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基于引文曲线导数的睡美人文献识别研究
2019年10月09日 14:37 来源:《情报资料工作》 2019年03期 作者:宋呈玉 李秀霞 刘黎明 字号
关键词:睡美人文献/引文导数/被引速率/引文曲线

内容摘要:

关键词:睡美人文献/引文导数/被引速率/引文曲线

作者简介:

  内容提要:文章借鉴微分学中的导数概念,提出利用引文导数对睡美人文献进行识别,以丰富识别睡美人文献的方法体系。选取WOS “information science & library science”领域1998-2003年发表的7553篇期刊文献为研究对象,利用Origin的微分功能计算其引文导数,识别其中的睡美人文献。通过对比实验发现,与被引速率相对比,引文导数对具有高影响力、深度睡眠、觉醒强度大的睡美人文献具有更好的识别效果。 

  关 键 词:睡美人文献/引文导数/被引速率/引文曲线 

  标题注释:本文系国家社会科学基金项目“文献内容分析与引文分析融合的知识挖掘与发现研究”(编号:16BTQ074)的研究成果。

  作者简介:宋呈玉,女,1994年生,曲阜师范大学传媒学院研究生,日照 276826;李秀霞,女,1971年生,曲阜师范大学传媒学院教授,日照 276826;刘黎明,女,1993生,河海大学商学院研究生,南京 211100

  1 引言

  文献的引文轨迹通常变现为早期引用较多直至峰值,而后下降的趋势[1]。然而,有些文献在发表之初无人问津,而后受到大量引用,这种现象被称为“延迟承认”[2]。受到著名童话故事的启发,2004年Raan[3]称存在“延迟承认”现象的文献为“睡美人”文献。“睡美人引文曲线”的论文通常有重要发现[4],超前性或变革性研究是导致睡美人文献的原因[5],识别睡美人文献有助于提早发现这些研究,加快科学发展进程。

  现阶段,对睡美人文献识别方法的研究主要聚焦在以下三个方面:(1)曲线拟合法。引文的曲线拟合主要是根据文献的引用曲线选择适当的公式或者曲线类型来拟合获得的数据。例如,杜建和武夷山[5]通过Origin8的曲线拟合功能识别不同特征的引文曲线,对睡美人文献进行描述分析。Baumgartner和Leydesdorff[7]借鉴“组基轨迹建模”GBTM模型对论文进行分析,识别睡美人文献的引用轨迹。曲线拟合法提供了睡美人文献识别研究的新思路,但当文献数量过多时,效率较低,识别效果不理想[8]。(2)主观指标法。Raan[3]规定睡美人文献应满足的三个条件:年均被引不超过2次的睡眠深度,文献的沉睡时长不低于5年,被唤醒后4年的累积被引量大于等于20次。三条件一经提出就被相关学者广泛应用,在后续研究中一直将其视为识别睡美人文献的基础性指标[5]。但该方法设置的条件阈值直接决定了睡美人文献的认定,主观性较大[9]。Costas等人[10]提出四分位数识别法,将“Year50%”定义为某篇文献达到总被引频次的50%所用的时间,获取同学科同年发表的所有文献达到各自总被引频次的50%所需时间排序分为前25%(P25)和后75%(P75),睡美人文献为Year50%>P75的文献。四分位数识别法将文献的整个引文窗纳入研究范围,具有一定的可借鉴性[11]。但识别出的睡美人文献占文献总量的百分比过高,与睡美人文献的自身性质相矛盾。(3)客观指标法。Ke Qing等人[12]利用文献的引用次数和时间构造出无参数指标——“睡美人指数”对睡美人文献进行识别,睡美人指数越大表明文献越有可能为睡美人文献。在此基础上另有学者对睡美人指数进行了改进研究[13-14]。概而论之,睡美人指数限制了发表之初的年被引量,其独创性在于对睡美人文献进行识别时不依赖睡眠时间和觉醒强度的任意阈值,突破了识别睡美人文献的局限性,但是仅考虑文献从沉睡到苏醒的引用情况,未研究文献到达引文峰值之后的变化情况[15]。Wang Jian[16]通过观察年被引次数随时间的变化规律提出被引速率指标,衡量文献被引次数随年份增长的累积速度,计算逐年被引次数的累积百分比的平均值对睡美人文献进行识别。被引速率摆脱了指标的时间限制,可用于识别不同领域不同发表年的睡美人文献,而且将文献的整个引文曲线考虑在内,可从大量文献中识别出睡美人文献。

  通过对三种识别方法的对比分析,发现:客观指标法不仅摒弃了曲线拟合法在识别大量文献时效率低下的不足,而且摆脱了主观识别法随意性强且太绝对的缺点,可简单、快速地识别出相对全面的睡美人文献[17]。鉴于对睡美人文献客观指标识别方法的研究相对欠缺,为丰富识别睡美人文献的客观指标,弥补先前客观指标的不足。本文在已有研究的基础上,对引文曲线的导数进行分析,研究如何能简便、快捷、精准地识别睡美人文献。

作者简介

姓名:宋呈玉 李秀霞 刘黎明 工作单位:曲阜师范大学

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