劉智鋒 楊金慶 李信

（武漢大學信息管理學院，武漢 430072）

1 ISSI會議簡介

科學計量學自1969年形成以來[1]，已經被廣泛應用于科學評價等不同的領域，對科研工作者以及科研政策制定者等產生了深遠的影響。1987年，第一屆國際性學術會議“文獻計量學和信息檢索的理論問題國際研討會”在比利時召開，會后出版的《信息計量學》會議論文集受到巨大關注，此后，會議每兩年舉辦一次；自1995年開始，會議名稱正式定為科學計量學與信息計量學國際學術研討會（International Conference of the International Society for Scientometrics and Informetrics，ISSI），該會議在國際學界得到廣泛認可，學科地位突出[1]；至今ISSI會議已經成功舉辦17屆，其中第17屆國際科學計量學與信息計量學會議（ISSI 2019）于2019年9月在羅馬第一大學舉行。

本次會議共收錄261篇全文論文，分為19個分會場進行展示。本文依據(jù)分會場主題關聯(lián)關系，將其歸納為7個研究主題。其中基金與決策、高等教育系統(tǒng)、R&D的社會環(huán)境、國家R&D系統(tǒng)4個分會場主要涉及高等教育系統(tǒng)、R&D系統(tǒng)的科研資助與評價問題，整合為科研資助與評價；數(shù)據(jù)庫、學術出版、全球化與合作3個分會場主要包含對學術交流重要載體的數(shù)據(jù)庫和期刊的研究以及全球化背景下的科研交流與合作，整合為科研交流與合作；專利是技術創(chuàng)新的重要成果體現(xiàn)，將技術創(chuàng)新與專利分析整合為技術創(chuàng)新與專利計量；新型計量指標與評價模型的研究是科學計量學的重要研究方向，將新型計量指標與研究評價模型這兩個分會場整合為計量指標與模型；文本自動處理與領域知識圖譜這兩個分會場以學術文本等為主要研究對象，應用機器學習以及自然語言處理等技術對學術文本進行挖掘與可視化，將其整合為學術文本挖掘與可視化；另外5個分會場主題比較獨立，且文章數(shù)量較少，統(tǒng)一歸為其他專題研究；最終會議研究主題分布如表1所示。本文以此次會議論文集為數(shù)據(jù)支撐，圍繞主要研究主題全面闡述科學計量學領域最新研究進展，為科學研究選題以及科技政策制定提供參考和建議。

表1 ISSI 2019研究主題分布

2 ISSI 2019會議主題分析

2.1 科研資助與評價

研究資助作為科學研究的主要經費來源，是促進科學研究的重要因素，學者主要研究了科研資助與科研績效的關系。M?ller[2]對歐洲多個國家的科學研究資助方以及其給科研績效帶來的貢獻進行分析，結果表明，每個國家獲得資助的數(shù)量以及資助方都存在很大的差別，國外相對于國內對科研績效產生影響更大。此外，科研資助是否與社會實際需求相符合也得到關注，Zhang等[3]以中國自然科學基金和英國醫(yī)學研究委員會為例，探究資助的項目是否與負擔最重的疾病相吻合?？梢姡瑢W者密切關注科研資助的投入產出效率以及產生的社會影響力。關于科研評價，此次會議主要關注高等教育系統(tǒng)的評價，針對高等教育系統(tǒng)中的不同組成要素，科學計量學領域的學者開展了科研績效評價、大學評價等研究。針對科研績效評價，Chen等[4]從研究前景定位、論文及其被引數(shù)、團隊結構以及研究模式方面評價量子信息領域4個研究團體的科研表現(xiàn)。針對高校評價，學者從高校的科研成果、技術轉化、學生培養(yǎng)、研究合作以及網站等方面進行對比分析。Erfanmanesh等[5]對東南亞大學聯(lián)盟30個成員的科研成果數(shù)量、影響力以及研究合作情況進行對比分析。科研評價是進行科研資源分配、職稱評選的重要手段，當前研究趨向于從不同的視角進行客觀與全面的評價。

2.2 科研交流與合作

期刊在科研交流中起到非常重要的作用，學者分析不同類型的期刊以及數(shù)據(jù)庫對科研交流與知識傳播產生的影響。為提高學術交流的效率，開放獲取以及預印出版被提出并受到廣泛關注。Momeni等[6]調查了171種期刊從收費獲取到開放獲取之后，期刊的論文數(shù)量和被引次數(shù)的變化，結果表明，盡管作者提交的論文數(shù)變少以及引文優(yōu)勢降低，但是整體上開放獲取可以提高期刊影響因子。Wang等[7]研究了預出版對期刊論文的被引次數(shù)、使用次數(shù)以及社會關注度的影響，發(fā)現(xiàn)預出版的論文具有顯著的引文優(yōu)勢，此外Mendeley指標表現(xiàn)也優(yōu)于非預出版的論文。由此可見，學者主要圍繞開放獲取、預出版等期刊出版模式對論文影響力產生的影響展開研究。此外，數(shù)據(jù)庫亦受到學者的關注，主要對不同數(shù)據(jù)庫的覆蓋度分析及其對基于這些數(shù)據(jù)庫的文獻計量分析產生的影響。Stahlschmidt等[8]對德國各機構在Web of Science和Scopus兩個數(shù)據(jù)庫的引文表現(xiàn)差異進行分析，發(fā)現(xiàn)基礎研究機構在Web of Science中的論文引文影響力高于Scopus，而偏向于應用研究的機構在Scopus中的論文引文影響力更高。因此，在進行計量研究選取數(shù)據(jù)庫時應考慮到這些差異，從而選取合適的數(shù)據(jù)庫，使得研究結果更加準確可靠。

科學家流動伴隨著知識的流動，是科研交流的一種重要方式。隨著科研合作機會的不斷增加以及合作國際化水平的不斷提高，很多科學家在職業(yè)生涯的不同階段選擇在不同國家以及不同研究機構工作，產生了科學家的流動。學者針對科學家流動的特征進行深入分析。Jiang等[9]對21個國際杰出獎項的1 351名科學家的流動網絡結構進行分析，發(fā)現(xiàn)網絡存在層級結構，表明絕大部分的科學家在小范圍的科研機構間流動?？茖W家流動受到很多因素的影響。Ma等[10]研究了國家自然科學基金杰出青年獲得者的流動特征，發(fā)現(xiàn)超過40%有過流動的經歷，流動主要發(fā)生在科教資源比較集中的省份，大學之間的流動比科研院所頻繁，人才流動的主要影響因素為個人科研能力的提升、職業(yè)發(fā)展以及工作環(huán)境。同時，科學家流動給其職業(yè)生涯帶來一定的影響。Zabetta等[11]研究了博士后國際流動對職業(yè)生涯的影響，發(fā)現(xiàn)國際流動有助于提高科研產出，縮短晉升時間，對他們長期的學術職業(yè)生涯具有積極的作用。隨著全球化的不斷加強，科學家流動的范圍將更加廣泛，同時逐漸從發(fā)展中國家到發(fā)達國家的單向流動轉向全世界的人才環(huán)流。

隨著研究復雜性的不斷增加，很多研究已經無法單獨完成，研究合作越來越普遍?？茖W計量學領域學者主要對合作模式及其與論文影響力進行研究。關于不同研究領域以及不同國家之間的合作模式，R?rstad等[12]研究了學者年齡和國際研究合作之間的關系，發(fā)現(xiàn)研究領域是影響國際化合作傾向的最主要因素，此外，年齡較大學者的國際化合作強度明顯低于較年輕的學者。探索不同合作方式的特征，有利于發(fā)現(xiàn)更有效的合作模式。也有學者對不同的合作模式與論文引文影響力的關系進行分析，F(xiàn)an等[13]根據(jù)h指數(shù)將作者的機構分為核心機構和普通機構，研究不同類型機構之間的合作模式以及對論文的被引次數(shù)的影響。Lyu等[14]分析大數(shù)據(jù)研究領域的合作類型和合作規(guī)模及其與論文被引次數(shù)的關系，結果顯示，國際合作可以提高論文的被引次數(shù)，合作作者數(shù)與論文被引次數(shù)存在正相關。

2.3 替代計量分析

傳統(tǒng)科學計量學和信息計量學存在時滯過長、影響力片面以及引文分析的固有缺陷等不足，使得基于傳統(tǒng)的科學計量學與信息計量學的科學評價不能及時、全面以及客觀地反映評價對象的影響力。隨著Web2.0技術的快速發(fā)展，產生了大量的社交媒體，如Twitter、Facebook、微博等，用戶使用社交媒體留下的電子痕跡為替代計量學的研究提供了大量的數(shù)據(jù)，使替代計量學逐漸成為圖情領域的研究熱點。首先，數(shù)據(jù)來源及其質量是替代計量分析的重點，受到學者的廣泛關注，如Ortega[15]從Crossref中隨機選取超過10萬篇論文，對PlumX、Altmetric.com和Crossref Event Data 3個替代計量數(shù)據(jù)源中提及這些論文的博客和新聞的覆蓋度進行調查。Yu等[16]對來自Altmetric.com數(shù)據(jù)庫不同平臺的政策文本替代計量數(shù)據(jù)的準確性進行編碼分析，發(fā)現(xiàn)有少量的記錄存在由作者造成的錯誤以及絕大部分由數(shù)據(jù)庫產生的錯誤，如政策鏈接錯誤、虛假的政策提及、發(fā)表日期錯誤等。其次，不同類型的論文在替代計量指標上存在一定的差異，如Dehdarirad等[17]對開放獲?。∣pen Access，OA）論文和非OA論文在推特、新聞、Facebook、Blog等指標是否存在差異進行研究，結果表明，OA論文在替代計量的各個指標表現(xiàn)優(yōu)于非OA論文。Fraser等[18]發(fā)現(xiàn)在bioRxiv預印出版的論文比非預印出版的論文在引文數(shù)以及推特和Mendeley等指標上更具優(yōu)勢。最后，不少學者對替代計量指標與傳統(tǒng)計量指標的關系進行分析，如Ding等[19]分析了不同國家發(fā)表于PLOS期刊論文的被引次數(shù)和替代計量指標的關系，結果表明，被引次數(shù)與瀏覽數(shù)、保存數(shù)呈現(xiàn)正相關，而與分享數(shù)不相關。從替代計量角度探究研究成果在社交媒體中傳播的機制是替代計量分析的研究方向之一，Cui等[20]對高頻次推特轉發(fā)的論文在社交媒體中的傳播機制進行研究，發(fā)現(xiàn)高推特轉發(fā)的論文存在爆發(fā)階段，之后出現(xiàn)快速的衰退，傳播網絡存在淺而廣的特點，表明高推特轉發(fā)的論文傳播方式主要以大眾傳播為主。

2.4 技術創(chuàng)新與專利分析

專利作為知識創(chuàng)新的一種重要成果形式，對專利的分析可以掌握技術競爭環(huán)境、發(fā)現(xiàn)技術機會、揭示技術創(chuàng)新的模式以及新興技術的預測等。Zhao等[21]通過分析人工智能領域的專利應用、專利地區(qū)分布、專利的數(shù)量與質量以及專利分類號的共現(xiàn)來研究該領域的全球競爭環(huán)境、技術競爭模式和技術發(fā)展趨勢。Liu等[22]基于Naoki Shibata的技術機會識別理論，通過對專利和科技論文中的突變詞進行探測和比較，識別出物聯(lián)網的前期和中期的技術機會，此外通過同一家族專利數(shù)量的變化，對物聯(lián)網中后期的市場機會進行驗證。

基礎科學研究是進行技術創(chuàng)新的重要基礎，不少學者對科學知識和技術創(chuàng)新的相互作用進行研究。Wang等[23]以納米技術為例，采用引文分析的方法對科學研究與技術的關系進行分析，結果表明，高影響力的科學研究更有可能促進高影響力的專利產生；此外，不同國家或組織的專利對科學論文的引用存在不同的模式，如相比于美國，中國的專利更傾向于引用最新的論文。Chen等[24]以生物技術領域為例，通過測量專利應用和被專利引用的科學論文發(fā)表時間差來分析科學研究促進創(chuàng)新的平均周期，結果表明，生物技術領域的科學研究向專利應用過渡的平均時間約為6.2年。

2.5 計量指標與模型

當前基于引文的計量指標如被引次數(shù)、影響因子等存在評價維度單一等不足，科學計量學領域的學者在此基礎上不斷地進行創(chuàng)新，提出更加全面以及客觀的評價指標。Bu等[25]提出了一個三維的論文引文影響力計算框架，除論文的被引次數(shù)外，還包含引文網絡的深度以及引文網絡的依賴性，文章提出的框架一方面能夠區(qū)分論文影響力的深度和廣度，另一方面可以區(qū)分依賴于前期工作的論文和具有獨立科學貢獻的論文。Leydesdorff等[26]提出新的集成影響因子I3，該指標是結合期刊被引次數(shù)和論文數(shù)的非參數(shù)統(tǒng)計，實驗結果表明與期刊影響因子和5年影響因子顯著相關。綜上分析可知，當前主要以引文計量指標存在的不足之處為創(chuàng)新驅動力，不斷改進升級指標的適應性進而形成新的指標體系。

評價模型主要涉及論文以及基金項目的評審模型。He等[27]以ICRL2017的489篇論文評審數(shù)據(jù)為例，分析了論文的評審得分與論文的被引次數(shù)的關系。Wolfram等[28]通過調查開放同行評議期刊，發(fā)現(xiàn)盡管不同的期刊采用不同的開放同行評審模型，公開標識和公開報告兩個因素對透明度具有很大的決定作用，公開標識由評審人員姓名、機構以及資歷組成，公開報告則包含具有時間戳的評審人員評價及作者回復的內容。評價模型的研究在不斷擴展，不僅針對期刊論文的評審，對會議論文以及項目申請書的評審研究也受到重視。

2.6 學術文本挖掘與可視化

隨著深度學習和自然語言處理技術的快速發(fā)展，以及論文全文的獲取更加容易，學術文本自動處理成為當前的研究熱點，其中重點在于論文結構功能以及引文上下文的分析。Otto等[29]對PLOS ONE期刊論文引用高被引論文的時間以及在論文中的引文語境進行分析，結果表明，這些高被引論文在論文的IMRaD結構中具有不同的分布，引用的時間間隔越長，該論文更有可能在方法部分被引用。Murray等[30]分析了引文句中線索詞在論文引言、方法、討論部分的使用情況以及語義信息，研究結果表明，不同的線索詞在論文的不同部分具有不同的使用情況和語義信息。學術全文本的分析能更加深入地挖掘作者的引文意圖，將受到進一步的關注。

此外，學者還采用機器學習的方法對學者的個人簡歷、論文的標題與摘要以及專利文本進行研究。Kenekayoroyo[31]采用深度學習的方法從學者的個人網頁中抽取個人簡歷，識別其中的命名實體及其實體關系，使其成為計算機可以理解的語義網絡。Eykens等[32]基于論文的標題和摘要，分別采用多項式樸素貝葉斯、支持向量機、隨機森林以及梯度增強模型4種不同的算法對社會學領域的期刊論文進行分類，實驗結果表明梯度增強模型的分類性能最佳，準確率超過80%。Wang等[33]使用Pat2Vec模型將專利文本轉化為高維向量，在此基礎上對不同的專利進行聚類分析，最后對聚類結果進行可視化展示，研究表明，Pat2Vec模型特征抽取方法比TF-IDF、LSA以及LDA等方法的準確性更高。由此可知，科學計量學領域不斷引入文本自動處理方法與技術，使得分析更加智能化。

研究主題識別與可視化作為科學計量學領域的主要研究方向之一，學者采用了主題模型、共詞網絡以及聚類分析等方法對不同研究領域的主題進行識別，同時對主題的演化進行分析，最后對主題及其演化過程進行可視化。Maddi等[34]采用主題模型分析了微生物群研究領域的主題分布及其演化，并對不同國家在該領域的研究專長進行分析。也有學者對研究主題的歷時演化進行研究。Tian等[35]利用LLR算法和數(shù)據(jù)庫技術分析了3G到5G技術升級過程中知識概念的生長，進而探究領域主題演化和挖掘新興潛力主題。此外，學者不僅針對傳統(tǒng)的共詞網絡、引文網絡等進行簡單的可視化分析，也對基于深度學習的網絡表示結果可視化進行研究。Chen等[36]比較了基于Node2vec、Doc2vec、Line以及DeepWalk 4種不同的深度學習網絡表示模型的引文網絡可視化效果，發(fā)現(xiàn)Node2vec模型具有最好的可視化效果。

2.7 拓展研究

本次會議除了上述6個主要研究主題，還存在以下拓展研究專題。①計量視角下的人文與社會科學研究。不同學科領域的成果形式和影響力等都存在很大的差異，人文社會科學領域有別于一般的自然科學領域，因此有不少學者對該領域的期刊分類、成果形式以及影響力等進行研究。②性別差異研究?？蒲谢顒又械男詣e差異越來越受到關注，學者分析了科研產出以及科研成果影響力等方面的性別差異，揭示性別差異現(xiàn)象及其影響因素，為采取相應的措施促進科研活動中男女平等提供參考。Liu等[37]分析了經濟學領域不同性別的學者科研產出、論文影響力以及合作模式間的差異，發(fā)現(xiàn)該領域男性學者更高產，但是女性學者在研究影響力方面更顯優(yōu)勢。③信息計量分布。學者使用不同的指標和方法對信息分布特征與規(guī)律進行分析，如Rousseau等[38]使用Gini系數(shù)對同一期刊的不同論文被引次數(shù)不平等現(xiàn)象進行度量，發(fā)現(xiàn)大部分期刊的Gini系數(shù)隨時間不斷增加。

3 總結與展望

第17屆國際科學計量學與信息計量學會議分享了科學計量學與信息計量學領域理論研究和應用實踐的最新研究成果，反映了科學計量學與信息計量學領域的研究熱點與前沿，可從以下4個方面總結當前科學計量學與信息計量學研究成果進而展望學科未來發(fā)展趨勢。

（1）針對科學交流與資助系統(tǒng)的研究仍受到廣泛關注?？蒲薪涣鞯默F(xiàn)象及其規(guī)律分析一直是科學計量學領域的重要研究方向，在本次會議中同樣受到廣泛的關注。期刊和數(shù)據(jù)庫作為科學交流的重要載體，期刊的出版模式、不同數(shù)據(jù)庫的差異等得到不少學者的重視；科學家流動作為科研交流的重要方式，不少研究涉及科學家流動特征及其影響因素；此外，科研合作模式及其對科研產出的影響也是受到不少關注。科研資助的分配及其效率分析能夠為科技政策制定提供重要的理論支撐。學者不僅對科研資助與績效進行分析，同時結合社會實際需求，對科研資助是否與疾病負擔相匹配等問題進行研究。今后，將有更多研究從社會實際問題出發(fā)（如重大突發(fā)衛(wèi)生事件等），對這些問題的研究資助分配效率等進行研究。

（2）替代計量分析持續(xù)升溫。替代計量學自2010年Priem提出以來，便得到廣泛的關注和快速的發(fā)展，主要得益于以下兩個方面的原因：一方面，傳統(tǒng)的基于引文的計量分析只分析了學術交流系統(tǒng)的行為與數(shù)據(jù)，具有一定的封閉性，同時引文分析存在一定的時滯性等缺點；另一方面，隨著社交媒體的快速興起，學術成果在社交媒體的傳播與擴散愈加頻繁，受眾更加廣泛，瀏覽、轉發(fā)、點贊等替代計量數(shù)據(jù)可獲得性增加。本次會議，學者針對替代計量學做了大量的研究，其中主要包含替代計量學的數(shù)據(jù)來源及其質量分析、不同類型論文的替代計量指標對比、替代計量指標與傳統(tǒng)計量指標的關系分析以及基于替代計量數(shù)據(jù)的學術成果傳播機制等方面。然而，由于替代計量數(shù)據(jù)的產生動機仍然不明確，需要得到進一步的研究；此外，替代計量分析的應用仍有待進一步深化，尤其是在科學評價及其科技預測等方面。

（3）新型計量指標與評價模型的研發(fā)是未來的研究重點。傳統(tǒng)的計量指標如影響因子、被引次數(shù)等主要基于論文的引文數(shù)據(jù)進行簡單統(tǒng)計得到，存在片面性等缺點。因此，亟需研發(fā)更加客觀與全面的新型計量指標。本次會議有學者從單篇論文引文網絡的結構出發(fā)，提出能夠同時反映論文的影響深度和廣度的計量指標；此外，也有學者結合期刊的被引次數(shù)和論文的被引次數(shù)對期刊進行更加全面的評價。計量指標作為科學評價的重要支撐，需要能夠客觀、全面以及準確地反映評價對象的真正水平。未來，可以探索基于引文數(shù)據(jù)、替代計量數(shù)據(jù)等多數(shù)據(jù)融合的新型計量指標。此外，在現(xiàn)有同行評議的基礎上，需要對論文與基金項目的評審方式與公開評審模型進行更進一步的研究。

（4）計量分析方法與技術將不斷推陳出新。科學計量學作為一門數(shù)據(jù)驅動的學科，計量分析的方法與技術尤為重要。從ISSI 2019收錄論文使用的研究方法來看，不僅包含傳統(tǒng)的研究方法（如引文分析、共詞分析、相關性分析、回歸分析、社會網絡分析以及主題模型等），隨著自然語言處理技術的快速發(fā)展，以及科學計量學領域與數(shù)據(jù)科學交叉融合的不斷推進，機器學習等技術與方法在科學計量領域得到有效的應用，特別是在學術論文的全文本挖掘與可視化、學術網絡的表示與可視化等方面。今后，更多的自然語言處理以及深度學習等技術與方法將被不斷引進，同時在論文評價、論文推薦、合作者推薦、論文影響力預測以及新興主題預測等方面將得到更加廣泛的應用。