基于WOS的学科发展预测研究

顾东蕾　武莹　邱家学　李佳佳　孟媛

〔摘要〕以数理理论为指导，以SCIE，ESI和Incites（TM）3种数据库及评价工具为数据来源，创建基于WOS的学科发展预测方法，并用于中国药科大学ESI特定更新周期中入选世界排名前1%学科的预测实证，通过中国药科大学Clinical Medicine入选ESI世界排名前1%学科的预测准确程度检验出其预测方法可行且具有一定的实用价值。

〔关键词〕WOS；ESI；学科预测

〔中图分类号〕G250.2〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2014）06-0032-09

学科是现代大学实现人才培养使命的主要载体。拥有世界一流的学科，是世界一流大学的重要标志。随着世界一流大学和高水平大学建设的加快推进，早日建成一批具有世界一流水平的学科，已经成为高校亟需解决的问题[1]。各高校都在强化自己的优势学科，形成优秀的学科人才梯队，努力使尽可能多的学科成为世界级的顶尖学科[2]。因此，如何通过数据挖掘、信息处理等手段，掌握某机构某学科在世界所处的位置及学科发展趋势则显得尤为重要。董政娥等[3-4]基于ESI和Incites（TM）数据库引文分析及跟踪，引入学科比重指标：

在此数学基础之上，以东华大学为案例，在探讨其优势学科特征，高引用率论文、热门论文和顶尖论文与学科发展关系分析基础上，预测后续最有可能入围ESI世界前1%学科的学科。但是这个指标在计算上存在着ESI和Incites（TM）数据库更新不同步的问题，ESI是即时被引数据，2个月更新1次，而Incites（TM）只更新至前一年的被引频次，这样上式中的分子和分母就不在一个更新周期内，而造成计算基础的失真。

本研究从统计学原理为理论基础，以享誉全球的汤森路透上市的SCIE，ESI和Incites（TM）3种数据库及评价工具为数据来源[5]，评估高等院校ESI学科的发展现状，预测高等院校ESI学科的发展前景。

1基于WOS学科发展预测的理论基础

1.1基于WOS学科发展预测的变量设置

x：ESI 22个学科名；

Nx：ESI更新周期内，ESI 22个学科各学科的入选世界前1%的机构数；

t：ESI更新周期中的各年；

C目xt：目标机构ESI更新周期x学科各年被引频次；

C目x总：目标机构ESI更新周期x学科总被引频次；

C目x差：目标机构ESI更新周期x学科总被引频次与x学科入选世界前1%机构从最后一位至倒数第i-1位ESI更新周期总被引频次平均值的差值；

CNxt：x学科入选世界前1%机构排名最后一位ESI更新周期各年被引频次；

CMxt（M：Nx-i，i=0，1，…m）：x学科入选世界前1%机构从最后一位至倒数i-1位ESI更新周期各机构各年被引频次；

CMx平（M：Nx-i，i=0，1，…m）：x学科入选世界前1%机构从最后一位至倒数i-1位ESI更新周期各机构总被引频次平均值；

T目x：目标机构x学科在ESI更新周期中被SCIE收载的论文篇数；

T目x一：目标机构x学科在ESI更新周期中被SCIE收载的第一作者论文篇数；

T目x通：目标机构x学科在ESI更新周期中被SCIE收载的通讯作者论文篇数。

1.2基于WOS学科发展预测的统计学计算

1.2.1入选世界前1%学科x预测

以SPSS对C目xt和CNxt进行成对样本检验，观察其显著性差异[6]。如果其Sig（双侧）<0.05，则目标机构ESI更新周期中各年论文被引频次与ESI排名最后一位的x学科入选世界前1%机构ESI更新周期中各年论文被引频次有显著性差异，结论为目标机构的x学科无望入选；反之Sig（双侧）>0.05，目标机构ESI更新周期中各年论文被引频次与ESI排名最后一位的x学科入选世界前1%机构ESI更新周期中各年论文被引频次无显著性差异，则目标机构的x学科有希望入选[7]。

1.2.2x学科入选世界前1%差距预测

在x学科有希望入选世界前1%的结论基础之上，确认目标机构x学科距入选世界前1%还有多远。

以SPSS对C目xt和CMxt进行成对样本检验，观察其显著性差异，直至Sig（双侧）<0.05，一旦Sig（双侧）<0.05出现，则表明：目标机构ESI更新周期x学科各年被引频次与x学科入选世界前1%机构第Nx-i位ESI更新周期各年被引频次出现显著性差异，从第Nx-i-1至第Nx无显著性差异。也就是说目标机构的x学科有望入选世界前1%，而且一旦入选世界前1%，有可能位于第Nx-i-1至第Nx位。

1.2.3x学科入选世界前1%的定量指标

在上述计算的基础之上，确定x学科入选世界前1%的定量指标，即目标机构x学科的全部论文被引频次增加数（I1），第一作者论文被引频次增加数（I2）和通讯作者论文被引频次增加数（I3）。

2基于WOS学科发展预测的实证研究

中国药科大学历经77年的砥砺前行，办学水平、社会贡献与学术声誉显著提升，为实现学校事业的持续发展奠定了坚实基础。面对建成多科性、研究型、国际化的高水平大学的百年发展目标，学校还有很长的路要走。为加快这一进程，早日实现几代药大人的梦想，图书馆配合学校客观地评价教学科研水平，促进学校学科建设与发展，支持学校成为世界一流大学的发展战略。中国药科大学2个学科进入ESI世界前1%（数据更新：2013年9月，200301.01-2013-08-31）：化学排在593/1111，药理学/毒理学排在108/523。以享誉全球的汤森路透上市的SCIE数据库和ESI评价工具，评估中国药科大学ESI学科的发展现状，预测中国药科大学ESI学科的发展前景。endprint

2.1中国药科大学ESI入选世界前1%学科x预测

根据中国药科大学20031.1-2013-8-31被SCIE收录的ESI 22个学科论文的状况，确立了10个相关学科，分别为：生物学与生物化学Biology & Biochemistry，化学Chemistry，临床医学Clinical Medicine，免疫学Immunology，材料科学Materials Science微生物学Microbiology，分子生物学与遗传学Molecular Biology & Genetics，神经科学与行为Neuroscience & Behavior，药理学与毒理学Pharmacology & Toxicology和植物与动物学Plant & Animal Science，除去已入选世界前1%的化学和药理学与毒理学2个学科，对其余8个相关学科进行预测，确立最快入选世界前1%的学科。

2.1.1数据及方法

选取8个相关学科入选ESI世界前1%（数据更新：2013-09-01，数据记录为：200301.01-2013-08-31）倒数第一（第Nx）的排名机构从SCIE（数据检索时间：201311.06-201311.13）获取2003-2012历年被引数据，将中国药科大学各相关学科的历年被引数据C药大xt与这些机构CNxt以SPSS进行成对样本检验。

2.2中国药科大学有望入选世界前1%学科Biology & Biochemistry，Clinical Medicine和Plant & Animal Science预测

2.2.1中国药科大学即将入选世界前1%学科Biology & Biochemistry预测

（1）中国药科大学即将入选世界前1%学科Biology & Biochemistry差距

本节在前述的基础上将找出中国药科大学的Biology & Biochemistry距入选世界前1%还差多远。

①数据及方法

选取Biology & Biochemistry入选ESI世界前1%（数据更新：20130901，数据记录为：200301.01-20130831）倒数的排名机构从SCIE（数据检索时间：201311.06-201311.13）获取2003-2012历年被引数据CMx1t，将中国药科大学Biology & Biochemistry学科的历年被引数据C药大x1t与这些机构CMx1t以SPSS进行成对样本检验，直至检验出有显著性的统计学差异为止。选择的机构 分别为：871/871 Kyorin Univ，870/871 Univ Occupat & Environm Hlth，868/871 Univ Stirling，867/871 Istanbul Univ，866/871 Univ Nacl Cordoba，865/871 Saga Univ，864/871 Queensland Univ Technol。

（2）中国药科大学加快Biology & Biochemistry学科入选世界前1%定量指标

在前述分析预测的基础之上，本节确定加快中国药科大学Biology & Biochemistry入选世界前1%的定量指标。

中国药科大学2003-2013年Biology & Biochemistry收录于SCIE（数据检索日期：2013-10-30）的article，paper，review和note T药大x1344篇（与ESI数据要求同步），其中第一作者为中国药科大学的T药大x1一277篇，通讯作者为中国药科大学的T药大x1通239篇，总被引C药大x1总2 379，ESI Biology & Biochemistry倒数第一至第八被引均值（图2中各机构的被引频次）：

也就是说，中国药科大学2003-2013年Biology & Biochemistry收录于SCIE的目标论文如果在一段时间内第一作者的被引增加5，通讯作者的被引增加4，其他作者的被引增加4，则在这一个时间段的结束之时，中国药科大学Biology & Biochemistry将入选ESI世界前1%。

2.2.2中国药科大学有望入选世界前1%学科Clinical Medicine预测

按照2.2.1的计算方法，得出结论：中国药科大学Clinical Medicine的历年被引数据C药大x2t与ESI Clinical Medicine入选世界前1%机构的倒数第一至倒数第十七位CMx2t均无显著性的统计学差异，也就是说，中国药科大学Clinical Medicine未入选世界前1%仅是在被引频次上有较小的不足，该学科不仅即将入选世界前1%，而且一经入选世界前1%还有可能不是最末一位。进一步的计算表明：中国药科大学2003-2013年Clinical Medicine收录于SCIE（数据检索日期：2013-11-19）的article，paper，review和note T药大x2305篇（与ESI数据要求同步），其中第一作者为中国药科大学的T药大x2一216篇，通讯作者为中国药科大学的T药大x2通193篇，总被引C药大x2总1 637，ESI Clinical Medicine世界前1%倒数第一至第十七位被引均值CMx2平1 618，C药大x2差=1618-1637=-17。也就是说，ESI的数据为200301.01-2013-08-31给出的Clinical Medicine入选世界前1%机构倒数第一至第十八位的均值已经被中国药科大学（2003-01.01-2013-11.19数据）赶上并超过，为了维持这样的状态，争取下一个ESI更新周期入选世界前1%，我们以一作和通讯作者的被引频次计算，中国药科大学一作的被引频次为1 325，通讯作者的被引频次为1 166，其差值分别为：1618-1325=293和1618-1166=452。将此结果分别除以216和193，结果分别为I2=1.4和I3=2-3。也就是说，中国药科大学2003-2013年Clinical Medicine收录于SCIE的目标论文如果短期内第一作者的被引增加2，通讯作者的被引增加3，将有望在下一个ESI更新周期入选世界前1%。endprint

2.2.3中国药科大学有望入选世界前1%学科Plant and Animal Science预测

按照2.2.1的计算方法，得出结论：中国药科大学Plant and Animal Science的历年被引数据C药大x8t只与ESI Plant and Animal Science入选世界前1%机构的倒数第一至倒数第二位CMx8t无显著的统计学差异。倒数第三位就出现了显著的统计学差异。因此推断，中国药科大学Plant and Animal Science的入选世界前1%还是有一定的困难的。

3基于WOS学科发展预测方法的实践验证

前述进行了WOS学科发展预测的理论用于中国药科大学基于ESI 2003-01.01-2013-0831收录周期内入选世界前1%学科预测的实证研究，预测方法的可行性与实用程度还需经过实践的检验。ESI在2013-11.01更新后，于2014-02-07再次更新ESI 200301.01-201310.31收录周期，此次更新的数据验证了依据201311.01（ESI 200301.01-20130831）收录周期更新数据的预测结果：Clinical Medicine入选世界前1%，排名3735/4417，这是继Chemistry和Pharmacology & Toxicology后的第三个入选学科。验证了上文2.2.2的预测结果。在2014-02-07更新后的ESI2003-01.01-201310.31收录周期内，中国药科大学Clinical Medicine入选世界前1%。1111图3中国药科大学入选ESI世界前1%学科（数据更新：2013-11.01，2003-01.01-2013-08-31）

两次更新周期的数据比较可以指示：本研究的预测方法具有一定的可行性和实用价值。本研究的理论与实践值得在更广泛的高校学科预测中推广和检验。

4讨论与结论

通过数据挖掘与分析进行预测已深入到社会发展、经济生活、科技进步等各个领域，成为社会发展与进步的标志[8-9]。针对某一学科专业研究的发展趋势进行分析与预测，不仅可以揭示该学科研究的特点和发展规律，而且为今后的研究和工作提供科学的依据。是高校必不可少的工作与任务[10]。本研究借助WOS平台上的系列数据库及分析工具，开展科研成果的分析和评价，有助于及时把握相关学科的发展动态，了解相关学科的优势和特色，从而可以更有针对性地提供与高校师生实际需求相适应的个性化的学科信息支持。

本研究创建了基于WOS学科发展预测的数理理论方法，并且用于中国药科大学的学科预测实证。根据ESI 2013-11.01更新的数据（数据收录：2003-01.01-2013-08-31）中国药科大学的Clinical Medicine将在下一个更新周期内入选世界前1%；Biology & Biochemistry收录于SCIE的目标论文如果在一段时间内第一作者的被引增加5，通讯作者的被引增加4，其他作者的被引增加4，则在这一个时间段的结束之时，中国药科大学Biology & Biochemistry将入选ESI世界前1%；而Plant & Animal Science的入选世界前1%还是有一定的困难的。ESI 201402-07更新的数据（数据收录：2003-01.01-2013-10.31）的实践表明：中国药科大学的Clinical Medicine入选世界前1%，排名3735/4417，验证了前一个周期的数据预测结果。这个实证研究揭示了：本研究的方法可行且具有一定的实用价值。

本研究中以数理统计理论为指导的预测方法仅用于中国药科大学的学科预测实践，进一步的拓展还将在更广泛的高校学科预测中推广、检验并修正。

本研究得到中央高校基本科研业务非药学类引导项目资助和中国药科大学图书馆项目立项。以表感谢！

参考文献

[1]张伟，宋鹭.中国高校进入ESI前1%学科统计调查及对大陆高校学科建设的启示[J].清华大学教育研究，2011，（6）：36-45.

[2]陆根书，刘敏.我国高校学科竞争力及学科建设成效分析[J].西安交通大学学报：社会科学版，2008，（6）：76-82.

[3]董政娥，陈惠兰.基于ESI和InCites数据库的东华大学学科发展预测[J].东华大学学报：自然科学版，2013，（5）：689-694.

[4]董政娥，陈惠兰.基于ESI和SCI-E论文来源期刊分区的东华大学学科发展分析[J].东华大学学报：自然科学版，2012，（1）：107-112.

[5]Anne-Wil Harzing，Axèle Giroud.The competitive advantage of nations：An application to academia[J].Journal of Informetrics，2014，8（1）：29-42.

[6]张海瑜.SPSS软件在管理决策方面的应用扩展[D].北京：北京化工大学，2011.

[7]孙逸敏.利用SPSS软件分析变量间的相关性[J].新疆教育学院学报，2007，（2）：120-123.

[8]查先进.信息分析与预测[M].武昌：武汉大学出版社，2009：2，193-201，205-208.

[9]Lutz Bornmann，Werner Marx.HistCite analysis of papers constituting the h index research front[J].Journal of Informetrics，2012，6（2）：285-288.

[10]顾洪涛，王筠.基于两种模型的学科发展趋势预测——以文献计量学为例[J].现代情报，2013，（2）：162-165.

（本文责任编辑：马卓）endprint

2.2.3中国药科大学有望入选世界前1%学科Plant and Animal Science预测

按照2.2.1的计算方法，得出结论：中国药科大学Plant and Animal Science的历年被引数据C药大x8t只与ESI Plant and Animal Science入选世界前1%机构的倒数第一至倒数第二位CMx8t无显著的统计学差异。倒数第三位就出现了显著的统计学差异。因此推断，中国药科大学Plant and Animal Science的入选世界前1%还是有一定的困难的。

3基于WOS学科发展预测方法的实践验证

前述进行了WOS学科发展预测的理论用于中国药科大学基于ESI 2003-01.01-2013-0831收录周期内入选世界前1%学科预测的实证研究，预测方法的可行性与实用程度还需经过实践的检验。ESI在2013-11.01更新后，于2014-02-07再次更新ESI 200301.01-201310.31收录周期，此次更新的数据验证了依据201311.01（ESI 200301.01-20130831）收录周期更新数据的预测结果：Clinical Medicine入选世界前1%，排名3735/4417，这是继Chemistry和Pharmacology & Toxicology后的第三个入选学科。验证了上文2.2.2的预测结果。在2014-02-07更新后的ESI2003-01.01-201310.31收录周期内，中国药科大学Clinical Medicine入选世界前1%。1111图3中国药科大学入选ESI世界前1%学科（数据更新：2013-11.01，2003-01.01-2013-08-31）

两次更新周期的数据比较可以指示：本研究的预测方法具有一定的可行性和实用价值。本研究的理论与实践值得在更广泛的高校学科预测中推广和检验。

4讨论与结论

通过数据挖掘与分析进行预测已深入到社会发展、经济生活、科技进步等各个领域，成为社会发展与进步的标志[8-9]。针对某一学科专业研究的发展趋势进行分析与预测，不仅可以揭示该学科研究的特点和发展规律，而且为今后的研究和工作提供科学的依据。是高校必不可少的工作与任务[10]。本研究借助WOS平台上的系列数据库及分析工具，开展科研成果的分析和评价，有助于及时把握相关学科的发展动态，了解相关学科的优势和特色，从而可以更有针对性地提供与高校师生实际需求相适应的个性化的学科信息支持。

本研究创建了基于WOS学科发展预测的数理理论方法，并且用于中国药科大学的学科预测实证。根据ESI 2013-11.01更新的数据（数据收录：2003-01.01-2013-08-31）中国药科大学的Clinical Medicine将在下一个更新周期内入选世界前1%；Biology & Biochemistry收录于SCIE的目标论文如果在一段时间内第一作者的被引增加5，通讯作者的被引增加4，其他作者的被引增加4，则在这一个时间段的结束之时，中国药科大学Biology & Biochemistry将入选ESI世界前1%；而Plant & Animal Science的入选世界前1%还是有一定的困难的。ESI 201402-07更新的数据（数据收录：2003-01.01-2013-10.31）的实践表明：中国药科大学的Clinical Medicine入选世界前1%，排名3735/4417，验证了前一个周期的数据预测结果。这个实证研究揭示了：本研究的方法可行且具有一定的实用价值。

本研究中以数理统计理论为指导的预测方法仅用于中国药科大学的学科预测实践，进一步的拓展还将在更广泛的高校学科预测中推广、检验并修正。

本研究得到中央高校基本科研业务非药学类引导项目资助和中国药科大学图书馆项目立项。以表感谢！

参考文献

[1]张伟，宋鹭.中国高校进入ESI前1%学科统计调查及对大陆高校学科建设的启示[J].清华大学教育研究，2011，（6）：36-45.

[2]陆根书，刘敏.我国高校学科竞争力及学科建设成效分析[J].西安交通大学学报：社会科学版，2008，（6）：76-82.

[3]董政娥，陈惠兰.基于ESI和InCites数据库的东华大学学科发展预测[J].东华大学学报：自然科学版，2013，（5）：689-694.

[4]董政娥，陈惠兰.基于ESI和SCI-E论文来源期刊分区的东华大学学科发展分析[J].东华大学学报：自然科学版，2012，（1）：107-112.

[5]Anne-Wil Harzing，Axèle Giroud.The competitive advantage of nations：An application to academia[J].Journal of Informetrics，2014，8（1）：29-42.

[6]张海瑜.SPSS软件在管理决策方面的应用扩展[D].北京：北京化工大学，2011.

[7]孙逸敏.利用SPSS软件分析变量间的相关性[J].新疆教育学院学报，2007，（2）：120-123.

[8]查先进.信息分析与预测[M].武昌：武汉大学出版社，2009：2，193-201，205-208.

[9]Lutz Bornmann，Werner Marx.HistCite analysis of papers constituting the h index research front[J].Journal of Informetrics，2012，6（2）：285-288.

[10]顾洪涛，王筠.基于两种模型的学科发展趋势预测——以文献计量学为例[J].现代情报，2013，（2）：162-165.

（本文责任编辑：马卓）endprint

2.2.3中国药科大学有望入选世界前1%学科Plant and Animal Science预测

按照2.2.1的计算方法，得出结论：中国药科大学Plant and Animal Science的历年被引数据C药大x8t只与ESI Plant and Animal Science入选世界前1%机构的倒数第一至倒数第二位CMx8t无显著的统计学差异。倒数第三位就出现了显著的统计学差异。因此推断，中国药科大学Plant and Animal Science的入选世界前1%还是有一定的困难的。

3基于WOS学科发展预测方法的实践验证

前述进行了WOS学科发展预测的理论用于中国药科大学基于ESI 2003-01.01-2013-0831收录周期内入选世界前1%学科预测的实证研究，预测方法的可行性与实用程度还需经过实践的检验。ESI在2013-11.01更新后，于2014-02-07再次更新ESI 200301.01-201310.31收录周期，此次更新的数据验证了依据201311.01（ESI 200301.01-20130831）收录周期更新数据的预测结果：Clinical Medicine入选世界前1%，排名3735/4417，这是继Chemistry和Pharmacology & Toxicology后的第三个入选学科。验证了上文2.2.2的预测结果。在2014-02-07更新后的ESI2003-01.01-201310.31收录周期内，中国药科大学Clinical Medicine入选世界前1%。1111图3中国药科大学入选ESI世界前1%学科（数据更新：2013-11.01，2003-01.01-2013-08-31）

两次更新周期的数据比较可以指示：本研究的预测方法具有一定的可行性和实用价值。本研究的理论与实践值得在更广泛的高校学科预测中推广和检验。

4讨论与结论

通过数据挖掘与分析进行预测已深入到社会发展、经济生活、科技进步等各个领域，成为社会发展与进步的标志[8-9]。针对某一学科专业研究的发展趋势进行分析与预测，不仅可以揭示该学科研究的特点和发展规律，而且为今后的研究和工作提供科学的依据。是高校必不可少的工作与任务[10]。本研究借助WOS平台上的系列数据库及分析工具，开展科研成果的分析和评价，有助于及时把握相关学科的发展动态，了解相关学科的优势和特色，从而可以更有针对性地提供与高校师生实际需求相适应的个性化的学科信息支持。

本研究创建了基于WOS学科发展预测的数理理论方法，并且用于中国药科大学的学科预测实证。根据ESI 2013-11.01更新的数据（数据收录：2003-01.01-2013-08-31）中国药科大学的Clinical Medicine将在下一个更新周期内入选世界前1%；Biology & Biochemistry收录于SCIE的目标论文如果在一段时间内第一作者的被引增加5，通讯作者的被引增加4，其他作者的被引增加4，则在这一个时间段的结束之时，中国药科大学Biology & Biochemistry将入选ESI世界前1%；而Plant & Animal Science的入选世界前1%还是有一定的困难的。ESI 201402-07更新的数据（数据收录：2003-01.01-2013-10.31）的实践表明：中国药科大学的Clinical Medicine入选世界前1%，排名3735/4417，验证了前一个周期的数据预测结果。这个实证研究揭示了：本研究的方法可行且具有一定的实用价值。

本研究中以数理统计理论为指导的预测方法仅用于中国药科大学的学科预测实践，进一步的拓展还将在更广泛的高校学科预测中推广、检验并修正。

本研究得到中央高校基本科研业务非药学类引导项目资助和中国药科大学图书馆项目立项。以表感谢！

参考文献

[1]张伟，宋鹭.中国高校进入ESI前1%学科统计调查及对大陆高校学科建设的启示[J].清华大学教育研究，2011，（6）：36-45.

[2]陆根书，刘敏.我国高校学科竞争力及学科建设成效分析[J].西安交通大学学报：社会科学版，2008，（6）：76-82.

[3]董政娥，陈惠兰.基于ESI和InCites数据库的东华大学学科发展预测[J].东华大学学报：自然科学版，2013，（5）：689-694.

[4]董政娥，陈惠兰.基于ESI和SCI-E论文来源期刊分区的东华大学学科发展分析[J].东华大学学报：自然科学版，2012，（1）：107-112.

[5]Anne-Wil Harzing，Axèle Giroud.The competitive advantage of nations：An application to academia[J].Journal of Informetrics，2014，8（1）：29-42.

[6]张海瑜.SPSS软件在管理决策方面的应用扩展[D].北京：北京化工大学，2011.

[7]孙逸敏.利用SPSS软件分析变量间的相关性[J].新疆教育学院学报，2007，（2）：120-123.

[8]查先进.信息分析与预测[M].武昌：武汉大学出版社，2009：2，193-201，205-208.

[9]Lutz Bornmann，Werner Marx.HistCite analysis of papers constituting the h index research front[J].Journal of Informetrics，2012，6（2）：285-288.

[10]顾洪涛，王筠.基于两种模型的学科发展趋势预测——以文献计量学为例[J].现代情报，2013，（2）：162-165.

（本文责任编辑：马卓）endprint