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    指標均衡視角下的學術期刊綜合評價方法

    2020-04-07 03:38:08李晴陳鵬宇
    科技資訊 2020年3期
    關鍵詞:變異系數

    李晴 陳鵬宇

    摘 ?要:運用合理的方法對學術期刊進行評價,對于反映期刊的學術地位具有重要意義。針對當前綜合評價方法普遍存在的未考慮評價指標均衡度的問題,以變異系數衡量指標均衡度,提出了均衡簡單加權求和法(Simple Additive Weighting method, SAW),并以JCR2017地質工程期刊為例,對比分析了SAW法和均衡SAW法的異同。結果顯示,SAW法和均衡SAW法對期刊的排序結果具有較高的一致性,但也存在一定的差異,說明在考慮指標均衡水平以后,期刊的排序發(fā)生了較大變化,在評價中考慮指標的均衡度是必要的。該文所采用的變異系數可推廣用于其他綜合評價方法。

    關鍵詞:學術期刊評價 ?簡單加權求和法 ?指標均衡度 ?變異系數

    中圖分類號:G302 ? 文獻標識碼:A 文章編號:1672-3791(2020)01(c)-0222-03

    運用合理的方法對學術期刊進行評價,對于反映期刊學術地位,促進核心期刊遴選具有重要的意義[1]。學術期刊評價的復雜性決定了單一指標評價不夠全面,采用多指標綜合評價具有明顯的優(yōu)勢[2]。綜合評價方法眾多,許多綜合評價方法已經應用于學術期刊評價中。熊國經等人[3]采用熵值法修正PLS權重的TOPSIS法進行學術期刊綜合評價,可有效消除指標間的多重共線性,合理為指標賦權。張和平等人[4]采用因子分析-DEMATEL定權法進行學術期刊綜合評價,是一種有效的權重確定方法。張發(fā)明等人[5]利用GRA法和TOPSIS法對評價信息進行綜合集成,提出一種新的基于差異驅動和GRA-TOPSIS法的學術期刊綜合評價模型。奉國和等人[6]使用熵權法結合因子分析計算各指標權重,結合TOPSIS法進行學術期刊綜合評價。樓文高等人[7]構建了低維逐次投影尋蹤模型,并用于學術期刊綜合評價。這些綜合評價方法解決了學術期刊評價中存在的一些重要問題,但是并沒有考慮評價指標之間的均衡發(fā)展。不同的評價指標反映了不同的評價視角,在保證學術質量的基礎上,應該力求做到全面發(fā)展,即各指標發(fā)展相對均衡[8]。為此,俞立平等人[8]提出了協(xié)調TOPSIS,并將其用于學術期刊綜合評價。協(xié)調TOPSIS是以TOPSIS為基礎建立的,而目前更為簡單實用的方法是簡單加權求和法(Simple Additive Weighting method, SAW)[9]。為此,該文將以SAW法為基礎,以變異系數衡量指標的均衡度,提出一種均衡SAW法,并以JCR2017地質工程期刊為例,比較均衡SAW法與均衡SAW法的區(qū)別。

    1 ?均衡SAW法

    SAW法是一種簡單實用的方法,在許多領域都得到了廣泛的應用。SAW法認為指標之間存在線性互補性。當某些指標取值較低時,可以在評價結果中用其他取值較高的指標加以補充。這樣就忽略了指標的均衡度對評價結果的影響。顯然,當各指標取值相等的時候,說明各指標發(fā)展相對均衡,而指標之間的差異越大,其均衡程度越小。所以,該文以變異系數衡量指標的均衡度,提出了均衡SAW法。其具體步驟如下。

    (1)對指標進行無量綱化處理。常用的無量綱化方法有z-score標準化、min-max標準化、均值化、極大化等。該文采用min-max標準化,它可以同時處理正向和反向指標。無量綱化后各指標最大值為1,最小值為0。

    (2)確定各指標的權重。權重的確定方法很多,常用的有層次分析法、熵權法等,可根據實際需要選擇合適的方法。若側重于專家的主觀意見和經驗,建議采用層次分析法;若側重于指標數據的差異性對評價結果的影響,建議采用熵權法;若主觀意見和客觀信息都很重要,則可以采用主客觀組合賦權法。

    (3)根據SAW法計算各評價對象的綜合評價值,計算公式如下:

    式中,xij為指標的無量綱化值,wj為指標的第j個指標的權重,ci為第i個對象的綜合評價值。

    (4) 計算指標無量綱化值的變異系數,計算公式如下:

    式中,μi為平均值,σi為標準差,Vi為變異系數。變異系數為零,說明指標無量綱化值一致,指標完全均衡。顯然,變異系數越大,指標越不均衡。

    (5)計算考慮均衡度的綜合評價值,考慮到綜合評價值和變異系數的所代表的意義不同,需要進行標準化處理后再結合??紤]到變異系數為越小越優(yōu)型指標,而綜合評價值為越大越優(yōu)型指標,該文采用以下計算公式對綜合評價值和變異系數進行組合。

    2 ?結果與討論

    2.1 學術期刊評價

    為了對比均衡SAW法與SAW法,該文以JCR2017地質工程期刊為例,以總被引頻次、影響因子和特征因子3個指標為例,其權重分別設定為0.3、0.5、0.2。按照第2節(jié)的計算步驟,分析計算均衡SAW法與SAW法的綜合評價值以及排序結果。計算結果如表1所示,限于篇幅,該文僅列出了由均衡SAW法所決定的排名前10位的期刊。

    從表1中可以看出,兩種方法的排序結果存在明顯差異,排名前10位的期刊中僅INT J ROCK MECH MIN、GEOTECHNIQUE、EARTHQ ENG STRUCT D的排名一致,其余期刊的排名存在1~3名的差異,這說明均衡度對排序結果存在重要影響。計算SAW評價值與變異系數的相關系數,結果為-0.652,這說明評價值與均衡度的相關性較低,兩者不具有較強的一致性,在評價中考慮指標的均衡度是必要的。

    SAW認為排名第1的INT J ROCK MECH MIN,其變異系數較小,僅為0.131,所以均衡SAW同樣認為其排名第1。SAW認為排名第3的J GEOTECH GEOENVIRON,其變異系數更小,為0.090,比ENG GEOL的變異系數小0.040,由此導致其在均衡SAW下的排名升至第2位。進一步做出SAW與均衡SAW排序結果的散點圖如圖1所示。兩種方法排序結果的擬合直線為y=0.931x+1.6095,R2=0.8336。這說明兩種方法排序結果具有較高的一致性,但也存在一定的差異。特別是當評價值較低時,兩種方法的排序結果差異較大。

    2.2 討論

    該文在SAW法的基礎上,結合變異系數提出了均衡SAW法。兩種方法的對比結果顯示,指標的變異系數與SAW法的評價值相關性不高,兩種方法的排序結果差異較大,所以有必要考慮指標均衡度在評價中的作用。

    指標之間的差異越大,說明其均衡程度越小。變異系數作為衡量指標數據離散性的常用指標,顯然可用于衡量指標的均衡度。當然,除變異系數外,信息熵也可用于衡量指標數據的離散性,所以也可以考慮結合信息熵建立均衡SAW法。

    變異系數在衡量指標的均衡度時,并不需要考慮權重,所以變異系數是獨立于權重的,也是獨立于SAW法的。變異系數不僅可以與SAW法相結合,也可以與其他各類評價方法相結合構建相應的考慮均衡度的方法。

    3 ?結語

    該文針對當前綜合評價方法普遍存在的未考慮指標均衡度的問題,結合變異系數提出了均衡SAW法,并以JCR2017地質工程期刊為例,對比分析了SAW法和均衡SAW法,所得結論如下。

    (1)均衡SAW法是一種兼顧指標均衡度和SAW法優(yōu)點的綜合評價方法。該文在SAW法的基礎上,以變異系數衡量指標的均衡度,提出了一種新的評價方法——均衡SAW法。實證分析結果顯示,SAW法和均衡SAW法對期刊的排序結果具有較高的一致性,但也存在一定的差異。特別是當評價值較低時,兩種方法的排序結果差異較大。說明在考慮指標均衡水平以后,期刊的排序發(fā)生了較大變化,在評價中考慮指標的均衡度是必要的。

    (2)除變異系數外,信息熵也可用于衡量指標數據的離散性,可以考慮結合信息熵建立均衡SAW法。變異系數是獨立于權重的,也是獨立于SAW法的。其不僅可以與SAW法相結合,也可以與其他各類評價方法相結合構建相應的考慮均衡度的方法。

    參考文獻

    [1] 程慧平.基于主成分分析與熵權TOPSIS方法的期刊學術影響力研究[J].情報科學,2015,33(12):77-82.

    [2] 俞立平.基于聚類分析的期刊多屬性評價方法選擇研究——聚類結果一致度篩選法[J].圖書情報工作,2018,62(21):80-86.

    [3] 熊國經,熊玲玲,陳小山.基于熵值法修正PLS權重的學術期刊綜合評價[J].情報雜志,2017,36(6):192-201.

    [4] 張和平,陳齊海.基于因子分析-DEMATEL定權法的期刊綜合評價研究[J].情報雜志,2017,36(11):180-185.

    [5] 張發(fā)明,庾凡,葉兆青,等.基于差異驅動和GRA-TOPSIS法的學術期刊綜合評價研究[J].現代情報,2018,38(4):77-82.

    [6] 奉國和,周榕鑫,武佳佳.基于熵權TOPSIS及因子分析的學術期刊綜合評價研究[J].圖書情報工作,2018,62(17):84-95.

    [7] 樓文高,葉晶,武丹,等.期刊學術水平綜合評價低維逐次投影尋蹤建模與實證研究[J].情報理論與實踐,2019,42(2):87-95.

    [8] 俞立平,伍蓓,劉駿.協(xié)調發(fā)展視角下的學術期刊評價——協(xié)調TOPSIS[J].情報雜志,2018,37(10):189-193.

    [9] Hwang CL, Yoon KP. Multiple attribute decision making: Methods and applications[M].Springer-Verlag:New York, USA,1981.

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