hs指数的数学模型构建及其实证分析——一种基于半衰期和时间因素的学术影响力评价指标

发布时间：2020-10-16 09:17

　　 [目的/意义]在h指数基础上提出新的学术影响力评价指标。[方法/过程]在综合考虑被引频次、半衰期、年度出版文献总数等因素的基础上,通过提高学者指标核论文的覆盖率,同时纳入指标核外论文的影响力,提出一种修正的h指数——hs指数,并对国内图书情报与档案学科的20名学者开展实证研究。[结果/结论]hs指数综合考虑了学者论著的直接影响力和间接影响力,具有可行性和科学性,利用hs指数计算学术影响力,结果更科学、更客观。
【部分图文】：

关于文献老化现象的数学模型较多，如负指数模型[23]、B-K方程[24]以及对数正态分布模型等[25];但是，随着社会的发展和科技的进步，上述数学模型已不再适用于新形势下的文献统计规律。以图书情报与数字图书馆(以下简称“图情”)学科为例，图1列出了该学科文献自出版后在各年度的被引文献总数(出版年度为1990—2000年，被引证年度为出版后至2018年);从图1可以看出，尽管年度被引文献数量总体上呈现递减的趋势，但并非单调递减，使得这些数据(曲线)与前述各数学模型并不匹配。究其原因，这些数学模型构造较为简单，省略了文献老化等一些影响因素，如年度出版文献数量，年度被引文献数量等。过去这些影响因素波动不大，可视为常数，对数学模型的影响不明显;但90年代后，这些影响因素有了较大幅度的增加(如图2所示)，而这些数学模型未能及时考虑这些变化，导致其结论与实际结果存在较大误差。以负指数方程为例，图3给出了“图情”学科1990年出版的文献在各年度的被引文献数量，尽管对负指数方程进行了优化，但二者之间的误差仍然较大(需要注意的是，本文对数据的拟合是从各年度出版文献的被引峰值的时间节点开始)。图2“图情”学科年度文献出版数量

“图情”学科年度文献出版数量

图2“图情”学科年度文献出版数量为解决上述问题，引入年度出版文献数量并进行相应的技术处理(处理后的数据称为年度相对被引文献数量)，然后建立新的数学模型。结果表明:新数学模型能很好地拟合年度相对被引文献数量，如图4所示。图5和图6分别为1990—1994年出版的文献在各年度的被引文献数量分布和相对被引文献数量分布。从图5和图6可以看出，相对被引文献数量呈现较强的规律性，更有利于从数学的角度对这些数据进行拟合，从而有效地提高影响力计算的准确性与科学性。
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本文编号：2843071