PLoS ALMs與Altmetrics評(píng)分、單篇論文學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的比較分析

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隨著Web 2.0環(huán)境下社會(huì)媒體的普及以及開放存取的興起，信息收藏、信息管理、信息評(píng)論、信息推薦和信息共享等已成為學(xué)術(shù)研究成果在社會(huì)媒體上交流的普遍方式。單篇論文評(píng)價(jià)不再局限于傳統(tǒng)的評(píng)價(jià)方法，即主要依賴于同行評(píng)議的專家評(píng)審和基于引用的被引分析，Altmetrics便應(yīng)運(yùn)而生[1]。

論文層面計(jì)量學(xué)(Article-Level Metrics，ALMs)是由美國科學(xué)公共圖書館(the Public Library of Science，PLoS)在2009年提出并應(yīng)用的。引文是論文最重要的影響力測度，但引文僅代表用戶與論文之間交互的一小部分[2]。據(jù)Lin J等人報(bào)道，截至2013年5月20日，PLoS出版的80 602篇文獻(xiàn)中網(wǎng)頁閱覽次數(shù)達(dá)199 913 959次，PDF下載次數(shù)僅占24.7%，其中下載PDF版本的用戶中僅有七十分之一的人會(huì)在論文中引用該文獻(xiàn)，而大多數(shù)人則用其他方式與論文發(fā)生交互，這些可以通過Altmetrics方法捕捉到[3]。

PLoS自2009年開始應(yīng)用論文層面計(jì)量學(xué)以來，根據(jù)實(shí)際應(yīng)用和擴(kuò)展，PLoS ALMs指標(biāo)和分類一直在不斷調(diào)整，最新的指標(biāo)分類如表1所示，包括五大類型及24個(gè)指標(biāo)。五大類型分別為閱覽(Viewed)、保存(Saved)、討論(Discussed)、被引(Cited)和推薦(Recommended)，既反映了用戶行為活動(dòng)的順序，也表明了論文影響的深入。PLoS ALMs各指標(biāo)數(shù)據(jù)值是計(jì)算其頻次而來，各類型數(shù)值為分指標(biāo)值之和，因而結(jié)果有所交叉重合，尤其是被引，Web of Science和Scopus被引頻次有很大重合，所以本文在數(shù)據(jù)采集時(shí)僅統(tǒng)計(jì)WOS被引頻次[4]。CiteULike是一款參考文獻(xiàn)管理工具，允許用戶保存和分享學(xué)術(shù)論文的引用情況，是基于社會(huì)書簽的在線服務(wù)。Mendeley是免費(fèi)的跨平臺(tái)文獻(xiàn)管理軟件，可對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行添加與組織、閱讀與標(biāo)注，與全球同行協(xié)作備份、同步與移動(dòng)文獻(xiàn)等。Figshare可使研究者保存和分享研究成果，文件類型包括數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)集、圖像和影音等。

表1 PLoS ALM指標(biāo)分類

單篇論文學(xué)術(shù)影響力通常用被引頻次表示。自h指數(shù)[5]被提出后，Schubert A[6]也將其應(yīng)用到單篇論文評(píng)價(jià)，其計(jì)算方法是：如果引用某論文的所有論文中有n篇論文，每篇至少被引用了n次，則該篇論文的h指數(shù)就是n。葉鷹[7]根據(jù)h指數(shù)和整體綜合測度指標(biāo)I3(Integrated Impact Indicators,I3)的優(yōu)缺點(diǎn)，將其相互結(jié)合，提出了一個(gè)新的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)——學(xué)術(shù)跡(Academic Track，T)。學(xué)術(shù)跡需采集5個(gè)基本參數(shù)：單篇論文評(píng)價(jià)論文數(shù)P(實(shí)際等于該篇論文的被引頻次)、論文h指數(shù)h、單篇論文評(píng)價(jià)引文數(shù)C(即被引文獻(xiàn)被引數(shù))、評(píng)價(jià)論文中零被引論文數(shù)Pz、Ch為評(píng)價(jià)論文被引頻次大于或等于h的評(píng)價(jià)引文數(shù)[8]。

學(xué)術(shù)跡不僅能應(yīng)用于學(xué)術(shù)主體(如國家、學(xué)術(shù)團(tuán)體、單個(gè)學(xué)者)，還能評(píng)價(jià)學(xué)術(shù)客體(如期刊、論文等)。學(xué)術(shù)跡用字符T表示，T值越高，學(xué)術(shù)成就越高。

1 相關(guān)研究

國內(nèi)外已經(jīng)開展PLoS ALMs的研究。劉春麗認(rèn)為ALMs可以從論文的使用、引用、社會(huì)書簽和傳播活動(dòng)、社交媒體討論和評(píng)級(jí)等多個(gè)角度綜合評(píng)價(jià)單篇論文的影響力[9]；顧立平分析了ALMs與傳統(tǒng)文獻(xiàn)計(jì)量的不同，運(yùn)用案例分析法介紹了PLoS-ALMs的數(shù)據(jù)流程、數(shù)據(jù)源與數(shù)據(jù)類型、開放數(shù)據(jù)模型等[10]；de Winter分析了PLoS ONE推薦文章數(shù)量與Mendeley、Facebook等社交媒體活動(dòng)、被引和文獻(xiàn)閱覽之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)推薦文章數(shù)量和被引頻次呈顯著性弱相關(guān)，但和PubMed Central上的文獻(xiàn)閱覽次數(shù)無統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)[11]；劉曉娟等人基于PLoS ALMs數(shù)據(jù),對(duì)當(dāng)前主要的Altmetrics指標(biāo)進(jìn)行覆蓋率、穩(wěn)定性、時(shí)效性和交叉性分析，發(fā)現(xiàn)不同類型的指標(biāo)在反映文獻(xiàn)影響力上側(cè)重角度不同，差異較大[12]；Priem J等人對(duì)PLoS的樣本文獻(xiàn)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)5%的文獻(xiàn)在Wikipedia中被引用，至少有80%在Mendeley中被提及[13]；楊思洛等人以中美學(xué)者發(fā)表在PLoS平臺(tái)的7種OA期刊上的論文為樣本，以PLoS Article-Level Metrics為工具，統(tǒng)計(jì)五大類指標(biāo)的分指標(biāo)數(shù)據(jù)，從指標(biāo)相關(guān)性、不同年份、不同類型論文、不同分指標(biāo)等方面，系統(tǒng)比較中美OA論文影響的異同[14]。

綜上所述，已有研究從不同方面對(duì)PLoS ALMs進(jìn)行了探索，但仍限于個(gè)別論文層面計(jì)量指標(biāo)與引用次數(shù)的相關(guān)性分析，或是論文層面計(jì)量分指標(biāo)的相關(guān)性分析，而與Almetrics評(píng)分、h指數(shù)和學(xué)術(shù)跡T，目前鮮有比較研究。本文以PLoS系列期刊為例，基于PLoS ALMs論文層面計(jì)量指標(biāo)數(shù)據(jù)，比較分析閱覽量、下載量、討論量、保存量、推薦量與Altmetrics評(píng)分、h指數(shù)、學(xué)術(shù)跡T之間的相關(guān)性以及對(duì)單篇論文的評(píng)價(jià)效果。

2 樣本采集與數(shù)據(jù)分析

2.1 數(shù)據(jù)獲取

本文選取PLoSBiology和PLoSMedicine兩種期刊，在http://almreports.plos.org/檢索并下載2014年發(fā)表的Research Article類型文獻(xiàn)，PLoS Biology有148篇，PLoS Medicine有102篇。利用www.altmetric.com 網(wǎng)站的Bookmarklet得到每篇文章的Altmetrics評(píng)分。在WOS中檢索每篇文章的總被引頻次P，并使用該庫的引文分析功能直接或間接得到測算學(xué)術(shù)跡T所需基本參數(shù)(檢索時(shí)間：2017年10月18日)。

PLoS ALMs將24個(gè)指標(biāo)分為五大類型(表1)。本文根據(jù)用戶習(xí)慣，新增“下載量”類型，各類型計(jì)算方法：閱覽量為PLoS Journals HTML、PLoS Journals PDF、PLoS Journals XML、PubMed Central HTML、PubMed Central PDF次數(shù)相加，下載量為PLoS PDF、PMC PDF和PLoS Journals XML次數(shù)相加，討論量為Facebook、Reddit、Twitter、Wikipedia、Nature Blogs、Research Blogging、Science Seeker、Wordpress.com次數(shù)之和，保存標(biāo)注量為CiteULike，Mendeley，F(xiàn)igshare之和；推薦量則是F1000 Prime分值，被引頻次P選取WOS數(shù)據(jù)庫中的總被引頻次。

最終得到的樣本數(shù)據(jù)包含以下字段：DOI、論文標(biāo)題、閱覽量、下載量、討論量、保存量、推薦量、Altmetrics評(píng)分、被引頻次P、論文指數(shù)h和學(xué)術(shù)跡T(表2、表3)。因篇幅所限，只列出部分?jǐn)?shù)據(jù)。

表2 PLoS Biology部分樣本數(shù)據(jù)

表3 PLoS Medicine部分樣本數(shù)據(jù)

2.2 數(shù)據(jù)正態(tài)性檢驗(yàn)

利用SPSS 20.0，使用單樣本K-S正態(tài)性檢驗(yàn)方法，按顯著性水平α=0.05的檢驗(yàn)水準(zhǔn)分別檢測兩組樣本數(shù)據(jù)總體的分布情況。結(jié)果表明大部分指標(biāo)的概率P值小于顯著性水平，樣本數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布。

2.3 相關(guān)性分析

由于2組樣本數(shù)據(jù)均不符合正態(tài)分布，因此采用Spearman秩和相關(guān)檢驗(yàn)進(jìn)行相關(guān)性分析。當(dāng)P值小于檢驗(yàn)水準(zhǔn)時(shí)，拒絕原假設(shè)，可認(rèn)為2個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)之間具有相關(guān)性，并分別計(jì)算出每個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)性系數(shù)r，相關(guān)性系數(shù)反映了兩變量間相關(guān)程度的強(qiáng)弱。|r|≥0.7表示高度相關(guān)，0.4≤|r|<0.7為中度相關(guān)，|r|<0.4是低度相關(guān)。具體結(jié)果見表4和表5。

在PLoS Biology樣本數(shù)據(jù)中(表4)，閱覽量和各指標(biāo)之間兩兩均成正相關(guān)。其中與下載量高度正相關(guān)(r=0.832，P<0.01)，與被引頻次、h指數(shù)、學(xué)術(shù)跡呈中度相關(guān)(0.4≤r<0.7，P<0.01,)，與保存量、推薦量呈低度相關(guān)(r<0.4，P<0.01);下載量與h指數(shù)、學(xué)術(shù)跡相關(guān)性較高(r=0.721,0.659,0.606，P<0.01)，與討論量、保存量、Altmetrics評(píng)分雖有相關(guān)性，但相關(guān)性并不高;討論量和推薦量、學(xué)術(shù)跡T無相關(guān)性(P>0.05);保存量與大部分指標(biāo)無相關(guān)性，即使有也是低度相關(guān)；推薦量與保存量類似，和各指標(biāo)低度相關(guān)或無關(guān)；Altmetrics評(píng)分與討論量高度相關(guān)(r=0.781，P<0.01)，與閱覽量中度相關(guān)(r=0.445，P<0.01)，與其他指標(biāo)低度相關(guān)或無關(guān)；被引頻次、h指數(shù)、學(xué)術(shù)跡T彼此之間互為高度相關(guān)，與閱覽量相關(guān)度也較高。

在PLoS Medicine樣本數(shù)據(jù)中(表5)，閱覽量與推薦量、學(xué)術(shù)跡無關(guān)，與其他指標(biāo)均有相關(guān)性(P<0.05)；下載量與推薦量、學(xué)術(shù)跡無關(guān)，與其他指標(biāo)均有相關(guān)性(P<0.05)；討論量與保存量、推薦量無關(guān)；保存量僅與閱覽量、下載量有相關(guān)性，與其他指標(biāo)無相關(guān)性；推薦量與各指標(biāo)均無相關(guān)性；Altmetrics與被引頻次有關(guān)；h指數(shù)與閱覽量、下載量、討論量有關(guān)，與其他ALMs指標(biāo)無關(guān)。

表4 PLoS Biology統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的相關(guān)性(N=148)

**在置信度(雙測)為0.01時(shí)，相關(guān)性是顯著的；*在置信度(雙測)為0.05時(shí)，相關(guān)性是顯著的

表5 PLoS Medicine統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的相關(guān)性(N=102)

**在置信度(雙測)為0.01時(shí)，相關(guān)性是顯著的；* 在置信度(雙測)為0.05時(shí)，相關(guān)性是顯著的

3 討論與分析

PLoS ALMs指標(biāo)與Altmetrics評(píng)分、學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的相關(guān)性差異較大。

3.1 PLoS ALMs各指標(biāo)相關(guān)性

Jason Priem自2010年提出Altmetrics以來，Altmetrics在學(xué)術(shù)界引起了廣泛討論[15]。目前國際上比較常見的Altmetrics工具有Altmetrics.com、PLoS ALM、Plum Analytics和ImpactStory。PLoS ALMs是論文層面計(jì)量工具，不僅有網(wǎng)絡(luò)社交媒體的評(píng)價(jià)、討論和推薦，也包括論文的傳統(tǒng)引用、閱覽和下載次數(shù)。本文將PLoS ALMs的指標(biāo)整理為6類，分別是閱覽、下載、討論、保存、被引和推薦。根據(jù)PLoS Biology和PLoS Medicine的2個(gè)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，閱覽、下載和討論呈兩兩正相關(guān)性，這也與實(shí)際情況相符，對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行討論之前需要閱覽、下載全文。閱覽、下載與其他指標(biāo)基本相關(guān)，推薦量在不同樣本數(shù)據(jù)中的相關(guān)性不太穩(wěn)定。討論量為社交媒體討論次數(shù)之和，主要來自于Facebook、Twitter和Wikipedia，其他社交網(wǎng)絡(luò)討論頻次基本為零。社交媒體討論量和保存量、下載量都呈正相關(guān)。Haustein S[16]等人選取大量論文的Twitter提及數(shù)與被引頻次，結(jié)果表明Twitter提及數(shù)與文章早期的被引頻次呈正相關(guān)，與文章后期的被引頻次無相關(guān)性。

保存量是學(xué)術(shù)論文的在線使用與分享次數(shù)，保存量與閱覽量、下載量及被引量都有相關(guān)性。推薦量僅包括F1000 Prime分值，F(xiàn)1000以事后評(píng)議方式為研究人員甄選生物學(xué)與醫(yī)學(xué)領(lǐng)域重要文獻(xiàn)，采用加權(quán)平均的方式將專家意見匯總，計(jì)算出每篇論文的F1000因子，作為論文同行評(píng)議結(jié)果。推薦量在樣本數(shù)據(jù)中的相關(guān)性不穩(wěn)定，是因?yàn)樵赑LoS Medicine中數(shù)據(jù)大多為零，在PLoS Biology中分值有所區(qū)分。推薦量與討論量、保存量無相關(guān)性，完全獨(dú)立。

3.2 PLoS ALMs各指標(biāo)與Altmetrics評(píng)分

相較于PLoS ALMs論文層面計(jì)量指標(biāo)，Altmetrics.com僅收集來自社交媒體和文獻(xiàn)管理軟件的數(shù)據(jù)，不包括對(duì)論文引用數(shù)據(jù)[17]。PLoS ALMs不僅有網(wǎng)絡(luò)社交媒體的評(píng)價(jià)、討論和推薦，也包括論文的傳統(tǒng)引用、閱覽和下載。Altmetrics評(píng)分與閱覽量和討論量呈中度相關(guān)。不管Altmetrics評(píng)分如何計(jì)算，權(quán)重如何分配，關(guān)注文章的第一步都是閱覽下載，社交媒體討論量多的文獻(xiàn)是引起大眾關(guān)注的文獻(xiàn)，是社會(huì)影響力的充分體現(xiàn)。Altmetrics評(píng)分與被引頻次呈弱相關(guān)，與論文指數(shù)h、學(xué)術(shù)跡T無相關(guān)性。王睿[18]、趙蓉英[19]等研究Altmetrics指標(biāo)學(xué)術(shù)影響力時(shí)均發(fā)現(xiàn)，Altmetrics在一定程度上可視為一種早期指標(biāo)，預(yù)測文章在未來能否獲得高被引。Altmetrics評(píng)分關(guān)注公共網(wǎng)絡(luò)媒體中測度單篇論文的社會(huì)影響力，h指數(shù)反映出高被引和優(yōu)質(zhì)論著的特征點(diǎn)，學(xué)術(shù)跡T則體現(xiàn)了單篇論文被引文獻(xiàn)數(shù)量與質(zhì)量的綜合面，各指標(biāo)從各自的角度給出了一定的評(píng)價(jià)效度，同時(shí)也表現(xiàn)出各自的獨(dú)立性[20]。

3.3 PLoS ALMs各指標(biāo)與單篇論文學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)

閱覽量與被引頻次、h指數(shù)呈顯著相關(guān)，論文被使用或被引用是建立在深入閱讀的基礎(chǔ)上。國內(nèi)外已有很多研究探討下載次數(shù)與引用次數(shù)關(guān)系，但下載次數(shù)并不等同于閱覽次數(shù)。本文的研究數(shù)據(jù)顯示閱覽量與文章被引頻次、論文指數(shù)h均有正相關(guān)關(guān)系，可反映一定的學(xué)術(shù)影響力。

下載量與被引頻次、h指數(shù)均呈正相關(guān)關(guān)系，下載次數(shù)反映了文章被社會(huì)關(guān)注的程度，也可以反映學(xué)術(shù)論文的質(zhì)量和學(xué)術(shù)影響力。Dan O比較了SSCI、Scopus及Google Scholar 3個(gè)引文數(shù)據(jù)庫中引用與下載次數(shù)的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)二者高度相關(guān)[21]；牛昱昕等人基于“中國科技論文在線”的論文引用、下載數(shù)據(jù)，對(duì)開放存取論文的被引頻次與下載次數(shù)進(jìn)行相關(guān)性研究，發(fā)現(xiàn)從長期整體角度來看，開放存取論文的下載次數(shù)與被引頻次之間呈正相關(guān)趨勢[22]。本文研究結(jié)果與上述結(jié)論保持一致，且下載次數(shù)與論文指數(shù)h也有正相關(guān)關(guān)系。下載次數(shù)不僅體現(xiàn)了文獻(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)傳播力，而且也可以反映了學(xué)術(shù)影響力，甚至能基于下載量預(yù)測未來下載和被引情況。Watson AB以期刊JournalofVision的下載量和被引量為研究對(duì)象，分析發(fā)現(xiàn)下載量能提前2年對(duì)未來可能達(dá)到的最終被引量做出很好的預(yù)測[23]。

2個(gè)樣本數(shù)據(jù)中討論量與被引頻次、h指數(shù)均表現(xiàn)出相關(guān)性，雖然強(qiáng)弱不同，但說明大眾媒體的討論能反映一部分的學(xué)術(shù)熱點(diǎn)論文。一部分研究前沿內(nèi)容也是大眾感興趣和關(guān)注的內(nèi)容，如果一篇文章在社交媒體引起熱議也是其學(xué)術(shù)影響力的體現(xiàn)。郭飛等人發(fā)現(xiàn)熱點(diǎn)論文在Twitter上的傳播一般在10-30天達(dá)到峰值，影響其傳播力的因素主要包括學(xué)術(shù)內(nèi)容的顯著性和新奇性、學(xué)術(shù)傳播的內(nèi)需、開放獲取、營銷途徑等[24]。

保存量統(tǒng)計(jì)的是學(xué)術(shù)論文的在線使用與分享次數(shù)(表4、表5)。當(dāng)保存量以3個(gè)平臺(tái)頻次之和進(jìn)行相關(guān)性分析時(shí)，結(jié)果并不穩(wěn)定；將3個(gè)平臺(tái)數(shù)據(jù)分別與Altmetrics評(píng)分、被引頻次、單篇論文學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析時(shí)(表6)，Mendeley與學(xué)術(shù)化指標(biāo)均呈正相關(guān)，與CiteULike、Figshare均無相關(guān)性?？锏禽x對(duì)SCI高被引論文進(jìn)行實(shí)證分析時(shí)發(fā)現(xiàn)論文的高被引與其對(duì)應(yīng)的在線使用分享的相關(guān)度不高，顯示出在線使用(Mendeley，CiteULike)與分享(Figshare)的數(shù)據(jù)在揭示高影響力文獻(xiàn)時(shí)存在一定不足[25]；Ebrahimy S等人分析社交平臺(tái)CiteULike、Mendeley、Figshare與Scopus、WOS、PubMed central和Crossref被引頻次之間的關(guān)系時(shí)發(fā)現(xiàn)CiteULike，Mendeley標(biāo)記數(shù)與被引量呈顯著正相關(guān)，F(xiàn)igshare與被引呈顯著負(fù)相關(guān)[26]。

表6 保存量分指標(biāo)與學(xué)術(shù)化指標(biāo)相關(guān)性

注：**在置信度(雙測)為0.01時(shí)，相關(guān)性是顯著的；* 在置信度(雙測)為0.05時(shí)，相關(guān)性是顯著的；左下角和右上角分別是PLoS Biology和PLoS Medicine的數(shù)據(jù)

推薦量在PLoS Biology樣本數(shù)據(jù)中顯示與被引頻次、h指數(shù)、學(xué)術(shù)跡T均有相關(guān)性，而在PLoS Medicine中完全獨(dú)立，可能是因?yàn)镻LoS Medicine樣本數(shù)據(jù)推薦量大多為零，故高影響力論文中推薦量和學(xué)術(shù)指標(biāo)可能具有相關(guān)性趨勢，較低影響力論文中不能體現(xiàn)，因此在分析具體問題時(shí)要理性看待。由慶斌等人在F1000網(wǎng)站中選取F1000評(píng)分、Altmetrics評(píng)分和谷歌學(xué)術(shù)引用量進(jìn)行相關(guān)性分析時(shí)發(fā)現(xiàn)F1000評(píng)分不能獨(dú)立反映學(xué)術(shù)影響力的指標(biāo)[12]；陳小清等人比較F1000評(píng)分與學(xué)術(shù)跡相關(guān)性時(shí)發(fā)現(xiàn)學(xué)術(shù)跡T與F1000評(píng)分無相關(guān)性[27]。

4 結(jié)論

近年來，論文層面計(jì)量學(xué)越來越進(jìn)入研究者、出版商、學(xué)校、基金管理者、研究機(jī)構(gòu)的視野，其最大的挑戰(zhàn)就是確認(rèn)標(biāo)準(zhǔn)并廣泛使用和理解。PLoS ALMs的閱覽量、下載量、討論量與被引頻次、h指數(shù)均有相關(guān)性，說明閱覽量、下載量、討論量不僅能反映論文被社會(huì)關(guān)注的程度，也可以反映學(xué)術(shù)論文的質(zhì)量和學(xué)術(shù)影響力。保存量中的Mendeley與學(xué)術(shù)化指標(biāo)均呈正相關(guān)關(guān)系，與CiteULike和Figshare無相關(guān)性，說明文獻(xiàn)管理軟件的在線分享可能會(huì)提高成果的可見度和未來的引用次數(shù)。推薦量F1000與學(xué)術(shù)化指標(biāo)無關(guān)。PLoS ALMs的保存量在與學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)相關(guān)性上基本和Altmetrics評(píng)分保持一致，但PLoS ALMs能夠提供更詳盡的數(shù)據(jù)支持。不論是反映社會(huì)影響力的討論、保存、推薦，還是反映學(xué)術(shù)影響力的被引頻次、h指數(shù)、學(xué)術(shù)跡T，都只能從某個(gè)側(cè)面揭示論文的影響力，不能完全替代彼此的地位。

論文層面計(jì)量學(xué)(Article level metrics)是一個(gè)多維的評(píng)價(jià)，與Altmetrics在研究與應(yīng)用中有所交叉，但研究范圍不同。論文層面計(jì)量學(xué)包括Altmetrics，試圖在論文層面測量單篇論文的影響力，包括傳統(tǒng)學(xué)術(shù)方面的，也包括隨著社會(huì)媒體普及興起的社會(huì)化評(píng)價(jià)。在評(píng)價(jià)單篇論文時(shí)應(yīng)運(yùn)用多指標(biāo)測度，體現(xiàn)研究成果的綜合實(shí)力，使科學(xué)研究為更多大眾所熟知，擴(kuò)大科研的影響力。