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影响研究类有关开题报告范文 跟推特(Twitter)对中国论文的国际关注度影响方面毕业论文的格式范文

分类:职称论文 原创主题:影响研究论文 发表时间: 2019-12-10

推特(Twitter)对中国论文的国际关注度影响,该文是影响研究方面有关论文例文与Twitter和论文和中国论文相关毕业论文格式模板范文.

舒 非,Stefanie Haustein,全 薇

摘 要 文章调查在国外社交媒体上的传播能否提高中国国际科技论文的关注度,并增加论文的被引用次数.通过分析163635篇在2012年发表并被Web of Science收录的中国国际科技论文及其收到的推文数和引用数,发现在同一个期刊内,在推特上被推送过的论文的被引用次数比没有被推送过的多近20%.已有研究发现在论文收到的推文数和被引用次数之间存在微弱的统计学相关性,这种相关性也存在于中国国际科技论文之中.

关键词 推特引文分析中国替代计量学学术交流科学影响

引用本文格式 舒非,Stefanie Haustein,全薇. 推特(Twitter)对中国论文的国际关注度影响研究[J]. 图书馆论坛,2017(6):55-60.

Can Twitter Increase the Visibility of Chinese International Publications

SHU Fei,Stefanie Haustein,QUAN Wei

Abstract The purpose of this study is to investigate whether diffusion on social media can help to improve the international visibility of Chinese papers and thus increase citation impact. After analyzing 163635 Chinese articles published in 2012 as well as their tweets and citations received,our results indicate that,twittered Chinese papers,published in the same year same journal,receive around 20% more citations than non-twittered Chinese papers. The results also confirm that a weak correlation exists between the number of tweets and the number of citations to the publications.

Keywords Twitter;citation analysis;China;altmetrics;scholarly communication;scientific impact

0 引言

随着中国科研事业快速发展,中国国际论文发表迎来“井喷期”.自2009年以来,中国国际论文的发表数一直位居世界第二位[1-2],仅次于美国,这引来了广泛的国际关注,大量的文献计量学或信息计量学研究聚焦于中国,分析和评估中国取得的学术成就,研究内容几乎涵盖文献计量学的所有方向.但是,很少有替代计量学研究分析中国的学术研究影响力如何通过非传统的社交媒体进行传播.尽管推特(Twitter)、脸书(Facebook)、谷歌加(Google+)等欧美社交媒体难以在中国使用,但仍有许多中国的研究论文在这些社交媒体上被提及,并获得国际关注.这种源于社交媒体的关注是否能增加中国论文的被引用次数,进而提高中国学术研究的影响力,目前缺乏相应的研究.

近年替代计量学的主要研究方向是学术研究在社交媒体上的影响力,其研究对象包括所有社交媒体,而推特因为被学者使用得最多而成为替代计量学研究的焦点[3].与其他社交媒体相比,学者更愿意在推特上介绍自己或他人的最新研究成果,约五分之一的近期发表文章在推特上出现过[4].虽然中国学者难以使用推特介绍自己的最新学术成果,但其学术论文仍然在推特上被其他国家的学者推介.这些推文可以帮助中国的学术论文增加国际关注度,这种关注能否转化为相应的引用次数正是本文研究的重点.

1 相关研究

已有研究显示,论文收到的推文数量和引用数之间的统计学相关性并不显著[4-7],但整体来看,在推特上的推送能增加论文的被引用次数[3,5].Costas、Zahedi和Wouters[5]的研究显示,15%-24%近期发表的论文在社交媒体上被讨论,该比例还在逐年增长;推特是使用最多的社交媒体,但推文多少与引用多少的统计学相关性微弱.Haustein、Costa和Larvi&egre;re[4]在分析了超过130万篇Web of Science论文的推文和引用后,计算出推文次数和引用次数之间的斯皮尔曼相关系数(Spearman Correlation Coefficient)仅为0.194.

替代计量学研究认为,社交媒体的出现是对传统文献计量学和学术评价的重要补充,与传统基于引文分析的计量学指标相比,替代计量学指标能减少“马太效益”[8]影响——在学术影响力相同的情况下,知名学者的文章更有可能被引用.然而,针对拉丁美洲[9-10]和伊朗发表论文的研究显示,由于在国际社交媒体上的不足,其论文的引用率与英美国家相比差距反而增大.中国国际论文长期以来也有国际关注度不够的问题[11-13],虽然论文发表数量位居世界第二,但论文平均被引用次数只居世界第六[2].与英美国家学者发表的论文相比,中国国际论文在社交媒体上的关注度仍然欠缺,那么这些社交媒体的介入究竟能如何影响中国国际论文的引用率呢?这都是本研究需要回答的问题.

2 研究目标

本研究的目的是分析推特上的关注度是否能提高中国国际论文的国际关注度,进而增加中国国际论文的被引用次数,并缩小与英美国家在学术影响力上的差距.为此,需要在本文中回答三个问题:(1)在相同情况下,在推特上被推过的中国国际论文和没有被推过的论文在引用率上是否有显著不同?(2)就发表的中国国际论文而言,它们收到的推文次数和引用次数之间是否有统计学相关性?(3)上述的显著性和统计学相关性在不同学科领域中是否会有所不同?

3 研究方法

本研究使用的论文数据来自Web of Science,推特数据来自Altmetric.com,两者通过数位物件识别号(Digital Object Identifier)对应.中国国际论文通过Web of Science数据库中作者的地址来确认.

3.1 数据收集

Web of Science是全世界公认的最权威的引文数据库[14],旗下有科学引文索引(Science Citation Index)、社会科学引文索引(Social Science Citation Index)和人文科学索引(Arts and Humanities Citation Index),每年收录超过1.2万种核心科学期刊,涵盖科学研究的所有学科.本研究首先从Web of Science数据库提取所有在2012年发表的论文,总数为1339279篇;同时提取这些论文从发表后到2015年所收到的所有引文数据,因为相对长的调查期(三年)可以更准确地反映出论文的引用情况.

Altmetric.com是目前替代计量学使用最多最准确的数据源[15].对2012年论文的推文的收集截止至2013年10月18日,近一年的时间对收集推特数据来说是足够的.在Altmetric.com数据库中,每篇论文都有数位物件识别号,并以此与Web of Science数据库中的论文一一对应.需要指出的是,在Web of Science数据库中并不是所有论文都有数位物件识别号,数位物件识别号缺失的论文不得不被排除在最终的数据收集之外.最后,共有1131358篇2012年发表的论文被筛选出.

在这1131358篇论文中,根据作者的地址选出三组数据:第一组有163635篇论文,作者中至少有一位来自中国;第二组有146282篇论文,第一作者来自中国;第三组有122550篇论文,所有作者均来自中国.所有论文的发表期刊、学科分类、引用次数及推文数同时被提取,如表1所示.大约有11%的中国论文被推,在推特上的关注度不仅低于美国、英国、德国等发达国家,也低于国际平均水平(22%).与此同时,虽然中国论文被推的比例不高,但分布很广.如表2所示,这11%被推的中国论文出现在近40%发表有中国论文的期刊中.

由于不同学科的论文引用率差异非常大,在比较论文引用率时,必须对不同学科的论文引用数进行标准化(normalization)比较或对不同学科进行分别比较,本研究选择后者.Web of Science将收录的所有期刊分为14个大学科,如表3所示.本文据此将2012年收录的163635篇中国论文分入14个学科.由于中国作者在艺术和人文学科发表的国际论文非常少,无法达到统计学分析的最低样本要求,因此,这两个学科不得不被排除在学科分析之外.最后,就12个学科作学科比较分析.

3.2 数据分析

为了回答上面提到的三个研究问题,本研究将收集的数据进行两个不同的测试.首先,一一比较不同期刊下被推的中国论文和没有被推的中国论文的引用次数,以回答第一个问题.然后,通过统计学分析计算中国论文的被推次数和引用次数之间的统计学相关系数,以回答第二个问题.最后,分析第二个测试结果在不同学科内的差异可以回答第三个问题.

第一个比较测试比较的是被推中国论文和未被推中国论文的平均引用率.为减少不同学科和不同期刊引用率差异对比较结果的影响,笔者对发表中国论文的期刊一一进行比较,即在每一种曾在2012年发表过中国论文且有被推论文的期刊中,比较被推中国论文和未被推中国论文的平均引用次数.通过数据收集发现,虽然超过2000种期刊收录了被推的中国论文,但这些论文的分布是完全偏态分布(Skewed Distribution)——绝大多数推文集中在少数期刊的论文中,而许多期刊中被推中国论文仅有1篇或2篇,见图1.

如果将这些期刊纳入统计,容易出现引用次数的极端值(outliers),从而影响整个统计的显著性.所以,在数据分析时为这些期刊设立了两种筛选标准,只有达到筛选标准的期刊才会被纳入最后的统计分析.筛选标准一:收录的期刊中,被推的中国论文和未被推的中国论文都至少有五篇,而且它们所占的比例都不得少于10%多于90%;筛选标准二:收录的期刊中,被推的中国论文和未被推的中国论文都至少有10篇,而且它们所占的比例都不得少于20%多于80%.与筛选标准一相比,筛选标准二下的样本更少,但排除了更多的极端值.

经过筛选后,最后只有不到500种期刊被纳入最后的统计分析,见表4.与此同时,使用两个不同的时间段计算论文的引用次数以比较长期和短期内引用次数的差异.短期指的是自论文发表后至2013年12月31日(一年期)这一时间段,长期是指自论文发表后至2015年12月31日(三年期)这一时间段.

第二个测试是将所有的中国国际论文(第一组),根据所刊登的期刊分入12个学科,然后在每个学科内计算论文被推次数和被引用次数的统计学相关系数.因为有大量零被推、零引用的论文存在,故使用斯皮尔曼相关系数(Spearman Correlation Coefficient)而不是皮尔森相关系数(Pearson Correlation Coefficient)来衡量两者的相关性.根据12个学科中中国论文收到的推文和引文的统计学相关系数来评估两者在不同学科内是否有显著的统计学相关性,同时可以看出不同学科对于这种相关性的影响.

4 研究结果

根据上述研究方法,经过数据分析得到初步结果,如表5所示.在2012年发表并被Web of Science收录的论文中,有163635篇论文至少有一名作者来自中国(第一组),其中19634篇论文被推过并收到54878条推文,被推论文数占总论文数的12%,这一比例在第二组(11%)和第三组(10%)要低一些.在此需要考虑两个情况:(1)第一作者更愿意在推特上发推文推介自己的最新研究成果;(2)中国作者无法使用推特.第一组论文中有来自海外的第一作者而第二组论文的第一作者全部来自中国,相比之下,第一组论文比第二组论文有更多机会出现在推特上;而第三组论文的所有作者都来自中国,完全排除了国际合作中海外作者使用推特推介论文的可能性,所以其被推的论文比例比前两组更低.与此同时,上述三组论文在论文发表后一年和三年间收到的引文数也被记录.

在第一个测试中,计算了三组论文在两种筛选条件下,在两个不同的引用时间段里,每种期刊中被推的中国论文和未被推的中国论文在平均引用次数上的差异.研究发现,在大约三分之二的期刊中被推的中国论文的引用次数比未被推的中国论文要多,而被推论文的平均引用率比未被推论文要多出近20%(从13%到27%不等).如表6和表7所示,在第一组论文中,在筛选标准一下有66%的期刊(281/429)其被推论文的三年平均引用率高于未被推论文,有62%的期刊(265/429)其被推论文的一年平均引用率高于未被推论文;而在期刊平均引用率上被推论文的三年和一年平均引用率比未被推论文分别高了20%和17%.在筛选标准二下分别有74%(100/135)和70%(94/135)的期刊其被推论文的三年和一年平均引用率高于未被推论文;而在期刊平均引用率上被推论文的三年和一年平均引用率比未被推论文分别高了26%和24%.在第二组和第三组论文中也得到了类似的数字(见表6、表8和表9).

分析发现,第一组论文和第二组论文的数据十分相似,在样本更少、排除了更多极端值的筛选标准二下被推论文引用率高的期刊更多,而期刊中被推论文的平均引用率较未被推论文更高.相比之下,第三组论文在两个筛选标准下得到的结果没有明显不同,而且整体上第三组中被推论文和未被推论文的引用率差距较前两组要小.考虑到第三组中没有任何国际合作的论文,其在推特上受关注程度较前两组要小,所以可以理解这一组中推文对其引用的影响也较前两组要小.在所有三个组中,在两个筛选标准下,被推论文和未被推论文在三年平均引用率上的差距较一年平均引用率更大,说明推文在短期内为论文增加的国际关注度需要更长时间才能转化为引用次数.

在第二个测试中,所有163635篇在2012年发表并被Web of Science收录的中国论文(第一组)根据它们发表的期刊被分到14个学科中,艺术和人文学科因为发表的中国论文太少而被排除在统计学相关性计算外.如表10所示,在除了数学之外的11个学科中,被推论文的平均引用次数均高于未被推中国论文的平均引用次数.尤其在生物化学、工程和物理学科中,被推论文的引用次数较未被推论文分别多出107%、306%和393%.唯一的例外是数学,被推中国论文的平均引用率比未被推中国论文要低12%.

同时分别计算出12个学科下中国论文收到的推文数和引文数之间的斯皮尔曼相关系数,除数学有0.021的负相关性外,其他学科都显示出正相关性.斯皮尔曼相关性最高的是物理学科,达到0.194,与Haustein、Costa和Larvi&egre;re[4]的研究结果相同.当然,这一数值仅能显示微弱的统计学相关性,这同样证实了以前研究得到的结论.

5 结论

通过对2012发表并被Web of Science收录的中国论文收到的推文和引文进行分析,本文再次证实论文的被推次数和引用次数之间存在微弱的统计学相关性.与此同时,无论是在发表中国论文的期刊内,还是论文所属的学科下,都发现被推的中国论文收到的引文数较未被推的中国论文有显著的增加.这一结果也确认了推特在一定程度上可以帮助中国的学术论文增加国际关注度,并增加相应的引用次数.

本研究有局限性.比如,没有就收到的推文和引文进行来源分析,以观察大量的推文和引文是否来自于同一国家或地区,这是下一步研究的主要方向.再如,没有就其他国家的论文数据做同样的研究,以完成不同国家论文收到推文和引文相关性的比较研究.

参考文献

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作者简介 舒非,博士研究生,加拿大麦吉尔大学信息学院;Stefanie Haustein,博士后,加拿大蒙特利尔大学图书情报学院;全薇,博士研究生,武汉大学信息管理学院、武汉大学中国科学评价研究中心.

收稿日期 2017-03-08

(责任编辑:何燕)

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