齊世杰　鄭軍衛(wèi)

〔摘要〕[目的意義]Altmetrics是當(dāng)前計(jì)量學(xué)領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)，已引起了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。明晰當(dāng)前國(guó)際Altmetrics研究態(tài)勢(shì)、研究力量布局和研究進(jìn)展，可為相關(guān)研究提供借鑒與參考。[方法過(guò)程]選取Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)的文獻(xiàn)大數(shù)據(jù)為分析源，采用文獻(xiàn)計(jì)量法從總體態(tài)勢(shì)、研究力量布局等方面進(jìn)行分析，利用可視化與內(nèi)容分析法對(duì)研究熱點(diǎn)與前沿進(jìn)行梳理與歸納。[結(jié)果結(jié)論]①以德國(guó)、英國(guó)為代表的歐洲地區(qū)和以美國(guó)、加拿大為代表的北美地區(qū)是國(guó)際Altmetrics研究的主要力量。②國(guó)際Altmetrics研究熱點(diǎn)正在由理論研究逐漸轉(zhuǎn)向?qū)嵶C研究與應(yīng)用，精準(zhǔn)的有效性驗(yàn)證、大規(guī)模實(shí)踐應(yīng)用的評(píng)估以及在圖書(shū)館與機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)中應(yīng)用的探索是Altmetrics的研究熱點(diǎn)與發(fā)展趨勢(shì)。③未來(lái)我國(guó)應(yīng)繼續(xù)加強(qiáng)Altmetrics實(shí)證和應(yīng)用方面的研究，借鑒國(guó)外Altmetrics案例的參考意義，積極構(gòu)建和開(kāi)發(fā)基于國(guó)內(nèi)科學(xué)交流環(huán)境的新數(shù)據(jù)源的中文Altmetrics計(jì)量工具。

〔關(guān)鍵詞〕Altmetrics；文獻(xiàn)計(jì)量；可視化分析；CiteSpace

DOI：10.3969j.issn.1008-0821.2017.10.022

〔中圖分類(lèi)號(hào)〕G250252〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A〔文章編號(hào)〕1008-0821（2017）10-0128-09

〔Abstract〕[ObjectiveMeaning] Altmetrics is a research hotspot in the field of metrology，which has aroused great concern from domestic and foreign scholars.The development of the international Altmetrics research and the layout of research force can provide reference and reference for the research of researchers.[Method Process] The Web of Science database was selected as the source of the literature，and the bibliometric method was used to analyze the general situation，the distribution of the disciplines and the layout of the research force.CiteSpace was used to visualize the keyword co-occurrence network.[Results Conclusion] （1） The European region represented by Germany and the United Kingdom and the Americans，represented by the United States and Canada，were the main research forces in this field.（2） Altmetrics research hotspot was moving from theoretical research to empirical research and application，accurate validation of validity，evaluation of large-scale application，exploration of library and institutional repository application was Altmetrics research development trend.（3） The future of China should continue to strengthen Altmetrics empirical and applied research，attention to foreign Altmetrics case of reference，and actively develop the new data source from scientific communication environment，construct the Chinese Altmetrics measurement tools.

〔Key words〕Altmetrics；bibliometric；visualization analysis；CiteSpace

隨著Web20時(shí)代的到來(lái)以及開(kāi)放存?。∣A）運(yùn)動(dòng)的深化，科學(xué)研究事業(yè)正在向網(wǎng)絡(luò)化和開(kāi)放化方向發(fā)展，在線(xiàn)科研已經(jīng)成為今后科研活動(dòng)的必然趨勢(shì)，學(xué)術(shù)交流模式也正在悄然轉(zhuǎn)變。這種形勢(shì)下，Altmetrics應(yīng)運(yùn)而生。Priem等[1]在2010年發(fā)表了Altmetrics聯(lián)合宣言，將Altmetrics定義為：基于社交網(wǎng)絡(luò)對(duì)學(xué)術(shù)研究進(jìn)行分析和傳播的新型計(jì)量學(xué)的創(chuàng)造與研究。相對(duì)于傳統(tǒng)計(jì)量學(xué)而言，Altmetrics具有數(shù)據(jù)來(lái)源廣、指標(biāo)豐富、受眾群體多樣化、反饋及時(shí)等優(yōu)勢(shì)，能夠彌補(bǔ)傳統(tǒng)計(jì)量評(píng)估中時(shí)滯性、評(píng)價(jià)方式單一等缺陷，即時(shí)、全面、動(dòng)態(tài)反映學(xué)術(shù)成果的影響力，為科研評(píng)價(jià)機(jī)制的改革和創(chuàng)新提供了新思路。目前，國(guó)外一些大學(xué)和機(jī)構(gòu)，如匹茲堡大學(xué)、昆士蘭大學(xué)等已將Altmetrics工具嵌入網(wǎng)站，用于對(duì)論文影響力和學(xué)者影響力的評(píng)價(jià)，并獲得了英國(guó)《自然》等國(guó)際著名期刊的認(rèn)可。此外，美國(guó)國(guó)家信息標(biāo)準(zhǔn)組織（NISO）于2013年開(kāi)始NISO Altmetrics創(chuàng)新項(xiàng)目研究，以探索Altmetrics應(yīng)用于非傳統(tǒng)研究成果潛在評(píng)估的可行性[2]。此外，作為文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的新發(fā)展，Altmetrics對(duì)圖情領(lǐng)域工作者適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)科研環(huán)境、圖書(shū)館學(xué)科服務(wù)和館藏建設(shè)以及機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)建設(shè)等都具有重要意義。本文通過(guò)對(duì)Altmetrics相關(guān)研究的國(guó)際文獻(xiàn)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和總結(jié)，揭示Altmetrics研究的發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)，以期為今后理論研究與實(shí)踐應(yīng)用提供借鑒與參考。endprint

1數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

數(shù)據(jù)源選自湯森路透的Web of Science核心合集數(shù)據(jù)庫(kù)，檢索策略為：主題=（altmetric*），文獻(xiàn)類(lèi)型為（ARTICLE OR PROCEEDINGS PAPER OR REVIEW），時(shí)間跨度為2010-2016年，檢索到相關(guān)文獻(xiàn)187篇（檢索日期為 2017年1月5日），去除重復(fù)文獻(xiàn)與不相關(guān)文獻(xiàn)，最終得到有效文獻(xiàn)183篇。

采用文獻(xiàn)計(jì)量法從文獻(xiàn)數(shù)量及增長(zhǎng)趨勢(shì)、學(xué)科領(lǐng)域分布、研究力量布局等幾個(gè)方面對(duì)有效文獻(xiàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并借助CiteSpace繪制關(guān)鍵詞時(shí)區(qū)圖與關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜，結(jié)合內(nèi)容分析法對(duì)Altmetrics研究熱點(diǎn)與前沿進(jìn)行解讀，以此揭示國(guó)際Altmetrics研究的發(fā)展沿革與未來(lái)趨勢(shì)。

2國(guó)際Altmetrics研究概況分析

科學(xué)文獻(xiàn)的數(shù)量和增長(zhǎng)速度可以揭示該學(xué)科領(lǐng)域研究的理論水平和發(fā)展速度[3]。統(tǒng)計(jì)有效數(shù)據(jù)的年代分布，并繪制2012-2016年文獻(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)圖（2010-2011年數(shù)據(jù)量為0），如圖1所示。

圖1Altmetrics研究文獻(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)圖

總體來(lái)看，2012-2016年國(guó)際Altmetrics研究文獻(xiàn)數(shù)量一直呈上升趨勢(shì)，整體發(fā)展態(tài)勢(shì)良好。2012-2014年文獻(xiàn)增長(zhǎng)速度較快，發(fā)展較為迅速。2015-2016年文獻(xiàn)總量明顯擴(kuò)大，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出于平均值（約為37篇），處于活躍狀態(tài)，極大推動(dòng)了國(guó)際Altmetrics的研究進(jìn)程。

3Altmetrics研究力量分布分析

31學(xué)科領(lǐng)域分布分析

通過(guò)對(duì)文獻(xiàn)的學(xué)科分布的分析能夠揭示其所屬的研究領(lǐng)域和某主題跨學(xué)科研究狀況。樣本數(shù)據(jù)共涉及51個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，統(tǒng)計(jì)發(fā)文量3篇及以上的學(xué)科和文獻(xiàn)數(shù)量，如圖2所示。

注：根據(jù)WOS學(xué)科分類(lèi)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果存在重復(fù)計(jì)算。圖2Altmetrics研究學(xué)科領(lǐng)域分布

結(jié)果顯示：國(guó)際Altmetrics研究主要涉及10個(gè)不同學(xué)科，分別為：圖書(shū)館學(xué)與情報(bào)學(xué)（108篇）、計(jì)算機(jī)科學(xué)與互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用（64篇）、計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息系統(tǒng)（37篇）、多元科學(xué)（9篇）、計(jì)算機(jī)科學(xué)理論方法（7篇）、醫(yī)學(xué)信息學(xué)（3篇）、計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能（3篇）、教育研究（3篇）、工程電子（3篇）和內(nèi)科醫(yī)學(xué)（3篇）?？梢?jiàn)，圖書(shū)館學(xué)與情報(bào)學(xué)（占文獻(xiàn)總量59%）、計(jì)算機(jī)科學(xué)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用（占文獻(xiàn)總量35%）、計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息系統(tǒng)（占文獻(xiàn)總量20%）是推動(dòng)Altmetrics研究發(fā)展的主要學(xué)科領(lǐng)域。

圖書(shū)情報(bào)學(xué)科對(duì)Altmetrics研究的文獻(xiàn)主要集中在概念及背景介紹、指標(biāo)及數(shù)據(jù)源的分析、Altmetrics指標(biāo)與傳統(tǒng)計(jì)量指標(biāo)的相關(guān)性研究。計(jì)算機(jī)科學(xué)與互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、計(jì)算機(jī)科學(xué)信息系統(tǒng)學(xué)科、計(jì)算機(jī)科學(xué)理論方法和計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能學(xué)科的相關(guān)研究集中在數(shù)字化和信息技術(shù)對(duì)科學(xué)交流產(chǎn)生影響的探究、Altmetrics數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、按照影響力級(jí)別定義Altmetrics指標(biāo)的分類(lèi)規(guī)則。而醫(yī)學(xué)信息學(xué)相關(guān)研究與圖書(shū)情報(bào)學(xué)研究類(lèi)似，在實(shí)證研究中更側(cè)重Altmetrics應(yīng)用于醫(yī)學(xué)信息及醫(yī)學(xué)信息系統(tǒng)的計(jì)量與評(píng)價(jià)。

32主要研究國(guó)家及機(jī)構(gòu)分析

利用WOS數(shù)據(jù)分析功能和Excel工具，對(duì)文獻(xiàn)的國(guó)家地區(qū)分布情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，如表1所示。表中展示了Altmetrics研究中發(fā)文量排名前12位，發(fā)文量在5篇以上的國(guó)家及地區(qū)。

1）從發(fā)文數(shù)量看，英國(guó)和美國(guó)位居前2位，是位居第3的西班牙發(fā)文量的175倍以上，且兩國(guó)發(fā)文總量全球占比486%，是國(guó)際Altmetrics研究中的主力軍。2）從被引頻次看，加拿大、荷蘭和英國(guó)3個(gè)國(guó)家的篇均被引頻次居于前列，具有較高的科研實(shí)力和學(xué)術(shù)影響力。3）從世界范圍來(lái)看，許多國(guó)家和地區(qū)已經(jīng)開(kāi)始關(guān)注Altmetrics研究領(lǐng)域，其中，歐洲和北美在Altmetrics研究中相對(duì)領(lǐng)先，是主要的研究力量與先驅(qū)者，而以中國(guó)為代表的亞洲和以澳大利亞為代表的大洋洲地區(qū)也在積極開(kāi)展與推動(dòng)Altmetrics研究工作。

根據(jù)WOS文獻(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，共有237個(gè)研究機(jī)構(gòu)具有學(xué)術(shù)成果，表2展示了發(fā)文量為5篇及以上的9所研究機(jī)構(gòu)。

總體來(lái)看，發(fā)文量5篇及以上的研究機(jī)構(gòu)中僅有2個(gè)科研院所，分別是馬普學(xué)會(huì)和西班牙國(guó)家研究委員會(huì)網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)實(shí)驗(yàn)室，其他7所均為大學(xué)，發(fā)文總量占比768%，可見(jiàn)高校是Altmetrics的主要研究機(jī)構(gòu)。其中，伍爾弗漢普頓大學(xué)、馬普學(xué)會(huì)和蒙特利爾大學(xué)是Altmetrics研究的高產(chǎn)機(jī)構(gòu)。伍爾弗漢普頓大學(xué)、蒙特利爾大學(xué)和印第安納大學(xué)3個(gè)機(jī)構(gòu)被引頻次在平均值（118篇）以上，是Altmetrics研究中科研實(shí)力與學(xué)術(shù)影響力兼?zhèn)涞暮诵难芯繖C(jī)構(gòu)。大連理工大學(xué)的發(fā)文量雖與西班牙國(guó)家研究委員會(huì)網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)實(shí)驗(yàn)室相當(dāng)，但其成果的被引頻次遠(yuǎn)不如后者，可見(jiàn)，我國(guó)學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)的國(guó)際學(xué)術(shù)影響力還有待提升。

相關(guān)機(jī)構(gòu)對(duì)Altmetrics的研究涉及理論探究、實(shí)證研究和應(yīng)用研究。證實(shí)研究主要是對(duì)Altmetrics指標(biāo)性質(zhì)的分析、Altmetrics指標(biāo)的覆蓋率和學(xué)科分布差異、Altmetrics指標(biāo)與傳統(tǒng)指標(biāo)的相關(guān)性分析。針對(duì)受眾的研究，包括對(duì)用戶(hù)的身份以及不同身份學(xué)者對(duì)Almetrics指標(biāo)來(lái)源平臺(tái)使用情況的調(diào)研。理論探究主要包括：Altmetrics理論上及在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)缺點(diǎn)；Altmetrics的價(jià)值意義以及使用規(guī)范。

33核心作者分析

核心作者的評(píng)定主要通過(guò)科研成果數(shù)量和成果的影響力兩方面來(lái)衡量，可以綜合反映科研人員的活躍度與科研實(shí)力。根據(jù)賴(lài)普斯核心作者定律[4]：高產(chǎn)作者發(fā)表論文數(shù)量的下限等于最大發(fā)文量作者所發(fā)表論文數(shù)量平方根的0749倍（見(jiàn)公式1），且需滿(mǎn)足全部論文的半數(shù)系由該領(lǐng)域全部作者數(shù)量的平方根的作者撰寫(xiě)。

H=0749（ηmax）12（1）endprint

（注：N為高產(chǎn)作者發(fā)文量下限，ηmax為最高產(chǎn)作者的發(fā)文量）

由式（1）計(jì)算表明，Altmetrics研究核心作者發(fā)文章量至少為4篇，本文選擇發(fā)文5篇以上者為核心作者，如表3所示。表中序號(hào)按照發(fā)文量從高到低順序排列，發(fā)文量相同的作者按照被引頻次排列。

整體來(lái)看，由于Altmetrics研究時(shí)間尚短，時(shí)間跨度不大，但作者的平均發(fā)文量已達(dá)8篇，可見(jiàn)，Altmetrics自誕生起就迅速引起國(guó)內(nèi)外學(xué)者的持續(xù)關(guān)注，已逐漸形成核心作者群。其中，Mike Thelwall、Lutz Bornmann 和Stefanie Haustein涉及該領(lǐng)域研究較早，是Altmetrics研究的高產(chǎn)作者。從影響力來(lái)看，Vincent Lariviere、Stefanie Haustein、Rodrigo Costas和Mike Thelwall的篇均被引次數(shù)和H指數(shù)遠(yuǎn)高于其他作者，擁有較高的學(xué)術(shù)影響力和學(xué)者認(rèn)可度。

值得注意的是，中國(guó)學(xué)者王賢文對(duì)Altmetrics這一新興領(lǐng)域有較高的敏銳度和發(fā)文量，表明我國(guó)少數(shù)學(xué)者已躋身國(guó)際Altmetrics研究前列，但考慮到我國(guó)在該領(lǐng)域較大的研究隊(duì)伍和發(fā)文量，我國(guó)整體學(xué)術(shù)影響力亟待提高。

4國(guó)際Altmetrics研究熱點(diǎn)與前沿分析

41國(guó)際Altmetrics研究熱點(diǎn)

關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析能夠從內(nèi)容上揭示某一研究領(lǐng)域的研究主題與熱點(diǎn)，反映科學(xué)研究的內(nèi)容關(guān)聯(lián)。利用CiteSpace繪制關(guān)鍵詞共現(xiàn)聚類(lèi)圖譜（圖3）。節(jié)點(diǎn)設(shè)置為Keyword，通過(guò)Pathfinder剪枝，得到56個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，91條網(wǎng)絡(luò)連線(xiàn)。參數(shù)值Modularity Q=07552，表示關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)模塊度高，社團(tuán)結(jié)構(gòu)表現(xiàn)顯著，聚類(lèi)效果好，Mean Silhouette=08697，說(shuō)明聚類(lèi)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)同質(zhì)性較好。

圖3中節(jié)點(diǎn)及其標(biāo)簽字體的大小表示關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次，節(jié)點(diǎn)及字體越大表示頻次越高。CiteSpace將關(guān)鍵詞聚集為8類(lèi)，聚類(lèi)標(biāo)簽提取采用對(duì)數(shù)似然率算法（LLR）。由于圖中聚類(lèi)結(jié)果較為分散，難以客觀反映研究?jī)?nèi)容，筆者根據(jù)已有研究認(rèn)識(shí)將該8類(lèi)合并為5類(lèi)，如表4所示。

411概念及背景類(lèi)

該類(lèi)研究主要包括對(duì)Altmetrics誕生的背景、概念、工具和指標(biāo)來(lái)源等方面的介紹。2010年， Priem [5]在互聯(lián)網(wǎng)上首次提出Altmetrics（Alternative-metrics），它是伴隨著網(wǎng)絡(luò)科研環(huán)境而生的。部分學(xué)者率先開(kāi)始探究，Holmberg[6]指出互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)同時(shí)改變了學(xué)術(shù)的正式交流模式和非正式交流模式，社會(huì)媒體與在線(xiàn)文獻(xiàn)管理平臺(tái)作為新的科研平臺(tái)能夠?yàn)橛绊懥Φ臏y(cè)度提供新的指標(biāo)。Torres-Salinas[7]認(rèn)為Altmetrics指標(biāo)在Web20環(huán)境下豐富了影響力的層面和評(píng)估途徑，有助于幫助學(xué)者測(cè)度論文影響力、辨識(shí)高影響力文獻(xiàn)，對(duì)于其潛力的挖掘有必要進(jìn)行深入探究。另有研究分析了Altmetrics的特性和價(jià)值，Piwowar[8]認(rèn)為相較于傳統(tǒng)計(jì)量學(xué)， Altmetrics具有及時(shí)性、受眾廣泛性、指標(biāo)多樣性的優(yōu)勢(shì)，能夠在新的網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)交流環(huán)境下更好的為科研評(píng)價(jià)服務(wù)。Stacy[9]和Carr[10]指出Altmetrics是開(kāi)放獲取運(yùn)動(dòng)的產(chǎn)物，闡述了Altmetrics對(duì)于作者、大眾、機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)、大學(xué)管理者的意義和價(jià)值，包括幫助作者與讀者溝通、促進(jìn)機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)的館藏規(guī)劃與建設(shè)、提供大學(xué)職位應(yīng)聘者學(xué)術(shù)成果的評(píng)估指標(biāo)。但有學(xué)者對(duì)此持謹(jǐn)慎態(tài)度，Ronald[11-12]系統(tǒng)梳理了Altmetrics的產(chǎn)生過(guò)程并認(rèn)為Altmetrics是網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)和信息計(jì)量學(xué)的交叉，應(yīng)命名為influ-metrics或Web-based social influ-metrics。

412指標(biāo)及來(lái)源研究類(lèi)

指標(biāo)的可用性是Altmetrics能夠發(fā)揮其價(jià)值與作用的前提，該類(lèi)研究主要是對(duì)指標(biāo)和指標(biāo)來(lái)源進(jìn)行實(shí)證分析，包括指標(biāo)的覆蓋率、價(jià)值性和有效性分析。Alhoori[13]、Hammarfelt[14]、Ronbinson [15]等研究者通過(guò)大量調(diào)查與實(shí)證發(fā)現(xiàn)，Mendeley和Twitter是Altmetrics數(shù)據(jù)源中最為活躍、普及最為廣泛的平臺(tái)，而Mendeley在不同學(xué)科中的覆蓋率均占據(jù)首位。Holmberg發(fā)現(xiàn)科研人員使用Twitter比普通用戶(hù)更活躍[16]。Haustain[17]對(duì)計(jì)量學(xué)專(zhuān)家發(fā)表論文的覆蓋率進(jìn)行調(diào)查，發(fā)現(xiàn)82%的論文被Mendeley收藏，12被調(diào)查者中擁有Twitter賬號(hào)。部分學(xué)者通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)Altmetrics指標(biāo)存在一些問(wèn)題，如：指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源不可靠、數(shù)據(jù)平臺(tái)不穩(wěn)定、數(shù)據(jù)不一致等。Torres-Salinas[9]認(rèn)為傳統(tǒng)WOS引用指標(biāo)具有穩(wěn)定的數(shù)據(jù)來(lái)源，而處于Web20復(fù)雜環(huán)境中的Altmetrics指標(biāo)則具有太多干擾因素，難以保證能提供長(zhǎng)期連續(xù)的測(cè)量值。Mas[18]認(rèn)為Altmetrics指標(biāo)依賴(lài)于社交網(wǎng)絡(luò)和社會(huì)媒體，這些平臺(tái)的功能甚至平臺(tái)的不確定性很大，有可能像雅虎一樣消失。對(duì)于指標(biāo)缺乏規(guī)范和精準(zhǔn)的效度檢驗(yàn)，cheung[19]認(rèn)為Altmetrics標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化尚且需要一個(gè)過(guò)程，在此之前不宜選擇Altmetrics作為正式評(píng)價(jià)指標(biāo)。

413引用指標(biāo)與Altmetrics指標(biāo)比較類(lèi)

目前大部分實(shí)證結(jié)果表明， Altmetrics中大多數(shù)學(xué)術(shù)引用和使用指標(biāo)與傳統(tǒng)引文分析呈中高度相關(guān)，而社會(huì)媒體類(lèi)指標(biāo)，如Facebook分享量，與引文分析之間相關(guān)度較低，認(rèn)為Altmetrics指標(biāo)能夠反映論文的社會(huì)影響力。代表性研究包括：Thelwall[20]選取PubMed數(shù)據(jù)庫(kù)中208 739篇至少含有一個(gè)Altmetrics指標(biāo)的文獻(xiàn)作為研究對(duì)象，引入符號(hào)檢測(cè)法消除時(shí)間窗口的引用偏差，發(fā)現(xiàn)有6個(gè)使用類(lèi)Altmetrics指標(biāo)與WOS引用（排除自引）之間具有高度相關(guān)性，其余4個(gè)社會(huì)媒體類(lèi)指標(biāo)，如Google+與引用指標(biāo)關(guān)系較弱。Barbic[21]以急救醫(yī)學(xué)領(lǐng)域?yàn)槔?yàn)證了Altmetrics Scores與被引量之間的相關(guān)性。Torres同時(shí)選取WOS數(shù)據(jù)庫(kù)中通信領(lǐng)域與隨機(jī)領(lǐng)域文獻(xiàn)作為樣本文獻(xiàn)進(jìn)行相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)兩個(gè)領(lǐng)域中Mendeley讀者數(shù)與收藏量與引用頻次相關(guān)系數(shù)最大[22]。Thelwall23和Barllan[24]通過(guò)文獻(xiàn)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，WOS引用量和Scopus引用量與Mendeley收藏量呈中高度相關(guān)，相關(guān)性系數(shù)分別為055和045。由于各研究選取的指標(biāo)與數(shù)據(jù)源不同，部分研究結(jié)果與上述結(jié)果不符，如：Akbulut通過(guò)研究ResearchGate的PLoS案例發(fā)現(xiàn)：書(shū)簽、社交分享、收藏與引用指標(biāo)間的相關(guān)性較強(qiáng)，同時(shí)PDF下載量和HTML下載量之間也具有顯著相關(guān)性[25]。endprint

Bornmann[26]提出僅憑借相關(guān)性并不能證明Altmetrics指標(biāo)的價(jià)值，需利用內(nèi)容分析法解讀用戶(hù)的推送、推薦的真實(shí)目的，據(jù)此判斷Altmetrics指標(biāo)的真正意義，研究發(fā)現(xiàn)用戶(hù)的Tweet與引用的目的是類(lèi)似的。Thelwall[27]利用內(nèi)容分析法對(duì)Tweet（推文）中學(xué)術(shù)論文鏈接進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)推文中鏈接行為是客觀的，且通常會(huì)對(duì)論文題目或摘要進(jìn)行總結(jié)，認(rèn)為推文與未來(lái)引用的關(guān)聯(lián)似乎是合理的。Mohammadi[28]對(duì)Mendeley標(biāo)簽進(jìn)行用戶(hù)動(dòng)機(jī)調(diào)查，發(fā)現(xiàn)約85%的受訪(fǎng)者稱(chēng)將文章添加標(biāo)簽是為了引用，此外，50%受訪(fǎng)者是為了在科研活動(dòng)時(shí)使用，結(jié)果顯示Mendeley標(biāo)簽可以體現(xiàn)學(xué)術(shù)影響力與更廣范圍的影響力。

414同行評(píng)議類(lèi)

F1000是全球最大的由醫(yī)學(xué)和生物學(xué)專(zhuān)家組成的，為科研人員和臨床醫(yī)生提供快速發(fā)現(xiàn)、評(píng)價(jià)和發(fā)表為一體的綜合服務(wù)系統(tǒng)[29]。作為Altmetrics數(shù)據(jù)來(lái)源平臺(tái)，一些學(xué)者以F1000中論文的分值和“推薦”指標(biāo)實(shí)證分析其在Altmetrics中的作用。Bornmann[30]通過(guò)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了被F1000中同行評(píng)審專(zhuān)家推薦的文章具有更高的影響力，Altmetric網(wǎng)站指標(biāo)在評(píng)價(jià)社會(huì)影響具有有效性，指出F1000作為定性指標(biāo)，有助于Altmetrics指標(biāo)在評(píng)價(jià)時(shí)能更好的發(fā)揮影響力評(píng)價(jià)功能。Lutz[31]選取由F1000推薦的美國(guó)公共科學(xué)圖書(shū)館（PLoS）期刊的1082篇文章為研究對(duì)象，對(duì)文章的Altmetrics指標(biāo)進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果表明Facebook和Twitter平臺(tái)指標(biāo)會(huì)提供更廣泛的讀者圈子，而Mendeley和F1000能提供學(xué)術(shù)影響力評(píng)價(jià)。Kolahi利用出版后同行評(píng)審論壇PubPeer和Publons、F1000的專(zhuān)家打分值等眾多Altmetrics指標(biāo)綜合選出TOP50高影響力篇牙科論文，指出Altmetrics指標(biāo)能在短時(shí)間內(nèi)迅速評(píng)估學(xué)術(shù)論文的影響力，牙科研究人員和期刊編輯應(yīng)給予高度重視。

415指標(biāo)的學(xué)科差異類(lèi)

部分學(xué)者對(duì)Altmetrics指標(biāo)在學(xué)科領(lǐng)域的滲透和普及情況進(jìn)行了研究，眾多研究表明，在學(xué)科領(lǐng)域方面，社會(huì)科學(xué)、人文科學(xué)、生命科學(xué)和醫(yī)學(xué)學(xué)科的指標(biāo)滲透深度和廣度較好，是Altmetrics有特殊價(jià)值的學(xué)科領(lǐng)域。代表性研究包括：Chen[32]通過(guò)實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，Altmetrics存在明顯的學(xué)科差異特征，社會(huì)學(xué)科比人文學(xué)科領(lǐng)域具有更高的指標(biāo)覆蓋率以及影響力。Costas[33]研究發(fā)現(xiàn)，社會(huì)媒體指標(biāo)在正式發(fā)表論文中分布密度較小，人文社會(huì)學(xué)和生命醫(yī)學(xué)類(lèi)成果的表現(xiàn)良好。

42國(guó)際 Altmetrics研究前沿分析

研究前沿分析可為科研人員提供某研究領(lǐng)域的發(fā)展動(dòng)態(tài)，并能發(fā)現(xiàn)具有價(jià)值的研究方向或潛在研究領(lǐng)域[34]。高頻關(guān)鍵詞能夠反映某領(lǐng)域的重點(diǎn)研究?jī)?nèi)容和熱點(diǎn)領(lǐng)域，通過(guò)對(duì)關(guān)鍵詞的分析可以幫助科研人員明晰Altmetrics的研究脈絡(luò)，把握研究的發(fā)展動(dòng)向。關(guān)鍵詞時(shí)區(qū)圖可以描繪出研究主題隨時(shí)間的演變趨勢(shì)和相互影響。

利用CiteSpace對(duì)Web of Science研究文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞進(jìn)行分析，設(shè)置節(jié)點(diǎn)類(lèi)型為Keyword，時(shí)間片為1年，每個(gè)時(shí)間片提取頻次最高的前30位關(guān)鍵詞，得到關(guān)鍵詞時(shí)區(qū)圖，如圖4所示。圖譜中圓環(huán)的顏色代表相應(yīng)的年份，圓環(huán)的厚度代表頻次的高低。節(jié)點(diǎn)的大小代表關(guān)鍵詞累積出現(xiàn)頻次的高低。節(jié)點(diǎn)的中心性體現(xiàn)了該節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的核心性和重要程度，其值越大說(shuō)明該節(jié)點(diǎn)的影響力越大[35]。圖中紫色圓環(huán)代表關(guān)鍵詞的中心性大于0 1，是具有高中心度的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。

為了進(jìn)一步詳細(xì)解讀關(guān)鍵詞的頻次及中心性，將圖3中CiteSpace中關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)整理得到34個(gè)關(guān)鍵詞，結(jié)合人工判讀法對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行清洗，統(tǒng)計(jì)高頻關(guān)鍵詞（TOP20）頻次及中心性，如表5所示。

通過(guò)圖4、表5和CiteSpace中統(tǒng)計(jì)的關(guān)鍵詞可知：1）2012-2013年Altmetrics主題研究主要關(guān)注Altmetrics概念與背景的理論研究，涉及的主要關(guān)鍵詞包括開(kāi)放獲取、補(bǔ)充計(jì)量學(xué)、社會(huì)科學(xué)、引用。2）2014-2015年，隨著Altmetrics研究的深入，科研人員開(kāi)始對(duì)Altmetrics指標(biāo)以及指標(biāo)來(lái)源平臺(tái)進(jìn)行實(shí)證分析，涉及主要關(guān)鍵詞有引用、推特、推文、指標(biāo)、社會(huì)媒體、引文分析、Mendeley、學(xué)術(shù)影響力。3）2016年至今，實(shí)證研究工作仍是Altmetrics關(guān)注的重點(diǎn)，與此同時(shí)還增加了對(duì)科研成果的評(píng)價(jià)，逐漸轉(zhuǎn)向應(yīng)用領(lǐng)域，新增關(guān)鍵詞有影響因子、研究影響力、科研評(píng)價(jià)。由以上分析可知，Altmetrics研究已經(jīng)由理論研究逐漸過(guò)渡至對(duì)指標(biāo)及數(shù)據(jù)來(lái)源的實(shí)證研究，且正在向?qū)嵺`與應(yīng)用探究的方向發(fā)展。

5結(jié)論與啟示

利用內(nèi)容分析法與可視化方法，對(duì)2010—2016年Web of Science核心合集收錄的183篇文獻(xiàn)進(jìn)行文獻(xiàn)計(jì)量與分析，據(jù)此總結(jié)出國(guó)際Altmetrics研究的發(fā)展特點(diǎn)與趨勢(shì)。

1）以德國(guó)、英國(guó)為代表的歐洲地區(qū)和以美國(guó)、加拿大為代表的美洲地區(qū)以絕對(duì)優(yōu)勢(shì)主導(dǎo)著國(guó)際Altmetrics研究領(lǐng)域。高校是研究機(jī)構(gòu)中的主力軍，伍爾弗漢普頓大學(xué)、馬普學(xué)會(huì)和蒙特利爾大學(xué)是主要研究機(jī)構(gòu)，Mike Thelwall、Lutz Bornmann和Stefanie Haustein是Altmetrics研究領(lǐng)域的帶頭人。我國(guó)Altmetrics研究的主要機(jī)構(gòu)及科研人員相對(duì)單薄，且整體學(xué)術(shù)影響力有待提高。2）學(xué)科領(lǐng)域相對(duì)集中，圖書(shū)館學(xué)與情報(bào)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)是推動(dòng)Altmetrics研究的主要學(xué)科。隨著Altmetrics指標(biāo)在各大數(shù)據(jù)庫(kù)的普及和科研人員素質(zhì)的提高，其涉及的學(xué)科領(lǐng)域?qū)⒅饾u擴(kuò)大，呈現(xiàn)多學(xué)科共同利用與發(fā)展的局面。3）當(dāng)前的研究重點(diǎn)集中在對(duì)Altmetrics指標(biāo)的覆蓋度、學(xué)科分布情況等指標(biāo)可用性探究，以及在學(xué)術(shù)和社會(huì)兩個(gè)層面對(duì)受眾的價(jià)值性驗(yàn)證方面，國(guó)際研究熱點(diǎn)由理論研究逐漸轉(zhuǎn)向?qū)嵶C研究與應(yīng)用。結(jié)合當(dāng)前研究可知，指標(biāo)的可用性探究、精準(zhǔn)的有效性驗(yàn)證、大規(guī)模實(shí)踐應(yīng)用的評(píng)估、圖書(shū)館與機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)庫(kù)中應(yīng)用的探討等是Altmetrics的研究熱點(diǎn)與發(fā)展趨勢(shì)。endprint

綜上可知，2012年以來(lái)國(guó)際Altmetrics研究受到廣泛關(guān)注，Altmetrics理論研究、數(shù)據(jù)源及指標(biāo)可用性和Altmetrics應(yīng)用前景研究均取得了一定的成果，為發(fā)揮Altmetrics的巨大潛力，國(guó)內(nèi)外有必要進(jìn)一步深入研究。國(guó)際Altmetrics的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì)分析為國(guó)內(nèi)研究提供了多方面的啟示：1）繼續(xù)加強(qiáng)Altmetrics實(shí)證和應(yīng)用方面的研究。國(guó)內(nèi)Altmetrics研究中Altmetrics的理論研究占據(jù)很大比例，忽視了國(guó)外Altmetrics案例的借鑒意義與Altmetrics工具嵌入國(guó)內(nèi)平臺(tái)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)，應(yīng)提高我國(guó)Altmetrics研究?jī)?nèi)容的先進(jìn)性和實(shí)用性。2）正確看待Altmetrics研究熱點(diǎn)，探索具有中國(guó)特色的發(fā)展方向。針對(duì)國(guó)內(nèi)Altmetrics的實(shí)踐情況，積極開(kāi)發(fā)國(guó)內(nèi)科學(xué)交流環(huán)境下新數(shù)據(jù)源，推廣和普及網(wǎng)絡(luò)科研平臺(tái)，優(yōu)化Altmetrics工具功能，突破語(yǔ)言障礙，構(gòu)建中文Altmetrics的計(jì)量工具。3）提高國(guó)內(nèi)研究的學(xué)術(shù)影響力，增強(qiáng)科研評(píng)價(jià)的話(huà)語(yǔ)權(quán)。消除歧視性思維，促使國(guó)外工具服務(wù)提供多語(yǔ)言支持功能，以便于Altmetrics能夠?yàn)閲?guó)內(nèi)科研機(jī)構(gòu)與人員提供更好的學(xué)術(shù)影響力評(píng)價(jià)服務(wù)。

參考文獻(xiàn)

[1]Priem J，Taraborelli D，Groth P，et al.altmetrics： a manifesto[EBOL].http：altmetrics.orgmanifesto，2010-10-26.

[2]NISO RP-25-2016，Outputs of the NISO Alternative Assessment Metrics Project.[EBOL].http：www.niso.orgtopicstlaltmetrics_initiative，2015-11.

[3]邱均平.信息計(jì)量學(xué)[M].武漢：武漢大學(xué)出版社，2007.

[4]龐景安.科學(xué)計(jì)量研究方法論[M].北京：科學(xué)技術(shù)文獻(xiàn)出版社，1999.

[5]Priem J，Groth P，Taraborelli D.The Altmetrics Collection[J].Plos One，2012，7（11）：e48753.

[6]Holmberg K，Thelwall M.Disciplinary differences in Twitter scholarly communication[J].Scientometrics，2014，101（2）：1027-1042.

[7]Torressalinas D，Cabezasclavijo A，Jimenezcontreras E.Altmetrics： New Indicators for Scientific Communication in Web 2.0[J].Comunicar，2013，41（41）：53-60.

[8]Piwowar H.Introduction altmetrics： What，why and where？[J].Bulletin of the American Society for Information Science & Technology，2013，39（4）：8-9.

[9]Librarian S K E.New opportunities for repositories in the age of altmetrics[J].Bulletin of the American Society for Information Science & Technology，2013，39（4）：22–26.

[10]Carr L，Weal M，White W.Research Assessment and a Diverse Role for Repositories[J].Carr Les，2010.

[11]RONALD，F(xiàn)RED.A multi-metric approach for research evaluation[J].Science Bulletin，2013，58（26）：3288-3290.

[12]Ronald R，F(xiàn)red Y Y.A multi-metric approach for research evaluation[J].Science Bulletin，2013，58（26）：3288-3290.

[13]Alhoori H，F(xiàn)uruta R.Do altmetrics follow the crowd or does the crowd follow altmetrics？[C] Digital Libraries.IEEE，2014：375-378.

[14]Hammarfelt B.Using altmetrics for assessing research impact in the humanities[J].Scientometrics，2014，101（2）：1419-1430.

[15]Robinsongarcía N，Torressalinas D，Zahedi Z，et al.New data，new possibilities： Exploring the insides of Altmetric.com[J].El Profesional De La Informacion，2014，23（4）：359-366.

[16]Holmberg K，Thelwall M.Disciplinary differences in Twitter scholarly communication[J].Scientometrics，2014，101（2）：1027-1042.endprint

[17]Haustein S，Peters I，Bar-Ilan J，et al.Coverage and adoption of altmetrics sources in the bibliometric community[J].Scientometrics，2014，101（2）：1145-1163.

[18]Mas-Bleda A，Thelwall M，Kousha K，et al.Do highly cited researchers successfully use the social web？[J].Scientometrics，2014，101（1）：337-356.

[19]Cheung M K.Altmetrics： Too soon for use in assessment[J].Nature，2013，494（7436）：176.

[20]Thelwall M，Haustein S，Larivière V，et al.Do altmetrics work？ Twitter and ten other social web services.[J].Plos One，2013，8（5）：e64841.

[21]Barbic D，Tubman M，Lam H，et al.An analysis of Altmetrics in emergency medicine.[J].Academic Emergency Medicine Official Journal of the Society for Academic Emergency Medicine，2016，23（3）：251–268.

[22]Torressalinas D，Cabezasclavijo A，Jimenezcontreras E.Altmetrics： New Indicators for Scientific Communication in Web 2.0[J].Comunicar，2013，41（41）：53-60.

[23]Li X，Thelwall M，Giustini D.Validating online reference managers for scholarly impact measurement[J].Scientometrics，2012，91（2）：461-471.

[24]Barilan J，Haustein S，Peters I，et al.Beyond citations： Scholars visibility on the social Web[J].2012.

[25]Akbulut M.Relationships Between Traditional Metrics and Altmerics： A Case Analysis of PLoS[J].2015.

[26]Bornmann L.What do altmetrics counts mean？ A plea for content analyses[J].Journal of the Association for Information Science and Technology，2016，67（4）：na-na.

[27]Thelwall M，Tsou A，Weingart S，et al.Tweeting Links to Academic Articles[J].Cybermetrics，2013，17：1-8.

[28]Mohammadi E，Thelwall M，Kousha K.Can Mendeley bookmarks reflect readership？ A survey of user motivations[J].Journal of the Association for Information Science and Technology，2016，67（5）：458-60.

[29]F1000[EBOL].http：baike.baidu.comitemF1000？sefr=cr，2015-12-01.

[30]Bornmann L.Validity of altmetrics data for measuring societal impact： A study using data from Altmetric and F1000Prime[J].Journal of Informetrics，2014，8（4）：935-950.

[31]Bornmann L.Usefulness of altmetrics for measuring the broader impact of research[J].Aslib Journal of Information Management，2015，67（3）：305-319.

[32]Chen K H，Tang M C，Wang C M，et al.Exploring alternative metrics of scholarly performance in the social sciences and humanities in Taiwan[J].Scientometrics，2015，102（1）：97-112.

[33]Costas R，Zahedi Z，Wouters P.The thematic orientation of publications mentioned on social media： Large-scale disciplinary comparison of social media metrics with citations[J].Aslib Journal of Information Management，2015，67（3）：260-288.

[34]楊良選，李自力，王浩.基于CiteSpaceⅡ的研究前沿可視化分析[J].情報(bào)學(xué)報(bào)，2011，30（8）：883-889.

[35]陳悅，陳超美，劉則淵，等.CiteSpace知識(shí)圖譜的方法論功能[J].科學(xué)學(xué)研究，2015，33（2）：242-253.

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