[目的/意义]探析激发公众高度关注的论文分布的潜在模式和特征以及公众与科学界对科学问题关注的偏好特征,为将Altmetrics分数与Web of Science计量指标相结合应用于科研评价提供参考。[方法/过程]选取2019年Altmetrics TOP100论文与Web of Science核心合集被引频次TOP100论文为数据集,利用基本统计方法和可视化方法分析两个数据集合论文的基本特征;利用Spearman相关性分析方法,分析Altmetrics指标与论文被引频次之间的相关性。[结果/结论]高被引论文与Altmetrics高分论文集合重叠率非常低;Altmetrics分数与被引频次相关性很低;Dimensions、Mendeley、Blog、Wikipedia指标可作为识别高被引论文的指标;Altmetrics高分论文更加注重“话题性”,而WOS高被引论文则更加注重对问题的理论、专业技术的研究。Altmetrics信息源广泛、指标多样性、反馈速度快、影响力广泛,是对传统引文计量指标的发展和补充,它与传统文献计量指标相结合能够更好地用于影响力评价。
科研合作是协同创新发展的重要方面,基于论文合作数据深入挖掘高校科技协同创新过程中存在的问题,有助于优化科研合作创新模式,充分发挥重点高校的带动作用,逐步提升高校在科技协同创新中的核心竞争力。基于Web of Science核心合集中陕西省36所高校2000-2020年间合作发表论文的数据,综合运用复杂网络理论中的块模型、“核心—边缘”理论、文献计量学理论,结合计量分析、统计分析、社会网络分析和可视化方法等,借助Ucinet、Netdraw、Gephi等软件绘制科研合作网络图谱,进行网络结构的属性和特征分析;并从合作论文数量、密度、影响力和合作方式等方面研究陕西省高校论文合作演化特征。研究结果显示,强劲的科研实力是高校实现科研合作的基础,西安交通大学等部分高校在科研合作网络中处于核心地位,并且充当科研合作的中介作用;专业聚集特性是影响科研合作关系强弱的主要因素;陕西省各类大学归属于不同的块模型,占据不同的位置和角色,具有不同的结构功能和作用;36所高校的科研合作经过21年间的发展,已经形成了一个动态演化的网络,且各高校相互之间的联络越来越密切,形成了一个连通的合作网络图。
[目的/意义]引入"极性"概念,将引用内容分为正、负和零三类,通过引用发生的语境和引文内容分析引文分析法的局限性,提出新的引文分析的观点,并提供了对自引影响力的另一种解释。[方法/过程]构建理论模型,提出9个假设,并使用Web of Science数据库中收集的真实数据,以传统的计数为基础,利用数理统计方法和不确定以及多样性的测定方法对模型进行验证。[结果/结论]验证了模型的合理性以及9个假设,指出引用的位置与论文的一般结构有关;同时分析了自引对引文结果可能产生的影响,并提供了对自引影响力的另一种解释。
