基于SciVal的中國高校圖書情報學科評價分析

郝若揚

DOI.10.3969/j.issn.1008-0821.2021.12.014

[中圖分類號]G250.252 [文獻標識碼]A [文章編號]1008-0821（2021）12-0144-07

近幾十年來，隨著自然科學和社會科學的迅猛發(fā)展，不同學科領域的分類越來越精細，同時不同學科之間的交叉、滲透和融合也越來越深入。在這樣的大背景之下，如何對科研成果進行科學、公正、客觀地評價，并對高校和研究機構進行績效與科研影響力的綜合評價，已經成為信息和文獻計量領域所面臨的一個非常重要的問題。近些年來，許多文獻計量評價指標應運而生，例如：H指數、Citescore指標和選擇性計量指標等。這些評價指標主要是針對個人科研績效、期刊或論文的影響力提出的，它們已經被廣泛應用于個人科研績效和科研成果的評價。然而，針對高校和研究機構的績效和科研影響力的綜合評價的指標和分析平臺相對較少。目前，有兩個主流的綜合評價分析平臺：科睿唯安（Clarivate Analytics）開發(fā)的InCites平臺和愛思唯爾（Elsevier）開發(fā)的SciVal平臺。這兩個平臺都是基于海量的數據，采用各種標準化的計量指標，對科研論文、學科領域以及科研課題進行定量評價，從而對與之關聯(lián)的研究機構的科研產出、科研績效以及科研影響力進行分析和比較，為研究機構的科研管理和決策提供一定的服務。這兩個分析平臺在結構組成、評價指標和評價維度設定方面具有一定的相似性，但是也存在一些顯著的差異。隨著SciVal平臺不斷完善，原有功能模塊、評價指標和相關算法得到了很大的更新，已經被眾多高校和研究機構用于科研績效評價，為高校和研究機構的科研管理和決策提供一定的幫助和支持。

在過去10年中，伴隨著SeiVal平臺的不斷發(fā)展和完善，SciVal得到了廣泛的關注。國內外學者不僅深入研究了SciVal平臺的具體功能、指標設定以及相關原理方法，而且采用SciVal對科研機構的科研績效評價或前沿研究主題識別等進行了一些實證分析。同時，進一步探索了SciVal評價平臺在交叉學科評價和發(fā)展趨勢預測、學科領域研究前沿主題識別、圖書館的精確知識服務以及科技期刊選題和約稿等方面的應用。在本文中，作者將利用SciVal評價平臺，對我國一些高校在圖書情報學科領域中的科研產出、研究主題、國際合作以及作者貢獻進行分析，并與兩所歐美頂尖高校進行對比，從而反映出我國高校在圖書情報學科領域中的科研實力和影響力，為高校在該學科的發(fā)展提供一定的決策。

1國內外相關研究

近年來，國內外學者對SciVal平臺的研究主要關注于其中的計算方法、相關原理和模型，同時一些學者利用SciVal平臺開展了一些應用研究，涉及科研績效評價、交叉學科評價和前沿研究主題識別等。Vardell E等對于SciVal其中的一個模塊SciVal Experts進行了研究，分析了SciVal Ex-perts的具體功能，并指出了它在跟蹤科研人員研究工作和學術信息以及在促進學科交叉和合作等方面的應用。徐志瑋剖析SciVal的數據來源、指標原理、組成結構以及計算方法，并將其與基本科學指標（Essential Science Indicators，ESI）進行了對比，指出SciVal采用與ESI不同的評價方式，其學科分類體系更接近于真實的科學結構，同時也指出了sciVal能夠體現(xiàn)論文的競爭力，有助于發(fā)現(xiàn)優(yōu)勢學科領域和重要研究前沿。付佳佳等從數據來源、學科分類、計算方法和指標設計等方面將SciVal與InCites進行了比較，并通過實證分析，探究了這兩個評價平臺在學科化服務以及科研合作的評估等方面的作用。研究結果表明：相對于Incites，SciVal具有更為細致的學科分類標準和先進的數據分析技術，在交叉學科的評價以及未來學科發(fā)展趨勢的預測方面具有較為顯著的優(yōu)勢。夏玉華等介紹了SciVal的交叉學科評價體系，并分析了一些評價指標的基本原理，指出了SciVal不僅可以反映交叉學科發(fā)展的實際情況，而且可以用于評價科研機構交叉學科的影響力和競爭力。RodighieroD等利用SciVal分析了學術研究群體（包括科研管理層、研究者以及公眾等）之間的關聯(lián)及其演化，并指出SciVal能夠為科研管理層提供一定的科學決策。崔宇紅等采用全域微觀模型，介紹了SciVal的主題創(chuàng)建方法和主題顯著性算法，對9.6萬個主題和研究前沿主題的特征進行深入分析。研究結果表明：SciVal能夠準確地識別核心論文和跨學科主題，發(fā)現(xiàn)研究前沿，并反映科研機構的競爭力。鐘鈴采用SciVal評價工具對中小型院校的科研績效和科研產出進行了對比評價，并對細分學科領域進行了探索分析。研究結果表明：SciVal能夠對中小型院校的科研績效進行合理的評價，并能夠挖掘出潛在優(yōu)勢學科領域與研究主題。陳俐等運用SciVal分析平臺，從成果質量、國際合作以及熱點主題等角度，對基因編輯技術的研究趨勢進行了細致分析。分析結果表明：SciVal能夠捕捉到基因編輯技術的研究前沿和熱點主題，并且預測基因編輯技術的發(fā)展態(tài)勢。江艷萍等采用SciVal中的分析工具，梳理并分析了大量文獻的研究主題，從中挖掘出了交叉學科領域的前沿主題，為相關科研人員尋找研究主題和開展創(chuàng)新研究提供了一定的支持，從而進一步探索圖書館的精確知識服務。陳振英等采用SciVal中的創(chuàng)建和分析主題的工具，對海量科技論文作者進行了快速遴選，為科技期刊編輯及時發(fā)現(xiàn)研究熱點并精準約稿提供了有效的方法和途徑。

2 SciVal的組成及功能簡介

SciVal是由愛思唯爾（Elsevier）于2009年推出的一個對科學研究機構或研究人員進行績效評價的綜合分析平臺和工具。該平臺依托Scopus數據庫（全球最大的同行評審期刊文摘和引文數據庫），集成了科研管理、學科分析、人才績效分析等功能，可以對全球230多個國家（地區(qū)）的20000多個研究機構及其相關研究人員的研究成果和績效進行分析?；诨ヂ?lián)網絡，Seival平臺可以通過可視化的圖表全面展示所選擇的研究機構或研究人員的研究績效，并對其進行比較、分析和評價，為學術研究機構的科研管理和決策提供一定服務。同時，SciVal也可以識別和分析某一學科領域的研究趨勢和熱點內容，并綜合一些評價指標對該學科的發(fā)展力和競爭力進行一定評價。

SciVal包含了5個主要的功能模塊：總覽概況（Overview）、對標比較（Benchmarking）、合作情況（Collaboration）、趨勢分析（Trends）和定制報告（Report）。這5個模塊的功能依次為：①針對從Scopus數據庫的海量科技文獻中選出特定的成果進行總覽分析：②基于選定的指標對研究機構或個人進行分析比較：③基于可視化方式表示研究合作關系的發(fā)展和演化：④采用相關算法分析獲得學科領域或研究主題的發(fā)展趨勢：⑤通過跨模塊分析方法，將相關功能模塊中獲得的分析數據定制為個性化的分析報告。SciVal的原始數據來源于Scopus數據庫，該數據庫包括了自1996年至今全球5 000多個出版商出版的約5.5千萬科技文獻。SciVal對于這些文獻進行了精細的學科分類，共包括了27個一級學科和334個二級學科。不同于InCites平臺，SciVal采用了共引分析的學科分類方法：首先對文學進行學科分類，通過引文學科分布對文獻進行分數化處理，然后給出不同的權重分配到多個學科領域進行綜合分析。這種科學的分類方法為跨學科評價提供了可靠的基礎。SciVal囊括了論文產出貢獻、引用影響力、合作評估以及顯著性程度等30多種標準化評價指標。利用這些豐富的指標體系，可以對選定研究機構的科學績效以及科研影響力進行全方位、多角度的評價，同時對研究機構的學科領域和研究主題進行分析，發(fā)現(xiàn)優(yōu)勢學科和熱點主題，掌握研究態(tài)勢，從而為科研管理和決策提供一定的支持。

相比于InCites，SciVal的數據源的開放性和透明度更高，數據獲取更為靈活，評價的維度更為多元化。同時，SciVal平臺識別出的研究主題精確性和穩(wěn)定性更好，更適合描述和發(fā)現(xiàn)那些不能提前預知的突發(fā)熱點主題。更為突出的是，SciVal平臺采用了先進的理念、原理和計算方法：①將傳統(tǒng)學科分析細化形成主題或主題群，便于小同行之間進行對比：②引入了共引聚類的分類方法，有利于對交叉學科進行合理評價;③能夠對論文優(yōu)勢、引文優(yōu)勢和創(chuàng)新力優(yōu)勢進行檢索，同時對論文的國際合作情況進行分析，從而體現(xiàn)研究機構或論文的競爭力，挖掘潛在的合作關系;④包含專利數據、使用數據及媒體數據，可以對研究成果的轉化和貢獻進行一定的評價。鑒于SciVal基于開放、透明的數據庫，并具有豐富的評價指標體系、先進的設計原理和計算方法，因此，本文將運用SciVal平臺對中國高校在圖書情報學科領域的科研產出及其發(fā)展進行一定的分析。

3基于SciVal的中國高校圖書情報學科評價

選擇中國985高校中26所綜合類高校作為主要研究和分析的對象，這些綜合高校在圖書情報學科方面具有較強的競爭力和發(fā)展優(yōu)勢，其中多所高校（包括武漢大學、南京大學、中國人民大學、北京大學、南開大學、中山大學、吉林大學等）近年來在我國高校圖書情報與檔案管理學科評估中位于前列。同時，也選取兩所歐美頂尖高校（美國哈佛大學和英國牛津大學）作為參照，從而進一步分析我國高校在圖書情報學科方面發(fā)展的國際化情況和相關研究水平。牛津大學與哈佛大學是綜合實力頂尖的國際知名高校，在國際圖書情報學科領域中排名不低，特別在SciVal平臺的圖書與信息科學分類（這一分類與我國圖書情報與檔案管理學科稍有不同）中的排名處于前列。研究中所有的數據均來自Sc叩us數據庫，采用SciVal平臺對28所國內外高校的相關數據進行分析。在SciVal平臺中，限定學科分類為Social Science大類中的圖書與信息科學（Library and Information Sciences），文獻范圍限定在2010—2019年，并在研究機構中選擇加入28所綜合類國內外大學（包括26所高校、美國哈佛大學和英國牛津大學），即可獲得近10年這28所高校在圖書情報學科領域中的研究成果產出的統(tǒng)計信息。下文將從總體產出、研究主題、合作情況、作者貢獻和社會影響5個方面來對這些高校進行比較分析。其中涉及的評價指標為SciVal中常用的標準化指標。評價分析的主要目的是評估近年來我國高校在圖書情報學科領域中的科研實力和影響力，最終希望為我國高校圖書情報學科的雙一流建設提供一定的決策指導。

3.1總體產出情況

表1展示了2010—2019年28所國內外高校在圖書情報學科領域中的發(fā)文量和一系列評價指標。從表1中的數據可以看出：我國高校中僅有武漢大學在總發(fā)文量、作者人數和H5指標方面超過了歐美兩所頂尖高校，其他高校在這3個數據方面均低于歐美兩所頂尖高校。武漢大學的總引用次數與歐美兩所頂尖高校較為接近，但是其他高校與歐美兩所頂尖高校差距較大。在歸一化文獻引用次數方面，我國高校的指標均低于歐美兩所頂尖高校，且有明顯的差距。通過這些數據和評價指標的對比，反映出我國一些高校在圖書情報學科領域中的科研論文產出已經達到或超過部分歐美頂尖高校水平，但是論文的引用和產生的影響力仍距歐美頂尖高校有一定的差距。在圖書情報學科的未來發(fā)展過程中，我國高校在追求成果數目的同時，應當注重成果的質量，使成果具有突出的競爭力和國際影響力。

3.2研究主題分析

圖1展示了2010—2019年武漢大學、浙江大學、牛津大學和哈佛大學在圖書情報學科領域研究主題聚類分析的結果。在圖中，圓的位置表明研究主題所在的科學期刊分類，而圓的大小代表該研究主題成果在總產出中的占比。從圖中可以看出：我國兩所高校中的研究主題主要關注于知識結構、科學計量學、H因子、期刊影響因子、文獻計量分析等方面，這也代表了我國高校在圖書情報學科領域的熱點主題：而歐美兩所頂尖高校占比比較大的主題主要是信息哲學、信息倫理、H因子、期刊影響因子、數字分離、健康信息搜尋以及虛擬放映等，與我國高校的研究主題具有較為明顯的差異，但是有一些研究主題與我國高校的主題是一致的。這些分析結果表明：我國高校在圖書情報學科領域中的研究主題偏于傳統(tǒng)，主要集中于科學計量學和文獻計量指標，但是也涉及了一些前沿性較強的研究主題，如量子信息理論、知識共享等;而歐美兩所頂尖高校的研究主題更為前沿，屬于新興研究主題。在未來發(fā)展的過程中，我國高校在保持傳統(tǒng)研究主題的同時，應當開拓一些研究前沿，探索一些新興研究主題。

3.3合作情況分析

表2～表5分別給出了2010—2019年武漢大學、浙江大學、牛津大學和哈佛大學在圖書情報學科領域中的論文合作情況。通過對比這些表中的數據，可以看出我國高校論文的國際合作論文占比和發(fā)文量方面，與歐美兩所頂尖高校相當，但是在國際合作論文被引次數和歸一化文獻引用次數方面與歐美兩所頂尖高校有一定差距。我國高校在本國內和本校內合作的論文占比、發(fā)文量和被引次數要好于歐美兩所頂尖高校，但是歸一化文獻引用次數顯著低于歐美兩所頂尖高校。在單一作者方面，我國高校的數據和指標要明顯弱于歐美兩所頂尖高校。這些分析結果表明：我國高校在圖書情報學科領域中的國際合作已達到部分歐美頂尖高校的水平，未來還需要通過提升論文的質量和影響力來進一步提升論文被引次數和歸一化文獻引用次數。

3.4作者貢獻情況

表6給出了2010—2019年4所國內外大學前5位學者的貢獻情況。從表中的數據不難看出，我國高校在圖書情報學科領域中的頂尖學者在發(fā)文量和H因子方面已經好于歐美兩所頂尖高校的頂尖學者，但是在被引次數方面與歐美兩所頂尖高校的頂尖學者有明顯的差異。這一分析結果表明：在發(fā)表論文及成果的競爭力和影響力方面，我國高校的頂尖學者距離國際頂尖學者仍有差距，未來需要進一步提升。

3.5社會影響情況

圖2展示了2010—2019年武漢大學、浙江大學、牛津大學和哈佛大學在圖書情報學科領域研究成果被媒體報道統(tǒng)計。這里媒體報道統(tǒng)計表示研究成果被媒體提及的數量，在SciVal系統(tǒng)中按出版物類型、受眾特征和受眾群體進行加權統(tǒng)計。權重根據媒體的性質確定：如果是國際媒體報道，權重系數為1：如果是區(qū)域媒體報道，權重系數為0.5：對于國內媒體、當地媒體和當地受眾的興趣，權重系數分別為0.3、0.2和0.1。媒體報道統(tǒng)計主要是為了反映這些高校的研究成果對社會產生的影響，特別是大眾對這些研究成果的了解和認可程度。從圖2中可以看出：相對于歐美兩所頂尖高校，我國高校的研究成果國際認可的媒體報道統(tǒng)計顯著偏低。這說明我國高校在圖書情報學科領域研究成果的國際影響力偏弱，需要亟待加強。但是這與我國高校不擅長國際宣傳有關。因此，我國高校的研究學者應該增加國際宣傳，譬如：推送優(yōu)秀學術論文到國外主流媒體和國際常用的社交媒體，積極將研究成果通過網絡與國外學者分享。

4結論

綜上所述，Scival是一種新興的評價科研績效和學科競爭力的綜合分析平臺。SciVal平臺不僅可以用于科學績效和學科評價，而且可以用于科學主題探索和研究前沿識別。采用SciVal平臺對我國26所高校的圖書情報學科進行分析評價，并與部分歐美頂尖高校進行定量對比。分析及對比結果表明：我國頂尖高校在圖書情報學科領域的科研產出、研究主題和合作情況方面已經與部分歐美頂尖高校相當，但是其科研成果的競爭力和國際影響力仍距部分歐美頂尖高校有一定的差距，需要亟待提升。目前的評價分析也存在一定的不足，并沒有考慮基金數據以及更為細致的學科分類和交叉學科的影響。下一步將基于更多、更全面的數據，采用SciVal平臺中的全域微觀模型對我國高校在圖書情報學科領域研究前沿主題和學科交叉主題進行更為深入的分析，同時對其競爭力和國際影響力進行全方位、綜合的評價，并基于這些評價分析為我國高校在圖書情報學科的雙一流建設和發(fā)展提供一定的決策。

（責任編輯：郭沫含）