科学评价视角下文献使用比较研究

　　摘要：[目的/意义]对比分析相同主题的不同类型科学文献的使用行为，利用用户学术行为数据全面测评学术论文影响力。[方法/过程]基于Web of Science数据库中学术论文使用次数，分析比较不同学科文献的使用差异。从文献使用入手，收集2013-2017年3D打印领域的论文数据，以化学、工程文献为对比分析对象，从论文的学科视角分析使用次数与被引频次之间的相关性，分析高使用与高引用（Top 10%）论文的重合文献，探测文献使用差异，并进行独立样本T检验。[结果/结论]U1与被引次数成微弱正相关，U2与被引次数显著性相关;两学科的科学论文在使用上存在统计学意义上的显著差异，可能原因是不同学科学者的文献使用行为不同。此外，文献类型对使用次数有影响，综述类文献信息量较为丰富，从而可以获得更多的使用、引用。
　　关键词：文献;使用差异;使用次数;被引频次;科学评价
　　DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2019.04.014
　　〔中图分类号〕G250252〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2019）04-0115-10
　　Comparative study on the usage of Research Papers
　　from the Perspective of Scientific Assessment
　　——Empirical Analysis Based on Usage Count
　　Kuang Denghui
　　（Library，Nankai University，Tianjin 300071，China）
　　
　　Abstract：[Purpose/Significance]In order to evaluate the influence of academic papers comprehensively，the paper compared and analyzed the usage behavior of different types of scientific papers on the same topic with the users academic behavior data.Based on usage count of scientific papers in the Web of Science，this paper analyzed the usage differences of different disciplinary literature.[Method/Process]We collected“3D printing”paper data（2013-2017），with Chemistry，Engineering for comparative analysis，from the perspective of the discipline of the papers to analyze the correlation between the usage count and citation count，analysis the coincidence of literature of the top10% highly used and the top10% highly cited in this paper，to detect the differences of two types of literature，and with the independent sample T test.[Result/Conclusion]U1 was slightly correlated with citation counts;U2 was significantly correlated with citation counts;there were statistically significant differences in the usage of the two types of scientific papers，the possible reason was that different disciplinary scholars had different literature usage behavior.In addition，the literature type influences usage count，and information of review was abundant，thus review could get more usage and citation.
　　Key words：papers;usage differences;usage count;citation count;scientific assessment
　　
　　引文分析为核心的文献计量学蓬勃发展，如Dr Garfield创立的科学引文索引，至今在计量界地位很难撼动。被引频次反映论文的学术影响力，因其较好的反映论文质量而成为科研评价中最重要、最常用的指标。但引文分析有滞后性和马太效应，不可避免受到学者的批判。相对于被引频次，论文的使用数据包括下载次數等具有较强的时效性，Garfield E在1994年提出了采用网络下载量代替引文数据解决引文分析的滞后性问题[1]，因此，基于对文献的使用来考量科学论文的影响成为一个新的研究方向。
　　2015年9月，Web of Science（WoS）平台推出了一类针对单篇文献并反映其受关注程度的新数据：Usage Count（使用次数，下文简称UC），更直观地了解WoS用户最感兴趣的研究。UC包括3部分用户行为数据：1）通过点击链接而阅读了全文的次数;2）将文章数据下载到EndNote或其他文献管理软件中的次数;3）将数据保存到文件中的次数。这可以帮助用户找到那些刚刚发表或该领域文献被引频次总体偏少而造成的较少引用的相关有用文章。可以看出，UC表征的用户学术行为数据更基础，是底层的文献使用数据。

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