基于学术授信分析的期刊影响力评价研究

■周春雷 张琳琳 曾庆坤

1)郑州大学信息管理学院，河南省郑州市科学大道100号 450001 2)郑州市数据科学研究中心，河南省郑州市科学大道100号 450001

学术期刊是发表学术成果的基本载体，学术界一向重视期刊影响力评价研究，在定量或定性评价方面取得了很多成果。其中，Garfield提出的影响因子(Impact Factor，IF)历来是评价期刊影响力的重要指标。近年来，5年期刊影响因子(5-Year Impact Factor，IF5)、期刊影响力指数(Journal Clout Index，CI)、引文中位数指标(Citation Median Metrics)等基于IF的指标也开始得到认可[1-3]。2006年，Braun等[4]将Hirsch前一年刚提出的h指数应用于期刊评价，开启了以各种衍生h指数[5-6]测度期刊影响力的先河。鉴于影响因子、h指数等单一量化指标的视野局限性，学术界不断尝试各种定量、定性相结合的评价方法，既鼓励以多维指标全面、客观地评价期刊影响力[7-10]，也重视关于开放同行评议的研究[11]。例如，由中国社会科学评价研究院起草并于2021年12月1日正式实施的我国首个人文社科期刊评价标准就非常重视专家群体的意见，以期刊吸引力、管理力和影响力3个维度为基准构建了更加透明的期刊评价体系[12]。

学术群体作为期刊论文的作者和使用者，在塑造期刊学术影响力的过程中发挥着重要作用，其中主流学术群体尤为关键。目前，科学学、国际人因工程、藏医药学等研究领域已经意识到主流学术群体对领域发展的引领作用，并利用作者共引分析、多维尺度分析、因子分析等方法借助知识图谱来识别出领域内的主流学术群体[13-15]。尽管如此，现有期刊影响力评价方法依然不同程度地忽视主流学术群体在期刊影响力评价问题上的话语权，关于主流学术群体的识别研究也较为薄弱。本研究认为，主流学术群体在期刊上发文或引用期刊均属学术授信行为，这种授信的规模与强度是期刊学术地位变化的重要影响因素。因此，本研究尝试将学术授信分析方法应用于期刊评价中，提出基于学术授信分析的期刊影响力监测与评价方法，识别主流学术群体并分析其发文、引用等学术行为与期刊学术地位的关系，为研究期刊影响力提供一种基于量化数据的新视角。

1 基于学术授信分析的期刊影响力监测与评价方法

1.1 学术授信分析概念与方法

“授信”一词出自金融、法律等领域，有为人或事“背书”“站台”的意思，将其应用于学术领域可较为形象地描述学术共同体成员间的信任传递活动。学术授信是指学术共同体成员以自身的学术声誉、学识判断为保证向其他成员推介某学术成果或某成员的行为。学术授信评价理论是一种根据评价视域内全体成员的互相授信情况对评价对象的学术声望进行量化测度的学术评价理念[16]。学术授信分析方法则是一系列基于学术授信评价理论的信息分析方法的总称，如Dh指数分析法、引荐分析法、链接内容分析法、z指数分析法和群组分析法等。这些方法在期刊评价、图书评价、单篇论文评价、人才评价、成果影响力分析、同行探测等研究中均有应用。本研究尝试将该方法应用于期刊动态影响力的监测。

1.2 学术授信分析对期刊影响力监测与评价的适用性

周期性开展的核心期刊遴选活动在期刊界引发了强烈的“鲶鱼效应”，导致某些学术实力不够深厚的期刊经常在不同核心期刊榜单上进进出出。本研究将这些学术地位不够稳固、短暂拥有过某种核心期刊称号的期刊称为边缘核心期刊，将其进入或跌出核心期刊榜单的年份称为临界点。边缘核心期刊在专业领域内的学术地位不够稳定，容易受到学术群体关注度变化的冲击，其所受影响常以进出核心期刊榜单等可见形式表现出来。因此，本研究将边缘核心期刊作为研究对象，探讨学术群体态度变化对期刊地位的影响。

学术群体对期刊的关注、使用与评价无不释放着信任信号。从学术授信视角来看，学术群体在某期刊上发表论文或对其进行引用系以自身学术声誉为期刊“背书”，体现其对该刊的关注与认可。主流学术群体与非主流学术群体在个人特点、学术特征等方面都存在一定的差异[17]，但目前关于主流学术群体的概念尚无统一标准。本研究尝试利用领域内h指数(Dh指数)来标记学术地位的层级以识别主流学术群体，该指数为基于特定数据集的h指数，其优点是可以公平地比较大规模群体在特定细分领域内的相对影响力[18]，也有文章证明该指标能有效识别领域内专家群体、预测普赖斯奖得主。鉴于Dh指数能有效表征作者的学术地位和影响力，本研究尝试将Dh指数≥4(在特定领域至少发表了4篇文章，且每篇文章的被引频次不少于4次)的学者视为主流学术群体，其代表性成果在该领域内受到了同行的认可。主流学术群体之所以能成为领域“内行”，是因为其学术探测能力、学术鉴赏能力、学术输出能力等均强于普通学者。此外，主流学术群体的集体授信行为容易引发示范效应：随着时间的积累，来自主流学术群体的高发文量和引用量可向外界传递出该群体高度认可并支持某一期刊的强烈信号，这种长期而持续的集体学术授信可带动其他学者关注特定期刊，从而有效提升期刊在学术界的影响力，为期刊进入核心期刊榜单提供强大支持。在长期的学术研究过程中，主流学术群体对特定期刊的关注度不断发生变化，这种集体授信行为的规模与强度变化正是决定期刊影响力动态变化的内在原因。因此，本研究认为利用学术授信分析方法来监测与评价期刊影响力不仅具有合理性，而且切实可行。

1.3 基于学术授信分析的期刊影响力监测与评价方法构建

鉴于主流学术群体的关注与支持对于研究期刊影响力问题的重要性，且其学术授信偏好常以在某期刊上发文或引用某期刊论文等可见形式表达出来，因此监测这些行为如何变动就非常有意义。本研究拟根据上述思路设计能体现主流学术群体集体学术授信行为变动情况的指标，并验证其在监测期刊影响力变化方面的价值。

本研究监测主流学术群体对特定期刊授信情况的过程如下：(1)获取期刊发文和被引数据。确定测度时间区间并获取目标期刊在相应年份的发文和被引数据，然后选取测度区间内期刊的发文作者和施引作者作为学术群体集合。(2)识别主流学术群体。对特定数据集施加批量h变换得到某领域全部学者的Dh指数，并以此标记他们在领域内的学术地位，从而将本研究定义的主流学术群体(Dh指数≥4的学者)识别出来。(3)动态监测主流学术群体的学术授信情况。笔者从发文和引用视角共选取6个指标来表征学术授信情况，即该群体在测度时间区间的人均发文量、年度发文量、年度发文人数、人均施引量、年度施引量及年度施引人数。从更精细的粒度看，这6个指标的侧重点不同：主流学术群体的人均发文量和人均施引量着重强调期刊长期累积的声望和学术影响力对当下的影响，可考察期刊对重要学术群体的吸引力；年度发文量及年度发文人数、年度施引量及年度施引人数等短期指标可用于观察主流学术群体在不同时段对同一期刊态度的动态变化。(4)评估期刊影响力。通过具体的指标值来捕捉期刊的动态影响力，进而判断期刊能否进入核心期刊榜单。具体流程如图1所示。

图1 基于学术授信分析的期刊影响力监测与评价模型

2 实证研究

2.1 样本选取和数据来源

本研究选取来自国内图情领域的边缘核心期刊A、B为研究对象，探讨主流学术群体关注度的变化对这2种期刊进出核心期刊榜单的影响。此处核心期刊榜单包括《中文社会科学引文索引》(ChineseSocialSciencesCitationIndex，CSSCI)和《中文核心期刊要目总览》(以下简称《中文核心》)，理由如下：(1)2种期刊的起始条件和基本情况较为相似。它们的创刊时间非常接近，分别为1979年和1980年，且均为月刊，这种影响力累积时间和报道学术成果速度方面的共同点保证了样本的可比性。(2)期刊A、B均为进出过核心期刊榜单的边缘核心期刊，自1998年以来均有入选核心期刊10年以上的资历，但当下的学术地位迥异，即期刊A曾位居核心期刊榜单多年，但近年来一直保持普通期刊状态，而期刊B早年曾为核心期刊，后一度降为普通期刊，近年来持续出现在核心期刊榜单中且其地位有趋稳之势。这2种期刊的具体情况如图2所示。这一特点有助于更加清晰地监测“临界点”前后相关指标的变化情况，从而验证主流学术群体关注度变化对期刊地位的影响。(3)期刊A、B来自相同学科且学术地位都不够稳固，其发文及施引群体也高度重叠。这些共性决定了样本期刊是较为理想的研究对象，深入研究其主流学术群体的关注度变化很有意义。

图2 期刊A、B被列为核心期刊的年份情况

本研究所用的基础数据包括：(1)从CNKI获取2种期刊1998—2020年的题录数据，清洗后共得到20814条数据，其中期刊A、B的数据数量分别为7570条和13244条，这些数据将被用于主流学术群体发文情况的分析。(2)从自建增强型引文数据库中获取2种期刊1998—2020年的被引数据，共19962条，其中期刊A为8134条，期刊B为11828条。本研究所用的底层引文数据来自CSSCI，但做了增强处理，这种增强型引文数据中的施引文献和被引文献均有完整的发文题录信息，这就使本研究可以从较为精细的粒度上考察施引群体在期刊影响力演变过程中发挥的作用。(3)国内图情领域全部期刊作者的Dh指数数据。本研究采用文献[18]介绍的Dh指数统计方法，在自建引文数据库中批量统计了整个图情领域28325名学者的Dh指数(统计时间截止到2019年底)，这份较为完整的学者名单及Dh指数数据在本研究中被用于标记不同作者的学术地位，以识别主流学术群体。

2.2 主流学术群体发文分析

首先，从图情领域全部作者的Dh指数数据中提取期刊A和B的每位发文作者的Dh指数，将发文作者按Dh指数降序排列并筛选出Dh指数≥4的主流学术群体，以达到将作者群体分层的效果。其次，分别计算1998—2020年主流学术群体在2种期刊的人均发文量(主流学术群体总发文量与主流学术群体总人数的比值)。最后，分别计算主流学术群体中各个层级的作者在2种期刊的人均发文量，得到层级人均发文量，即Dh指数≥4的作者发文量与作者人数的比值，得到图3所示的主流学术群体人均发文量对比结果。

图3 主流学术群体人均发文量对比图

经统计，主流学术群体在A、B 2种期刊的总发文量分别为1146篇和1697篇，人均发文量分别为1.151篇和1.229篇。从总发文量、人均发文量及图3显示的各层级作者的人均发文量对比情况看，主流学术群体对期刊B更为关注；但从人均发文量差值来看，主流学术群体中各层级作者对2种期刊的关注度差异不明显。出现这一结果的原因可能是这2种期刊在领域内的学术地位都不是很高。主流学术群体的总发文量、人均发文量存在差异，相应地，期刊A和B目前的学术地位迥异：主流学术群体更倾向于在期刊B上发文，近年来期刊B持续位于核心期刊榜单中且地位逐渐稳固；期刊A虽然能在局部Dh层级(如7、9、10、16)上受到某些作者的青睐，但其在主流学术群体人均发文量方面并无优势，这种能反映高影响力群体学术授信意见的差异或许正是期刊A近年一直未能再次进入核心期刊榜单的重要原因。

为深入考察主流学术群体关注度波动对期刊A、B各自进出核心期刊榜单的影响，本研究以年为单位，持续监测“临界点”前后主流学术群体在2种期刊的授信情况，得到图4所示的主流学术群体年度发文情况，其中y1～y4为期刊A、B进入或跌出核心期刊榜单的部分年份。

结合图4(a)和期刊A跌出核心期刊榜单的年份可以发现：2011—2013年主流学术群体在期刊A上的发文人数及发文量持续下降，期刊A于2014年(y1)被CSSCI剔除；2014—2016年主流学术群体的发文量再次持续下降，2017版《中文核心》中未再出现期刊A，即期刊A于y2跌出核心期刊榜单。

由图4(b)及期刊B进入核心期刊榜单的年份可知：2001—2003年主流学术群体在期刊B上的发文人数及发文量均急速上升，期刊B于2004年(y3)进入《中文核心》；2014—2016年主流学术群体发文人数及发文量再次持续上升，期刊B于2017年(y4)进入CSSCI。

如上所述，主流学术群体的发文情况在揭示边缘核心期刊的学术地位变动趋势方面有一定参考价值：当主流学术群体连续两年及以上在某刊的发文量大幅减少时，该刊有跌出核心期刊榜单的风险；反之，当主流学术群体在某刊的发文量持续大幅增加时，该刊进入核心期刊榜单的可能性将显著提高。若主流学术群体在某刊的发文量持续稳定在高位时，该刊的学术地位也趋于稳固，例如，2014—2016年，主流学术群体在期刊B的发文量较前一时间区间(2011—2013年)上升了2.93%，主流学术群体的发文人数上升了7.06%，期刊B因获得了大量来自主流学术群体的关注而在2017年进入核心期刊榜单。

2.3 主流学术群体施引分析

本研究首先在自建增强型引文数据库中提取2种期刊1998—2020年的被引数据，得到施引作者名单，根据图3所示方法得到其中Dh指数≥4的学者群体，并计算人均施引量；然后计算该群体不同层级作者对2种期刊的施引情况，得到图5所示的对比结果。

图5 主流学术群体人均施引量对比

经统计，主流学术群体对期刊A、B的总施引量分别为2182次和2927次，人均施引量分别为3.01次和3.60次。由不同层级作者人均施引量可知，主流学术群体在施引时也更关注期刊B。与人均发文量所反映的情况不同，各层级作者人均施引量反映出期刊B的优势较为明显，这也说明人均施引量指标在测度期刊影响力方面是有效的。总施引量、人均施引量体现了学术群体长期以来的整体关注度，可以视为关注度的累积影响。主流学术群体对期刊B的总施引量、人均施引量均高于期刊A，这在一定程度上解释了在最新一轮核心期刊评选中，期刊B为CSSCI核心期刊，而期刊A只是CSSCI(2021—2022年)扩展版来源期刊。

与年度发文指标处理思路相同，分别监测主流学术群体对2种期刊的年度施引情况：以年为单位，持续监测1998—2020年主流学术群体每年对期刊A和B历年发表文献的累计引用情况，结果如图6所示，其中y5～y7为期刊A、B进入或跌出核心期刊榜单的部分年份。结合图6(a)和期刊A跌出核心期刊榜单的年份可以看出，2014—2016年主流学术群体施引人数和施引量总体呈下降趋势，2016年施引量达到阶段内最低，期刊A在2017年跌出核心期刊榜单(y5)。

图6 主流学术群体对期刊A、B的年度施引情况(a)主流学术群体对期刊A的引用情况；(b)主流学术群体对期刊B的引用情况

从图6(b)和期刊B进入核心期刊榜单的年份可以发现：1998—2003年主流学术群体对期刊B的施引量从个位数开始累积，且持续增长，期刊B于2004年(y6)进入《中文核心》；2015—2016年主流学术群体施引人数及施引量连续上升，期刊B于2017年(y7)进入CSSCI。

主流学术群体的年度施引情况能影响期刊地位，该指标同样可用于期刊影响力测度，并可进一步判断期刊能否进入核心期刊榜单：当符合某研究主题的论文有多篇可供选择时，学者们倾向于引用可信度较高的论文，故获得大量主流学术群体的引用不仅意味着现实的引用偏向，也表明期刊的学术质量得到了专家群体的肯定。这种由高影响力群体集体投出的学术授信选票具有强大的“口碑”宣传效果，可有效提升期刊的学术地位；反之，若来自主流学术群体的引用量下降，预示着高影响力群体对期刊的关注度降低，这种变化释放出期刊学术地位下降的不利信号。例如，2014—2016年主流学术群体对期刊A的施引量较前一时间区间(2011—2013年)下降了15.88%，主流学术群体施引人数下降了18.21%，期刊A因流失了大量来自主流学术群体的关注而在2017年跌出核心期刊榜单。

3 研究结论与建议

3.1 研究结论

每种学术期刊都希望能够不断发展，但相同领域的期刊面向的主流学术群体高度相似，而该群体所能产出的优质成果终归是有限的，因此竞争学术资源、获得关注的能力在某种程度上影响着期刊的地位。在图情领域，《中国图书馆学报》《情报学报》等头部期刊或许不用考虑这种问题，但对于本研究选取的边缘核心期刊，其能从主流学术群体中获得的关注度则是不稳定的，相应地，其学术影响力和地位也处于波动状态。针对边缘核心期刊学术地位不稳定的特点，本研究提出一种监测和评价期刊影响力的新方法，即动态监测主流学术群体对期刊态度的变化来衡量期刊影响力，并预测期刊地位的波动趋势。

从期刊A和B的实证分析数据可以看出，主流学术群体关注度的大幅波动是特定期刊地位不稳定的重要原因。当主流学术群体大规模在某期刊上发文或引用某刊论文时，说明其对该刊的关注度上升，有了领域专家群体的支持，期刊更容易进入核心期刊榜单；反之，当主流学术群体不再关注特定期刊时，该刊会由于缺少高水平稿源、失去来自活跃群体的大量引用等跌出核心期刊榜单。

总之，学术授信分析能有效测度学术界专家群体以发文、引用等行为体现出的学术授信情况，这些关注信息可用于监测专家群体对不同学术期刊的动态偏好，相关数据可用于观察、评估学术期刊声望变化。通过跟踪主流学术群体日常学术行为的微观变化来测度期刊在学术界的实际影响力，以微观见宏观，实现从量变到质变的飞跃。此外，学术授信分析方法也是期刊自省自查的有效手段：当主流学术群体高度关注某一期刊时，期刊地位会随之提高；反之，当他们很少甚至不再向某一期刊投稿或引用该刊论文时，期刊应警醒并及时调整有关措施。

3.2 建议

(1) 识别主流学术群体，与其建立稳定的学术联系。主流学术群体是领域内的专业人士，他们对学术期刊的评价拥有绝对的话语权，因此其对期刊的授信偏好具有一定的示范效应。就本研究的实证结果来看，期刊应广泛关注那些在领域内具有一定学术影响力(如Dh指数≥4)的学者，而不应自我设限，仅关注那些向期刊投稿或积极引用自己期刊论文的学者。期刊应深入了解活跃作者群体及其学术授信偏好，及时感知他们对期刊态度的变化，并采取一定的激励措施来吸引该群体持续关注期刊，如推送受众感兴趣的新论文、约稿、邀请审稿、减免版面费等。

(2) 持续监测群体关注度指标，及时了解期刊所获学术授信情况。周期性的核心期刊遴选活动会加剧期刊地位的波动性并以显著的方式昭示变动结果，给期刊的发展带来一些不确定性，因此有必要持续监测期刊在学术共同体中的动态影响力。本研究提出了多个基于主流学术群体实际发文和引用行为的指标来量化期刊的学术影响力，这些客观、真实的数据能帮助期刊更好地感知来自学术界的重要反馈意见。监测过程可由期刊自主实施，并根据自身对期刊影响力时效性的需求选择合适的监测频率和底层引文数据。

(3) 定期评估期刊学术影响力，及时调整相关发展措施。自我监测和评估是期刊发展进步的不竭动力。本研究提出的基于学术授信分析的期刊影响力监测与评价方法，不仅可以作为期刊自我评估的手段，预测进入核心期刊榜单的概率，也可用于自省自查，诊断在核心期刊榜单评选中失利的原因，寻找改进管理和服务的途径，从根本上增强自身的竞争力。期刊可根据指标值的变化来判断期刊影响力的变动趋势，及时调整具体措施，比如建立与广大学者互动的网络群组、持续跟踪主流学术群体对期刊的关注度、吸引同领域期刊的兴趣群体关注自己期刊、提高期刊审稿效率及质量等，争取日后有更佳表现。

4 结语

主流学术群体在领域发展过程中发挥着思想引领和行为示范作用，其对特定期刊的偏好会对期刊的学术地位产生较大的影响。本研究提出一种评估期刊在专业群体中实际影响力的方法，并以2种图情期刊为例，初步检验了其在监测和评估期刊影响力方面的有效性；该方法选取的6个指标可用于期刊自我诊断，找出短板。这种基于学术共同体视角的期刊影响力分析方法可归为广义的同行评议方法，同时兼具量化分析的优点，如数据客观、可重复验证、分析成本低等，因此是一种颇有应用潜力的复合型期刊分析方法。但是，由于不同学科作者群体的行为模式存在较大差异，本研究采用Dh指数识别领域内主流学术群体的做法对于图情以外学科期刊的适用性有待继续探讨。