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基于主成分分析的科学评价.pdf

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第５８卷第１７期２０１４年９月 基于主成分分析的科学评价维度研究 ———以ＰＬｏＳＯＮＥ为例 ■宋丽萍王建芳刘芮 ［摘要］借助主成分分析，以ＰＬｏＳＯＮＥ的Ａｒｔｉｃｌｅ?ＬｅｖｅｌＭｅｔｒｉｃｓ为数据源对物理学、化学、社会学、免疫学 四学科的科学评价主要维度进行解析。分析表明一维空间的科学评价在覆盖５０％信息的同时将损失其余的 ５０％，３个维度才能以８０％的精度描述论文的学术影响力，进而将科学评价的３个维度分别命名为引用维、共 享维与利用维，从而说明以引用为基础的传统科学评价的片面性，并揭示科学评价的多维构成。 ［关键词］主成分分析科学评价ＰＬｏＳＯＮＥＡｒｔｉｃｌｅ?ＬｅｖｅｌＭｅｔｒｉｃｓ ［分类号］Ｇ２０３ ＤＯＩ：１０．１３２６６／ｊ．ｉｓｓｎ．０２５２－３１１６．２０１４．１７．０１８ 科学评价，是一个探索中的问题。对于什么是科月，因２００９－２０１２４年间影响因子保持４以上而闻名， 学影响力，目前没有清晰的界定，科学评价方法尚处于因收录范围跨越５０多个学科而著称。２００９年３月，为 争议之中，然而科学评价的多维性是科学共同体的共规避期刊影响因子用于评价论文影响力的弊端，并基 识［１］。维度，英文为ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ，数学中指独立时空坐于论文的重要性体现在发表后被关注与引用情形的出 标的数目，通常指我们分析目标对象所采用的角度。版哲学，ＰＬｏＳ在每篇文章后新增Ａｒｔｉｃｌｅ?ＬｅｖｅｌＭｅｔｒｉｃｓ 主成分分析（ｐｒｉｎｃｉｐａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓａｎａｌｙｓｉｓ，ＰＣＡ），是将（ＡＬＭ）以探索论文层面的评价方式。ＡＬＭ采用利用 高维空间映射到低维空间中，通过舍弃不重要的特征状况（ＵｓａｇｅＳｔａｔｓ）、社会共享状况（包括Ｆａｃｅｂｏｏｋ和 向量缩减维度、消除变量之间相关性，从而从原始变量Ｔｗｉｔｔｅｒ）、学术性标签标注指标（指Ｍｅｎｄｅｌｅｙ和ＣｉｔｅＵ 中筛选最佳变量子集合的多元统计方法［２］。本文将借ｌｉｋｅ）、学术性引用情形（在ＣｒｏｓｓＲｅｆ、Ｓｃｏｐｕｓ、Ｗｅｂｏｆ 助ＰＣＡ，以ＰＬｏＳＯＮＥ为数据源对论文科学评价的主要Ｓｃｉｅｎｃｅ中引用情况）、非学术性引用情况（在Ｎａｔｕｒｅ 维度进行解析。Ｂｌｏｇｓ等张贴的情况）描述论文影响力［３］。ＰＬｏＳＯＮＥ 所开创的以科学社区为主导的论文评价方式为出版界 １相关背景 提供了良好范例，Ｗｉｌｅｙ、Ｅｌｓｅｖｉｅｒ以及Ｎａｔｕｒｅ出版集团 印本环境中，引用成为科学评价的同义语，然而，竞相效仿［４］。 在线科研环境的兴起打破了引用等同于学术影响力的本文将以ＰＬｏＳＯＮＥ为例，立足于论文层面的科 成规，如何描述数字时代的学术影响力成为新的议题。学评价，通过上述指标间关系解析科学评价维度及其 恰逢此时，美国北卡罗来纳大学博士研究生Ｊ．Ｐｒｉｅｍ提构成。 出替代计量学（Ａｌｔｍｅｔｒｉｃｓ），从而为科学评价提供了新 的视角并将评价重心从期刊转至论文自身，因此论文２数据采集与统计 层面的科学评价成为关注的焦点，而ＰＬｏＳ则成为论文鉴于ＰＬｏＳＯＮＥ具有学科综合性的特点，本文采 科学评价的先行者。用ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｐｌｏｓｏｎｅ．ｏｒｇ／网站的ＡＬＭ，选取其中物 ＰＬｏＳ期刊系列是开放获取的“领头羊”。其中理学、化学、社会学、免疫学用于分析。其中免疫学、物 ＰＬｏＳＯＮＥ被誉为期刊的航母，该刊创刊于２００６年１２理学、化学作为自然科学的代表，而社会学则作为社会 本文系国家社会科学基金项目“科技政策视角下科学评价指标及方法研究”（项目编号：１２ＢＴＱ０３３）与教育部人文社会科学青年基金项目 “基于群体智慧的微博客信息可信度评价机制研究”（项目编号：１２ＹＪＣ８７００２５）研究成果之一。 ［作者简介］宋丽萍，天津师范大学管理学院教授，博士，Ｅ?ｍａｉｌ：ｓｌｐ?ｌｐ＠１６３．ｃｏｍ；王建芳，中国科学院文献情报中心副研究员，博士；刘芮，天津 师范大学历史文化学院馆员，硕士。 收稿日期：２０１４－０４－２４修回日期：２０１４－０８－０１本文起止页码：１１９－１２４本文责任编辑：王善军 １１９ 宋丽萍，王建芳，刘芮．基于主成分分析的科学评价维度研究———以ＰＬｏＳＯＮＥ为例 科学的典型。回溯年限为２００８年，以兼顾自然科学和读统计、Ｆａｃｅｂｏｏｋ记录等８项数据用于进一步分析。 社会科学引用行为的差异，并保证５年的被引统计区其中将每篇文献视作一条记录，４个学科中各有ｎ个 间。以免疫学为例，在ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｐｌｏｓｏｎｅ．ｏｒｇ／网站样本，每个样本共有８个变量，从而构成４个ｎ×８阶 高级检索界面中设定检索式为：ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｄａｔａ＝矩阵。鉴于８维空间的复杂性，下文将以ＰＣＡ探索综 ［２００８－０１－０１Ｔ００：００：００ＺＴＯ２００８－