社会网络分析方法在国内学术期刊评价中的应用研究

发布时间：2017-07-30 12:02

  本文关键词：社会网络分析方法在国内学术期刊评价中的应用研究

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【摘要】： 学术期刊是学科发展到一定阶段的必然产物,它在知识与信息传播中起着越来越重要的作用,是重要的信息源。据统计,各学科领域的研究工作者所需的文献资料70%~80%来源于期刊。因此,需要对这些海量的信息源(即期刊)进行一个科学、合理、客观、公正地评价,发现包含的信息密度大,质量高,代表学科学术水平的期刊。 从20世纪30年代开始,国内外学者开始对学术期刊评价进行研究,并产生出来一系列影响深远的研究成果。我国对期刊评价的研究工作始于20世纪70年代,借鉴国外期刊评价的成熟理论,经过30多年来的不断实践和完善,建立了比较完备的评价指标体系,并相继编制了评价报告,期刊测评工作取得了很大的成就。 但是我们也看到目前期刊评价方法,工具,指标等有这样那样的不足,许多评价工具对同一学科期刊评价得出的结果相差甚远,不同机构筛选出的核心期刊的品种和数量存在着较大的差异,导致了期刊评价结果的公信力不足。 社会网络分析方法是社会学的成熟方法,其利用“显著性即重要性”的基本原理,对于发现网络中具有重要影响力的节点有其独到的功效。基于此观点,我们可以运用社会网络分析方法来发现期刊引文网络中具有重要影响力的节点(期刊),而这些节点应该是对整个网络的知识传播起重要作用的期刊,其信息量较大,质量相对较高。而发现这些期刊正是期刊评价所需要的一个结果。因此,本文尝试运用社会网络分析方法来评价图书情报学科及物理学科的期刊,得出了如下结论: (1)入度点度中心度(CD(in))与原有的一些评价结果有统计学上的相关性,可以直接作为期刊评价的一个指标来使用。(2)接近中心度(CC)由于其结果缺乏一定的区分性,而且要求较为严格,不适合用于期刊评价。(3)入度点度中心度、出度点度中心度(CD(out))、点度中心度(CD)和中介中心度(CB)这几个指标可以结合起来使用来对期刊的地位做出评判,比如用于发现网络中的知识源,中介者,知识的接收者,知识的控制者等等,这些信息可以作为学术期刊评价的一个重要参考,而且这些信息是原有的评价方法无法提供的。(4)期刊的载文量会对各个中心度指标的名次产生一定的影响,但影响并不是绝对的。所以我们结合期刊引文网络中心度指标的特点,给出平均中心度(AC)这一新指标用以修正期刊论文数量对于中心度指标的影响。实证结果显示:平均中心度可作为中心度指标的补充,两者的结合使用能更好的识别出期刊引文网络中居于中心地位的优秀期刊。(5)利用社会网络的可视化工具及其聚类工具,可以为学术期刊的归类提供比较直观的参考。
【关键词】：社会网络分析 期刊评价 引文网络 中心度分析
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：G250;G350
【目录】：

• 中文摘要3-5
• 英文摘要5-8
• 1 绪论8-15
• 1.1 问题的提出及研究的意义8-12
• 1.1.1 问题的提出8-11
• 1.1.2 研究的意义11-12
• 1.2 论文的研究主要内容及思路12-15
• 1.2.1 研究的主要思路及研究内容12-13
• 1.2.2 技术路线13
• 1.2.3 论文的主要研究方法及工具13-14
• 1.2.4 主要创新点14-15
• 2 当前国内外的研究现状及成果15-25
• 2.1 期刊评价的理论源流15-17
• 2.1.1 布拉德福的“文献离散定理”15
• 2.1.2 加菲尔德的“引文集中定律”15-16
• 2.1.3 普赖斯的“文献老化指数和引文峰值理论”16-17
• 2.2 国内期刊评价的主要遴选体系17-20
• 2.2.1 中文核心期刊要目总揽17-18
• 2.2.2 中国科学引文数据库（CSCD）及其来源期刊遴选18
• 2.2.3 中文社会科学引文索引（CSSCI）来源刊和扩展版来源期刊18-19
• 2.2.4 中国人文社会科学引文数据库（CHSSCD）及其核心要目总揽19-20
• 2.3 国内外期刊评价的主要指标20-23
• 2.3.1 影响因子20-22
• 2.3.2 总被引频次22
• 2.3.3 基金论文比22
• 2.3.4 即年指标22-23
• 2.3.5 H 指数23
• 2.4 社会网络分析方法在期刊评价中的研究现状23-25
• 3 社会网络分析方法运用于期刊评价的基础25-29
• 3.1 社会网络分析方法基础25-26
• 3.1.1 历史25
• 3.1.2 社会网络分析方法的表示方法25-26
• 3.1.3 社会网络分析方法使用的工具简介26
• 3.2 社会网络分析方法的分析步骤26-27
• 3.3 社会网络分析方法的主要分析指标27-29
• 3.3.1 点度中心度CD（Degree Centrality）27
• 3.3.2 接近中心度CC（Closeness Centrality）27
• 3.3.3 中介中心度CB（Betweenness Centrality）27-29
• 4 社会网络分析方法在学术期刊评价中的应用研究29-52
• 4.1 数据来源29-31
• 4.2 数据整理及显示31-32
• 4.3 引文网络图分析32-33
• 4.4 中心度分析33-43
• 4.4.1 点度中心度CD（Degree Centrality）33-39
• 4.4.2 接近中心度CC（Closeness Centrality）39-41
• 4.4.3 中介中心度CB（Betweenness Centrality）41-43
• 4.5 综合分析43-47
• 4.6 指标的改进与对比47-51
• 4.7 本章小结51-52
• 5 扩展研究52-60
• 5.1 引文网络图及聚类分析52-54
• 5.2 中心度指标分析54-57
• 5.3 平均中心度指标分析57-60
• 6 结论与探讨60-62
• 6.1 全文总结60-61
• 6.2 不足与展望61-62
• 致谢62-63
• 参考文献63-66
• 附录66

【引证文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前4条

1 梁慧;关于C2C电子商务网站信用评价模型的研究[D];吉林大学;2011年

2 佘运成;开放式基金投资网络测度实证分析[D];南京大学;2012年

3 孔鑫;基于C2C模式下的电子商务信用评价指标研究[D];黑龙江大学;2012年

4 朱义生;基于SNA面向特定主题的意见领袖发现研究[D];合肥工业大学;2012年

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本文编号：594080