摘要本文引入了基于网络社交平台的Altmetrics数据,与传统前沿探测的方法相结合,来弥补传统方法时间滞后的缺点。选取Web of Science(WoS)数据库与Altmetric.com平台,获取医学信息学的传统计量指标与社交网络Mention数据。构建出5个用于前沿探测的评价指标:即时性、增长性、影响力、关注度、交叉性。通过LDA算法提炼出55个该学科研究主题,计算出所有主题的前沿探测指标得分。之后分别使用主成分分析法、熵权法和灰色关联度法对各个主题的前沿属性进行综合评测;进而通过肯德尔和谐系数验证了3种方法下的探测结果具有一致性;利用天际线法评选出在3种评测方法中皆有较优表现的4个主题,并将其确定为前沿主题。整体研究表明,引入Altmetrics数据的前沿探测方法可以对传统前沿探测方法起到辅助补充作用,提升前沿探测的时效性,最终提取出的结果较为理想,实验结果证明该方法符合实际科研发展需求。
王菲菲, 刘明. Altmetrics视角下的交叉学科研究前沿探测——以医学信息学领域为例[J]. 情报学报, 2020, 39(10): 1011-1020.
Wang Feifei, Liu Ming. Frontier Detection in Interdisciplinary Research from the Perspective of Altmetrics: Taking Medical Informatics as an Example. 情报学报, 2020, 39(10): 1011-1020.
1 金路, 郭胜伟. Altmetrics: 基于社交网络的新测度工具[J]. 科技视界, 2018(19): 90-93. 2 余厚强, 任全娥, 张洋, 等. Altmetrics的译名分歧: 困扰、影响及其辨析[J]. 中国图书馆学报, 2019, 45(1): 47-59. 3 Priem J, Taraborelli D, Groth P, et al. Altmetrics: A manifesto[EB/OL]. [2019-02-03]. http://altmetrics.org/manifesto/. 4 王睿, 胡文静, 郭玮. 高Altmetrics指标科技论文学术影响力研究[J]. 图书情报工作, 2014, 58(21): 92-98. 5 林晓华. 基于Altmetrics指标的学术论文综合影响力研究[J]. 高校图书馆工作, 2018, 38(5): 36-40. 6 韦博, 由庆斌. 基于补充计量学的热点推送平台构建[J]. 情报理论与实践, 2016, 39(8): 111-114, 144. 7 李小涛, 金心怡. 基于Altmetrics的《科学计量学》研究热点与前沿分析[J]. 现代情报, 2019, 39(1): 153-160. 8 Donato H. Traditional and alternative metrics: The full story of impact[J]. Revista Portuguesa de Pneumologia (English Edition), 2014, 20(1): 1-2. 9 Azer S A, Azer S. Top-cited articles in medical professionalism: A bibliometric analysis versus altmetric scores[J]. BMJ Open, 2019, 9(7): e029433. 10 Wooldridge J, King M B. Altmetric scores: An early indicator of research impact[J]. Journal of the Association for Information Science and Technology, 2019, 70(3): 271-282. 11 Zhang X, Wang X H, Zhao H K, et al. An effectiveness analysis of altmetrics indices for different levels of artificial intelligence publications[J]. Scientometrics, 2019, 119(3): 1311-1344. 12 Hassona Y, Qutachi T, Dardas L, et al. The online attention to oral cancer research: An Altmetric analysis[J]. Oral Diseases, 2019, 25(6): 1502-1510. 13 Kim Y, Kim J E, Kim Y H, et al. Social attention and scientific articles on stroke: Altmetric analysis of top-50 articles[J]. Clinical Neurology and Neurosurgery, 2019, 183: 105386. 14 de Solla Price D J. Networks of scientific papers[J]. Science, 1965, 149(3683): 510-515. 15 Garfield E. Research fronts[J]. Current Contents, 1994, 41(10): 3-7. 16 Persson O. The intellectual base and research fronts of JASIS 1986-1990[J]. Journal of the American Society for Information Science, 1994, 45(1): 31-38. 17 陈超美. CiteSpaceⅡ: 科学文献中新趋势与新动态的识别与可视化[J]. 陈悦, 侯剑华, 梁永霞, 译. 情报学报, 2009, 28(3): 401-421. 18 梁永霞, 杨中楷, 刘则渊. 基于CiteSpaceⅡ的航空航天工程前沿研究[J]. 科学学研究, 2008, 26(S2): 303-312. 19 Shibata N, Kajikawa Y, Sakata I. Detecting potential technological fronts by comparing scientific papers and patents[J]. Foresight, 2011, 13(5): 51-60. 20 Zhao D Z, Strotmann A. Can citation analysis of Web publications better detect research fronts?[J]. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 2007, 58(9): 1285-1302. 21 Kessler M M. Bibliographic coupling between scientific papers[J]. American Documentation, 1963, 14(1): 10-25. 22 Blei D M, Ng A Y, Jordan M I. Latent Dirichlet allocation[J]. Journal of Machine Learning Research, 2003, 3: 993-1022. 23 Callon M, Law J, Rip A. Mapping the dynamics of science and technology: Sociology of science in the real world[M]. London: Palgrave Macmillan, 1986. 24 Chen C M. CiteSpaceⅡ: Detecting and visualizing emerging trends and transient patterns in scientific literature[J]. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 2006, 57(3): 359-377. 25 郭芳琪. 前瞻性科学前沿的界定与识别指标的文献计量研究[D]. 大连: 大连理工大学, 2018. 26 吴菲菲, 杨梓, 黄鲁成. 基于创新性和学科交叉性的研究前沿探测模型——以智能材料领域研究前沿探测为例[J]. 科学学研究, 2015, 33(1): 11-20. 27 Wang Q. A bibliometric model for identifying emerging research topics[J]. Journal of the Association for Information Science and Technology, 2018, 69(2): 290-304. 28 范少萍, 安新颖, 倪萍. 基于文献的研究前沿特征与识别方法研究[J]. 情报工程, 2017, 3(1): 56-65. 29 How is the Altmetric Attention Score calculated?[EB/OL]. [2019-06-21]. https://help.altmetric.com/support/solutions/articles/6000060969-how-is-the-altmetric-attention-score-calculated-. 30 南英子. 实证分析中运用主成分分析法应注意的几个问题[J]. 统计与决策, 2009(21): 155-156. 31 邱菀华. 管理决策熵学及其应用[M]. 北京: 中国电力出版社, 2011: 1. 32 刘思峰. 灰色系统理论及其应用[M]. 第3版. 北京: 科学出版社, 2004. 33 Sidiropoulos A, Gogoglou A, Katsaros D, et al. Gazing at the skyline for star scientists[J]. Journal of Informetrics, 2016, 10(3): 789-813. 34 赵文暄, 王志仁, 王永前, 等. 基于互联网与传统的认知行为治疗对神经症性障碍疗效的meta分析[J]. 中国心理卫生杂志, 2019, 33(5): 328-333. 35 刘雪莲, 王雅琴, 陈志恒, 等. 可穿戴设备在家庭健康及慢病自我管理中的应用[J]. 中国保健营养, 2017, 27(19): 396-397. 36 赖榕霏, 江智霞, 袁晓丽, 等. “互联网+”背景下老年骨折病人康复训练研究进展[J]. 护理研究(上旬版), 2017(2): 388-391. 37 黄鹂, 曹东维. 国际医学信息学领域大数据研究热点分析[J]. 医学信息学杂志, 2018, 39(4): 1-7. 38 魏丽, 张云秋, 冯佳. 国外医学信息学领域研究前沿[J]. 中华医学图书情报杂志, 2015, 24(11): 27-31. 39 李小涛, 金心怡, 李艳, 等. 基于ESI高被引论文的医学信息学研究前沿可视化分析[J]. 现代情报, 2018, 38(12): 120-125. 40 周艳玲, 田玲. 基于内容分析法的我国大数据时代下医学信息学发展状况研究[C]// 中华医学会第二十一次全国医学信息学术会议论文汇编. 北京: 中华医学会, 2015: 151-153.