• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    編委對期刊研究主題的影響研究

    2024-04-14 13:33:15余穎羅奕初石進(jìn)李明
    現(xiàn)代情報 2024年4期
    關(guān)鍵詞:編委重合發(fā)文

    余穎 羅奕初 石進(jìn) 李明

    關(guān)鍵詞:期刊編委;學(xué)術(shù)期刊;研究主題;信息科學(xué)領(lǐng)域;學(xué)術(shù)影響力;主題分布;Word2Vec

    學(xué)術(shù)期刊是學(xué)術(shù)領(lǐng)域前沿智慧和理論創(chuàng)新表達(dá)的重要載體之一,是學(xué)術(shù)話語權(quán)的重要傳播載體。學(xué)術(shù)期刊的編委會成員通常由該學(xué)科具有較高科研產(chǎn)出和學(xué)術(shù)影響力的學(xué)者組成,期刊編委作為學(xué)術(shù)期刊的守門人對期刊的發(fā)展起著十分重要的作用,不僅代表著期刊的學(xué)術(shù)聲譽,對期刊的辦刊宗旨、發(fā)文特征和學(xué)科導(dǎo)向有著不可忽視的作用。與此同日寸,期刊編委對文章的同行評議以及發(fā)表與否起著決定性作用,從科研產(chǎn)出端決定著學(xué)術(shù)影響力。

    期刊及其編委會成員在學(xué)科領(lǐng)域中掌握著學(xué)術(shù)話語權(quán),對期刊和在科研產(chǎn)出過程中發(fā)揮重要作用的編委進(jìn)行研究是必要的。學(xué)界對編委的重要作用和影響力逐漸形成一種共識,但是更多地在討論審稿流程中編委發(fā)揮的作用,從研究主題層面探究編委對期刊的影響與貢獻(xiàn)的文章較少,因此,本研究從研究主題出發(fā),展開研究期刊編委對期刊主題的引導(dǎo)作用,以期揭示期刊編委對期刊研究主題層面的影響特征,深入挖掘期刊編委的學(xué)術(shù)引導(dǎo)能力,為我國完善建設(shè)編委制度提供參考。

    1相關(guān)研究

    學(xué)術(shù)編委是從眾多學(xué)者中篩選得出具有一定學(xué)術(shù)影響力和學(xué)術(shù)創(chuàng)新力的學(xué)術(shù)群體,能夠準(zhǔn)確把握研究領(lǐng)域的發(fā)展方向,推動學(xué)科發(fā)展。目前已有許多研究討論期刊編委對國家和機構(gòu)的影響力。Zsin-dely S等發(fā)現(xiàn)不同國家的期刊編委數(shù)量與各國家的期刊數(shù)量存在顯著相關(guān)性,并主張使用國際期刊編委參與度作為新的科學(xué)度量指標(biāo)。Wang X使用分位數(shù)回歸模型探究計算機科學(xué)領(lǐng)域期刊編委與科研成果的關(guān)系,研究發(fā)現(xiàn)編委會成員數(shù)量與所在大學(xué)的研究產(chǎn)出數(shù)量和影響力呈正相關(guān)關(guān)系。BraunT等利用期刊編委數(shù)據(jù)對高校的學(xué)術(shù)影響力進(jìn)行評價。盧小莉等考慮期刊等級、編委等級、編委規(guī)模等多個維度構(gòu)建期刊編委指數(shù),認(rèn)為編委的學(xué)術(shù)表現(xiàn)能夠反映科研機構(gòu)的學(xué)術(shù)影響力。

    編委與期刊是相輔相成的,具有學(xué)術(shù)影響力的編委有助于提升期刊的知名度和影響力,同時擔(dān)任期刊編委也為編委在期刊中發(fā)表學(xué)術(shù)觀點提供了更加便利的平臺。Mazov N A等發(fā)現(xiàn)編委會成員的文獻(xiàn)計量指標(biāo)與期刊的文獻(xiàn)計量指標(biāo)存在相關(guān)性。Xie Y D等構(gòu)建編委團隊學(xué)術(shù)指數(shù),發(fā)現(xiàn)該指數(shù)與期刊聲譽存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。Jessica P等將編委團隊特征與期刊影響力聯(lián)系起來,發(fā)現(xiàn)編委團隊的科學(xué)成就比團隊多樣性更加重要。Zhang T J等探究作者一編委合作模式發(fā)現(xiàn)編委的參與對作者出版有很強的正向影響。Xu S等從出版延遲的角度挖掘編委與非編委作者的發(fā)文差異,發(fā)現(xiàn)編委出版物出版速度更快,比非編委作者有更高的引用次數(shù)。

    近年來逐漸有學(xué)者從研究內(nèi)容的角度探究期刊編委的影響。張麗華等通過比較期刊編委數(shù)據(jù)集和非編委論文數(shù)據(jù)集中重復(fù)前沿所占比例判斷編委和非編委作者探測研究前沿的能力,研究發(fā)現(xiàn)大多數(shù)情況下期刊編委比非編委作者較早探測到同一個研究前沿。蔡程瑞利用可視化方法繪制期刊編委知識圖譜,對比分析得到編委通過學(xué)科相關(guān)理論逐漸吸納新的研究主題,從而引領(lǐng)學(xué)科發(fā)展。趙宇翔等通過比較圖情領(lǐng)域國際一流期刊JASISIT和IP&M編委團隊變化前后,所在期刊的主題演化和影響因子等發(fā)文特征變化進(jìn)行分析,認(rèn)為編委團隊變化對期刊的發(fā)展有顯著作用。

    綜上所述,已經(jīng)有許多學(xué)者研究了期刊編委對期刊影響因子、論文影響力的影響,編委對期刊的研究主題會產(chǎn)生影響逐漸成為一種共識,但是編委如何對期刊研究主題產(chǎn)生影響,產(chǎn)生了什么樣的影響?因此本文基于文獻(xiàn)關(guān)鍵詞,使用Word2Vec模型和Kmeans聚類方法對期刊收錄文章的發(fā)文主題進(jìn)行提取,探究期刊編委對期刊的主題影響情況。

    2研究思路與方法

    2.1研究思路

    論文關(guān)鍵詞是研究成果的高度概括性表達(dá),體現(xiàn)了研究成果核心思想或主要內(nèi)容.學(xué)者發(fā)表的論文是其研究興趣和研究方向所在,學(xué)術(shù)論文的關(guān)鍵詞是對論文內(nèi)容的高度概括,因此學(xué)者的研究興趣可以通過其發(fā)表論文的關(guān)鍵詞集合進(jìn)行表征,期刊的高頻關(guān)鍵詞集合能夠體現(xiàn)期刊的研究目標(biāo)和研究方向。

    因此本文基于期刊收錄文章的關(guān)鍵詞,將數(shù)據(jù)集劃分為編委數(shù)據(jù)集和非編委數(shù)據(jù)集,經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理后比較兩個數(shù)據(jù)集,觀察不同期刊的主題聚合程度,挖掘期刊的研究主題差異。然后使用文章標(biāo)題、摘要和關(guān)鍵詞信息訓(xùn)練Word2Vec詞向量模型,對關(guān)鍵詞進(jìn)行向量化處理。針對向量化處理后的關(guān)鍵詞集,通過手肘法確定最佳主題聚類數(shù),進(jìn)行Kmeans聚類得到文獻(xiàn)之間的內(nèi)部語義聯(lián)系,得出各期刊的發(fā)文主題分布情況,分析期刊編委群體的主題分布特征,探索期刊編委對期刊的主題影響情況。

    3.2研究方法

    主題演化是圖情領(lǐng)域十分重要的研究方法之一,能夠幫助學(xué)者了解學(xué)科內(nèi)的主題變化趨勢,識別出學(xué)科內(nèi)的研究熱點,常用的方法包括關(guān)鍵詞詞頻統(tǒng)計、共詞分析、知識圖譜等。隨著自然語言處理的發(fā)展,逐漸開始采用LDA、Word2vec等主題聚類的方法識別學(xué)科主題,對文獻(xiàn)和主題語義進(jìn)行匹配,分析文獻(xiàn)主題的動態(tài)演化路徑?;诠铂F(xiàn)方法獲得的研究主題較為籠統(tǒng),但是可以獲得研究主題之間的關(guān)系,而主題聚類獲得的研究主題力度更小更具體,主題更加細(xì)分,因此本文使用Word2Vec詞向量模型從更細(xì)粒度挖掘期刊主題。

    Word2Vec詞向量模型是Google在2013年開發(fā)的詞向量訓(xùn)練工具,能夠解決單詞的分布編碼問題,把文本信息從非結(jié)構(gòu)化形式轉(zhuǎn)化為向量化形式,生成的詞向量和語義相關(guān),并且更關(guān)注上下文邏輯,使得相關(guān)或者相似詞語在距離上更加接近。Word2Vec模型包括輸入層、隱藏層和輸出層,模型框架根據(jù)輸入輸出的不同主要包括CBOW和Skip-gram模型如圖1所示,其中w(t)為目標(biāo)詞,模型構(gòu)建N維詞向量,根據(jù)上下文輸入訓(xùn)練得到各層之間的系數(shù)矩陣,進(jìn)而得到隱藏層詞向量。

    CBOW模型將詞語的上下文作為輸入預(yù)測詞語本身,Skip-gram模型將詞語作為輸入預(yù)測詞語的上下文,本文輸入文章關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類,故采用Skip-gram網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。將每本期刊2017-2021年刊載論文的題目、關(guān)鍵詞、摘要作為語料訓(xùn)練Word2Vec模型,利用訓(xùn)練好的模型獲取每個關(guān)鍵詞的詞向量,為了避免關(guān)鍵詞個數(shù)造成的影響,取每篇文獻(xiàn)關(guān)鍵詞詞向量的平均值作為該文獻(xiàn)的向量化結(jié)果。

    Kmeans聚類算法根據(jù)距離對類簇進(jìn)行劃分,數(shù)據(jù)對象距離越近相似度越高,從而將相對距離較近的數(shù)據(jù)對象劃分為同一類簇,這一聚類方法實現(xiàn)過程簡單并且能夠有效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。因此本文采用手肘法確定最佳主題聚類數(shù),通過Kmeans聚類對向量化結(jié)果進(jìn)行分類,聚類結(jié)果能夠反映期刊收錄文章的主題類型,從主題分布的角度進(jìn)一步探究期刊編委對期刊主題的影響。

    3研究流程和結(jié)果

    3.1數(shù)據(jù)來源與處理

    本文以WOS引文數(shù)據(jù)報告中信息科學(xué)IS&LS門類影響因子前10的期刊作為樣本期刊,為保證有足夠的訓(xùn)練樣本,剔除了5年內(nèi)論文總數(shù)低于200篇的期刊得到《International Journal of Information Man-agement》《Journal of Knowledge Management》《Jour-nal of Management Information Systems》《Information&Management》《Information Systems Journal》《Gov-ernment Information Quarterly》這6本期刊(下文分別稱為期刊1~6)。在Web of Science網(wǎng)站中以期刊名為檢索詞,檢索時間范圍設(shè)置為2017年1月1日-2021年12月31日,下載各期刊在該時間范圍內(nèi)收錄文章的題錄信息。

    本文涉及的數(shù)據(jù)清洗主要包括剔除關(guān)鍵詞為空的文章和篩選編委所著文章。本文從關(guān)鍵詞的角度出發(fā)對期刊的載文特征展開研究,使用文章標(biāo)題、摘要和關(guān)鍵詞作為語料進(jìn)行模型的訓(xùn)練,為了保證后續(xù)分詞過程順利,避免英文單詞大小寫造成的詞向量誤差,因此在數(shù)據(jù)清洗過程中將文本內(nèi)容統(tǒng)一處理為英文小寫,并去除摘要或關(guān)鍵詞為空的數(shù)據(jù)。本研究以期刊為基本單位探究期刊編委的發(fā)文影響,在篩選編委所著論文時,根據(jù)各期刊官方網(wǎng)站Editorial Board欄提供的編委名單在數(shù)據(jù)集中進(jìn)行檢索篩選,將數(shù)據(jù)集分為編委數(shù)據(jù)集和非編委數(shù)據(jù)集,篩選編委數(shù)據(jù)集時包括編委獨著和合著署名的所有文章。

    3.2發(fā)文主題挖掘

    關(guān)鍵詞集合中能夠挖掘期刊研究主題,從編委發(fā)文占比和關(guān)鍵詞重合度兩個特征把握編委發(fā)文的整體特征,對不同的關(guān)鍵詞集合進(jìn)行比較分析,挖掘期刊的整體研究內(nèi)容。

    以編委2017-2021年在期刊發(fā)表文章的關(guān)鍵詞構(gòu)建編委關(guān)鍵詞集,與同期刊非編委作者發(fā)表的文章進(jìn)行比較得到關(guān)鍵詞重合度。根據(jù)期刊官網(wǎng)提供的編委名單篩選出數(shù)據(jù)集內(nèi)編委所著文章,編委發(fā)文數(shù)與總文章數(shù)量的比值計算得到編委發(fā)文占比。每本期刊的編委發(fā)文占比和關(guān)鍵詞重合情況如表1所示。

    從表1能夠發(fā)現(xiàn)所選期刊編委發(fā)文占比普遍較高,除期刊2收錄編委文章較少僅占6.24%以外,其他期刊編委文章均占據(jù)較高的比例,期刊3編委發(fā)文占比高達(dá)27.55%。比較不同期刊的編委發(fā)文比例和關(guān)鍵詞重合程度能夠發(fā)現(xiàn),編委發(fā)文量高的期刊,重合的關(guān)鍵詞不一定達(dá)到同等水平,如期刊2編委發(fā)文占比僅占6.24%,其關(guān)鍵詞重合度高達(dá)21.62%:期刊5編委發(fā)文占比為21.32%,但是重合關(guān)鍵詞僅占總關(guān)鍵詞的9.65%,說明期刊中編委發(fā)文占比與關(guān)鍵詞重合度不存在必然聯(lián)系。

    關(guān)鍵詞是論文主題凝練的規(guī)范性表達(dá),使用相同關(guān)鍵詞的文章在研究主題上會更加相似,如果論文的關(guān)鍵詞與編委發(fā)表文章使用的關(guān)鍵詞一致,說明該論文與編委的研究主題相關(guān)。因此本文構(gòu)建編委關(guān)鍵詞集,得出每本期刊的關(guān)鍵詞重合情況如圖2所示。

    進(jìn)一步探究圖2所示高頻重合關(guān)鍵詞,能夠發(fā)現(xiàn)期刊1、期刊2、期刊6的關(guān)鍵詞重合程度較強,重合頻次峰值較高,表明這幾本期刊收錄文章使用的關(guān)鍵詞聚集性更強,主題相關(guān)度較高。期刊3、期刊4和期刊5關(guān)鍵詞聚合程度較低,可能原因是這幾本期刊的研究粒度較小,考慮了相關(guān)研究的多場景應(yīng)用,對知識技術(shù)進(jìn)行了拓展和遷移,導(dǎo)致關(guān)鍵詞分布并不集中,重合關(guān)鍵詞體現(xiàn)的概念詞匯和理論方法起輔助作用,如期刊5主要研究內(nèi)容為信息系統(tǒng)和信息技術(shù),但是研究和討論的內(nèi)容主要是系統(tǒng)建設(shè)中的問題和技術(shù)應(yīng)用的場景,呈現(xiàn)出來的關(guān)鍵詞包括數(shù)字平臺、技術(shù)壓力、軟件開發(fā)等,因此關(guān)鍵詞分布分散,聚合度較低。

    研究主題由一組相互關(guān)聯(lián)的詞匯組成,關(guān)鍵詞本身具有較強的學(xué)術(shù)規(guī)范性,關(guān)鍵詞集合能夠直接概括地代表期刊的研究主題。對各期刊編委和整本期刊的高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行對比分析,得到各期刊的關(guān)鍵詞集合如表2所示。

    由表2能夠看出不同期刊的研究方向有所差異,這些差異在高頻關(guān)鍵詞上均有體現(xiàn):眾多期刊收錄的文章都對社交媒體展開了研究,但是研究的側(cè)重點有很大的差異。如期刊1對大數(shù)據(jù)、文本挖掘、人工智能和區(qū)塊鏈等技術(shù)研究十分關(guān)注,尤其對新冠肺炎疫情造成的影響變化賦予了很高的關(guān)注:期刊3對虛假信息、在線社區(qū)等社交行為更加關(guān)注;期刊4發(fā)表的論文側(cè)重于商業(yè)分析與商業(yè)價值挖掘:期刊5則傾向于數(shù)字平臺構(gòu)建相關(guān)的研究。部分期刊的研究內(nèi)容聯(lián)系緊密,如期刊2專注于對知識組織挖掘相關(guān)主題展開研究,主要研究內(nèi)容聚焦于知識管理、知識轉(zhuǎn)移和知識共享等方向;期刊6的研究集中于政務(wù)電子化,對數(shù)字政府、政務(wù)數(shù)據(jù)、智慧城市展開了廣泛研究。

    比較編委和期刊高頻關(guān)鍵詞能夠發(fā)現(xiàn),編委和期刊的研究主題在整體上保持一致,但是也存在著差異,主要體現(xiàn)在期刊1和期刊5中。期刊1中編委除了對社交媒體、機器學(xué)習(xí)、人工智能等主流內(nèi)容研究以外,編委Niki Panteli對虛擬團隊的領(lǐng)導(dǎo)力、創(chuàng)新力展開了研究,Ioanna Constantiou、Yan-qing Duan等編委深入討論了新冠肺炎疫情影響下的電子化轉(zhuǎn)型實踐問題。期刊5中編委團隊與期刊收錄文章的研究主題呈現(xiàn)出了較大的差別,期刊收錄文章收錄的關(guān)鍵詞顯示該期刊對數(shù)字平臺構(gòu)建的關(guān)注,對數(shù)字平臺、數(shù)字創(chuàng)業(yè)、軟件開發(fā)以及社會化媒體展開了討論,但是編委團隊研究內(nèi)容較為分散:主編Robert M.Davison對行動研究感興趣,編委Ravishankar M N和Sutirtha Chatterjee對金融科技的發(fā)展、金融科技與信息系統(tǒng)的融合進(jìn)行了研究,編委Stan Karanasios注重新冠肺炎疫情背景下的信息系統(tǒng)應(yīng)用研究。與此同時,本文查閱了各期刊官網(wǎng)。Aim and Scope”欄提出的期刊研究目標(biāo),比較發(fā)現(xiàn)期刊收錄文章研究主題、編委研究方向與期刊的研究目標(biāo)保持著一致,包括關(guān)鍵詞統(tǒng)計結(jié)果十分分散的期刊5,雖然期刊5編委和期刊的關(guān)鍵詞差別較大,但是研究總體都是從信息系統(tǒng)、信息技術(shù)進(jìn)行延伸。

    3.3發(fā)文主題分布

    學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的影響力與學(xué)科領(lǐng)域、研究主題密切相關(guān),研究主題逐漸被納入文獻(xiàn)影響力評價體系之中,通過研究主題挖掘能夠揭示信息科學(xué)領(lǐng)域一流期刊的整體研究方向,但是缺乏對各期刊內(nèi)主題分布趨勢的把握。因此本文使用Word2Vec模型對關(guān)鍵詞做向量化處理,并使用Kmeans方法進(jìn)行聚類,從主題分布結(jié)果分析編委對期刊的影響。

    將每本期刊的摘要、標(biāo)題和關(guān)鍵詞信息作為語料庫訓(xùn)練模型,利用訓(xùn)練好的模型計算關(guān)鍵詞對應(yīng)的詞向量結(jié)果,取每篇文獻(xiàn)關(guān)鍵詞詞向量的平均值作為文章的詞向量,進(jìn)行Kmeans聚類后得到每篇文章的研究類別。以期刊為單位,能夠得到期刊中不同主題類型分布的變化趨勢,為避免不同刊期發(fā)文數(shù)量差異造成的影響,以刊期為橫坐標(biāo),該主題類型發(fā)文數(shù)量在該刊期發(fā)文數(shù)量占比為縱坐標(biāo)繪制主題分布圖。本文選取編委發(fā)文占比與關(guān)鍵詞重合度居于相同水平的兩本期刊1、期刊6.和編委發(fā)文占比與關(guān)鍵詞重合度呈負(fù)相關(guān)水平的兩本期刊2、期刊5,對這4本期刊的主題分布情況進(jìn)行比較分析,探究編委發(fā)文主題對期刊研究主題的影響。

    圖3反映了期刊1在2017-2021年期刊主題的變化趨勢,對主題分布圖分析發(fā)現(xiàn)該期刊主題2和主題3的討論更為廣泛,主題2討論度緩慢下降,主題3討論度逐漸上升。隨著時間的推移,主題4的討論度呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢,主題1近幾年文章發(fā)表數(shù)量明顯增長,討論度逐漸增加。

    為進(jìn)一步探究編委的發(fā)文影響,對編委和非編委在不同刊期的主題分布情況進(jìn)行分析,繪制主題分布圖如圖4所示。由下圖能夠明顯看出期刊1編委和非編委在不同主題的發(fā)文趨勢具有較強的相關(guān)性,編委在特定主題發(fā)文量明顯增加后,非編委在對應(yīng)主題發(fā)文出現(xiàn)明顯上升趨勢,在圖中呈現(xiàn)交叉上升趨勢:也有部分情況下編委和非編委在同一主題下發(fā)文占比同時增加,表明編委大部分時間對研究主題的敏感度高于非編委作者,對期刊的研究主題分布具有引導(dǎo)作用。

    對編委發(fā)文占比和關(guān)鍵詞重合度同樣較高的期刊6進(jìn)行同樣的分析,繪制主題分布圖如圖5和圖6所示。期刊6對主題2關(guān)注度較低,主題1-直保持著較高的討論熱度,主題3和主題4的發(fā)文水平保持穩(wěn)定。觀察期刊6編委與非編委主題分布情況能夠發(fā)現(xiàn)大多數(shù)情況下編委與非編委對主題的關(guān)注度呈現(xiàn)同步上升趨勢,對應(yīng)主題的發(fā)文量出現(xiàn)同步上升或下降趨勢。

    對編委發(fā)文和關(guān)鍵詞重合度同樣高的期刊1和期刊6分析發(fā)現(xiàn),編委對主題的敏感程度普遍早于非編委,并且會影響期刊對該主題的文章收錄情況。接下來本文對編委發(fā)文占比與關(guān)鍵詞重合水平不一致的期刊2和期刊5進(jìn)行比較分析。

    由圖7可得,期刊2對主題1、主題2和主題3的討論更為廣泛,其中主題1討論度逐年上升,主題4討論度逐年下降。期刊4對兩個主題的討論此起彼落,主題2在2017-2019年發(fā)文占比逐年增長,在2019-2021年逐漸回落,主題1呈現(xiàn)出相反的趨勢。

    期刊2-年僅一刊變化趨勢不明顯,從編委非編委主題分布圖來看,期刊2中除主題2和主題3中編委與非編委對主題的關(guān)注度呈現(xiàn)出了不同的表現(xiàn)趨勢,對其他主題的關(guān)注趨勢基本保持一致。從期刊5的主題分布趨勢來看,學(xué)者們對主題2行動研究、數(shù)字平臺、金融科技等主題一直保持著高關(guān)注度。主題1的研究熱度在2017-2019年逐年消退,直到2019年編委在熱度漸低的主題1集中性的發(fā)文,吸引了其他作者的關(guān)注,使得該主題有擴張趨勢,推動主題1的討論熱度達(dá)到新的高峰。

    通過上述研究能夠發(fā)現(xiàn),對于較為新穎的主題,編委對主題的關(guān)注會影響整本期刊對該主題的關(guān)注水平;對于熱度比較穩(wěn)定的主題,編委和非編委的關(guān)注水平不具有明顯的相關(guān)關(guān)系。與此同時,關(guān)鍵詞重合度和編委的參與度不存在必然聯(lián)系,而是與期刊主題聚合度相關(guān),編委參與度低的期刊中,編委自身發(fā)文對期刊主題影響十分有限,期刊研究主題聚合度較高使得關(guān)鍵詞重合水平較高:編委參與度高的期刊,編委關(guān)注度高的主題能夠吸引更多的學(xué)者進(jìn)行研究,但是期刊主題的聚合程度較低會導(dǎo)致關(guān)鍵詞重合度較低。

    3.4格蘭杰因果檢驗

    上述分析從定性角度揭示了編委發(fā)文和期刊文章的相關(guān)關(guān)系,在此基礎(chǔ)上用格蘭杰因果檢驗進(jìn)一步從定量角度分析它們之間的影響機制。格蘭杰因果檢驗源于計量經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域,現(xiàn)也逐漸應(yīng)用于信息計量學(xué)領(lǐng)域,是一種用于判斷兩個時間序列之間是否存在因果關(guān)系的統(tǒng)計方法,進(jìn)行格蘭杰因果檢驗的前提條件是時間序列必須具有穩(wěn)定性。對期刊編委和非編委在不同主題的發(fā)文占比進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗,檢驗結(jié)果如表3所示,樣本時間序列數(shù)據(jù)通過平穩(wěn)性檢驗,少數(shù)主題由于編委發(fā)文較少未通過平穩(wěn)性檢驗。對滿足序列平穩(wěn)條件的期刊和主題進(jìn)行格蘭杰因果檢驗,檢驗結(jié)果如表4所示,由于期刊2因數(shù)據(jù)量太少缺乏置信度故不進(jìn)行檢驗。

    檢驗結(jié)果顯示,期刊編委的發(fā)文與期刊收錄文章的主題存在因果關(guān)系,并且這一規(guī)律在選取的樣本期刊中普遍存在。檢驗出具有因果關(guān)系的期刊主題有期刊1主題1、期刊3主題2、期刊4主題1、期刊5主題2、期刊6主題3。盡管編委對部分期刊主題對影響因果關(guān)系并不明顯,但是這并不代表二者沒有因果關(guān)系,可能該類主題的影響因素較多,主題各因素的影響機制較為復(fù)雜,所以難以分析編委對該類主題的影響。

    對編委的影響進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),編委并非在所有主題上對期刊收錄文章主題產(chǎn)生影響,而是更多的在新興主題上影響期刊收錄文章主題。結(jié)合期刊主題近5年的變化趨勢,觀察發(fā)現(xiàn)通過格蘭杰因果檢驗的期刊主題通常為期刊的新興主題,編委在這些主題的發(fā)文對非編委作者產(chǎn)生了一定的影響,使得新興主題隨著時間的推移在學(xué)者中的關(guān)注度逐漸提升:然而,熱門主題的編委發(fā)文量與非編委發(fā)文量因果關(guān)系并不明顯,此類主題已經(jīng)吸引了大量學(xué)者關(guān)注與發(fā)文,編委的發(fā)文難以助推熱門主題的熱度,對本身關(guān)注度高的主題影響并不顯著。

    就檢驗出因果關(guān)系的期刊主題來看,少數(shù)主題僅在滯后1期存在因果關(guān)系,可能與不同期刊的出版速度有關(guān),出版速度較慢的期刊在響應(yīng)主題上存在一定的時間滯后。大部分主題這種因果關(guān)系在滯后1期和滯后2期均存在,說明因果關(guān)系較為穩(wěn)定,編委在該主題的發(fā)文不僅能夠快速吸引同類主題的文章,還能維持該主題的關(guān)注力度,其影響具有即時性和延續(xù)性。

    4討論

    4.1編委的主題內(nèi)容影響

    編委為期刊貢獻(xiàn)了大量稿件與高水平論文,許多期刊編委發(fā)文占比超過20%。對主題挖掘結(jié)果進(jìn)行分析,能夠發(fā)現(xiàn)編委和期刊發(fā)文的關(guān)鍵詞趨于規(guī)范,許多期刊的關(guān)鍵詞重合度超過10%,并且高頻關(guān)鍵詞與期刊本身的研究目標(biāo)高度相關(guān),體現(xiàn)出了期刊和編委對主題的堅守。不同期刊的研究主題有所差異,都堅持著各自的研究目標(biāo),在不同的主題內(nèi)容上為信息科學(xué)領(lǐng)域的研究添磚加瓦:但是各期刊在研究內(nèi)容上也存在著共性,如在高頻重合關(guān)鍵詞中均出現(xiàn)的單詞是社交媒體,充分說明信息科學(xué)研究中,無論是編委還是非編委作者都關(guān)注利用社交媒體挖掘方法對社交媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析。于此同時能夠發(fā)現(xiàn),除了使用主流關(guān)鍵詞圍繞期刊目標(biāo)進(jìn)行研究,編委群體自身還在不斷拓展創(chuàng)新研究主題,結(jié)合已有理論和技術(shù)方法對學(xué)科開展多場景應(yīng)用,拓展理論研究的新方向,同時結(jié)合社會發(fā)展探究學(xué)科主題的新變化,為期刊注入了新的活力。

    4.2編委的主題分布影響

    以年為單位來看主題聚類情況,期刊收錄文章的主題類型呈此起彼伏之勢,所有主題在本研究截取的時間范圍內(nèi)保持著連貫性和持續(xù)性。圍繞主題偏好分布進(jìn)一步歸納能夠發(fā)現(xiàn),編委和非編委作者對所有研究主題均投入了關(guān)注和研究,但是對不同討論熱度的研究主題,編委的影響特征呈現(xiàn)出了不同的特點:當(dāng)期刊編委在新興主題中發(fā)文時,會吸引其他學(xué)者對該主題進(jìn)行研究,使得主題關(guān)注度上升;當(dāng)期刊編委在熱門主題發(fā)文時,對其他學(xué)者的影響并不顯著,學(xué)者們依舊遵循自己的研究路徑。格蘭杰因果檢驗的結(jié)果驗證了這一想法,期刊編委在新興主題的發(fā)文會對其他學(xué)者產(chǎn)生影響,促進(jìn)學(xué)界對該主題的關(guān)注,這種影響具有即時性和延續(xù)性,其影響大于對熱門主題的影響。

    觀察發(fā)現(xiàn),編委群體的研究興趣十分廣泛,對各研究主題均有涉獵,編委和非編委作者都能夠感知到新興主題,但是往往編委對新興主題有更強的捕捉能力,并更早涉足該主題的研究。編委在新興主題上的集中發(fā)文或是持續(xù)性發(fā)文都能夠提高其他作者對該領(lǐng)域的關(guān)注程度,對期刊的主題內(nèi)容產(chǎn)生引導(dǎo)作用。綜上,編委在各主題都會進(jìn)行持續(xù)的研究,在熱門主題發(fā)文量更高,在部分熱門主題和新興主題研究中會集中性組稿發(fā)文,從而吸引其他作者的關(guān)注,使得期刊中該主題整體討論度上升。

    5結(jié)論

    期刊編委是學(xué)術(shù)群體的重要組成部分,相比其他學(xué)者有著更強的學(xué)術(shù)領(lǐng)導(dǎo)能力和學(xué)術(shù)話語權(quán),通過研究期刊編委對期刊主題層面上的影響特征有助于更好地了解編委的學(xué)術(shù)影響力。為了探究期刊編委對期刊的主題影響,本文借助Word2Vec模型和Kmeans聚類方法探索了信息學(xué)科優(yōu)秀期刊的主題分布特征,研究發(fā)現(xiàn)編委對新興主題的影響高于對熱門主題的影響,編委對新興主題的集中性發(fā)文能夠引導(dǎo)期刊的研究主題偏好發(fā)生變化,相較于非編委作者,編委也呈現(xiàn)出了更好的創(chuàng)新活力,引導(dǎo)學(xué)者對有價值的主題關(guān)注研究。但是本文還存在一些局限性,在探究編委對研究主題的影響時僅在期刊范圍內(nèi)進(jìn)行了討論,如果能夠從整個學(xué)科內(nèi)探討編委對學(xué)科整體的影響,或是從某一研究主題出發(fā)探究編委對主題分化過程的促進(jìn)作用,一定能對編委的學(xué)術(shù)影響力有更加深入的認(rèn)識。未來可以進(jìn)一步擴大研究范圍,探究學(xué)科內(nèi)期刊編委整個學(xué)術(shù)群體的影響特征。

    猜你喜歡
    編委重合發(fā)文
    編委簡介
    編委簡介
    編委簡介
    10條具體舉措! 山東發(fā)文做好返鄉(xiāng)留鄉(xiāng)農(nóng)民工就地就近就業(yè)
    本刊編委簡介
    校園拾趣
    爺孫趣事
    以牙還牙
    電力系統(tǒng)單回線自適應(yīng)重合閘的研究
    電子制作(2017年10期)2017-04-18 07:23:07
    考慮暫態(tài)穩(wěn)定優(yōu)化的自適應(yīng)重合閘方法
    色达县| 河池市| 班玛县| 神池县| 康保县| 旌德县| 淳化县| 山西省| 喀喇沁旗| 张北县| 平乡县| 会理县| 宿州市| 九龙县| 涞水县| 满洲里市| 榕江县| 武山县| 乐陵市| 崇仁县| 惠水县| 综艺| 凤台县| 阳春市| 商水县| 山丹县| 贵德县| 依兰县| 阿勒泰市| 潜江市| 逊克县| 蓬莱市| 衡南县| 株洲县| 莱芜市| 上高县| 色达县| 都兰县| 始兴县| 湟中县| 安徽省|