学术期刊三种分析方法的网络特征比较——以图书情报学核心期刊为例

■李秀霞 邵作运

1）曲阜师范大学传媒学院，山东省日照市烟台路80号 276826

2）曲阜师范大学日照校区图书馆，山东省日照市烟台路80号 276826

1 引言

学术期刊是知识交流和传播的重要形式之一，不同学科都拥有自己的学术期刊群。对学科领域的学术期刊进行分析研究，可以衡量学术期刊之间的合作交流关系，可以对期刊进行分类、确定期刊在学科中的核心或边缘位置，可以判断期刊的学科性质、考察学科的内部知识结构、判断学科之间的关联程度等[1]。期刊共被引分析、期刊耦合分析和期刊内容分析是研究学术期刊的三种分析方法，三种分析方法分别从不同的角度通过不同的机理揭示学术期刊的特征和期刊间的关系。目前，国内外利用三种方法对期刊进行研究的文献已有不少，如L.Leydesdorff[2]利用期刊共被引分析研究了7379种期刊的网络特征；高霞、官建成[3]对由我国USPTO专利所衍生出的科学期刊进行了共被引网络分析；Y.H.Tseng和M.Y.Tsay[4]利用期刊文献耦合对431种期刊进行了网络聚类；罗滦等[5]将期刊共被引和内容分析相结合，分析了我国数字档案馆的研究现状、研究热点和发展趋势等。已有研究中多是利用一种或两种方法结合来研究期刊间的关系以及学科间的关联，也有对两种分析方法的对比研究，如邱均平等[6]利用层次聚类和网络关联分析比较了作者期刊耦合网络与作者共被引网络揭示科学研究结构的能力。但鲜有同时对三种分析方法的比较研究，本文将尝试利用二次指派程序分析法（Quadratic As signment Procedure，即 QAP法）和社会网络分析法（Social network analysis，即SNA法），分别基于三种期刊分析方法构建不同的期刊网络，通过分析其网络特征，拟揭示以下问题：三种分析方法在学术期刊研究中是否相关？相关度如何？三种分析方法在学术期刊研究中的相似和相异之处有哪些？在学术期刊分析中的地位和作用如何？

2 学术期刊三种分析方法简介

2.1 期刊共被引分析和期刊耦合分析

1973年H.Small提出了文献共被引分析[7]，1991年KWMcCain[8]将其引入到期刊研究中逐渐形成期刊共被引分析。期刊共被引分析是以期刊为基本单元建立的共被引关系，具体说，如果A、B两种期刊同时被第三种期刊C引用，则A、B两种期刊具有共被引关系[9]，见图1左图。期刊共被引分析的具体步骤包括：选择学科期刊，确定期刊对象；检索期刊对象的共被引频次，构建期刊共被引矩阵并转化为相关矩阵；形成期刊网络，分析期刊关系及学科知识结构等。

期刊耦合分析源自美国麻省理工学院M.M.Kessler教授于1963年提取的“文献耦合”[10]，根据文献耦合的概念，邱均平教授指出[11]：如果A、B两种期刊共同引证了第三种期刊C，则称A、B两种期刊具有耦合关系，见图1右图。期刊耦合的分析步骤与期刊共被引类似，具体包括：选择学科期刊，确定期刊对象；检索期刊对象的耦合次数，计算期刊耦合强度[12]；构建期刊耦合矩阵并转化为相关矩阵；进行期刊聚类，分析期刊关系等。

图1 期刊耦合与期刊共被引的差异

期刊共被引分析是从知识输出的角度来研究期刊间的关系，而期刊耦合分析则是从知识吸收的角度来考量期刊之间的关联。两者都能够把众多表面上无外部联系的各种期刊有机地联系起来，进而揭示期刊之间的相互依赖和交叉关系。目前期刊共被引分析已经成为一种成熟的探索期刊关联的分析方法，其科学性、可靠性早已得到证实，由于技术条件的限制，对期刊耦合分析的实证研究却很少[13-14]。无论是期刊共被引分析，还是期刊耦合分析都是从期刊引用的角度来度量期刊间的关系强度，反映的是期刊之间显性的外部特征关系，均不能反映期刊间内容上隐性的关联。

2.2 期刊内容分析

20世纪70年代，情报学家们将内容分析法从“传播学”学科引入到情报学领域，应用于文献信息的文本管理、文本挖掘，逐步形成了基于定性分析基础之上的定量内容分析，随着内容分析软件的开发与完善，内容分析法在文献知识获取中得到广泛应用，其中一个应用方向就是与文献计量学中引文分析的综合应用，主要通过文献中引用内容的分析揭示文献的相似性[15-16]。

期刊内容分析法是从期刊文献内容的深度来挖掘期刊之间隐性关系的一种方法，是对期刊外部引用关系的有益补充。该方法是通过提取期刊文献特征词，组成期刊—特征词向量空间模型，通过期刊—特征词向量空间模型构建期刊关联矩阵，进而计量期刊之间的关系。具体步骤是：（1）选取学科类型，确定期刊对象 J={j1，j2，…，jn}， 其中jn为学科期刊群中的第n个期刊；（2）抽取一定时间窗内期刊文献的特征词，组成期刊—特征词向量空间，如第n个期刊的期刊—特征词向量空间表示为jn={w1，w2，…，wm} ，其中wm为第m个特征词在期刊jn中出现的次数，设定为期刊jn的权重；（3）构建学科领域对象期刊的期刊—特征词矩阵并转化为期刊相关矩阵；（4）对学术期刊进行聚类，分析学科期刊之间的关系。

下面以国内图书情报学核心期刊为例，对其进行期刊共被引分析、期刊耦合分析、期刊内容分析，揭示三种分析方法之间的关联度，比较三者在揭示期刊群结构特征中的异同，为多方法融合、多视角探析学科期刊关联奠定基础。

3 数据来源与处理

本文以中文社会科学引文索引（CSSCI）收录的17种图书情报学核心期刊为例，用其刊载论文的引用关系代表图书情报学期刊的引用、被引用关系；以其刊载论文的特征词代表期刊内容。为保证数据源基本一致，三种期刊分析方法均以17种期刊2009—2014年6年内收录的文献为数据来源。

3.1 共被引分析数据处理

为得到17种核心期刊的共被引数据，进入CNKI中文期刊数据库的高级检索界面，在索引项和检索词内分别输入“参考文献”“A期刊名”，选择逻辑为“并且”，再输入“参考文献”“B期刊名”，检索时间为2009—2014，进行精确搜索，把检索到的文献数量n作为A、B两种期刊共被引的频次。根据获取的17种核心期刊两两共被引的频次，构建17种核心期刊共被引关系对称矩阵，并在SPSS中将其转化为17 17的Spearman相关矩阵Aij。

3.2 耦合分析数据处理

检索并下载17种核心期刊2009—2014年6年内所有论文的参考文献题录信息（包括参考文献的题名、关键词、期刊、单位、时间等信息，个别参考文献题录信息空缺），利用C++自编程序对参考文献题录信息进行批量处理，获取参考文献所在期刊的刊名，统计每种期刊引用他刊的刊名及引用频次，根据文献[12]给出的期刊耦合强度的定义，先计算期刊耦合次数，再计算耦合量，之后计算耦合强度，根据17种核心期刊两两之间的耦合强度最终形成17种期刊的耦合矩阵。然后经过Spearman相关处理，得到17种期刊的耦合关系相关矩阵Bij。

需要说明的是，耦合分析是从吸收知识的角度来分析期刊间的关系，由于知识来源的广泛性，既有来源于学科内部期刊的知识，又有来源于学科外部期刊的知识，导致期刊关系相对分散，造成耦合分析效果较差。为便于与期刊共被引分析、内容分析比较，这里仅选取学科内部期刊作为知识来源期刊进行期刊耦合分析。

3.3 内容分析数据处理

以17种核心期刊2009—2014年6年内所有论文为数据源，每种期刊对应一组包括6年内所有论文的题名、摘要、关键词等题录信息，通过C++自编程序从其题录信息中提取特征词，这样每种期刊都对应一组特征词，这些特征词分别代表了对应期刊论文的研究内容，称为期刊特征词。根据2.2节的方法步骤，分别建立17种核心期刊的期刊—特征词向量空间，文件格式为.txt，再利用自编程序将其转化为17×1906的高维小样本“期刊—特征词矩阵”，17代表17种小样本核心期刊，1906代表17种核心期刊的高维特征词，因为相对单一期刊很多特征词是缺失的，所以该高维小样本“期刊—特征词矩阵”属于含有很多0值的稀疏矩阵。为便于与期刊共被引和期刊耦合进行对比分析，最后在SPSS中通过相关分析将“期刊—特征词矩阵”转化为17×17的期刊内容相关矩阵，记为Cij。

数据矩阵Aij、Bij和Cij分别代表了三种分析方法的不同分析机理，下面就以这三个数据矩阵为基础，对比分析三种方法的相关性及对应期刊网络的特征。

本文用到的方法是QAP（Quadratic Assignment Procedure，二次指派程序）法和SNA（Social Network Analysis，社会网络分析）法。QAP法是一种对两个（或多个）矩阵中对应的各个元素值进行比较的方法，它通过比较各个矩阵对应的格值，给出矩阵之间的相关系数，同时对系数进行非参数检验[17]。共被引分析、耦合分析和内容分析分别对应三个数据矩阵，三个数据矩阵分别表达了内部元素期刊之间的关系，利用QAP法可以给出三个数据矩阵之间在多大程度上相似或相关，从而判定三种分析方法的相似性或相关性。SNA法通过建立行动者之间交往关系的模型来描述群体之间的结构，并用多个点（社会行动者）和各点之间的连线（行动者之间的关系）来表示网络。本文利用SNA法分析对比三种分析方法对应网络特征的异同。

4 三种分析方法的对比

4.1 共被引分析、耦合分析、内容分析的相关性

首先将Aij、Bij和Cij分别导入Ucinet6.0中，形成三个.##h格式文件，即Aij.##h、Bij.##h和Cij.##h，然后利用QAP命令计算这三个.##h文件两两之间的相关性，进而揭示三种分析方法在期刊分析中的相关性。分析结果见表1、表2。其中，QAP Correlations是指期刊网络之间实际的相关性系数；QAP PValues是指相关的显著性水平，当 P＜0.05时，两个网络存在某种必然的联系[17]。

表1 三种分析方法的QAP分析结果（QAP Correlations）

表2 三种分析方法的QAP分析结果（QAP P-Values）

在相关分析中，两者的相关系数一般在“-1～+1”之间，相关强弱一般由人为规定。本文规定，相关系数的绝对值在0.2以下认为不相关，0.2以上认为相关，0.2～0.5属于低度相关，0.5～0.8是中等程度相关，0.8以上是高度相关。这种划分并不是绝对的，还要结合P值（P-Values）的大小，一般P-Values小于等于0.05，视为存在一定的相关性，否则认为不相关。由表1、表2的QAP分析结果可知：①共被引分析网络与耦合分析网络的相关系数为0.232，显著性水平为0.019＜0.05，说明二者在统计学意义上存在一定的相关性，且相关程度为0.232；②共被引分析网络与内容分析网络的相关系数为0.868，显著性水平为0.000＜0.05，可见二者具有明显的相关性，且相关程度为0.868；③耦合分析网络与内容分析网络的相关系数为0.274，显著性水平为0.008＜0.05，说明二者存在一定的相关性，相关程度为0.274。

可见，三种分析方法之间均具有一定的相关性，都能够反映学术期刊之间的关联，其中共被引分析与内容分析高度相关，二者与耦合分析呈低度相关。由于期刊共被引分析已被广泛应用，说明内容分析法也是分析期刊关系的一种有效方式，可作为期刊共被引分析、期刊耦合分析的有益补充，而耦合分析反映学术期刊关联性的能力相对较差。

4.2 三种分析方法的网络特征对比

下面利用社会网络分析法对比研究三种分析方法对应的期刊网络特征，具体包括网络密度对比、块模型对比、核心/边缘结构对比。

4.2.1 网络密度对比

网络密度是指一个网络中实际存在的关系数目与可能存在的最多关系数目之比，它是反映网络凝聚力总体水平的重要标志[18]。Zeng等认为[19]，高密度网络能促进成员之间构建紧密的连接关系，保持网络内信息和资源的快速流动。谢洪明等[20]从知识整合的角度认为，网络密度越大，则网络中的知识、信息交流越充分。期刊网络密度反映了期刊网络中期刊之间联络的紧密程度。密度大的期刊网络联通增强，期刊合作交流广泛。对比三种分析方法对应的期刊网络密度，可以发现、比较不同方法揭示期刊吸收知识、传播知识的能力。

在Ucinet6.0环境下测得三种分析方法的网络密度分别为：ρ共现=0.5062，ρ耦合=0.1634，ρ内容=0.5381，即ρ内容＞ρ共现＞ρ耦合。 说明从内容联系上来看，图书情报学期刊关联紧密，由共被引分析得到的期刊间的关联也比较密切，但由耦合分析得到的期刊间的联系相对松散。所以，当考察某学科一组期刊的知识交流与合作关系时，最好选择期刊内容分析法，其次选择共被引分析法。

4.2.2 网络块模型分析对比

期刊网络块模型分析是根据结构性信息将期刊网络中的各节点进行分区，研究各期刊在网络中的位置与角色模型的方法。同一个模块内的期刊其角色地位相同，互换位置不影响网络的性质；不同模块之间的期刊位置不对等、不相似。对三种分析方法对应的期刊网络分别进行块模型分析，可发现三种分析方法在学术期刊分区能力方面的特征和差异性。

利用Ucinet6.0中的CONCOR程序对三种分析方法对应的.##h格式文件分别进行块模型分析，得到不同的分块矩阵（如表3、表4、表5所示）和块密度矩阵（如图2、图4、图6所示）。

（1）期刊共被引网络块模型分析

表3将17种图书情报学期刊分成6个模块，模块内部期刊在结构上相似，内容关联密切。图2的块密度矩阵给出了模块内部、模块之间的密度关系。图2中内部密度最大的是模块②，密度达0.919，对应“图书馆理论与实践”研究；内部密度较小的是模块⑤、模块⑥，这两个模块对应于情报学期刊。模块间密度最大的是模块②与模块③，说明这两个模块的研究内容相似，模块②与模块③对应期刊的研究内容分别是“图书馆理论与实践”研究、“图书馆工作与建设”；模块间密度最小的是模块③与模块⑤，说明这两个模块的研究内容差异较大，模块③与模块⑤的研究内容分别对应“图书馆工作与建设”“情报理论与信息处理”。体现了图书馆学学科比情报学学科成熟和学科内部关联性强于学科间关联性的现状。

表3 共被引分析分块矩阵

以0.624为临界值，将图2的块密度矩阵转换为像矩阵，之后根据像矩阵在Netdraw中得到共被引分析对应的模块关系网络，见图3。

图2 共被引分析对应的块密度矩阵

图3 共被引分析对应的模块间关系网络

由图3不难发现，模块①、②、③、④联系紧密；模块④在模块间处于核心地位，既是模块①、②、⑥之间的联络者，又加强了模块⑤、⑥与模块①、②、③之间的联系，起到桥梁作用。模块⑤、⑥对应情报学期刊，模块①、②、③对应图书馆学期刊，可见，情报学期刊通过模块④与图书馆学期刊实现知识的交流。结合表3中的分块矩阵，发现模块④包含《图书情报工作》《图书情报知识》两种期刊，根据模块④在图3中的特殊位置，说明《图书情报工作》《图书情报知识》在图书情报学期刊群知识流通中处于枢纽地位。分析这两种期刊的栏目特色，可以发现这两种期刊确属图书情报学期刊中的两栖期刊。说明由共被引分析得到的期刊群的块模型划分与实际情况是吻合的。

（2）期刊耦合网络块模型分析

表4将图书情报学期刊分成7个模块，其中模块③、模块⑤各含一种期刊，分别是《情报学报》《图书馆杂志》。图4的块密度矩阵给出模块内部、模块间的密度关系。除了③、⑤两个相对独立的模块外，图4中内部密度最大的是模块⑦，密度达0.976，对应“图书馆工作与建设”研究；内部密度较小的是模块②，包含《图书与情报》《情报资料工作》两种期刊。模块间密度较大的是模块①与模块②、模块①与模块④，模块①与模块②之间的关联对应的是“图书馆理论研究”与“图书与情报工作”的关联，模块①与模块④的关联对应的是“图书馆理论研究”与“情报技术”之间的关联。事实上，同一学科内部关联度应该最大，或者是图书馆学期刊之间，或者是情报学期刊之间，而不应是图书馆学期刊与情报学期刊之间。

表中矩阵元素bij表示对于Ak而言，Bi对Bj的相对重要性标度。通常bij取1、3、5、7、9及其他们的倒数，其含义分别为：

为得到图4的像矩阵，需要先选取图4块密度矩阵的临界值。与图2相比，图4中模块间的密度值总体偏小且比较分散，若选取与图2一样的临界值0.624，模块网络中会出现过多的孤立模块，不便于分析对比。根据图4中密度值的大小关系，基于“既不出现较多的孤立模块，又不至于使模块网络过于复杂不便识别”的原则，选0.523为临界值，将图4的块密度矩阵转换为像矩阵，根据像矩阵在Netdraw中得到耦合分析对应的模块关系网络，见图5。

表4 耦合分析分块矩阵

图4 耦合分析对应的块密度矩阵

图5 耦合分析对应的模块间关系网络

图5 中，模块①、②、④联系密切，模块⑥、⑦自成一体，结合表4中的分块矩阵，发现模块⑥内部的期刊多数属于情报学期刊，模块⑦内部的期刊主要是图书馆学期刊。显然模块⑥、模块⑦连为一体不好解释。模块④在模块①、②、③之间处于枢纽地位，加强了模块①、②、③之间的联系。结合表4，模块④对应的期刊之一《现代图书情报技术》属于情报学中技术性较强的期刊，该期刊成为模块①图书馆理论研究、模块②图书与情报工作、模块③情报学报的枢纽似乎有些牵强。

综上分析，说明期刊耦合分析对期刊群的模块划分能力较差。

（3）期刊内容网络块模型分析

表5将图书情报学期刊分成6个模块，其中模块⑥只含有一种期刊，即《现代图书情报技术》。图6块密度矩阵给出了模块内部、模块间的密度关系。除模块⑥外，图6中模块②内部密度最大，密度达0.967，对应“图书馆理论与实践研究”；内部密度较小的是模块⑤，包含《情报学报》《情报杂志》两种期刊。模块间密度较大的是模块②与模块③、模块①与模块③，模块②与模块③之间的关联对应的是“图书馆理论与实践”研究与“图书馆工作与建设”研究的关联，模块①与模块③的关联对应的是“图书情报研究”与“图书馆工作与建设”之间的关联。说明图书馆学期刊间的关联总体大于情报学期刊间的关联，体现了图书馆学比情报学更成熟的事实。

表5 内容分析分块矩阵

依据上面选取临界值的原则，这里仍以0.523为临界值，将图6的块密度矩阵转换为像矩阵，同样在Netdraw环境下得到期刊内容分析对应的模块关系网络，见图7。

图6 内容分析对应的块密度矩阵

图7 中模块①、②、③之间存在密切的关联，对照表5不难发现，模块①、②、③研究的共同主题是图书馆学问题；模块④、⑤联系紧密，模块④、⑤研究的共同主题是情报学问题。图7中模块①处于枢纽位置，模块①包含的两种期刊是《图书情报工作》《图书情报知识》，与共被引分析得到的枢纽模块包含的期刊一致。另外，模块6处于网络的边缘位置，除与模块⑤的距离相对较近外，与其他期刊的联系较弱，关系相对疏远。这与其包含的期刊《现代图书情报技术》偏重情报技术研究的办刊特色是一致的。

图7 内容分析对应的模块间关系网络

根据上述三种分析方法得到的块模型结构，结合17种图书情报学期刊的办刊特色和栏目设置，可以发现，期刊内容分析法对期刊网络模块的分析结果具有最好的解释性，而期刊耦合网络对期刊块模型分析得到的结果与实际情况不能很好吻合。

4.2.3 网络结构的核心/边缘对比

表6 三种分析网络对应的期刊核心/边缘结构

对比表6发现：三种期刊网络的核心/边缘结构具有共同之处：核心区主要对应图书馆学期刊，边缘区主要对应情报学期刊。共被引分析网络与内容分析网络给出的期刊分区结果更相似，两者核心区共同的期刊有《图书情报工作》《图书馆杂志》《图书馆论坛》《图书馆建设》《图书与情报》，两者边缘区共同的期刊有《情报学报》《现代图书情报技术》《情报杂志》，具有较高的重合率。由表6不难发现，共被引分析对应的核心区期刊中，《中国图书馆学报》《大学图书馆学报》《图书情报工作》是近几年图书情报学期刊在CSSCI中排名前三的期刊，三种期刊同时出现在共被引分析的核心区，一方面说明这三种期刊的权威地位，另一方面也反映了作者在引用期刊时存在追求“名刊效应”的倾向。耦合分析网络在核心区与前两者共有的期刊是《图书情报工作》《图书馆论坛》《图书馆建设》，耦合网络边缘区期刊只有《情报科学》一种，是与共被引分析网络的核心区重合的期刊。耦合分析网络与内容分析网络在次核心区重合率较高，高于共被引分析网络与内容分析网络在次核心区的重合率，说明内容分析、耦合分析在一定程度上规避了期刊共被引分析带来的“名刊效应”问题。

对比发现，共被引分析网络与内容分析网络在核心区和边缘区具有较高的相似度，但在次核心区差异较大；虽然耦合分析有很多不足，但却能在一定程度上规避期刊共被引分析带来的“名刊效应”问题。由此说明，多方法结合是核心/边缘结构划分的有效途径。

核心/边缘结构是由若干元素相互联系构成的一种中心紧密相连、外围稀疏分散的特殊结构[21]。在期刊网络结构中，核心区期刊在网络信息交流中对边缘区期刊起到控制、协调作用，为学科期刊群提供新成果、新知识。核心/边缘结构分析从建立核心/边缘结构模型的角度刻画期刊网络中各期刊成员之间的结构关系，便于确定期刊在学科领域期刊群中的地位和作用。

在Ucinet6.0环境，分别对17种期刊的共被引分析网络、耦合分析网络、内容分析网络进行核心/边缘分析，借鉴文献[22]中多次抽取核心期刊的方法得到不同的期刊分区，见表6。

5 结语

期刊共被引分析、耦合分析和内容分析是从三个不同的视角研究学科领域学术期刊群关系的不同方法。本文根据三种分析方法的不同机理，分别构建了图书情报学17种核心期刊的期刊网络，分析了三种方法的相关性，对比研究了三种方法的网络特征，得到以下结论：

（1）三种分析方法在期刊研究中具有一定的相关性。共被引分析法与内容分析法具有较高的相关性，耦合分析法与前两种分析方法的相关性较小。

（2）三种分析方法对应的期刊网络密度不同。其中内容分析法的网络密度最高，耦合分析法的网络密度最低，从知识交流的角度来看，内容分析法更便于发现期刊之间的关联，反映期刊之间的知识交流。

（3）三种分析方法得到的期刊网络模块不同。三种分析方法虽然都是对同一目标对象进行的分析，但由于其数据特点不同，分析机理不同，分析结果及对应的网络结构也存在差异，包括模块数目的差异、模块内成员的差异、模块密度的差异、各模块内外信息流通的差异等。比较而言，内容分析法得到的期刊网络块模型更能真实反映期刊内部的特征结构，具有较好的期刊分区能力。

（4）三种分析方法得到的期刊网路的核心/边缘分区不同。三种分析方法均能发现核心区、次核心区和边缘区，而且核心区与边缘区都分别对应图书馆学期刊和情报学期刊。但也有差异，共被引分析网络与内容分析网络给出的期刊分区结果更相似。内容分析和耦合分析却能够在一定程度上规避期刊共被引分析带来的“名刊效应”问题，而且内容分析法这方面的能力更强。

综合上面的几点结论，可以确定：在三种分析方法中，内容分析法是最有效的期刊分析方法，而耦合分析法在期刊分析中的效果最差，这与邱均平[5]等的研究结论“作者期刊耦合网络揭示科学研究结构的能力较差”是一致的。但并不能由此否认耦合分析在期刊研究中的作用，期刊耦合是从知识吸收的角度来度量期刊之间的关系，这种视角是其他两种方法所没有的。可以尝试将内容分析法与耦合分析法结合，以提高耦合分析的应用效果；尝试将共被引分析与耦合分析相结合，进而从期刊知识吸收和期刊知识扩散两个方向全面、完整地分析学术期刊的结构特征。

需要说明的是，本研究仍存在不足之处：本文三种分析方法利用的是同一时间窗内的数据，根据共被引分析和耦合分析的定义，两种方法对应的数据所反映的期刊引文关系存在一定的时滞，这会对最终结果带来一定的影响。考虑期刊栏目设置和办刊特色的持续性、期刊引文具有一定的连贯性，这种时滞对最终结论影响并不大。

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