多维影响力融合视域下的数据论文评价研究

doi:10.3772/j.issn.1000-0135.2022.03.006

情报学报

2022, Vol. 41

Issue (3): 275-286 DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2022.03.006

情报分析方法与技术

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多维影响力融合视域下的数据论文评价研究

许鑫, 叶丁菱

华东师范大学经济与管理学部信息管理系，上海 200241

Evaluation of Data Papers from the Perspective of Multi-dimensional Influence Fusion

Xu Xin, Ye Dingling

Department of Information Management, Faculty of Economics and Management, East China Normal University, Shanghai 200241

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全文: PDF (2154 KB) HTML (1 KB)
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摘要伴随数据论文影响力的凸显，数据计量逐渐兴起。本文基于数据计量，融合多维度、多指标综合评价数据论文的影响力。首先，本文通过信息传播模式分析数据论文影响力的产生机制，解析出数据论文影响力可以划分为潜在影响力、学术影响力和社会影响力三个维度。其次，融合Altmetrics与引文分析甄选指标构建数据论文影响力评价体系。最后，利用相关性分析以及三维空间差异性分析解构数据论文影响力评价结果。研究结果表明，三维度影响力反映出数据论文综合影响力，三者相互补充与促进。同时，数据论文应在整体上促进评审机制、引用机制和激励机制的针对性发展，在内部促进数据论文质量、内容、逻辑和时效的优化。

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关键词 ：数据论文, 多维影响力评价, Altmetrics, 引文分析

收稿日期: 2021-01-05

基金资助:华东师范大学“幸福之花”先导研究基金“智能+”领域项目“大数据视阈下基于学术共同体的人文社科学术评价与促进研究”（2019ECNU-XFZH016）。

作者简介: 许鑫，男，1976年生，教授，博士生导师，主要研究方向为数据管理、科学计量与评价研究，E-mail：xxu@infor.ecnu.edu.cn；叶丁菱，女，1995年生，博士研究生，主要研究方向为信息分析、科学计量与评价研；

引用本文:

许鑫, 叶丁菱. 多维影响力融合视域下的数据论文评价研究[J]. 情报学报, 2022, 41(3): 275-286.
Xu Xin, Ye Dingling. Evaluation of Data Papers from the Perspective of Multi-dimensional Influence Fusion. 情报学报, 2022, 41(3): 275-286.

链接本文:

https://qbxb.istic.ac.cn/CN/10.3772/j.issn.1000-0135.2022.03.006 或 https://qbxb.istic.ac.cn/CN/Y2022/V41/I3/275

1 《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》印发——引导要素向先进生产力集聚[EB/OL]. (2020-04-10) [2020-12-10]. http://www.gov.cn/zhengce/2020-04/10/content_5500740.htm.
2 Chavan V, Penev L. The data paper: a mechanism to incentivize data publishing in biodiversity science[J]. BMC Bioinformatics, 2011, 12(Suppl 15): S2.
3 Friedman R, Psaki S, Bingenheimer J B. Announcing a new journal section: data papers[J]. Studies in Family Planning, 2017, 48(3): 291-292.
4 方静怡. 数据引证的中国实践: 现状、障碍与对策研究[D]. 上海: 华东师范大学, 2013.
5 Kratz J E, Strasser C. Making data count[J]. Scientific Data, 2015, 2: 150039.
6 Kratz J E, Strasser C. Researcher perspectives on publication and peer review of data[J]. PLoS One, 2015, 10(2): e0117619.
7 Costas R, Meijer I, Zahedi Z, et al. The value of research data - metrics for datasets from a cultural and technical point of view[R/OL]. (2013-04-01) [2022-01-01]. https://repository.jisc.ac.uk/6205/1/Value_of_Research_Data.pdf.
8 顾立平. 数据级别计量——概念辨析与实践进展[J]. 中国图书馆学报, 2015, 41(2): 56-71.
9 孟阳, 屈宝强. 数据计量与文献计量之间的对比研究[J]. 情报理论与实践, 2017, 40(11): 139-144, 138.
10 叶丁菱. 融合Altmetrics与引文分析的数据论文影响力多维评价研究[D]. 武汉: 华中师范大学, 2020.
11 国务院办公厅关于印发科学数据管理办法的通知[EB/OL]. (2018-04-02) [2020-12-10]. http://www.gov.cn/zhengce/content/2018-04/02/content_5279272.htm.
12 Priem J, Costello K L. How and why scholars cite on Twitter[J]. Proceedings of the American Society for Information Science and Technology, 2010, 47(1): 1-4.
13 刘春丽. 基于PLOS API的论文影响力选择性计量指标研究[J]. 图书情报工作, 2013, 57(7): 89-95.
14 Piwowar H. Value all research products[J]. Nature, 2013, 493(7431): 159.
15 Ingwersen P, Chavan V. Indicators for the Data Usage Index (DUI): an incentive for publishing primary biodiversity data through global information infrastructure[J]. BMC Bioinformatics, 2011, 12(Suppl 15): S3.
16 Ball A, Duke M. How to track the impact of research data with metrics[R/OL]. DCC How-to Guides. Edinburgh: Digital Curation Centre, (2015-06-29). https://www.dcc.ac.uk/guidance/how-guides/track-data-impact-metrics.
17 Fear K. The impact of data reuse: a pilot study of five measures[EB/OL]. [2021-02-09]. https://www.slideshare.net/assist_org/kfear-rdap.
18 Peters I, Kraker P, Lex E, et al. Research data explored: an extended analysis of citations and altmetrics[J]. Scientometrics, 2016, 107(2): 723-744.
19 翟姗姗, 叶丁菱, 胡畔, 等. 融合Altmetrics与引文分析的数据论文学术影响力评价[J]. 情报学报, 2020, 39(7): 710-718.
20 刘闯. 数据影响力积分(DIS)——数据影响力新的计量方法[J]. 全球变化数据学报, 2018, 2(2): 135-143.
21 秦奋, 高健. 基于Scopus数据库的Altmetrics指标与引文计量对比分析[J]. 情报学报, 2019, 38(4): 377-383.
22 张琳, 孙蓓蓓, 王贤文, 等. 交叉科学成果影响力研究: 使用数据与引用数据视角[J]. 情报学报, 2020, 39(5): 469-477.
23 Bj?rk B C. A lifecycle model of the scientific communication process[J]. Learned Publishing, 2005, 18(3): 165-176.
24 王贤文, 张春博, 毛文莉, 等. 科学论文在社交网络中的传播机制研究[J]. 科学学研究, 2013, 31(9): 1287-1295.
25 邱均平, 余厚强. 基于影响力产生模型的替代计量指标分层研究[J]. 情报杂志, 2015, 34(5): 53-58.
26 陈云伟, 张志强. 科技评价走出“破”与“立”困局的思考与建议[J]. 情报学报, 2020, 39(8): 796-805.
27 Zahedi Z, Costas R, Wouters P. Do mendeley readership counts help to filter highly cited WoS publications better than average citation impact of journals (JCS)?[C]// Proceedings of the 15th International Conference of the International Society for Scientimetrics and Informetrics, Bogazici University, Istanbul, Turkey, 2015: 16-25.
28 Earth System Science Data. Aims & scope[EB/OL]. [2020-12-10]. https://www.earth-system-science-data.net/about/aims_and_ scope.html.
29 熊国经, 熊玲玲, 董玉竹, 等. 学术期刊评价指标的权重探讨[J]. 统计与决策, 2018, 34(4): 81-83.
30 孔祥沛, 孙继红. PLS路径模型在省域高校科技活动综合评价中的实证研究[J]. 科技进步与对策, 2010, 27(7): 122-126.
31 王志红, 曹树金. 视频检索相关性判断的影响因素: 基于PLS路径分析的实证研究[J]. 情报学报, 2020, 39(9): 926-937.
32 Fornell C, Johnson M D, Anderson E W, et al. The American customer satisfaction index: nature, purpose, and findings[J]. Journal of Marketing, 1996, 60(4): 7-18.