基于WOS的學科發(fā)展預測研究

顧東蕾　武瑩　邱家學　李佳佳　孟媛

〔摘要〕以數(shù)理理論為指導，以SCIE，ESI和Incites（TM）3種數(shù)據庫及評價工具為數(shù)據來源，創(chuàng)建基于WOS的學科發(fā)展預測方法，并用于中國藥科大學ESI特定更新周期中入選世界排名前1%學科的預測實證，通過中國藥科大學Clinical Medicine入選ESI世界排名前1%學科的預測準確程度檢驗出其預測方法可行且具有一定的實用價值。

〔關鍵詞〕WOS；ESI；學科預測

〔中圖分類號〕G250.2〔文獻標識碼〕A〔文章編號〕1008-0821（2014）06-0032-09

學科是現(xiàn)代大學實現(xiàn)人才培養(yǎng)使命的主要載體。擁有世界一流的學科，是世界一流大學的重要標志。隨著世界一流大學和高水平大學建設的加快推進，早日建成一批具有世界一流水平的學科，已經成為高校亟需解決的問題[1]。各高校都在強化自己的優(yōu)勢學科，形成優(yōu)秀的學科人才梯隊，努力使盡可能多的學科成為世界級的頂尖學科[2]。因此，如何通過數(shù)據挖掘、信息處理等手段，掌握某機構某學科在世界所處的位置及學科發(fā)展趨勢則顯得尤為重要。董政娥等[3-4]基于ESI和Incites（TM）數(shù)據庫引文分析及跟蹤，引入學科比重指標：

在此數(shù)學基礎之上，以東華大學為案例，在探討其優(yōu)勢學科特征，高引用率論文、熱門論文和頂尖論文與學科發(fā)展關系分析基礎上，預測后續(xù)最有可能入圍ESI世界前1%學科的學科。但是這個指標在計算上存在著ESI和Incites（TM）數(shù)據庫更新不同步的問題，ESI是即時被引數(shù)據，2個月更新1次，而Incites（TM）只更新至前一年的被引頻次，這樣上式中的分子和分母就不在一個更新周期內，而造成計算基礎的失真。

本研究從統(tǒng)計學原理為理論基礎，以享譽全球的湯森路透上市的SCIE，ESI和Incites（TM）3種數(shù)據庫及評價工具為數(shù)據來源[5]，評估高等院校ESI學科的發(fā)展現(xiàn)狀，預測高等院校ESI學科的發(fā)展前景。

1基于WOS學科發(fā)展預測的理論基礎

1.1基于WOS學科發(fā)展預測的變量設置

x：ESI 22個學科名；

Nx：ESI更新周期內，ESI 22個學科各學科的入選世界前1%的機構數(shù)；

t：ESI更新周期中的各年；

C目xt：目標機構ESI更新周期x學科各年被引頻次；

C目x總：目標機構ESI更新周期x學科總被引頻次；

C目x差：目標機構ESI更新周期x學科總被引頻次與x學科入選世界前1%機構從最后一位至倒數(shù)第i-1位ESI更新周期總被引頻次平均值的差值；

CNxt：x學科入選世界前1%機構排名最后一位ESI更新周期各年被引頻次；

CMxt（M：Nx-i，i=0，1，…m）：x學科入選世界前1%機構從最后一位至倒數(shù)i-1位ESI更新周期各機構各年被引頻次；

CMx平（M：Nx-i，i=0，1，…m）：x學科入選世界前1%機構從最后一位至倒數(shù)i-1位ESI更新周期各機構總被引頻次平均值；

T目x：目標機構x學科在ESI更新周期中被SCIE收載的論文篇數(shù)；

T目x一：目標機構x學科在ESI更新周期中被SCIE收載的第一作者論文篇數(shù)；

T目x通：目標機構x學科在ESI更新周期中被SCIE收載的通訊作者論文篇數(shù)。

1.2基于WOS學科發(fā)展預測的統(tǒng)計學計算

1.2.1入選世界前1%學科x預測

以SPSS對C目xt和CNxt進行成對樣本檢驗，觀察其顯著性差異[6]。如果其Sig（雙側）<0.05，則目標機構ESI更新周期中各年論文被引頻次與ESI排名最后一位的x學科入選世界前1%機構ESI更新周期中各年論文被引頻次有顯著性差異，結論為目標機構的x學科無望入選；反之Sig（雙側）>0.05，目標機構ESI更新周期中各年論文被引頻次與ESI排名最后一位的x學科入選世界前1%機構ESI更新周期中各年論文被引頻次無顯著性差異，則目標機構的x學科有希望入選[7]。

1.2.2x學科入選世界前1%差距預測

在x學科有希望入選世界前1%的結論基礎之上，確認目標機構x學科距入選世界前1%還有多遠。

以SPSS對C目xt和CMxt進行成對樣本檢驗，觀察其顯著性差異，直至Sig（雙側）<0.05，一旦Sig（雙側）<0.05出現(xiàn)，則表明：目標機構ESI更新周期x學科各年被引頻次與x學科入選世界前1%機構第Nx-i位ESI更新周期各年被引頻次出現(xiàn)顯著性差異，從第Nx-i-1至第Nx無顯著性差異。也就是說目標機構的x學科有望入選世界前1%，而且一旦入選世界前1%，有可能位于第Nx-i-1至第Nx位。

1.2.3x學科入選世界前1%的定量指標

在上述計算的基礎之上，確定x學科入選世界前1%的定量指標，即目標機構x學科的全部論文被引頻次增加數(shù)（I1），第一作者論文被引頻次增加數(shù)（I2）和通訊作者論文被引頻次增加數(shù)（I3）。

2基于WOS學科發(fā)展預測的實證研究

中國藥科大學歷經77年的砥礪前行，辦學水平、社會貢獻與學術聲譽顯著提升，為實現(xiàn)學校事業(yè)的持續(xù)發(fā)展奠定了堅實基礎。面對建成多科性、研究型、國際化的高水平大學的百年發(fā)展目標，學校還有很長的路要走。為加快這一進程，早日實現(xiàn)幾代藥大人的夢想，圖書館配合學?？陀^地評價教學科研水平，促進學校學科建設與發(fā)展，支持學校成為世界一流大學的發(fā)展戰(zhàn)略。中國藥科大學2個學科進入ESI世界前1%（數(shù)據更新：2013年9月，200301.01-2013-08-31）：化學排在593/1111，藥理學/毒理學排在108/523。以享譽全球的湯森路透上市的SCIE數(shù)據庫和ESI評價工具，評估中國藥科大學ESI學科的發(fā)展現(xiàn)狀，預測中國藥科大學ESI學科的發(fā)展前景。endprint

2.1中國藥科大學ESI入選世界前1%學科x預測

根據中國藥科大學20031.1-2013-8-31被SCIE收錄的ESI 22個學科論文的狀況，確立了10個相關學科，分別為：生物學與生物化學Biology & Biochemistry，化學Chemistry，臨床醫(yī)學Clinical Medicine，免疫學Immunology，材料科學Materials Science微生物學Microbiology，分子生物學與遺傳學Molecular Biology & Genetics，神經科學與行為Neuroscience & Behavior，藥理學與毒理學Pharmacology & Toxicology和植物與動物學Plant & Animal Science，除去已入選世界前1%的化學和藥理學與毒理學2個學科，對其余8個相關學科進行預測，確立最快入選世界前1%的學科。

2.1.1數(shù)據及方法

選取8個相關學科入選ESI世界前1%（數(shù)據更新：2013-09-01，數(shù)據記錄為：200301.01-2013-08-31）倒數(shù)第一（第Nx）的排名機構從SCIE（數(shù)據檢索時間：201311.06-201311.13）獲取2003-2012歷年被引數(shù)據，將中國藥科大學各相關學科的歷年被引數(shù)據C藥大xt與這些機構CNxt以SPSS進行成對樣本檢驗。

2.2中國藥科大學有望入選世界前1%學科Biology & Biochemistry，Clinical Medicine和Plant & Animal Science預測

2.2.1中國藥科大學即將入選世界前1%學科Biology & Biochemistry預測

（1）中國藥科大學即將入選世界前1%學科Biology & Biochemistry差距

本節(jié)在前述的基礎上將找出中國藥科大學的Biology & Biochemistry距入選世界前1%還差多遠。

①數(shù)據及方法

選取Biology & Biochemistry入選ESI世界前1%（數(shù)據更新：20130901，數(shù)據記錄為：200301.01-20130831）倒數(shù)的排名機構從SCIE（數(shù)據檢索時間：201311.06-201311.13）獲取2003-2012歷年被引數(shù)據CMx1t，將中國藥科大學Biology & Biochemistry學科的歷年被引數(shù)據C藥大x1t與這些機構CMx1t以SPSS進行成對樣本檢驗，直至檢驗出有顯著性的統(tǒng)計學差異為止。選擇的機構 分別為：871/871 Kyorin Univ，870/871 Univ Occupat & Environm Hlth，868/871 Univ Stirling，867/871 Istanbul Univ，866/871 Univ Nacl Cordoba，865/871 Saga Univ，864/871 Queensland Univ Technol。

（2）中國藥科大學加快Biology & Biochemistry學科入選世界前1%定量指標

在前述分析預測的基礎之上，本節(jié)確定加快中國藥科大學Biology & Biochemistry入選世界前1%的定量指標。

中國藥科大學2003-2013年Biology & Biochemistry收錄于SCIE（數(shù)據檢索日期：2013-10-30）的article，paper，review和note T藥大x1344篇（與ESI數(shù)據要求同步），其中第一作者為中國藥科大學的T藥大x1一277篇，通訊作者為中國藥科大學的T藥大x1通239篇，總被引C藥大x1總2 379，ESI Biology & Biochemistry倒數(shù)第一至第八被引均值（圖2中各機構的被引頻次）：

也就是說，中國藥科大學2003-2013年Biology & Biochemistry收錄于SCIE的目標論文如果在一段時間內第一作者的被引增加5，通訊作者的被引增加4，其他作者的被引增加4，則在這一個時間段的結束之時，中國藥科大學Biology & Biochemistry將入選ESI世界前1%。

2.2.2中國藥科大學有望入選世界前1%學科Clinical Medicine預測

按照2.2.1的計算方法，得出結論：中國藥科大學Clinical Medicine的歷年被引數(shù)據C藥大x2t與ESI Clinical Medicine入選世界前1%機構的倒數(shù)第一至倒數(shù)第十七位CMx2t均無顯著性的統(tǒng)計學差異，也就是說，中國藥科大學Clinical Medicine未入選世界前1%僅是在被引頻次上有較小的不足，該學科不僅即將入選世界前1%，而且一經入選世界前1%還有可能不是最末一位。進一步的計算表明：中國藥科大學2003-2013年Clinical Medicine收錄于SCIE（數(shù)據檢索日期：2013-11-19）的article，paper，review和note T藥大x2305篇（與ESI數(shù)據要求同步），其中第一作者為中國藥科大學的T藥大x2一216篇，通訊作者為中國藥科大學的T藥大x2通193篇，總被引C藥大x2總1 637，ESI Clinical Medicine世界前1%倒數(shù)第一至第十七位被引均值CMx2平1 618，C藥大x2差=1618-1637=-17。也就是說，ESI的數(shù)據為200301.01-2013-08-31給出的Clinical Medicine入選世界前1%機構倒數(shù)第一至第十八位的均值已經被中國藥科大學（2003-01.01-2013-11.19數(shù)據）趕上并超過，為了維持這樣的狀態(tài)，爭取下一個ESI更新周期入選世界前1%，我們以一作和通訊作者的被引頻次計算，中國藥科大學一作的被引頻次為1 325，通訊作者的被引頻次為1 166，其差值分別為：1618-1325=293和1618-1166=452。將此結果分別除以216和193，結果分別為I2=1.4和I3=2-3。也就是說，中國藥科大學2003-2013年Clinical Medicine收錄于SCIE的目標論文如果短期內第一作者的被引增加2，通訊作者的被引增加3，將有望在下一個ESI更新周期入選世界前1%。endprint

2.2.3中國藥科大學有望入選世界前1%學科Plant and Animal Science預測

按照2.2.1的計算方法，得出結論：中國藥科大學Plant and Animal Science的歷年被引數(shù)據C藥大x8t只與ESI Plant and Animal Science入選世界前1%機構的倒數(shù)第一至倒數(shù)第二位CMx8t無顯著的統(tǒng)計學差異。倒數(shù)第三位就出現(xiàn)了顯著的統(tǒng)計學差異。因此推斷，中國藥科大學Plant and Animal Science的入選世界前1%還是有一定的困難的。

3基于WOS學科發(fā)展預測方法的實踐驗證

前述進行了WOS學科發(fā)展預測的理論用于中國藥科大學基于ESI 2003-01.01-2013-0831收錄周期內入選世界前1%學科預測的實證研究，預測方法的可行性與實用程度還需經過實踐的檢驗。ESI在2013-11.01更新后，于2014-02-07再次更新ESI 200301.01-201310.31收錄周期，此次更新的數(shù)據驗證了依據201311.01（ESI 200301.01-20130831）收錄周期更新數(shù)據的預測結果：Clinical Medicine入選世界前1%，排名3735/4417，這是繼Chemistry和Pharmacology & Toxicology后的第三個入選學科。驗證了上文2.2.2的預測結果。在2014-02-07更新后的ESI2003-01.01-201310.31收錄周期內，中國藥科大學Clinical Medicine入選世界前1%。1111圖3中國藥科大學入選ESI世界前1%學科（數(shù)據更新：2013-11.01，2003-01.01-2013-08-31）

兩次更新周期的數(shù)據比較可以指示：本研究的預測方法具有一定的可行性和實用價值。本研究的理論與實踐值得在更廣泛的高校學科預測中推廣和檢驗。

4討論與結論

通過數(shù)據挖掘與分析進行預測已深入到社會發(fā)展、經濟生活、科技進步等各個領域，成為社會發(fā)展與進步的標志[8-9]。針對某一學科專業(yè)研究的發(fā)展趨勢進行分析與預測，不僅可以揭示該學科研究的特點和發(fā)展規(guī)律，而且為今后的研究和工作提供科學的依據。是高校必不可少的工作與任務[10]。本研究借助WOS平臺上的系列數(shù)據庫及分析工具，開展科研成果的分析和評價，有助于及時把握相關學科的發(fā)展動態(tài)，了解相關學科的優(yōu)勢和特色，從而可以更有針對性地提供與高校師生實際需求相適應的個性化的學科信息支持。

本研究創(chuàng)建了基于WOS學科發(fā)展預測的數(shù)理理論方法，并且用于中國藥科大學的學科預測實證。根據ESI 2013-11.01更新的數(shù)據（數(shù)據收錄：2003-01.01-2013-08-31）中國藥科大學的Clinical Medicine將在下一個更新周期內入選世界前1%；Biology & Biochemistry收錄于SCIE的目標論文如果在一段時間內第一作者的被引增加5，通訊作者的被引增加4，其他作者的被引增加4，則在這一個時間段的結束之時，中國藥科大學Biology & Biochemistry將入選ESI世界前1%；而Plant & Animal Science的入選世界前1%還是有一定的困難的。ESI 201402-07更新的數(shù)據（數(shù)據收錄：2003-01.01-2013-10.31）的實踐表明：中國藥科大學的Clinical Medicine入選世界前1%，排名3735/4417，驗證了前一個周期的數(shù)據預測結果。這個實證研究揭示了：本研究的方法可行且具有一定的實用價值。

本研究中以數(shù)理統(tǒng)計理論為指導的預測方法僅用于中國藥科大學的學科預測實踐，進一步的拓展還將在更廣泛的高校學科預測中推廣、檢驗并修正。

本研究得到中央高?；究蒲袠I(yè)務非藥學類引導項目資助和中國藥科大學圖書館項目立項。以表感謝！

參考文獻

[1]張偉，宋鷺.中國高校進入ESI前1%學科統(tǒng)計調查及對大陸高校學科建設的啟示[J].清華大學教育研究，2011，（6）：36-45.

[2]陸根書，劉敏.我國高校學科競爭力及學科建設成效分析[J].西安交通大學學報：社會科學版，2008，（6）：76-82.

[3]董政娥，陳惠蘭.基于ESI和InCites數(shù)據庫的東華大學學科發(fā)展預測[J].東華大學學報：自然科學版，2013，（5）：689-694.

[4]董政娥，陳惠蘭.基于ESI和SCI-E論文來源期刊分區(qū)的東華大學學科發(fā)展分析[J].東華大學學報：自然科學版，2012，（1）：107-112.

[5]Anne-Wil Harzing，Axèle Giroud.The competitive advantage of nations：An application to academia[J].Journal of Informetrics，2014，8（1）：29-42.

[6]張海瑜.SPSS軟件在管理決策方面的應用擴展[D].北京：北京化工大學，2011.

[7]孫逸敏.利用SPSS軟件分析變量間的相關性[J].新疆教育學院學報，2007，（2）：120-123.

[8]查先進.信息分析與預測[M].武昌：武漢大學出版社，2009：2，193-201，205-208.

[9]Lutz Bornmann，Werner Marx.HistCite analysis of papers constituting the h index research front[J].Journal of Informetrics，2012，6（2）：285-288.

[10]顧洪濤，王筠.基于兩種模型的學科發(fā)展趨勢預測——以文獻計量學為例[J].現(xiàn)代情報，2013，（2）：162-165.

（本文責任編輯：馬卓）endprint

2.2.3中國藥科大學有望入選世界前1%學科Plant and Animal Science預測

按照2.2.1的計算方法，得出結論：中國藥科大學Plant and Animal Science的歷年被引數(shù)據C藥大x8t只與ESI Plant and Animal Science入選世界前1%機構的倒數(shù)第一至倒數(shù)第二位CMx8t無顯著的統(tǒng)計學差異。倒數(shù)第三位就出現(xiàn)了顯著的統(tǒng)計學差異。因此推斷，中國藥科大學Plant and Animal Science的入選世界前1%還是有一定的困難的。

3基于WOS學科發(fā)展預測方法的實踐驗證

前述進行了WOS學科發(fā)展預測的理論用于中國藥科大學基于ESI 2003-01.01-2013-0831收錄周期內入選世界前1%學科預測的實證研究，預測方法的可行性與實用程度還需經過實踐的檢驗。ESI在2013-11.01更新后，于2014-02-07再次更新ESI 200301.01-201310.31收錄周期，此次更新的數(shù)據驗證了依據201311.01（ESI 200301.01-20130831）收錄周期更新數(shù)據的預測結果：Clinical Medicine入選世界前1%，排名3735/4417，這是繼Chemistry和Pharmacology & Toxicology后的第三個入選學科。驗證了上文2.2.2的預測結果。在2014-02-07更新后的ESI2003-01.01-201310.31收錄周期內，中國藥科大學Clinical Medicine入選世界前1%。1111圖3中國藥科大學入選ESI世界前1%學科（數(shù)據更新：2013-11.01，2003-01.01-2013-08-31）

兩次更新周期的數(shù)據比較可以指示：本研究的預測方法具有一定的可行性和實用價值。本研究的理論與實踐值得在更廣泛的高校學科預測中推廣和檢驗。

4討論與結論

通過數(shù)據挖掘與分析進行預測已深入到社會發(fā)展、經濟生活、科技進步等各個領域，成為社會發(fā)展與進步的標志[8-9]。針對某一學科專業(yè)研究的發(fā)展趨勢進行分析與預測，不僅可以揭示該學科研究的特點和發(fā)展規(guī)律，而且為今后的研究和工作提供科學的依據。是高校必不可少的工作與任務[10]。本研究借助WOS平臺上的系列數(shù)據庫及分析工具，開展科研成果的分析和評價，有助于及時把握相關學科的發(fā)展動態(tài)，了解相關學科的優(yōu)勢和特色，從而可以更有針對性地提供與高校師生實際需求相適應的個性化的學科信息支持。

本研究創(chuàng)建了基于WOS學科發(fā)展預測的數(shù)理理論方法，并且用于中國藥科大學的學科預測實證。根據ESI 2013-11.01更新的數(shù)據（數(shù)據收錄：2003-01.01-2013-08-31）中國藥科大學的Clinical Medicine將在下一個更新周期內入選世界前1%；Biology & Biochemistry收錄于SCIE的目標論文如果在一段時間內第一作者的被引增加5，通訊作者的被引增加4，其他作者的被引增加4，則在這一個時間段的結束之時，中國藥科大學Biology & Biochemistry將入選ESI世界前1%；而Plant & Animal Science的入選世界前1%還是有一定的困難的。ESI 201402-07更新的數(shù)據（數(shù)據收錄：2003-01.01-2013-10.31）的實踐表明：中國藥科大學的Clinical Medicine入選世界前1%，排名3735/4417，驗證了前一個周期的數(shù)據預測結果。這個實證研究揭示了：本研究的方法可行且具有一定的實用價值。

本研究中以數(shù)理統(tǒng)計理論為指導的預測方法僅用于中國藥科大學的學科預測實踐，進一步的拓展還將在更廣泛的高校學科預測中推廣、檢驗并修正。

本研究得到中央高校基本科研業(yè)務非藥學類引導項目資助和中國藥科大學圖書館項目立項。以表感謝！

參考文獻

[1]張偉，宋鷺.中國高校進入ESI前1%學科統(tǒng)計調查及對大陸高校學科建設的啟示[J].清華大學教育研究，2011，（6）：36-45.

[2]陸根書，劉敏.我國高校學科競爭力及學科建設成效分析[J].西安交通大學學報：社會科學版，2008，（6）：76-82.

[3]董政娥，陳惠蘭.基于ESI和InCites數(shù)據庫的東華大學學科發(fā)展預測[J].東華大學學報：自然科學版，2013，（5）：689-694.

[4]董政娥，陳惠蘭.基于ESI和SCI-E論文來源期刊分區(qū)的東華大學學科發(fā)展分析[J].東華大學學報：自然科學版，2012，（1）：107-112.

[5]Anne-Wil Harzing，Axèle Giroud.The competitive advantage of nations：An application to academia[J].Journal of Informetrics，2014，8（1）：29-42.

[6]張海瑜.SPSS軟件在管理決策方面的應用擴展[D].北京：北京化工大學，2011.

[7]孫逸敏.利用SPSS軟件分析變量間的相關性[J].新疆教育學院學報，2007，（2）：120-123.

[8]查先進.信息分析與預測[M].武昌：武漢大學出版社，2009：2，193-201，205-208.

[9]Lutz Bornmann，Werner Marx.HistCite analysis of papers constituting the h index research front[J].Journal of Informetrics，2012，6（2）：285-288.

[10]顧洪濤，王筠.基于兩種模型的學科發(fā)展趨勢預測——以文獻計量學為例[J].現(xiàn)代情報，2013，（2）：162-165.

（本文責任編輯：馬卓）endprint

2.2.3中國藥科大學有望入選世界前1%學科Plant and Animal Science預測

按照2.2.1的計算方法，得出結論：中國藥科大學Plant and Animal Science的歷年被引數(shù)據C藥大x8t只與ESI Plant and Animal Science入選世界前1%機構的倒數(shù)第一至倒數(shù)第二位CMx8t無顯著的統(tǒng)計學差異。倒數(shù)第三位就出現(xiàn)了顯著的統(tǒng)計學差異。因此推斷，中國藥科大學Plant and Animal Science的入選世界前1%還是有一定的困難的。

3基于WOS學科發(fā)展預測方法的實踐驗證

前述進行了WOS學科發(fā)展預測的理論用于中國藥科大學基于ESI 2003-01.01-2013-0831收錄周期內入選世界前1%學科預測的實證研究，預測方法的可行性與實用程度還需經過實踐的檢驗。ESI在2013-11.01更新后，于2014-02-07再次更新ESI 200301.01-201310.31收錄周期，此次更新的數(shù)據驗證了依據201311.01（ESI 200301.01-20130831）收錄周期更新數(shù)據的預測結果：Clinical Medicine入選世界前1%，排名3735/4417，這是繼Chemistry和Pharmacology & Toxicology后的第三個入選學科。驗證了上文2.2.2的預測結果。在2014-02-07更新后的ESI2003-01.01-201310.31收錄周期內，中國藥科大學Clinical Medicine入選世界前1%。1111圖3中國藥科大學入選ESI世界前1%學科（數(shù)據更新：2013-11.01，2003-01.01-2013-08-31）

兩次更新周期的數(shù)據比較可以指示：本研究的預測方法具有一定的可行性和實用價值。本研究的理論與實踐值得在更廣泛的高校學科預測中推廣和檢驗。

4討論與結論

通過數(shù)據挖掘與分析進行預測已深入到社會發(fā)展、經濟生活、科技進步等各個領域，成為社會發(fā)展與進步的標志[8-9]。針對某一學科專業(yè)研究的發(fā)展趨勢進行分析與預測，不僅可以揭示該學科研究的特點和發(fā)展規(guī)律，而且為今后的研究和工作提供科學的依據。是高校必不可少的工作與任務[10]。本研究借助WOS平臺上的系列數(shù)據庫及分析工具，開展科研成果的分析和評價，有助于及時把握相關學科的發(fā)展動態(tài)，了解相關學科的優(yōu)勢和特色，從而可以更有針對性地提供與高校師生實際需求相適應的個性化的學科信息支持。

本研究創(chuàng)建了基于WOS學科發(fā)展預測的數(shù)理理論方法，并且用于中國藥科大學的學科預測實證。根據ESI 2013-11.01更新的數(shù)據（數(shù)據收錄：2003-01.01-2013-08-31）中國藥科大學的Clinical Medicine將在下一個更新周期內入選世界前1%；Biology & Biochemistry收錄于SCIE的目標論文如果在一段時間內第一作者的被引增加5，通訊作者的被引增加4，其他作者的被引增加4，則在這一個時間段的結束之時，中國藥科大學Biology & Biochemistry將入選ESI世界前1%；而Plant & Animal Science的入選世界前1%還是有一定的困難的。ESI 201402-07更新的數(shù)據（數(shù)據收錄：2003-01.01-2013-10.31）的實踐表明：中國藥科大學的Clinical Medicine入選世界前1%，排名3735/4417，驗證了前一個周期的數(shù)據預測結果。這個實證研究揭示了：本研究的方法可行且具有一定的實用價值。

本研究中以數(shù)理統(tǒng)計理論為指導的預測方法僅用于中國藥科大學的學科預測實踐，進一步的拓展還將在更廣泛的高校學科預測中推廣、檢驗并修正。

本研究得到中央高?；究蒲袠I(yè)務非藥學類引導項目資助和中國藥科大學圖書館項目立項。以表感謝！

參考文獻

[1]張偉，宋鷺.中國高校進入ESI前1%學科統(tǒng)計調查及對大陸高校學科建設的啟示[J].清華大學教育研究，2011，（6）：36-45.

[2]陸根書，劉敏.我國高校學科競爭力及學科建設成效分析[J].西安交通大學學報：社會科學版，2008，（6）：76-82.

[3]董政娥，陳惠蘭.基于ESI和InCites數(shù)據庫的東華大學學科發(fā)展預測[J].東華大學學報：自然科學版，2013，（5）：689-694.

[4]董政娥，陳惠蘭.基于ESI和SCI-E論文來源期刊分區(qū)的東華大學學科發(fā)展分析[J].東華大學學報：自然科學版，2012，（1）：107-112.

[5]Anne-Wil Harzing，Axèle Giroud.The competitive advantage of nations：An application to academia[J].Journal of Informetrics，2014，8（1）：29-42.

[6]張海瑜.SPSS軟件在管理決策方面的應用擴展[D].北京：北京化工大學，2011.

[7]孫逸敏.利用SPSS軟件分析變量間的相關性[J].新疆教育學院學報，2007，（2）：120-123.

[8]查先進.信息分析與預測[M].武昌：武漢大學出版社，2009：2，193-201，205-208.

[9]Lutz Bornmann，Werner Marx.HistCite analysis of papers constituting the h index research front[J].Journal of Informetrics，2012，6（2）：285-288.

[10]顧洪濤，王筠.基于兩種模型的學科發(fā)展趨勢預測——以文獻計量學為例[J].現(xiàn)代情報，2013，（2）：162-165.

（本文責任編輯：馬卓）endprint