武夷山分享 http://blog.sciencenet.cn/u/Wuyishan 中国科学技术发展战略研究院研究员;南京大学信息管理系博导

博文

从《汉英逆引词典》到逆引文索引 精选

已有 5371 次阅读 2019-8-1 07:28 |个人分类:科学计量学研究|系统分类:观点评述

从《汉英逆引词典》到逆引文索引

武夷山

 

      2002年,商务印书馆出过《汉英逆引词典》,我购得此书后,喜出望外,因为它满足了我学习英语的部分需求。

      正常的汉英词典,是按照汉语词汇的音序给条目排序的,就是将首字相同的词汇排在一起,例如:电话、电脑、电视......,并给出其对应的英文词telephonecomputertelevision......可是,我们在学习、研究中,经常需要将末字相同的词汇排在一起,如地理学、生理学、心理学,等等。在通常的汉英词典中,需要在D那里找地理学(geography),在S那里找生理学(physiology),在X那里找心理学(psychology),多麻烦!而在《汉英逆引词典》中,可以将所有“学”都列在一起,多方便!同理,高度、宽度、广度、深度等各种“度”也排在一起,这无论对中国人学英文,还是外国人学中文,都有帮助。

      我年轻时,本来有增补词典的习惯,即发现某个中文译法可对应英文的哪个表达,而汉英词典的例句中没有我发现的这个译法,我就把这个译法抄到词典对应词条的页边空白处。原先,只能在《汉英词典》上增补抄录,有了《汉英逆引词典》后,我在其上的增补抄录更加频繁,说明该书较好地满足了我的需求。

      我联想到在引文工具方面,现在缺少逆引工具。

      现在的SCISSCI或其他引文索引工具,都是按照被引者的名字(或被引文章标题,被引文章所发表的期刊)排列的,例如,根据学术谷歌,K. Marx(马克思)的《德意志意识形态》被引用了10338次。但是,我很想知道,哪位学者引用《德意志意识形态》的次数最多?我也想知道,谁引用马克思所有著作的总次数最多?此人也许是对《德意志意识形态》研究最深最透的人,是对马克思主义研究得最深最透的人。我把按照引用者姓名(或施引文献的标题,施引文献所在期刊)排列的引文索引称为“逆引文索引”。具体说来,比如在逆引文索引数据库检索框中打出某人的名字,就能查到其人引用其他学者的整体情况,这些数据按照其对各篇论著的施引次数排列。遗憾的是,现在还没有这样的工具。在没有逆引文索引的情况下,为了回答“谁引用《德意志意识形态》的次数最多”的问题,我得处理10388次引用的相关数据,很耗时,很麻烦。

      我曾经说,“引用认同”可以在学术评价中发挥特殊的作用(http://blog.sciencenet.cn/blog-1557-255861.html)。假如我的某篇文章被引用了100次,但每次被引只是“提及”(即谁谁也曾在某主题上发过什么文章),那么这个100次被引对我没有多大价值。假如我的文章被我所尊敬的一位学术大家的独著论文引用了一次,且引用时有具体的正面评价意见,那我会感到非常荣幸,备受鼓舞,因为我进入了学术大家的“引用认同”。我的这个想法若想落地,就需要逆引文索引工具来支撑。这是因为,编制引文索引时,对源期刊的“档次”(通过影响因子类的指标来确定)是有要求的,而学术大家所引用的内容,未必都是引文索引源期刊所发表的论文,例如,钱学森先生多次引用中国科学技术信息研究所编写的内部刊物《快报》上的文章。有了逆引文索引,查检钱学森先生的施引文献,很容易就能查到《快报》,而在传统引文索引中是难觅《快报》踪影的。编制逆引文索引时,对学者的“档次”应该有要求,可以从已去世著名学者的施引文献起步。

    逆引文索引与传统引文索引的最大差异在于,一旦某位学者去世了,其引用认同就不再变化,其施引文献是个不变的集合,那么,对其施引文献分析一次,分析结果就可固化下来,成为可被反复、频繁利用的模块。而对于传统的引文索引,从原理上讲,一篇文献有可能100年、500年后仍有人引用。例如,元代官员脱脱主持编撰的《宋史》至今仍是高被引文献,脱脱至今仍是高被引作者。那么,就很难形成可以复用的分析结果模块,几乎每次引文分析都得重头做一次。

      我将逆引文索引的思路免费抛出,希望有人据此开发出商业性或公益性的检索工具。若有了这个东西,文献计量学将开辟第二春!




https://wap.sciencenet.cn/blog-1557-1191946.html

上一篇:国外专家的2035年预测
下一篇:玛丽·皮伦:热爱科学的诗人
收藏 IP: 1.202.112.*| 热度|

18 冯大诚 尤明庆 周健 许培扬 郑永军 宁笔 赵凤光 晏成和 周忠浩 黄永义 伍赛特 杨正瓴 周春雷 姬扬 谢力 许文婕 刘炜 冯用军

该博文允许注册用户评论 请点击登录 评论 (4 个评论)

数据加载中...

Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )

GMT+8, 2024-4-26 02:03

Powered by ScienceNet.cn

Copyright © 2007- 中国科学报社

返回顶部