基于共被引率分析的期刊分类研究_王贤文
《编辑学报》2005～2008年载文被引情况分析
表 １ ２０ ０ ５￣２ ０ ０ ８年 《 报 》 文 被 引 基 本 情 况 学 载
载 文 篇 数
２ ０ ４ ３ ９ ０ ２ ３ ２
被 引 篇 数 被 引 率 （ ） 被 引次 数 单 篇 平 均 被引 次 数
８ ． Ｏ Ｏ ０ ６． ５ Ｏ５ ５６ ９５ ． ８ ４ ． ５ ５１ ５ ． ２
中 图分 类 号 ：Ｇ２ ２ ３ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ０ — ５ ８ （ ０ ｏ Ｏ 一 ｏ ｏ ～Ｏ ０ ８ ６ ８ ２ １ ）４ １１ ５
１ 问题 的 提 出
文献 计量学 是计 量研 究 文献情 报 价值 和效 益 的有效 手段 和方 法．利 用 引文 分析 方 法对学 术期 ：进 行测 刚 定 与评价 ，其 目的是 从 文献 引证 的角 度透 视期 刊 的学术 水平 和总 体质量 ． 文献 的引证关 系 ，能较 准确地反 映科 学文 献之 间的 内在关 系 ，它 不但 可 以看 出某一 学科 的研究 动 态 、研 究 情况 ，还 可 以看 出某一学科 的核 心作 者群及 文献 的传递 利 用情 况 Ｉ ．创 刊 于 １ ８ １ ］ ９ ９年 的《 编辑 学报 》 以下简 称 《 （ 学报 》 是 由中 国科学 技术 期 ） 刊 编辑学会 主办 的综 合性 学术 期 刊 ，是我 国 出版事业 类 核心期 刊 （ 人选 １ ９ ９ ６版 、０ ０版 、 ０ ４版及 ２ ０ 版 ２０ ２０ ０８
被 引论文 年代分 布 和主 要引 用期 刊． ３ 统 计 结 果
３ １ 《 报 》 引论 文 次 数 分 布 ． 学 被 ２０ ～２０ ０ ５ ０ ８年 《 报 》 文 被 引 基 学 载 本 情 况 见 表 １ 由 表 １可 以 看 出 ， 在 ．
我国部分科学学期刊共被引网络特征研究
科特色的期 刊群 ， 其学术影 响力如何 ， 各期刊间 的知识 流动呈现什么特点 ， 哪些期 刊在学科 中处 于主流和核 心地位 ， 对这些 问题 的解答将 有助 于我 们从新 的视角
认清科学学研究 的特点 和方 向， 也有 助于为期 刊 的发
础 上 发展 起 来 的 。“ 献 同被 引 ” 文 的概 念 最 早 是 由美 国
科学学是一个跨学科的研究领域 ， “ 是 科学 、 技术 、 医学等的历史 、 哲学 、 社会学、 心理学 、 经济学 、 社会学 、
运筹学等等”１ … 。狭义来理解 ， 科学学属于管理学 的重 要研究领域之一 。其研究成 果深化 了我们对科学技术
期刊共被引强度或频率。根 据期 刊的共被 引关 系及其
强度可以判断某些期刊的学科或专业性质 。期 刊共被
引数据也可 以为确定核心期 刊提供方法论依 据。期 刊
的共被引关 系反映了它们之间的某种学科或专业 上的
展定位提供些许启发。我们尝试从科学计量学主流方
法之一的期刊共被引角度 ， 并利用社会网络分析技术 ， 对近年来科学学期刊之间的共被引关系进行形象展示 和系统研究 。
收稿 日期 ：０ ９ １ ７ ２０ —１ —２ 修 回日期 ：０ ０—０ —０ ２１ １ ５
联系。如果共被 引频 率较 高 ， 明这种 专业关 系 比较 说
密切 ， 从而为确定 学科 的核心期 刊提供依 据 Ｌ。社会 ５ Ｊ
网络分析最 先是 由英 国人 类学 家拉 德 克利 夫 一布 朗
对网络结构做 了剖析 。研 究发现 ， 学学期刊之 间的引用随时间的推移变得频繁 ， 科 形成 了以《 科研 管理》 《 学学研 、科 究》 等为代表 与其他期刊 关系紧密且控 制知识流动的核心期刊 。这 些期刊的研 究热点具有很 高的一致性 。此 外， 还 对网络结构特征及其影响从利弊 两方面做 了分析。
基于CSSCI的《情报科学》载文被引情况分析
Citation Analysis of Information Science Based on
CSSCI
作者： 王春香 祁卓麟 曹华娟
作者机构： 西北农林科技大学图书馆,陕西杨凌712100
出版物刊名： 情报科学
页码： 70-74页
年卷期： 2015年 第7期
主题词： CSSCI 中文社会科学引文索引 情报科学 h指数 g指数 核心作者
摘要：为分析《情报科学》载文被引情况,基于中文社会科学引文索引（CSSCI）2001-2010年十年的数据,从h指数、g指数的测定、期刊影响因子、即年指标等方面,分析其影响力,并基于发文量、被引次数两个指标的综合指数法测定了核心作者。
分析结果表明,该刊h指数、g指数较高,学术影响力、贡献力较高,已形成比较稳定的高质量核心作者群。
基于共被引率分析的期刊分类研究
Study on journal classification based on co-citation
ratio analysis
作者： 王贤文[1,2];刘则渊[1]
作者机构： [1]大连理工大学WISE实验室,辽宁大连116085;[2]亚利桑那大学Eller管理学院管理信息系统系人工智能实验室图森85721,美国
出版物刊名： 科研管理
页码： 187-195页
主题词： Web;of;Science;共被引率;期刊分类;管理学;社会网络分析
摘要：本文利用Web of Science中的Cited Reference Search功能,在整个数据库中检索
期刊的共被引次数矩阵,可以最大程度地保持数据的完整性。
根据本文提出的计算期刊共被引率矩阵的方法,通过将期刊的共被引情况标准化,可以减少数据误差。
随后作者从JCR的4个学科中
随机选择若干种期刊,对该方法进行了实证检验,聚类的结果与JCR中的期刊学科分类完全一致。
作者进一步以SSCI收录的78种管理学期刊为研究对象,检索和计算期刊共被引率矩阵,利用社会
网络分析工具Netdraw进行网络结构的分析,研究管理学学科的内部知识结构和知识交流情况。
我国开放式创新研究学术群探析——基于作者共被引分析方法
我国开放式创新研究学术群探析——基于作者共被引分析方
法
李淑燕;孙锐
【期刊名称】《科学·经济·社会》
【年(卷),期】2015(033)002
【摘要】开放式创新是创新管理领域近几年新出现的研究热点,以CSSCI的引文数据作为数据来源,采用文献计量学的作者共被引分析方法,利用Bibexcel、SPSS和Ucinet等分析工具,对我国开放式创新的相关文献进行定量分析.研究发现,我国开放式创新研究可分为创新网络、创新资源及知识管理、全面创新管理、创新风险管理、自主创新、企业绩效、知识产权管理六个研究视角的学术群,并对各学术群主要观点进行阐述.
【总页数】9页(P113-120,127)
【作者】李淑燕;孙锐
【作者单位】华侨大学工商管理学院,福建泉州362021;泉州经贸职业技术学院,福建泉州362000;华侨大学工商管理学院,福建泉州362021
【正文语种】中文
【中图分类】F270;G350
【相关文献】
1.国外开放式服务创新研究的学术群类——基于作者共被引分析 [J], 周键;王庆金;周雪
2.基于作者共被引分析的国外多维邻近性与创新学术群探析 [J], 吴海萍;孙锐
3.基于作者共被引分析的我国生产率研究热点探析 [J], 李淑燕;吴远仁;
4.我国数字图书馆领域的学术群体研究——基于作者共被引分析视角 [J], 孔月; 李秀霞
5.我国大学排名研究学术群探析——基于作者共被引分析视角 [J], 马璐瑶
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基于学科视角的技术融合度研究——以中国知网技术标准共类分析为例
基于学科视角的技术融合度研究——以中国知网技术标准共类分析为例刘康;刘西怀【摘要】The study of technological structure can provide the reference for industrial structure adjustment and technological developing direction.This article reviewed the previous study methods of technological structure.Because that co-citation and co-classification analysis is the basic approach of technological relationship study,this article reviewed the standardization methods of co-citation and co-classification analysis,and analyzed the shortage of using patent to study technological convergence.Because technology norms are the result of competition of patents,it represents more mature technology.This article proposed mew approaches to use technological norms to study technological convergence.It also analyzed technological norms database of Chinese National Knowledge Infrastructure(CNKI),and concluded the degree of technological convergence.%技术结构研究可以为调整产业结构、优化技术发展方向提供参考.共引和共类分析是研究技术相关的基本途径,总结以往技术结构的研究方法,分析共引分析和共类分析矩阵标准化方法的不足之处;技术标准是专利竞争的结果,代表更加成熟的技术,提出利用技术标准研究技术结构、技术融合的新方法.并以中国知网标准数据库为研究对象进行共类分析,对学科之间的技术融合度进行量化分析.【期刊名称】《科技管理研究》【年(卷),期】2017(037)024【总页数】6页(P33-38)【关键词】技术标准;技术融合度;共类分析;技术结构;中国知网【作者】刘康;刘西怀【作者单位】华北水利水电大学管理与经济学院,河南郑州 450046;河南省知识产权事务中心,河南郑州 410100【正文语种】中文【中图分类】C931;G311进行产业结构调整和优化，首先遇到的一个问题是哪些产业技术是落后的、哪些技术创新是政府应该支持的。
分析方法 基于作者共被引分析方法的知识图谱实证研究_以国内制浆造纸领域为例
科学知识图谱是显示科学知识的发展进程与结 构 关 系 的一种图形，是跟踪科技前沿 、 选择科研方 向 、 开 展 知 识 管理与辅助科技决策的一种有效工具 。 通过绘制 科 学 知 识 图谱，可以将知识和信息中令人瞩目的最前沿领 域 或 学 科 制高点，以可视化 的 图 像 直 观 地 展 现 出 来， 帮 助 人 们 挖 掘 、 分析和显示科学知识以及它们之间相互关系
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 作者 陈嘉翔 詹怀宇 陈克复 李忠正 何北海 陈嘉川 李友明 秦梦华 房桂干 王双飞 余惠生 武书彬 林鹿 王德汉 总被 引频次 1029 1511 643 491 467 454 437 362 329 326 271 269 265 253
［4 ］
。
。
作者共 被 引 分 析 （ Author Co-citation Analysis ， ACA ） 是共被引分析中的一种，它是由文献同被引关系 引 申 发 展 而来的 。 它以著者作为同被引分析的计量单位， 研 究 n 个 著者发表的文献同时被其他文献著者引证的情 况， 其 同 被 引强度以引证文献的著者数量来衡量 。 它使众多 的 著 者 按 照同被引关系形成一个著者相关群，揭示出学科 专 业 人 员 的组织结构 、 联系程度，进而反映出学科专业之 间 的 联 系 及其发展变化状况
。 ACA 方 法 一 般 分 为 以 下 几 个 步 骤：
11. 1ຫໍສະໝຸດ 制浆造纸领域知识图谱绘制及分析
高影响力作者选择 高影响力作 者 的 选 择 是 ACA 分 析 的 第 一 步， 也 是 非
高影响力作者选择，作者共被引矩阵建立，作者 共 被 引 矩 阵标准化，多元统计分析实现及结果解析 。 这种 方 法 利 用 SPSS 进行聚类分 析 和 多 维 尺 度 分 析， 以 映 射 地 图 的 方 式 来定量地进行领域分析 、 科研评价等 。 当前的 ACA 方法 已 由 传 统 的 多 元 分 析 技 术 扩 展 到 引 入社会 网 络 分 析 软 件， 如 Pajek ， UCINET ， VxOrd 等 来 生 成 可 视 化 知 识 图 谱 。 这 些 软 件 逐 渐 将 ACA 推 进 到 了 社 会
科学知识图谱在学科评价中的应用研究[开题报告]
![科学知识图谱在学科评价中的应用研究[开题报告]](https://img.taocdn.com/s3/m/628306a30722192e4436f61c.png)
（2011届）本科毕业论文（设计）开题报告题目：科学知识图谱在学科评价中的应用研究学院：商学院专业：信息管理与信息系统班级：学号：姓名：指导教师：开题日期：一、选题的背景、意义1.该选题的历史背景及国内外现状科学知识图谱，是将传统的文献计量方法与现代的文本挖掘和复杂网络、数学、统计学、计算机科学方法以及可视化技术等有机地整合在一起的一种综合分析科学发展的知识发现方法。
从20世纪 50年代至今，科学知识图谱的研究已经有几十年的历史。
(1)引文分析理论的发展促进了科学知识图谱的兴起。
20世纪60年代，加菲尔德(Eugene Garfield)创办科学引文索引 (SCI)。
1965年，普赖斯以SCI为数据来源，发表了一篇科学计量学的杰作《科学论文的网络》。
在这篇论文中，普赖斯第一次提出并界定了“研究前沿”的概念。
到了20世纪70、80年代，匈牙利的三位学者T.布劳温 (Tibur Braun)、W．格伦采尔 (Wolfgang Glanze1)和A．舒伯特 (Andres Schubert)以SCI数据库为基础，出版了《科学计量学指标》，这实际上是世界科学地图和科学知识图谱的雏形。
(2)复杂网络系统和社会网络分析的兴起丰富了引文分析理论与方法。
美国社会心理学家斯坦利·米尔格兰姆(Stanley Milligram)于1967年通过社会网络人际关系的“六度分隔”试验发现了著名的“小世界”现象。
90年代中期，比利时情报计量学专家埃格赫 (Leo Egghe)和鲁索 (Ronald Rousseau)合作出版了《情报计量学引论》，促进了科学知识图谱的产生。
进入21世纪，社会网络分析的探索与应用向纵深发展，风靡全球。
(3)信息可视化为科学知识图谱提供了强大的技术支持。
1999年陈超美出版了该领域的第一部学术专著《信息可视化与虚拟环境》，R．斯宾塞 (Robert Spence)2000年出版了《信息可视化》之后相关研究如雨后春笋般涌现。
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1998[ 5] )。 此外 , Marion等人 (2006)[ 15] 通过共被 引分析 、聚类分析 、多维尺度分析等方法对信息系
统领域的 100种期刊进行了研究 , 考察了该领域 的学科结构和研究主题 。 国内研究方面 , 金碧辉 和 Leydesdorff等学 者 (2005)[ 16] 利用 Leydesdorff 开发的 WINNSF2软件 , 结合 SPSS自动生成由期 刊引文关系构成的矩阵表 , 分析国内期刊与国外 期 刊 之 间 的 引 文 关 系 。 侯 海 燕 (2006[ 17] , 2008[ 18] )在其专著中采用二步法对科学计量学期 刊进行多维尺度分析和聚类分析 , 即首先选定种
SciSearch全 数 据 库检索
期刊 共 被 引 次 数 矩阵
优点 :涵盖整个数据库的共被引数据 。 缺点 :不同期刊的创刊年 、每年出版期数 、每期发 文量都不一 样 , 利用共被引次数矩阵分析存在较大误差 。
Leydesdorff, Cozzens(1993); Leydesdorff(2004, 2006)
处 , 不同期刊的创刊年份不一样 , 创刊早的期刊的 发文量大 , 被引用机会更多 。此外 , 不同期刊每年 的出版期数和每期发文量都不一样 , 出版期数多 和每期发文量大的期刊的被引用机会更多 。这样
第 5期
王贤文 , 刘则渊 :基于共被引率分析的期刊分类研究
· 1 89·
就会使得对期刊的评价不是站在同一起跑线上 , 数据误差导致较大的结果误差 。国内的学者 , 如 刘林青 、陈悦 、侯海燕等人则是通过基于有限数量 的论文的引文记录来获得期刊共被引次数矩阵 , 相对于 WebofScience极其 庞大的数据库而 言 , 选取的样本量非常有限 , 因此矩阵中的期刊共被 引次数要远小于真实值 , 并且他们分析的也是共 被引次数矩阵 , 存在与 McCain、Leydesdorff的方法 同样的问题 。
缺点 :(1)同 White, McCain; (2)检索工作量大 。
期刊 共 被 引 次 数 矩阵
优点 :检索工作量较小 。 缺点 :(1)同 White, McCain;
(2)基于有限数量论文的引文 , 数据误差较大 。
包括 McCain和 Leydesdorff的期刊聚类方法 都是通过检索 SciSearch、JCR数据库中的期刊共 被引次数 , 然后对共被引次数矩阵进行聚类分析 和社会网络分析 , 但是这种方法有一定的不足之
阵 , 其采用的方法与侯海燕的二步法相同 。
代表人物及作品
表 1 几种主要期刊分类方法的比较 Table1 Compareofmainmethodsofjournalsclassfication
数据来源
数据形式
方法评述
White, McCain(1998); McCain(1984, 1991, 1992)
本文的数据来源是 ThomsonReuters公司所 属的 WebofScience(WoS)数据库 , WoS是全球最 大 、覆盖学科最多的综合性学术信息资源 , 收录了 近万种世界权威的 、高影响力的学术期刊 , 内容涵 盖自然科学 、工程技术 、生物医学 、社会科学 、艺术 与人文等领域 。包括 著名的三大引文索 引 :《科 学引文索引 》(ScienceCitationIndex, SCI)、《社会 科学引文索引 》(SocialScienceCitationIndex, SSCI)、《艺术与人文科学引文索引 》(Arts＆ HumanitiesCitationIndex, A＆HCI)。 WebofScience中 的被引文献检索功能 (CitedReferenceSearch)提 供了被引作者 、被引文献 (著作 、论文和期刊 )的多 种引文检索途径 。 高级检索可以利用更多种类的 检索方式及布尔逻辑运算来实现更加精确的检索 。 1.2 研究方法
号 70773015, 起止时间为 2008年 1 月 -2010年 12月 );教育部高等学校博士学科点专项科研基金 (批准号 20070141059, 起止时间为 2008年 1月 -2010年 12月 )。 作者简介 :王贤文 (1982 -), 男 (汉 ), 湖南娄底人 , 大连理工大学博士研究生 , 亚利 桑那大学访问学 者 , 研究方向 :科 技管理 、科学计 量学 、信息可视化 。 刘则渊 ((1940 -), 男 (土家族 ), 湖北恩施人 , 教授 , 博士生导师 , 研究方向 :科学计量学 。
第 30卷 第 5期 2009年 9月
科 研 管 理 ScienceResearchManagement
文章编号 :1000 -2995(2009)05 -009 -0187
Vol.30, No.5 September, 2009
基于共被引率分析的期刊分类研究
王贤文 1, 2 , 刘则渊 1
提供向导等等 。 正因为学术规范中的引文反映了 在科学研究过程中科学家之间相互交流 、参照 、借 鉴 、继承科学成果的关系 , 所以它能够反映知识的 历史传承 、科学研究间的内在联系 , 也为我们提供 追踪知识流动的一种手段 , 即引文分析方法。 Small(1973)[ 2] 首次提出共被引的概念后 , 经过 White、McCain(1998)[ 5] 等人的进一步发展 , 已经 成为科学计量学中的一种主要方法 。学术期刊的 共被引关系强弱反映了期刊的亲疏远近关系 , 通 过共被引分析来挖掘学术期刊之间的关系并且进
析考察了不同期刊所代表的学科结构随着时间的
变化轨迹 。 以及利用 JCR数据库 (2001)中得到 的期刊引文矩 阵 , 通过双 边连接成分分 析 (Biconnectedcomponentanalysis)等方法 , 对 5748 种 期 刊 的 引 文 关 系 进 行 了 分 析 (Leydesdorff 2004)[ 10] 。 2006年 , 他研究了利用 JCR中期刊之 间的引 用关 系对 科学期 刊进 行分 类的问 题 (Leydesdorff, 2006)[ 11] 。 上述这些研究都是基于 期刊之间的引用与被引用关系来进行的 。
1 研究方法和数据来源
本文中提出的期刊分类方法主要分为以下几 步 :(1)通过 WebofScience中的被引文献检索功 能 (CitedReferenceSearch)检索期刊的共被引次 数矩阵 ;(2)计算期刊的共被引率矩阵 ;(3)对共 被引率矩阵利用社会网络分析和聚类方法对期刊 进行划分 。 1.1 WebofScience数据库
行期刊分类 , 考察学科的内部知识结构和联系情 况 , 并通过可视化技术用图谱的方式直观 、形象地 展示出来 , 这是本文需要研究的问题 。
关于期刊之间的引用研究 , 早在 1972年 , Narin(1972)[ 6] 等基于数学 、物理学 、化学 、生物学
收稿日期 :2008 -06 -19;修回日期 :2008 -10 -14. 基金项目 :国家自然科学基金重点项目 (批准号 70431001, 起止时间为 2005年 1月 -2008 年 12 月 );国家自然科 学基金项目 (批准
在此基础上 , 本文提 出基于 WebofScience 全库检索期刊共被引次数矩阵 , 并进一步计算共 被引率矩阵的方法 , 通过 从 WebofScience的整 个数据库中检索期刊的共被引次数 , 然后通过计 算共被引率可以部分消除前面提到的由于期刊创 刊年代 、每年发表期数 、每期发文量不同所带来的 数据误差问题 。
中图分类号 :G301 文献标识码 :A
引言
学术期刊是表现科学活动的重要载体 , 是科 学 家 们研 究 和学 术交 流 中最 重 要的 正 式渠 道 (McCain, 1991)[ 1] 。 在科学 文献体系 当中 , 文献 之间并不是孤立的 , 而是通过研究者的相互引用 产生联系 (Small, 1973)[ 2] , 这种相互引用即形成 了 引 文 。 关 于 引 文 动 机 的 研 究 方 面 , Merton (1957)[ 3] 指出 , 科学家通过引文感谢给他们带来 灵感和给予他们指导的人 , 即对开拓者表示尊重 和对有关著作给予荣誉 。 Garfield(1964)[ 4] 总结 了 15种文献被引用的原因 , 除了默顿提出的两点 之外 , 还包括提供背景阅读材料 、为自己的主张寻 求充分的论证 、对很少被标引或未被引证的文献
(1)期刊共被引率矩阵 。
假设在 WebofScience中检索到期刊 JA、JB的 总被引次数为 CAA和 CBB, 且 JA和 JB的共被引次数 为 CAB = CBA, 如表 2所示 。
表 2 两期刊的共被引次数矩阵 Table3 Co-citationmatrixbetweentwojournals
金碧辉 (2005)
刘 林 青 (2005 );陈 悦 (2006);侯海 燕 (2006);张 倩(2007)
JCR全数据 库 (光论文 , 提取引文矩阵
期刊 的 引 用 与 被 引用次 数 双 向 矩阵
优点 :(1)同 White, McCain; (2)引用与被引的双向关系 。
(1.大连理工大学 WISE实验室 , 辽宁 大连 116085; 2.亚利桑那大学 Eller管理学院 管理信息系统系 人工智能实验室 图森 85721, 美国 )
摘要 :本文利用 WebofScience中的 CitedReferenceSearch功能 , 在整 个数据库 中检索 期刊的 共被引 次数矩 阵 , 可以最大程度地保持数据的完整性 。 根据本文提出的 计算期刊共 被引率矩阵 的方法 , 通过将期 刊的共被 引情况标准化 , 可以减少数据误差 。 随后作者从 JCR的 4个学科中随 机选择若 干种期刊 , 对该方 法进行了实 证检验 , 聚类的结果与 JCR中的期刊学科分类完全一致 。 作者进一步以 SSCI收录的 78种管理学期刊为研究 对象 , 检索和计算期刊共被引率矩阵 , 利用社会网络分析工具 Netdraw进行网络 结构的分析 , 研究 管理学学科 的内部知识结构和知识 交流情况 。 关键词 :WebofScience;共被引率 ;期刊分类 ;管理学 ;社会网络分析