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对我校文献计量的进一步分析

已有 1148 次阅读 2019-11-20 13:01 |个人分类:科研心得|系统分类:论文交流

我校图书馆蔚莹老师和朱彦君老师撰写了“基于ESIInCites我校工程学文献计量分析”一文(下面简称分析),对我校工程学入选ESI趋势进行了分析。该文指出制约未进入ESI1%的主要因素是被引频次不高。虽然分析一文中表1数据中低被引频次论文数量高肉眼可见,但要考虑论文被频次本身就具有金字塔特征,愈高者愈少,在没有被引频次的全面数据的情况下,很难据此就认为我校低被引频次就低于正常情况。

那在没全面数据的情况下,就不能对这一问题进行证实吗?答案是:能。数据不会说谎,但又是沉默的。我们就需要用工具从数据的嘴中撬出真相。这里要用到一种统计学现象:本福特定律。

本福特定律,也称为本福特法则。当我们收集到一堆数据,去查着每个数据的第一个非零数字,会涉及到1-9共九个数。如果这些是不受人为影响而自然发生的,从直觉上看,每个数字出现概率应该大约是1/9(数学期望)。但实际上,首位数字的出现概率是符合本福特定律的,如图1。首位数字为1的数据出现概率为30.10%,接近直觉期望值的3倍。而数字越大,出现概率就越低,首位数字为9的数据出现概率仅为4.58%

我们可对本校SCI文章的被引频次数据进行进一步的统计分析,看一下是否符合自然发生规律、发生怎样的偏差,并分析一下偏差的原因。以下是统计方法及结果:本校SCI文章中,被引频次为0的文章不统计,另外考虑。对其它文章被频引次的首位数进行统计,计算各首位数文章占被频次不为0文章的比例,如图1所示。计算各首位数文章比例与本福特比例之间的差值,见图2

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从图1可以看出,我校SCI文章被引频次,具有以下特征:低首位数(1-4)比例普遍于本福特比例,而高首位数(5-9)反之。从图2可以看得更清楚,首位数值越是小,高出相应本福特比例值越明显;反之亦然。再考虑到被引频次为0的文章数量达总文章数量的28.26%,显然低被引文章比例异常高于正常统计规律,证实了“分析”一文中 “发文量已经不是制约我校进入ESI1%的主要因素”,“被引频次不高是未进入ESI1%的主要因素”的结论。

另外,考虑到我校文章被引频次为个位数(包括0被引)的比例占83.29%,结合从图1和图2,可以看出,我校文章被引频次低于5的文章,是有提高被引频次的潜力。也可以这样说,我校还需要提高高水平文章比例。

以上分析仅限于“分析”一文提供的数据。可以相信,如果有Engineering学科的数据也应能得到相同的结论。而我们如果统计期刊影响因子的首位数字,这种偏差应该更明显。

据此,提出以下建议:

1. 从“分析”一文的图1和图2可以证实,一流学科建设启动和相关激励措施实施后,对提高广大教师的科研积极的效果十分明显。但是,单从进从ESI Engineering1%的目标上看,对提高被引次数贡献大的,还是那些高水平文章,低被引文章对此贡献极为有限。而且,措施激发的是老师们发文章热情,但没有提高吸引其他研究人员引用热情,即没有“售后服务”。我校激励措施在这一目标上,有“隔山打牛”之感。建议我校在政策制定上,考虑加强对高水平文章,比如高被引、被引频次和高影响因子的奖励。

2. 我校否是可以考虑增加我校“学校建设”的专栏。像“分析”一文就可以发表在学报上。数据恒久远,文章永流传。我们的老师不仅应能提建议,而且应会提建议,发挥专业特长,用科学的眼光来发现学校发展中的问题。提建议时以数据为据,以分析为证,实证自己建议的合理性和正确性。建设城规学校的老师就我校建设和规划,能动学校的老师就节能,环境学校的老师就减排,理学校的老师直接上大数据分析,来为学校管理层提供科学建议。




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