基于“时间异质性”和“合著网络”的作者影响力评价研究

发布时间：2020-04-06 17:11

【摘要】：随着知识经济的快速发展,文献作者在知识创造和传播过程中的作用越来越重要,他们是促进学科发展和文化传承的根本性力量,推动着科学的快速发展。作者影响力是学术资源分配、优秀人才引进、学术奖励分发的重要依据,对作者学术水平和学术影响力的评价也成为人们研究的热点。识别高影响力作者可以为人才引进、资源分配等决策提供参考。梳理相关研究发现,评价作者影响力时,学者们多数基于作者论文和作者合著两个方面。作者论文影响力的评价,多是基于作者论文提出评价指标,比如篇均被引频次、总被引次数、署名顺序、论文数量等,合著作者影响力的评价,主要以节点中心度等测量数据为指标。本文在前人对作者影响力评价的基础上,修改加权被引频次,构建作者论文影响力评价指标,综合作者在合著网络中的重要性对作者影响力评价进行探讨。本文主要内容可分为五个章节:第1章绪论部分主要介绍了作者影响力评价的背景与意义、梳理了国内外相关研究现状及趋势、主要研究工具、研究方法以及本文主要创新点。第2章阐述了相关理论概念与方法,如作者影响力,并详细介绍了客观权重赋值法—熵权法,以及多目标决策分析法—TOPSIS模型。第3章探索基于论文的作者影响力评价方法。基于被引时间异质性对加权被引频次进行修正,综合作者论文数量、署名顺序、发文时间等因素构建Iw指数。为检验Iw指数的评估优势,以CNKI数据库“图书情报与数字图书馆”研究领域为数据源,选取发文量排名前40位的作者,计算作者的Iw指数。从指标参数敏感性和指标参数相关性两个维度,对比h指数、hc指数以及Iw指数评价标准下作者排名变化。第4章对合著作者影响力评价进行深入探讨。在第3章基于论文评价作者影响力的基础上,融合作者合著网络,以合著网络中节点介数中心度代表作者网络影响力,综合量化合著作者的影响力。以情报学领域9种核心期刊为数据源,选取327位高产作者,利用VOSviewer对合著网络进行模块化划分,并以作者数量最多的三个合著类团为例,计算作者的Rc指数。对比Rc指数与Iw指数、In指数的评价结果,进一步分析各合著类团中作者影响力排名变化情况并分析其变化原因。最后,从同一作者的影响力排名变化,将三种指标进行对比,我们发现:作者的Rc指数与其Iw指数、In指数都不是单纯的线性关系,Rc指数融合了合著作者的论文影响力和网络影响力,能够更全面的对作者影响力进行评价;区分作者影响力排名的效果也更好。第5章对全文内容进行总结,就研究不足以及未来方向加以说明。本文基于前人对作者影响力的评价,从作者论文和合著网络两方面对作者影响力进行探究,利用熵权法赋予权重和TOPSIS模型计算作者影响力。理论与实证结合,为以后作者影响力评价研究提供参考。
【图文】：

图 3-1 三种指标的作者排名比较据 40 名作者的三种影响力值和数据统计结果，绘制三种指标的作者排名变0 位作者的 指数、h 指数、hc 指数值及 指数、h 指数、hc 指数的作者排情况（见表 3-4）。排名 1 表示作者的 指数排名，排名 2 表示作者的 h 指数 表示作者的 hc 指数排名，，排名变化 1 由排名 1 减去排名 2 所得，排名变化 2排名 3 所得。

合著网络示例
【学位授予单位】：曲阜师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：G353.1;G250.7

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本文编号：2616791