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1、Altmetrics 现存问题及未来应用领域研究 余以胜 刘鑫艳 华南师范大学经济与管理学院 摘 要： 随着科学交流模式变革和开放存取事业的发展, 越来越多的研究人员选择通过“线上”和“线下”两种模式相结合的方式, 进行科研成果和学术资源的获取、传播和分享, 在这样的环境下, Altmetrics 以一种全新的视角为学术生态系统注入了新的动力和养分, 其学术地位不断提高, 价值张力也被延伸。为了助力Altmetrics 的发展, 了解它的潜力和对学术造成的困境, 本文采用文献调研和内容分析的方法, 通过对国内外相关文献的科学梳理, 从“微观”入手, 以不同角度解读国内外 Altmetrics
2、的研究历程。最后总结出数据质量、指标优化与规范、社交媒体使用、商业性质浓重四大问题, 并就 Altmetrics 标准规范制定、工具智能优化、用户行为分析、影响力差异研究、实践拓展创新和学术成果多维信息计量评价模型构建六大应用领域进行了展望。关键词： Altmetrics; 信息计量; 学术评价; 应用领域; 问题与趋势; 作者简介：余以胜, 博士, 副教授, 研究方向:电子商务与信息经济;Email:;作者简介：刘鑫艳, 硕士, 研究生, 研究方向:计量学, 科学评价, 个性化推荐, Email:。收稿日期：2017-06-23基金：2015 年广东省科技厅软科学研究计划项目“基于社会网络分
3、析的区域协同创新体系研究” (2014A070703043) Research on Existing Problems and Future Application Fields of AltmetricsAbstract： With the deepening scientific communication model reform and development of open access, an increasing number of researchers choose to combine both“online”and“offline”modes to carry out
4、scientific research and to obtain, spread and share academic resources.Altmetrics has injected a new impetus and nutrient for academic ecosystem with a new perspective, and its academic status has been continuously improved, and value extended.In order to further develop Altmetrics, understand its p
5、otential and its academic dilemma, this paper by means of literature research and content analysis, sorts out the research process of Altmetrics from different angles.The research shows that the problems are mainly about data quality, index optimization and specification, use of social media and str
6、ong commercial nature in Altmetrics.The future development trend includes six aspects:standard specification establishment, optimizing intelligent tools, user behavior analysis, influence difference research, expansion and innovation, and multi-dimensional information measurement evaluation model of
7、 academic achievements.Keyword： Altmetrics; Information metering; Academic evaluation; Application areas; Problems and trends; Received： 2017-06-23随着互联网应用和开放存取的发展, 传统科学交流模式在发生着深刻变革, 尤其在 Web2.0 环境下, 科研学术成果呈现形式更是多样, 如学术博客、研究报告、数据集和软件代码等, 这些多形式的学术成果给传统学术评价体系带来了挑战, 如传统影响因子、H 指数等并不能全面客观地反映非传统科研成果的综合影响力,
8、学术界迫切呼吁探索一种新的计量体系来综合反映或测度学术成果的学术价值和社会影响力, 因此 Altmetrics 应运而生。Altmetrics 以一种全新的视角为学术生态系统注入了新的动力和养分, 它不仅在数据类别上超越了“五计学”, 而且在量级上更加庞大, 同时在一定程度上降低了蒂奇诺的“知识沟”现象1。目前国内外已有大量关于 Altmetrics 的学术文献, 从研究内容来看, 可以概括为四类: (1) Altmetrics 在学术影响力中的应用; (2) Altmetrics 的研究意义和价值; (3) Altmetrics 指标和传统引文指标的关系; (4) Altmetrics 工具
9、的深度开发。为了助力 Altmetrics 在“成长期”得到更好发展, 本文采用文献调研和内容分析法对国内外 Altmetrics 相关研究进行深入解读。文章在分析已有的研究成果基础上, 更侧重于从“微观”入手, 以小见大, 提出目前 Altmetrics 存在的四大问题和未来发展的六大趋势, 从不同角度、具体细化地解读 Altmetrics。1 国内外研究简述Altmetrics 一词由美国学者 Priem2等人于 2010 年正式提出, 其定义为“基于在线工具和网络环境中活动的学术影响力测量的研究”, Altmetrics 一经提出就在学术界掀起了热议, Howard3、Galligan4
10、和 Sud5等对 Altmetrics的学术概念做了深入研究。在国内, 邱均平6-9、刘春丽10和由庆斌11等人对 Altmetrics 的定义进行了系统探索, 国内对于 Altmetrics 概念的界定主要是选择性计量学、替代计量学和补充计量学三种形式, 国内学者如蒋和领12、卫垌圻13和毛鸿鹏14等撰写的 Altmetrics 研究综述, 对国内 Altmetrics研究发展也起到了一定的推动作用。随着 Altmetrics 的发展, 其研究工具也成为国内外学者研究的热点。Wouters15和 Li16,17等人对 Altmetrics 工具进行了特性、优缺点对比和适用性探讨;Michal
11、ek18等人开发了 Plum analytics 工具, 专门分析化学领域论文影响力。国内研究学者例如赵蓉英19,20、吴胜男21和王睿22等对Altmetrics 工具做了详细介绍对比研究。目前主要被使用的 Altmetrics 工具包括:A、Plum Analytics、Plum Analytics 和 PLo S ALMs。和工具相结合的分析方法主要有内容分析法、文本挖掘法、社会网络分析法和数据挖掘法等方法。国内外学者还对处于“成长期”的 Altmetrics 开展了一系列的实证研究。国外学者 Zahedi23等人随机收集了 Web of Science 数据库中收录的 2 万条数据,
12、通过对比发现 Mendeley 的覆盖率在所有的 Altmetrics 数据源中是最高的;Bornmann L24从 F1000 获得论文的数据集, 调查了 F1000 中有标签的论文, 发现与没有此标签的论文相比, 具有该标签的论文显示出更高的 Facebook 和Twitter 计数;Aaen-Stockdale25提出 Altmetrics 可以作为图书馆员、研究人员和学者的研究使用指南;Buttliere26等人使用 Altmetrics 个性化论文:将论文“质量”或“影响”与人的“智力”或“个性”进行比较;Butler27等人探索当前影响指标的演变, 并研究分析 Altmetrics
13、 在衡量研究的更广泛影响方面的演变作用。国内学者王贤文28等阐述了科学论文在社交网络环境下和多类型媒体时代的传播过程, 分析了科学论文在社交网络中的传播机理;刘春丽29等选取 Mendeley、F1000 和 Google Scholar 三种学术社交网络工具, 用不同类型的选择性计量方法评价同一组论文, 并对评价结果的一致性进行了验证;由庆斌30等收集 Mendeley 平台中提供的指标数据, 利用相关分析法筛选补充计量指标, 对筛选得到的指标进行主成分分析, 并建立了主成分评价模型。赵蓉英31等开展了基于 Altmetrics 的开源软件学术影响力评价研究;余厚强等32,33通过对新浪微博
14、替代计量指标进行统计分析, 探索中文环境下替代计量指标的特征和规律。在 2013 年, ISSI 会议开设了 Altmetrics1、Altmetrics2 和 Usage Metrics 三个分会场, 专门研讨了 Altmetrics 相关研究, 这标志着计量学领域内的专家对Altmetrics 的认可34。作为一种新的评价过滤机制, Altmetrics 研究热度不减, 更多新的相关分支领域也正在被探索, 但我们必须承认其发展过程中的不足, 本文在已有的研究成果基础上, 对 Altmetrics 发展中遇到的问题与挑战做了重点梳理和分析。2 Altmetrics 发展中的问题2.1 数据质
15、量问题数据质量问题主要涉及数据来源、数据收集和数据处理三个方面。研究发现, 某些社交媒体数据来源可能会更改或停止其服务, 如在“Altmetric 聚合器”所使用的数据源中, 会碰到一些停用的社交媒体数据源, 这种 Altmetric 数据源可用性的波动是我们面临的一个挑战, 特别是在重现有关事件的证据方面, 此外, 社交媒体数据源的使用和覆盖面也取决于各种因素, 如国家、人口或受众, 某些数据源在某些国家很受欢迎, 例如, BibSonomy 在德国就很受欢迎。数据来源稳定性如果不能尽早解决, 对于某些使用 Altmetric 指标的文章可能会造成复现难题。一般而言, Altmetrics
16、大部分数据收集是通过社交媒体提供的 API 接口进行的, 比如通过 Mendeley 或 Twitter 的 API, 然而, 某些 API 存在可访问性问题, 有些网站对 API 流量有所限制, 并限制每天可收集的数据量。例如, 用户通过Twitter 提供的 API 只能获取近 30 天的推文, 若想获得更早的数据则需要另外付费, 因此, 数据收集可能会由于权限问题而被限制。Altmetrics 的数据处理问题主要是数据稳定标识和数据消歧。Altmetrics 是对研究成果的“在线”追踪, 将这些在线链接解析为唯一标识符具有一定的挑战性, 相同的文章在多个站点上使用不同的标识符可能会存在多个版本, 这就对数据的处理提出了挑战。另外还有缺少链接的问题, 因为有些论文“提及”并不会包括直接链接, 就目前技术发展而言, 跟踪多媒体数据源有一定的困
