人文学科期刊评价新视角：以人评文，以文评刊——以中国语言文学为例

■侯鑫鑫 谢 琳 朱 莉 朱文佳 张 敏 廖剑岚 任 磊 王 乐

1)复旦大学图书馆，上海市杨浦区邯郸路220号 2004332)复旦大学人文社科评价研究中心，上海市杨浦区国年路300号 200433

自然科学、人文学科和社会科学是人类知识体系的三大重要组成部分，通常将人文学科和社会科学统称为人文社会科学。与自然科学和社会科学不同，人文学科是一个以“人”为核心的学科，人文学科的学术活动是具有鲜明个体性和理想性的精神创造活动[1]。对于人文学科来说，集体合作所产生的效用不一定大于个体。

随着学科体系的不断拓展，学术论文的重要载体——学术期刊也获得了多元化发展。随着学术界对期刊评价重要性的认识不断加深，相关研究和实践均取得了长足发展，但现阶段学术期刊评价存在的问题也日益凸显，尤其是对于人文学科独特性的考虑尚有欠缺。为充分了解人文学科的差异性，力求更科学合理地进行相关评价，本研究首先启动了学科专家访谈项目。访谈结果显示，普遍适用于理工科的评价方法并不适用于人文学科，人文学科以人为核心的口碑评价(主观评价、同行评价)需要给予特别的关注。因此，对于人文学科来说，期刊评价也应逐渐从传统文献计量学角度向论文评价、学者评价，甚至学术能力评价转变。

学者们对人文学术期刊评价体系进行了一些探索性研究，例如：张积玉[2-3]分别构建了人文社科期刊定性和定量评价指标参考体系，以及人文社科期刊出版质量评价体系；苏新宁[4]在自然科学期刊评价指标体系的基础上，对人文社会科学期刊评价指标体系进行了修正；杜向明等[5]构建了人文社科类学术成果同行评议指标体系，并运用层次分析(Analytic Hierarchy Process，AHP)方法确定了各指标的权重；陈茹[6]从评价目的、评价方法、评价结果3个维度比较了国内具有较大影响、被应用较多的四大人文社科期刊的评价体系；钱蓉[7]以复印报刊资料为对象，构建了基于同行评议的复合型人文社科学术评价体系；梁建东[8]提议重建人文学科评价学术共同体。但是，在这些研究中，学者们通常将定性指标和定量指标区分开，并将人文社科作为一个整体进行研究，鲜有单独分析人文学科、突出其以“人”为核心学科特点的研究，缺乏将定性指标定量化的研究，以及将学术集刊纳入评价体系的研究。因此，将学术集刊纳入评价体系，从“人”的角度出发对人文学科学术期刊进行评价，将定性指标定量化，从而构建一个多维度的期刊评价体系就显得十分必要。

1 评价思路及方法

“以人评文、以文评刊”是本研究的主导思想，期刊作为学术论文的载体，其学术影响力由其所刊载的论文影响力决定，由于期刊的论文体量巨大，逐一评价的可操作性较低。人文学科文章影响力在很大程度上可由论文作者的影响力来决定，即该刊聚集核心作者的数量越多，核心作者发表文章的数量越多，则该刊物的学术影响力越高。因此，本研究将重构“精英路线”，借助复旦大学在人文学科学术界的影响力，通过各途径推选人文学科领域共同认可的优秀学者，将正式期刊、学术集刊一并纳入评价范畴。而确定高影响力学者，收集核心作者的信息自然成为本研究的重点。

不同于自然科学领域的学术成果主要以期刊为载体，人文学科的学术成果还会发布在学术集刊中。学术集刊是与学术期刊互补的一种学术出版方式，在编辑思想和出版体例上与期刊一脉相承，但是却具有不同于期刊的传播功能和存在价值[9]。在评价对象的选取上，本研究将学术集刊纳入评价体系，收集学术期刊和学术集刊的数据，将学术集刊数据作为重要补充。本研究的评价目的为学术评价，主要表征学术期刊在某一个或多个研究领域的学术影响力，多元化展示人文类学术期刊的不同学术特色。鉴于有限的时间、精力等，本研究团队无法对所有学科进行评价，遂选取中国语言文学为对象来验证所提出的研究方法和研究思路的科学性。

1.1 人文学科期刊&集刊的评价技术路线

本研究设计的人文学科期刊评价技术路线如图1所示，分为以下6步。

图1 人文学科期刊评价技术路线图

第一步，建立期刊库&集刊库。首先，全面调查我国内地、香港及台湾地区中国语言文学类期刊和集刊的总体情况，锁定几个主要的数据来源。其次，从几个主要的数据来源中抓取期刊和集刊数据；对这些数据进行初步处理，形成2个较为规范的期刊和集刊列表。在此基础上，对获取到的期刊和集刊数据进行二次处理：在咨询中国语言文学领域的专家以后，建立期刊和集刊数据的清理规则，并对多个来源的数据进行合并。最后，形成较为规范的期刊&集刊数据库。

第二步，获取二级学科发文数据。首先，根据第一步获得的期刊和集刊列表，抓取其刊载的所有文章；其次，将文章映射到中国语言文学下属的二级学科中，本研究以文章的中图分类号作为划分二级学科的依据，将中图分类号与教育部发布的二级学科类目进行对应。

第三步，形成核心作者库。首先，确定核心作者来源，为了尽可能完整、全面地收集领域内具有影响力的核心作者数据，本研究选取专家顾问团队推荐的学者、问卷调查中被多次推荐的学者、中国语言文学学科排名前几的高校中的优秀学者以及高产作者、高被引作者作为核心作者；其次，对不同来源的学者数据进行处理，获得规范化的学者名单；通过各学者所在机构官方网站等途径获得学者履历；最后，对这些履历数据进行清理，形成学者规范档案，并汇聚成核心作者数据库。

第四步，对二级学科发文数据和核心作者数据进行匹配，确定核心作者的发文情况。

第五步，根据核心作者数据构建期刊的核心作者强度指数。

第六步，构建以核心作者强度为中心的学术影响力指数，形成以学术影响力指数为核心的多维度评价体系。

1.2 研究方法

1.2.1 专家访谈

本研究采用“便利性抽样”和“滚雪球抽样”的方式获取被访谈者，首先考虑有熟识关系的、比较了解情况且容易找到的专家学者，其次通过专家推荐以滚雪球的方式获取被访谈者。同时，还考虑到同质性(访谈对象都是人文学科领域的专家学者)和异质性(尽可能选取中国语言文学下的二级学科样本)的问题，以保证结论可以反映学者们的不同情况。整个访谈持续了7个月，全部由本课题组成员作为访谈员对调查对象进行面对面的半结构化访谈。受访者年龄均在50岁以上，所涉及的专业面较广，中国语言文学、外国语言文学、历史学、哲学、国学等专业均有所涉及。参与机构包括中国社会科学院、北京大学、清华大学、北京师范大学、华东师范大学、南京大学、复旦大学等高校及研究院。共对49位在中国语言文学领域具有威望和公信力的专家学者就学科评价这一主题进行了个人访谈，并与其进行了先后3轮的沟通与反馈；召开了7次集体座谈会，有50位专家出席会议。项目历时7个月(2014年10月—2015年4月)，完成了人文学科评价(含期刊评价)的学者访谈工作。

1.2.2 问卷调查

本研究以中国语言文学的学科特点为依据，参考当前国内外尤其是国内关于期刊评价中使用的相关指标，初步构建了中国语言文学类期刊&集刊的评价体系问卷调查框架。该问卷的内容主要分为3个部分：(1)基础性问题，包括性别、年龄、研究领域及研究方向等；(2)认可态度，即对影响人文期刊学术水平的因素进行相关判断，初步了解专家们对期刊评价因素的认可态度，以及对优秀专家和期刊的推荐情况；(3)探讨内容，即了解专家们对“以人评文，以文评刊”研究思路的意见和建议。本研究的调查对象分为3类：(1)中国语言文学领域的专家学者；(2)中国语言文学领域的高产、高被引作者；(3)中国语言文学领域的期刊主编。共发放问卷384份，回收有效问卷163份，问卷内容如表1所示。

表1 问卷内容设计

1.2.3 文献计量

本研究从期刊&集刊数据库、问卷等渠道获取数据，对这些数据进行清理以后，采用文献计量学方法对这些数据进行分析。文献计量学是一门把数学和统计学用于图书和其他文字通讯载体的科学[10]，运用文献计量学的方法能够从期刊、文章等的题录数据中挖掘出文献的发展规律。

1.3 中国语言文学数据获取

1.3.1 期刊&集刊数据来源

本研究全面收集了我国内地、港澳台地区的中国语言文学类学术期刊列表，以摸清当前中国语言文学类期刊的总体概况。

本研究的期刊&集刊数据主要来自：(1)内地中国语言学类学术期刊(包括集刊)来源主要包括中国知网的中国语言学期刊导航以及学术集刊导航，中文社会科学引文索引(Chinese Social Sciences Citation Index，CSSCI)(2014—2015)来源集刊目录、中国集刊网[11]、复旦大学图书馆采编部提供的订购目录等；(2)港澳台地区的中国语言文学类学术期刊来源主要包括相关高校院系主页、复旦大学图书馆采编部提供的订购目录、Web of Science、乌利希国际期刊指南(Ulrich′s Periodicals Directory)等。台湾地区学术期刊除以上途径外，还主要来源于台湾学术期刊在线数据库(Taiwan Scholar Journal Database，TWS)[12]、华艺数据库、台湾人文及社会科学引文索引资料库(Taiwan Citation Index-Humanities and Social Science，TCI-HSS)[13]。

1.3.2 期刊&集刊数据清理

与以往期刊评价体系仅利用期刊层面数据不同的是，本研究将期刊发文的二级学科属性和核心作者强度作为重要的评价指标，对期刊文章数据进行深度分析，故将期刊相关数据分为期刊级数据和文章级数据两个层级。期刊级数据是指有关期刊主办、出版及利用等信息；文章级数据是指与期刊所刊载文章有关的信息及利用情况，还包括发文的参考文献和引证文献等信息。经过去重、合并等操作以后，规范化后的数据类型及字段如表2所示。

表2 规范化后的数据字段

1.3.3 核心作者数据来源

为了更加全面地收集中国语言文学领域的核心作者数据，本课题组经过前期的访谈调研和多次讨论，将以下5类学者视为核心作者。

(1) 专家顾问团队推荐的优秀学者。本研究特意成立专家顾问团队，由20多名中国语言文学领域的国内知名专家组成，并召开“中文·学科发展与评价体系构建研讨会”，与会专家针对中国语言文学一级学科领域下的8个二级学科进行讨论，并推荐优秀学者共59人。

(2) 问卷中被多次推荐的优秀学者。本课题组于2016年10月—12月开展了中国语言文学期刊评价指标调查，利用“问卷星”平台向既定受访者发放了调查问卷，在回收的问卷中获得被推荐学者的信息。并根据前一轮回收的信息继续以“滚雪球”的方式向被推荐学者发送新一轮的问卷，以收集到更多学者的信息。

(3) 学科实力较强高校的优秀学者。根据2012年教育部学科评价结果，本研究选取中国语言文学学科排名靠前的8所高校：北京大学、北京师范大学、复旦大学、南京大学、南开大学、山东大学、浙江大学、中山大学，收集这些高校中副教授及以上职称的在任学者数据。

(4) 高产作者。在参评期刊中发表论文数量位居前列的学者，一般认为其学术活跃度较高，位于学术研究前沿。本研究通过分析参评期刊发文数据，收集发文量排名前200的作者数据。

(5) 高被引作者。对于参评期刊中论文被引频次位居前列的学者，通常认为其学术影响力较强，学术成果质量较高。通过分析参评期刊的被引数据，收集总被引频次排名前200的作者数据。

1.3.4 学者数据清理

本课题组在收集和确定核心作者信息的过程中遇到许多困难，主要有重名学者难以分辨、作者所在机构难以确定、作者联系方式难以获取、期刊主编信息难以查找和获取等，为了确保数据的完整性和准确性，本课题组对收集到的数据进行删除缺失值、疑似数据交叉验证、去除重复值等操作，最终收集到核心作者共1514人，其中403人为被推荐学者。规范后的核心作者数据及推荐数据的字段如表3所示。

表3 核心作者数据及推荐数据字段

2 评价指标设置及评价结果分析

本研究共收集了中国语言文学10年的发文数据(2007—2016年)，共计400多万条数据，经清理后留下531025条数据。由于不同学科在发文量、核心作者数等方面存在较大差异，本研究对中国语言文学下属二级学科进行分类研究，根据文章的分类号划分二级学科，共对5万多条中图分类号进行二级学科划分。其中，将中国古代文学和中国现当代文学合并为中国文学，由于收集的数据中不涉及外文期刊，故“比较文学与世界文学”不在本研究的讨论范畴。数据主要来自文艺学、语言学及应用语言学、汉语言文字学、中国古典文献学、中国古代文学/中国现当代文学(中国文学)和中国少数民族语言文学6个二级学科。

2.1 评价指标设置

(1) 期刊&集刊年均机构方差。本研究的对象是期刊数据和集刊数据，考虑到中国语言文学类集刊的出版周期不稳定，大部分集刊都是年刊甚至是两年刊，甚至有些集刊存在断断续续出版的情况[14]。结合在问卷调查、专家访谈过程中专家提出的“学术出版物要有稳定的出版周期”，以及具有几十年编辑出版经验的主编提出的“通过集刊的发文机构数量能够判断集刊的稳定性”等观点，本研究提出“期刊&集刊年均机构方差”这一概念，认为通过计算每年在期刊&集刊发文的机构数量的方差，能够判断该期刊&集刊的稳定性。期刊&集刊年均机构方差的计算公式为

W1=stdev(I1，I2，…，In)

(1)

式中：In为该期刊&集刊第n年的发文机构数，n=0,1,2，…，10，对于创刊年数少于10年的期刊&集刊，n=2016-创刊年份；W1为年均机构方差，W1∈[0,+∞]。W1可表征期刊的稳定性，其数值较小表示该期刊的稳定性较高，数值较大则表示该期刊的稳定性较差，大部分期刊&集刊的年均机构方差∈[0,20]。

(2) 期刊&集刊跨学科被引频次。在多学科交叉融合的背景下，期刊&集刊的跨学科被引频次可以反映该期刊&集刊成果的多学科性，揭示学科体系的结构与变化规律[15]，因此本研究选取该指标作为参考指标。期刊&集刊的跨学科引用是指发表在该期刊&集刊上的论文引用了不同学科的文献，这一属性可以根据参考文献的学科属性进行判断[16]。本研究在计算期刊&集刊的跨学科被引频次(W2)时，主要统计了该期刊刊载论文中引用的非学报且非中国语言文学期刊的数量。期刊&集刊跨学科被引频次的计算公式为

W2=N2

(2)

式中：N2为某期刊中引用的非学报且非中国语言文学期刊的数量。例如，《中国语文》中引用了10种非学报且非中国语言文学的期刊，则其W2的值为10。

(3) 将5年引用指数定义为5年影响因子(该指标只针对近6年均有发文的期刊)。由于人文学科的学术周期较长，研究成果大多需要经年累月的潜心钻研，很难在1～2年内产生影响[17]。人文学科领域的引用周期也较长，一部经典作品往往被引用数十年[18]。荷兰学者van Rann[19]曾建议在对人文学科进行引文计量时，其时间跨度要超过5年。结合前期对专家学者的访谈和问卷调查结果，本研究选取了5年影响因子(W3)这一度量指标，其具体的计算公式为

W3=C3/N3

(3)

式中：C3为该期刊&集刊在2010—2014年所刊载的文章在2015年的被引频次；N3为该期刊&集刊在2010—2014年所刊载文章的数量

(4) 期刊&集刊的核心作者强度。在问卷调查和专家访谈过程中，专家认为“以人评刊体现了精英的学术共同体，他们为了摆脱行政化对学术的侵犯，争取学术自主性而做出很多努力，权威学者有责任站出来扭转学术风气。在建立评价体系时，要考虑偏重同行评议，而同行评议最关键的环节就是组建高素质、高学术影响力的同行队伍”。这充分肯定了本研究提出的“以人评文，以文评刊”的合理性。本研究将这一概念进行定量化处理，提出核心作者强度(W4)这一指标，根据核心作者在哪些期刊&集刊发表论文，共发表了多少篇高质量的文章来判断该期刊&集刊的办刊水平。该指标主要统计核心作者发文量和核心作者的被推荐次数，其计算公式为

W4=ln[sum(M)+1]×B

(4)

式中：M为核心作者的发文量，M∈[0,+∞]，由于不同学者的发文量存在较大差异，为了缩小数据的绝对数值，减小统计偏差，同时不改变数据之间的相对关系，本研究在对核心作者发文量取对数时，考虑到核心作者发文量为0的情况，故在求和的基础上加1；B为核心作者被推荐次数，该数值越大，表明核心作者的影响力越大。W4的数值越大，表明期刊&集刊的核心作者强度越大，核心作者的认可度越高。

(5) 基于核心作者的期刊&集刊影响力指数。本评价体系的关注重点在于“人”这一核心要素，认为刊物的学术影响力由其所刊载文章的作者影响力来决定，即该刊聚集核心作者的数量越多，核心作者发表文章的数量越多，则该刊物的学术影响力越高。在构建期刊&集刊影响力指数时，本研究将期刊&集刊与核心作者进行关联，请由人文学科领域有较高威望和公信力的学者组成的专家委员会来推荐优秀的期刊以及集刊，统计期刊的被提名次数。同时，根据本研究的核心思想，统计在该期刊&集刊发文的核心作者、Top 10院系副教授及以上职称学者的发文数量，再加上前文提及的核心作者强度，期刊&集刊影响力指数(W5)的计算公式如下：

W5=A×30%+D×40%+E×20%+G×10%

(5)

式中：A为相对期刊被提名次数；D为相对核心作者强度求和；E为相对核心作者数量；G为相对Top 10院校副教授及以上职称学者所占的比例。(5)式中“相对值”的计算方式为：该期刊&集刊的值/所有期刊&集刊的最大值。W5的数值越大，表明该期刊&集刊基于核心作者的影响力越大，该期刊&集刊聚集的核心作者越多，该期刊&集刊的影响力越大。

2.2 评价结果

根据前文整理出来的数据和设置的评价指标得到的学科评价结果如表4所示。本研究筛选了每个学科影响力指数排名前5的期刊&集刊，考虑到不同学科的发文量、核心作者数量等存在较大差异，表4的数据是按照二级学科进行计算。本研究根据期刊&集刊所刊载文章的中图分类号划分期刊&集刊的学科属性，有些期刊&集刊会同时属于不同的二级学科，如《中国语文》同属于汉语言文字学和语言学及应用语言学这两个学科，在这两个学科分类中，期刊&集刊的固有属性，即年均机构方差、跨学科被引频次和5年影响因子不存在差异性，而与核心作者、作者发文有关的指标，如核心作者强度和影响力指数，存在较大的差异。以核心作者强度为例，在不同的学科门类下，《中国语文》的核心作者、核心作者发文量、核心作者被推荐次数存在差异，计算所得的核心作者强度存在较大的差异，汉语言文字学中的《中国语文》的核心作者强度为216.34，而语言学及应用语言学中的《中国语文》的核心作者强度仅为31.19。

总体而言，不同期刊&集刊有不同的办刊特色。以《文艺争鸣》为例，从表4可以看出，大部分期刊&集刊的年均机构方差的范围为[0,20]，仅有《文艺争鸣》的年均机构方差为61.17，表明该刊的发文机构数量存在较大的波动。该刊的核心作者强度和影响力指数不论是在文艺学学科还是在中国文学学科中都有较好的表现，说明该刊在本研究认定的核心作者群中认可度很高；该刊的跨学科被引频次为12446，远高于其他期刊&集刊，表明发表在该刊上的跨学科的文章较多；该刊的5年影响因子仅为0.190，表现较为一般。

3 总结

期刊和集刊是学术成果的重要载体，学术期刊&集刊评价是学术评价工作的重要组成部分。不同于自然科学，人文学科是一个以“人”为核心的学科，“人”的影响力是人文学科专家学者的主要关注点。对此，本研究专门选取了人文学科为研究对象，提出了“以人评文、以文评刊”的评价思路，认为刊物的学术影响力由其所刊载文章的作者影响力来决定，即该刊聚集核心作者的数量越多，核心作者发表文章的数量越多，则该刊物的学术影响力越高。在进行实证研究时，本研究将学术集刊纳入评价体系，同时收集了中国语言文学的期刊和集刊数据；在设置评价指标时，对中国语言文学的具有权威性和影响力的专家学者进行了访谈和问卷调查，将调研所得的定性指标定量化，形成本研究的期刊&集刊评价体系；并针对调研所形成的核心作者数据库和抓取的期刊&集刊数据库，从期刊&集刊的年均机构方差、跨学科引用、5年影响因子、核心作者强度和基于核心作者的学术影响力等维度揭示期刊&集刊的不同特色。

表4 期刊&集刊分学科评价结果

本研究还存在一定的局限性。(1)“以文评刊”还做得不够到位。本研究仅以核心作者在刊物中的发文数量来评价期刊&集刊的水平，并未真正从发文质量角度对期刊&集刊进行评价，此为学术界面临的共同问题，也是本研究的一大缺憾；(2)在对专家进行问卷调查时，本研究通过同行介绍、官方网站查询、电话、短信、电子邮件、公函等方式联系专家上千次，但是问卷的回收率仍然不高，导致核心作者的数量不够理想，从而影响最终的评价结果；(3)出于对数据的完整性以及期刊、集刊存在共性等考虑，本研究未对期刊、集刊分别进行评价，而是将集刊数据作为重要补充。