基于馬爾可夫模型的高校圖書館學(xué)科評價服務(wù)研究

譚智敏 劉萬國

摘要：隨著“雙一流”建設(shè)總體方案的提出，科研成果越來越受到重視，高校圖書館開展學(xué)科評價服務(wù)，對于提升圖書館的服務(wù)和地位具有至關(guān)重要的意義。本文在分析了吉林大學(xué)2010-2016年發(fā)表的論文總體情況的基礎(chǔ)上，選取論文發(fā)表總量前10名的學(xué)科為研究對象，運用文獻(xiàn)計量學(xué)方法和馬爾可夫模型分析方法，與傳統(tǒng)的評價指標(biāo)相結(jié)合，構(gòu)建相應(yīng)的綜合評價指標(biāo)，消除學(xué)科間的基礎(chǔ)差異，分析得出各個學(xué)科的發(fā)展速度和發(fā)展趨勢情況。

關(guān)鍵詞：高校圖書館;學(xué)科評價;馬爾可夫模型;被引頻次;影響因子;基金論文比

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2019.03.017

〔中圖分類號〕G250.1〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕A〔文章編號〕1008-0821（2019）03-0150-07

科研評價和學(xué)科評價是國家、地區(qū)和高校都十分關(guān)注的問題。特別是近幾年隨著“雙一流”建設(shè)總體方案的提出及各種大學(xué)排行榜的發(fā)布，學(xué)科評價越來越受到科研相關(guān)部門的重視。傳統(tǒng)的科研評價和學(xué)科評價主要是由專家同行評議的結(jié)果來定的，隨著量化方法在科研評價中的引入，科研評價也逐漸從專家評定向定量評定與同行評議相結(jié)合的方式轉(zhuǎn)移[1-2]。文獻(xiàn)計量學(xué)方法由此引入。文獻(xiàn)計量學(xué)主要是用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)的方法定量的分析文獻(xiàn)數(shù)量、被引頻次、作者數(shù)量、單位數(shù)量、基金數(shù)量等一切與科研有關(guān)的量化數(shù)據(jù)，用于評價科研成果。在文獻(xiàn)計量學(xué)應(yīng)用與科研評價的過程中，一些比較方便且能精確反映某個問題的評價指標(biāo)開始出現(xiàn)，比如期刊影響因子、分區(qū)及百分位數(shù)等，可以有效地描述一個期刊近期的發(fā)展?fàn)顩r，后來也被用來對個人和單位做評價，還有按論文發(fā)表的數(shù)量來反映科研的產(chǎn)出能力，用論文總被引頻次、篇均被引頻次或者h(yuǎn)指數(shù)來同時反映論文的數(shù)量和質(zhì)量等等[3]，已經(jīng)有很多相關(guān)的理論和實例研究[4-9]。這些指標(biāo)的好處是可以方便地比較和計算，能反映某一個方面的能力，并根據(jù)數(shù)據(jù)分布對學(xué)科評價指標(biāo)做標(biāo)準(zhǔn)化處理，可以在一些方面實現(xiàn)不同學(xué)科的橫向?qū)Ρ?，但對于不同學(xué)科的總體水平之間的對比仍然比較困難[4]。

本文將在指標(biāo)歸一化這一理念的基礎(chǔ)上，通過建立馬爾可夫模型[10-11]，考慮科研基礎(chǔ)對科研產(chǎn)出的影響，擬合數(shù)據(jù)，并通過擬合結(jié)果預(yù)測以后的科研產(chǎn)出情況，同時構(gòu)建綜合評價指標(biāo)對學(xué)科之間做橫向?qū)Ρ?，以期得到更加科學(xué)合理的評價體系。

1研究對象與研究方法

1.1研究對象

本文選取權(quán)威的Web of Science核心合集作為數(shù)據(jù)源，對吉林大學(xué)近7年的科研產(chǎn)出情況做一系統(tǒng)梳理，檢索詞在“地址”一欄輸入“Jilin University”，為盡量保證研究數(shù)據(jù)的全面及完整性，檢索的時間范圍設(shè)定為2010-2016年所有文獻(xiàn)，檢索時間截至2017年12月9日，檢索結(jié)果為33 652篇，以年為單位分別下載并統(tǒng)計。并在此基礎(chǔ)上選取論文發(fā)表總量前10名的學(xué)科為研究對象，分析各個學(xué)科的發(fā)展速度和發(fā)展趨勢。

1.2研究方法

1.2.1影響學(xué)科評價的因素

對于學(xué)科評價，不同的機構(gòu)評價方法各不相同，評價過程也呈現(xiàn)多樣性特征。在進(jìn)行評價時，雖然有些影響因素（比如文章數(shù)量、被引頻次、影響因子等）是可以控制和確定的，但也有不可控的因素（比如可用的儀器數(shù)量、比較穩(wěn)定可靠的實驗合作關(guān)系、以及科研經(jīng)驗等）甚至是無法定量描述的，這些不可控的因素對評價結(jié)果有很大影響，在進(jìn)行科研評價時最好給予考慮。

本文將科研評價指標(biāo)按一定的次序分成若干有限等級（狀態(tài)），將科研的指標(biāo)按年限做統(tǒng)計，給出各個時間段的科研指標(biāo)變化情況，并假定這個時間段對應(yīng)一個時刻。從動態(tài)角度看，由某一時刻到下一時刻科研指標(biāo)變化可以客觀地反映對應(yīng)對象的科研質(zhì)量變化情況，并且由于科研的變化（比如文章發(fā)表數(shù)量、文章被引次數(shù)等）是比較緩慢的，必須經(jīng)過一個長期努力才能看到收效的，具有穩(wěn)定的轉(zhuǎn)移趨勢。這種穩(wěn)定的轉(zhuǎn)移趨勢依賴于科研人員在這段時間的努力程度，或者由于體制變化而得到的實質(zhì)性變化，因此這種轉(zhuǎn)移趨勢會趨于一個穩(wěn)定的結(jié)構(gòu)，并且與以往所處的狀態(tài)無明顯的關(guān)系，只與當(dāng)前狀態(tài)有關(guān)，具有無后效性。這點也是必須考慮的因素。

基于學(xué)科評價中以上因素的考慮，結(jié)合馬爾可夫模型的原理分析，構(gòu)建適用于消除基礎(chǔ)學(xué)科差異的應(yīng)用于學(xué)科評價的基本方法模型。

1.2.2馬爾可夫模型應(yīng)用于學(xué)科評價的具體過程

1）首先選定一個指標(biāo)，如學(xué)科評價，一般會分析文章數(shù)量，被引頻次、總被引頻次等因素。

4）馬爾可夫過程的平穩(wěn)分布：馬爾可夫模型有一個穩(wěn)定的平穩(wěn)分布，是指馬爾可夫鏈通過若干步轉(zhuǎn)移，最終會達(dá)到一個平穩(wěn)分布，用平穩(wěn)分布（p1，p2，p3）來表示，就是指研究對象按現(xiàn)在的發(fā)展趨勢繼續(xù)發(fā)展若干年，最終會達(dá)到的效果其中p1、p2、p3是3個等級最終所占的比例，這個效果是和當(dāng)前的絕對數(shù)量無關(guān)的，只與轉(zhuǎn)移矩陣有關(guān)，所以用這個平穩(wěn)分布既可以用來描述學(xué)科的發(fā)展?fàn)顩r，也可以用來預(yù)測學(xué)科未來的發(fā)展趨勢。

5）根據(jù)層次分析法確定綜合權(quán)重系數(shù)并且計算綜合評定值，描述綜合評定向量，并對這個向量求和，這樣我們就可以用一個相對復(fù)雜的方式來處理這個指標(biāo)，使它可以消除當(dāng)前由于基礎(chǔ)不同而引起的學(xué)科差異。

綜上所述，引入馬爾可夫模型分析方法對學(xué)科進(jìn)行評價是合理可行的，此研究方法可以消除學(xué)科間的基礎(chǔ)差異，分析各個學(xué)科的發(fā)展速度和發(fā)展趨勢。

以下為具體實例，運用文獻(xiàn)計量學(xué)和馬爾可夫模型的分析方法，在分析吉林大學(xué)2010-2016年發(fā)文總量的基礎(chǔ)上，研究發(fā)文總量前10的學(xué)科的發(fā)展情況。

2實證分析

2.1論文總體分布情況

對發(fā)表論文的數(shù)量和被引情況做簡單的統(tǒng)計，結(jié)果如表1所示。從2010-2016年，發(fā)表論文的總量在逐年增加，從2010年的2 918篇到2016年的6 211篇，增加量超過1倍。從這個趨勢我們可以看出吉林大學(xué)科研產(chǎn)出水平處于一個比較好的發(fā)展態(tài)勢?；鹫撐囊矎囊粋€側(cè)面反映了科研水平的變化?；鹫撐恼急仁侵富鹫撐恼伎傉撐牡谋壤谋?中可以看出基金論文占比雖有小的波動，但總體趨勢是增加的?；鹫撐牡谋灰螖?shù)占比是指基金論文的被引次數(shù)占總的被引次數(shù)的百分比。這個比例變化范圍不大，但總體的比例都很高，占70%左右的基金論文，被引頻次的占比為90%，說明基金論文對被引頻次的貢獻(xiàn)很大。

論文數(shù)量增加尤其是基金論文數(shù)量的增加一定程度上表明吉林大學(xué)科研水平在逐年提高，相關(guān)領(lǐng)域的研究也在快速發(fā)展，源于學(xué)校在政策、資金導(dǎo)向上對優(yōu)勢學(xué)科的支持與重視，以及近幾年對高層次和高學(xué)歷人才的大力引進(jìn)，另外研究人員科研水平和科研經(jīng)驗的提升也是一個重要因素。

2.2學(xué)科發(fā)展情況分析

評價學(xué)科發(fā)展的最主要因素就是評價其論文成果。評價論文成果影響力的一個重要指標(biāo)就是評價論文的被引用情況，它是一個非常客觀的評價指標(biāo)，同一研究方向的科研論文被引次數(shù)越高，說明其利用率越高，研究成果的質(zhì)量也越高，更突顯了其學(xué)術(shù)價值以及社會貢獻(xiàn)度。如果引用數(shù)量逐步提高，就說明科研水平也在逐年增長，科研實力在逐年增強。由于需要比較不同年份的論文的被引次數(shù)，因此在評價被引次數(shù)的時候，對文獻(xiàn)的年齡做平均值。

首先將檢索出來的論文數(shù)據(jù)按學(xué)科分類，并統(tǒng)計各個學(xué)科論文數(shù)量和被引頻次所占的比例，結(jié)果如表2所示。為了更方便展示各個學(xué)科的發(fā)文總量和被引頻次，我們把各個學(xué)科所占比例用餅狀圖表示，結(jié)果如圖1所示。我們選取發(fā)表論文總量排在前10的學(xué)科作為研究對象。

圖1左側(cè)圖為各學(xué)科論文數(shù)量所占比例，可以看出吉林大學(xué)發(fā)表的SCI論文主要分布在化學(xué)、材料科學(xué)、工程學(xué)、物理學(xué)、計算機科學(xué)以及分子生物學(xué)等學(xué)科。這與學(xué)校大力推進(jìn)重點學(xué)科和重點實驗室的建設(shè)相吻合，特別是“雙一流”總體方案提出后，學(xué)校以重點建設(shè)一些學(xué)科為世界一流學(xué)科為目標(biāo)，全面保障重點學(xué)科的發(fā)展。其它學(xué)科被收錄的文獻(xiàn)數(shù)量不多，體現(xiàn)出各學(xué)科間的發(fā)展不平衡。如何在保證優(yōu)勢學(xué)科發(fā)展領(lǐng)先地位的同時，加強其他相對比較弱勢學(xué)科的科研力量，培養(yǎng)這些學(xué)科的高端人才，是今后制定學(xué)校發(fā)展規(guī)劃是值得思考的問題。圖1右側(cè)為各學(xué)科論文的被引頻次所占比例，從圖中可以看出前10名的學(xué)科引用量基本占據(jù)了90%，而且發(fā)文量大的學(xué)科被引頻次一般也比較大，但也有學(xué)科例外，比如排在第3位的Engineering，其被引頻次相對較低，排在第5位的Science & Technology和排名第7位的Biochemistry & Molecular Biology被引頻次相對較高，一般用被引頻次來描述文章質(zhì)量，說明各個學(xué)科文章的數(shù)量和質(zhì)量并不一定保持一致。

為了得到更精細(xì)的結(jié)果，本文引進(jìn)馬爾可夫模型來對學(xué)科進(jìn)行評估，更能反映學(xué)科發(fā)展的快慢程度。

首先把被引頻次按最大的被引次數(shù)做歸一化處理，然后再分成5段，就是0～0.2，0.2～0.4，……，0.8～1，這樣就可以定量描述各個學(xué)科的被引頻次分類的變化，用各類之間的數(shù)量變化來描述各個學(xué)科發(fā)展的快慢。并通過內(nèi)容2中所說的擬合辦法求出馬爾可夫模型的轉(zhuǎn)移概率矩陣。圖2是以化學(xué)學(xué)科為例給出馬爾可夫模型擬合的結(jié)果，圖中的橫坐標(biāo)代表年代，縱坐標(biāo)代表這5段兒所占的百分比，圓圈代表統(tǒng)計的數(shù)據(jù)，直線是用馬爾可夫模型擬合的數(shù)據(jù)。從圖中可以看出它們的相對值符合比較好，因此可以用來做分析。其它學(xué)科的擬合效果與化學(xué)學(xué)科擬合效果類似，沒有全部畫出。圖3給出用馬爾可夫模型計算出來的平穩(wěn)分布值，中間的插圖是給出的平穩(wěn)分布，相當(dāng)于按現(xiàn)有情況的發(fā)展速度以及各學(xué)科等級分布。從圖中可以看出，隨著排名序號增加，其發(fā)展速度是越來越快的，尤其是第5和第7相對其它學(xué)科有一個飛躍式的發(fā)展。排名第1的化學(xué)學(xué)科，其文章總量最多，說明和其它學(xué)科相比其科研累積的基礎(chǔ)比較好、人員比較充足，但其文章質(zhì)量的相對發(fā)展速度較慢，說明這個學(xué)科的發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入比較成熟穩(wěn)定的時期。排名第7的分子生物學(xué)雖然暫時發(fā)表的數(shù)量比較少，但其文章質(zhì)量進(jìn)步速度很快。通過這樣的對比分析，可以有助于管理者對資金分配、人員引進(jìn)等有更優(yōu)化的考慮，在相同的資源下，可能得到更好的科研產(chǎn)出。

為了更簡單明了地看出各個學(xué)科速度的變化結(jié)果，我們可以選一個評價權(quán)重，然后對各個學(xué)科的穩(wěn)態(tài)分布計算一個綜合評定結(jié)果。這里對發(fā)表文章數(shù)量劃分的區(qū)間為5個，這5個區(qū)間是一個線性的，因此就選一個最簡單的線性權(quán)重，區(qū)間0～0.2，0.2～0.4，……，0.8～1分別對應(yīng)1，2，……，5，這5個值，計算的綜合評定值如圖4所示。從圖中可以看出前10名學(xué)科隨著排名序號變大綜合評定值大體上是一個增加的趨勢，并且第5位的Science & Technology，第7位的Biochemistry & Molecular Biology和第10位的Mathematics發(fā)展速度比較快。

2.3基金資助情況分析

基金資助論文是指由國家各級政府部門、各類基金組織和企事業(yè)單位提供科研經(jīng)費而產(chǎn)生的研究論文，可以一定程度上反映該專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的研究熱點和最新的研究成果。有學(xué)者認(rèn)為，“基金論文比”（期刊刊載的基金論文篇數(shù)在期刊發(fā)表論文總篇數(shù)中所占的比例）比“影響因子”更能代表期刊的學(xué)術(shù)質(zhì)量[12-13]。

基金資助論文產(chǎn)出量，一般與單位承擔(dān)基金項目呈正比關(guān)系，而單位承擔(dān)基金項目的多少恰恰是其科研實力和科研水平的真實體現(xiàn)。表1中給出了基金論文數(shù)量的變化趨勢，從2010-2016年基金論文的數(shù)量逐年增加，占總論文的數(shù)量也增加，這說明近些年本校有基金支持的論文總體是增加的趨勢，科研基金資助對某些學(xué)科的快速發(fā)展起到了一定的助推作用，也是集中有限的資源多出優(yōu)秀成果的重要方式。

對不同學(xué)科的基金論文的被引頻次，引進(jìn)馬爾可夫模型加以分析。同樣選取權(quán)重值為線性權(quán)重1，2，3，4，5，得到的結(jié)果如圖5所示，圖中給出基金論文和非基金論文綜合評價，從圖中可以看出不同學(xué)科中基金論文和非基金論文的發(fā)展速度相差不多。這說明雖然基金論文的數(shù)量和被引頻次占有絕對的優(yōu)勢，但發(fā)展速度和非基金論文相差不多，甚至有的學(xué)科比非基金論文的發(fā)展慢很多。

圖5基金論文和非基金論文的被引頻次的馬爾可夫模型評價結(jié)果

2.4影響因子分析

影響因子是一個國際上通用的期刊評價指標(biāo)，是期刊前兩年發(fā)表論文在統(tǒng)計當(dāng)年被引用的總次數(shù)與該刊前兩年發(fā)表論文總數(shù)的比值。由于影響因子是一個相對統(tǒng)計量，所以可以用來公平地評價和處理各類期刊，通常期刊影響因子越大，其學(xué)術(shù)影響力和作用也越大[14]。對于一個成熟的雜志，其影響因子的相對變化一般比較小，所以能在高影響因子期刊上發(fā)表文章也能在一個側(cè)面上反映文章的質(zhì)量比較高。

為了說明文章發(fā)表質(zhì)量的變化，筆者統(tǒng)計了吉林大學(xué)發(fā)文總量前10的學(xué)科的發(fā)表文章的影響因子分布，結(jié)果如圖6所示，橫坐標(biāo)代表影響因子的區(qū)間，縱坐標(biāo)代表各年發(fā)表文章的數(shù)量，這里我們?nèi)0～2][2～4][4～6][6～8][8～10][10～15]和15以上為區(qū)間，圖中的不同顏色代表不同年份發(fā)表的文章。從圖中可以看出各影響因子分布區(qū)間大體上按年份增加，文章數(shù)量也隨之增加，這和總體論文數(shù)量增加是一致的，說明了吉林大學(xué)發(fā)表的論文數(shù)量增加的比較均勻，不同影響因子區(qū)間都增加。但相對增加的量就比較難直接看出，為了得到發(fā)表文章的質(zhì)量增速，我們對影響因子做了一個平均，這樣就可以用一個相對值來描述文章質(zhì)量。同時用馬爾可夫模型加以分析。馬爾可夫模型的權(quán)重選擇為各個區(qū)間的平均值，高于15區(qū)間權(quán)重選擇為20。馬爾可夫模型分析結(jié)果如圖7所示，不同學(xué)科的綜合評定值基本持平，這說明，每個學(xué)科對發(fā)表文章的影響因子還是比較重視，并都得到了很好的提高。

3結(jié)語

論文的數(shù)量、被引頻次和影響因子等都是常用的科研評價指標(biāo)，一般來說分別描述科研的產(chǎn)出數(shù)量和質(zhì)量。本文在以往研究的基礎(chǔ)上，通過馬爾可夫模型分析，構(gòu)建消除科研基礎(chǔ)差異的綜合評價指標(biāo)，以便更客觀的評價基礎(chǔ)不同的學(xué)科的科研影響力，同時馬爾可夫模型的轉(zhuǎn)移速率代表了學(xué)科中不同層次的團隊發(fā)展速率的快慢，也可用其對學(xué)科的發(fā)展速度及未來的發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)測。

任何一種評價模型都有各自的優(yōu)缺點，馬爾可夫模型也不例外。馬爾可夫模型用來分析學(xué)科發(fā)展?fàn)顩r的前提是轉(zhuǎn)移概率矩陣在統(tǒng)計的時間段內(nèi)是不變的，但實際情況并非完全如此，只有那些發(fā)展較為成熟的學(xué)科才會表現(xiàn)為比較穩(wěn)定的結(jié)果，對一些新興學(xué)科，由于其發(fā)展迅速，轉(zhuǎn)移概率矩陣變動很大，這樣用齊次馬爾可夫模型來描述就不是十分的合適，需要考慮轉(zhuǎn)移概率矩陣隨時間的變化等等，因此馬爾可夫模型用于學(xué)科評價還有待于在實踐中不斷地改進(jìn)和完善，以期得到更加有效公平的評價體系。

參考文獻(xiàn)

[1]董琳，劉清.學(xué)科評價之文獻(xiàn)計量指標(biāo)分析.[J]圖書情報工作，2008，52（1）：31-34.

[2]涂文菠.“雙一流”政策下的國內(nèi)高校圖書館學(xué)科服務(wù)探討.[J]大學(xué)圖書情報學(xué)刊，2017，35（3）：62-64.

[3]劉雪立，魏雅慧，盛麗娜，等.期刊PR8指數(shù)：一個新的跨學(xué)科期刊評價指標(biāo)及其實證研究.[J]圖書情報工作，2017，61（11）：116-123.

[4]俞立平，張全，劉愛軍.不同學(xué)科多屬性評價橫向比較研究.[J]圖書情報工作，2014，58（20）：100-105.

[5]王雯霞，劉春麗.不同學(xué)科間論文影響力評價指標(biāo)模型的差異性研究.[J]圖書情報工作 2017，61（13）：108-116.

[6]趙元斌，吳志紅，郭艷秋.高校學(xué)科發(fā)展分析評價實證研究.[J]圖書情報工作 2015，59（15）：115-121.

[7]于非，張柏秋，張嵐.2001-2010年吉林大學(xué)SCI論文收錄統(tǒng)計與分析.[J]情報科學(xué) 2013，31（9）：113-116.

[8]羅守進(jìn)，高菲.2013-2014年SCI農(nóng)業(yè)及相關(guān)期刊統(tǒng)計分析與研究.[J]農(nóng)業(yè)圖書情報學(xué)刊 2015，27（7）：61-65.

[9]蔣德鳳.ESI學(xué)科動態(tài)評價與持續(xù)追蹤分析模式研究——基于Incites學(xué)科評價角度.[J]現(xiàn)代情報，2018，38（4）：149-155.

[10]沈晉會.馬爾可夫鏈法在教學(xué)質(zhì)量評估中的應(yīng)用.[J]內(nèi)蒙古師范大學(xué)學(xué)報，2013，26（6）：10-13.

[11]李紫瑤.ERP綜合實驗平臺改善MIS教學(xué)質(zhì)量的馬爾可夫法評估.[J]科技管理研究 2011，13：92-93.

[12]李曉紅，于善清，胡春霞，等.科技期刊評價中應(yīng)重視基金論文比的作用[J].科技管理研究，2005，25（10）：138-139.

[13]周蕾，吳鳳芝，席寧，等.《現(xiàn)代中醫(yī)臨床》2003-2015年基金論文統(tǒng)計分析.[J]現(xiàn)代中醫(yī)臨床，2017，24（3）：56-60.

[14]許廣奎，涂志芳.兩類學(xué)術(shù)評價指標(biāo)比較研究.[J]圖書情報工作 2017，61（3）：109-117.

（責(zé)任編輯：郭沫含）