jié)經(jīng)驗,吸取教訓。從研究內(nèi)容來看,廣泛交流災害科學的學術(shù)思想、研究方法、研究成果;從研究方向來看,注重關(guān)于災害問題的研究動態(tài)和防災減災對策、人類抗御災害的科技水平和能力等等的探討。因此,通過對該期刊的研究,能夠全面篩選出各災害學相關(guān)研究的被引次數(shù)。

      本研究引用的數(shù)據(jù)來源于“中國知網(wǎng)”(www.cnki.net)2004—2015年的論文發(fā)表數(shù)據(jù)。其中以2004—2013年的數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)來源,同時參考2014年和2015年的數(shù)據(jù)。普賴斯認為,科研論文一般在其發(fā)表后1—2年即達到被引用最高峰,因此選用2004—2013年10年的數(shù)據(jù),2014年和2015年的數(shù)據(jù)僅作為參考數(shù)據(jù)。

      本研究利用灰色關(guān)聯(lián)分析,以被引次數(shù)最多的50篇論文的相關(guān)數(shù)據(jù)作為研究基礎(chǔ),從論文的被引次數(shù)與該論文的下載量、論文作者的職稱、論文發(fā)表的時間、論文研究范圍四個方面進行分析。

      三、被引用率灰色關(guān)聯(lián)度分析

      (一)確定比較數(shù)列和參考數(shù)列

      本文選取論文的被引次數(shù)作為參考數(shù)列,以該論文的下載量、論文發(fā)表的時間、論文作者的職稱、論文研究的區(qū)域作為比較數(shù)列,如表1所示。

      表1 影響因子及變量設定表

      其中,職稱按照從高往低賦值:設正高=1,副高(博士)=2,中級(碩士)=3,初級=4;研究范圍從大到小賦值:設世界性=1,全國性=2,地區(qū)性=3,市縣等=4,則被引次數(shù)最高的50篇論文的相關(guān)數(shù)據(jù)如表2所示。

      (二)無量綱化

      由于系統(tǒng)中各因素列中的數(shù)據(jù)可能因計算單位的不同,不便于比較,或在比較時難以得到正確的結(jié)論,因此,在進行灰色關(guān)聯(lián)度分析時,一般都要進行標準化 (無量綱化)的數(shù)據(jù)處理。本文利用公式(1),以P50的數(shù)據(jù)為基準,對原始數(shù)據(jù)數(shù)列和比較數(shù)據(jù)數(shù)列進行初始化運算,以消除量綱或數(shù)量級的影響,得到標準化后的數(shù)列(表3)。

      (三)產(chǎn)生對應差數(shù)列表

      將無量綱化后的比較數(shù)列與參考數(shù)列進行差值計算,并求絕對值,將之列如對應差數(shù)列表,內(nèi)容包括與參考數(shù)列值差(絕對值)、每列最大差和每列最小差。然后計算最大差值和最小差值。

      四、灰色關(guān)聯(lián)的結(jié)果分析

      通過灰色關(guān)聯(lián)分析法可知:

      1.論文的下載量、論文發(fā)表的時間、論文作者的職稱、論文研究的范圍四個方面的相關(guān)度都幾乎接近于1,說明這四個方面與論文的被引次數(shù)相關(guān)度非常大。

      2.從論文的下載量、論文發(fā)表的時間、論文作者的職稱、論文研究的范圍四個方面來說,相關(guān)度大小排序為:研究范圍>論文發(fā)表時間>作者職稱>下載數(shù)量。說明論文被引用率影響較大的還是論文本身研究范圍。也說明論文刊出時間越長,關(guān)注的學者越多,被引的可能性也越高。作者職稱和下載數(shù)量低于前兩個因素。

      3.利用灰色關(guān)聯(lián)度分析法研究結(jié)果對把握期刊的服務對象和辦刊理念有極大幫助?;疑P(guān)聯(lián)度分析法克服了傳統(tǒng)數(shù)理統(tǒng)計方法中對樣本需要量大、計算量大等缺點,有利于分析期刊研究過程不完全信息中隨機因素的顯著性和關(guān)聯(lián)性,開拓了期刊研究的新方法。

      參考文獻:

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      [2] 毛國敏,蔣知瑞,任蕾,等.期刊論文被引頻次的冪律分布研究[J].中國科技期刊研究,2013,25(2):293-307.

      [3] 葉鷹.高品質(zhì)論文被引數(shù)據(jù)及其對學術(shù)評價的啟示[J].中國圖書館學報,2010,36(1):100-103.

      [4] 方紅玲.我國科技期刊論文被引量和下載量峰值年代——多學科比較研究[J].中國科技期刊研究,2011,22(5):708-710.

      [5] 黃鸝.從論文被引頻次分析看高校學報在學校科研發(fā)展中的作用——以長江大學及其主辦的學報為例[J].長江大學學報:社會

      科學版,2012,35(9):184-186.

      [6] 任勝利,柴育成,姚玉鵬,等.地球科學國際主流期刊的引文分析[J].科學通報,2002,47(1):74-79.

      [7] 李斐然.如何創(chuàng)作被引次數(shù)最多的論文[J].創(chuàng)新科技,2012,(1):58.

      [8] 曹惠玲,黃樂騰,康力平.基本AHP及灰色關(guān)聯(lián)分析法的發(fā)動機健康評估研究[J].數(shù)學的實踐與認識,2015,45(2):122-129.

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      [10] 邱慧,黃解宇,董亞蘭.基于灰色系統(tǒng)模型的山西省物流需求預測分析[J].數(shù)學的實踐與認識,2016,46(7):66-70.

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