专题约稿
叶继元.“SCI至上”的要害、根源与破解之道[J].情报学报,2020,39(8):787-795.
为了完整、准确地理解近期教育部、科技部发出的有关破除SCI至上的文件精神,针对学界的一些质疑和担忧,利用概念分析法、SCI创始人观点的案例分析法,分析了SCI至上的要害是"至上"、"唯",即思维方式的片面化、绝对化,是将形式评价等同于内容评价等,SCI里涉及的"同行评议"与针对评价客体的"同行评议"既有相同点,但更有不同点,二者不能完全等同。SCI至上产生的根源有:对引文的本质、学术评价要义缺乏深入认识,思维方式陈旧,国内外片面的学术机构排名榜的影响,大学、科研管理体制改革不到位等。相应的对策有:认清引文本质,不以SCI来源期刊、引文数据等为前置性条件,但不否定引文等文献计量学应有的功能,在评价上摆正其位置。回归"同行评议",但必须建立一套对"同行专家"的选择、监督、元评价等制度,进一步提高学术共同体自律、自主和自纠等能力,营造宽松、良好的学术环境。
关键词：SCI、SCI至上、加菲尔德、引文本质、学术评价、学术共同体
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.
本文在分析科技评价的"初心和使命"、对象体系复杂性、所面临的"破"与"立"困局以及从国际视角观察科技评价实践经验带来的启示的基础上,从科学理性认知各类评价指标(体系)、论文评价指标合理使用、不同科技评价指标的综合使用三个方面讨论了科技评价指标(体系)面临的关键问题;就如何走出科技评价困局,从科技评价治理的正确原则和理念、完善科技评价治理的政策制度体系、科学合理约束性使用科技评价指标(体系)三个方面提出了合理化建议。
关键词 ： 科技评价, 论文, 定量指标, 同行评议, 政策
张琳,Gunnar Sivertsen.科学计量与同行评议相结合的科研评价——国际经验与启示[J].情报学报,2020,39(08):806-816.
科学计量和同行评议是科研评价中应用最为广泛的两种方法,无论从评价理论和应用实践而言,两种方法各有优劣,可互为补充,综合应用。本文聚焦于中国科技部和教育部的最新科研评价政策文件共同提及的"鼓励定量与定性相结合的综合评价方法",对科研评价中的科学计量和同行评议方法的国际研究现状和国际应用实践进行梳理,并结合国际经验与中国场景尝试提出针对性的实施建议。
关键词 ： 科研评价, 科学计量, 同行评议, 定量评价, 定性评价
情报理论与应用
王昊,邓三鸿,苏新宁,官琴.基于深度学习的情报学理论及方法术语识别研究[J].情报学报,2020,39(8):817-828.
理论、方法的研究是学科不断发展前行的动力,了解掌握学科领域当前理论及方法的应用、发展情况是一项十分重要的工作。本文利用命名实体识别任务的分支——术语识别,对情报学理论方法进行研究,通过采集我国近20年来情报学领域相关文献20000篇左右,应用深度学习模型——Bi-LSTM-CRFs进行大规模语料训练与测试,通过实验验证其可行性并探究各实验变量对模型效果的影响,以求最大限度提高模型识别的效果。实验结果表明,对于理论方法术语等复杂实体,基于词切分的语料识别效果要优于基于字切分的语料;术语实体的长度对于识别效果也有一定影响,术语长度过大时(字数≥6),识别效果下降明显;同时,训练语料量与识别效果呈正相关关系,语料量越大,识别效果越好;实体的类型和数量直接影响识别结果,具有明显构词特征的实体识别效果较好;在特征引入实验中发现除拼音特征外,词性、词长以及词向量特征均能够对F1值有所提高,其中词向量和词性特征的提升效果最为明显。
关键词 ： 情报学, 术语识别, 深度学习, Bi-LSTM-CRFs模型
张宁,袁勤俭,朱庆华.学术社交网络平台管控对用户感知信息质量的影响——来自ResearchGate全球用户的实证研究[J].情报学报,2020,39(08):829-844.
学术社交网络的新型学术平台受到广泛关注,为了提升用户的信息质量体验,平台服务方对用户生成内容的社区形态实施了不同的管控措施。本研究基于服务质量评价理论,对全球72个国家的研究人员对学术社交网络感知信息质量的状况进行了调查,512份有效问卷通过偏最小二乘法实证检验了平台管控因素的作用大小和作用关系,同时考虑了成员社会资本的调节作用和信息质量体验的中介效应,以揭示用户对平台管控措施的感知判断过程。研究表明:①平台声誉、管控规则和技术诊断因素,均能不同程度地正向影响信息质量体验,而其中平台声誉还同时对信息质量期望产生一定的影响;②个体需要也会影响信息质量期望,但个体过往经历在本研究中未显示出对信息质量期望的直接作用;③社会资本对信息质量体验和感知信息质量之间的影响关系存在干扰性的调节效应;④信息质量体验在平台声誉、管控规则对用户感知信息质量的影响过程中具有不同程度的部分中介效应,但在技术诊断中则未见其中介效应。
关键词 ： 学术社交网络, 感知信息质量, 服务质量评价, 质量体验
周海晨,郑德俊,郦天宇.学术全文本的学术创新贡献识别探索[J].情报学报,2020,39(8):845-851.
破除"SCI至上",从学术全文本视角进行学术研究成果的创新点和贡献点自动识别,对于支持和完善同行评价和代表作评价有显著的数据支撑作用。本文提出一个深度学习与规则结合的学术创新贡献识别方法,首先标注学术文本中潜在创新贡献短语,其次构建以BERT为基础的自动识别模型,同时制定出细粒度的抽取规则,最后应用到大规模数据集的抽取当中。本文选取菊花领域的学术文本进行实证研究,成功由学术文本中自动识别并抽取出可以表征学术成果价值的学术创新点和贡献点。将多个学者的创新贡献用图谱等可视化方法进行综合展示可以成为后续研究的方向。
关键词 ： 学术文本, 学术创新, 学术贡献, 自动识别, 深度学习
情报分析方法与技术
章成志,李卓,储荷婷.基于全文内容的学术论文研究方法自动分类研究[J].情报学报,2020,39(8):852-862.
对学术论文所采用的研究方法进行自动分类,有助于研究方法使用行为的分析与研究方法的评估,进而为科研人员推荐或选择合适的研究方法提供依据。相比于摘要信息,全文内容包含更多关于研究方法的上下文信息,因此探索基于全文内容的学术论文研究方法自动分类具有重要的意义。本研究以图书情报领域的820篇学术论文全文为研究对象,邀请专家对其研究方法进行标注得到研究方法训练语料;采用多标签分类任务中问题转换法和算法自适应法,将朴素贝叶斯与支持向量机作为问题转换法的底层分类器,构建6种不同的分类模型,同时选用算法自适应法中的ML-KNN模型,分别对论文中使用的研究方法进行自动分类。实验结果表明,相较于学术论文的摘要信息,全文内容在研究方法分类的性能上有较大的提升;朴素贝叶斯算法在问题转换法的分类器链策略中表现最佳,F1值达到0.705;另外结果也表明不同的学术论文研究方法的特征表征能力不同,训练集的规模较少会导致分类的泛化效果差。
关键词 ： 研究方法分类, 文本分类, 全文内容, 多标签分类
曹高辉,任卫强,丁恒.面向限定域的深度语义事件泛化研究[J].情报学报,2020,39(08):863-871.
事件泛化是构建事理图谱关键步骤,当前基于聚类和分类的事件泛化框架忽视了领域知识的结构特征和动态变化,难以适用于限定域的事件泛化。本研究提出一个基于深度语义匹配的限定域事件泛化框架,该框架由深度语义计算和种子事件匹配两个模块组成,能有效解决领域知识动态融合和事件语义对齐等问题。以旅游领域数据为例,通过实验证明该事件泛化框架较之于聚类和分类框架具有更好的准确性、稳定性和迁移能力。
关键词 ： 事件泛化, 事理图谱, 深度学习, 深度语义匹配
曾德明,于英杰,文金艳,王媛.基于Web of Science分类的学科交叉融合演化特征分析[J].情报学报,2020,39(8):872-884.
学科交叉融合是基础研究发展的重要趋势和方向,明确学科之间的交叉融合关系特征非常关键。本文基于Web of Science收录的中国学者1978—2017年发表的2627604篇论文的题录信息,运用文献计量和社会网络分析,对交叉融合的论文总量、比例特征、多样性、合著者数量特征进行文献计量分析,通过构建交叉融合网络,分析交叉融合的路径,探究网络的结构演化特征。研究发现,学科交叉融合是当前我国科学创新体系的普遍特征,接近50%的论文涉及学科间交叉融合;学科间融合以两个学科融合为主,但未来的交叉融合将包括比现在更复杂更加多样性的学科组合;交叉融合的广度随时间持续增加,融合的深度却时增时减,且存在路径依赖性;随着工程领域、计算机领域的快速发展,这两个领域在学科融合中发挥重要作用。本研究可以为政府、高校、企业及研究者制定相关政策、优化学科布局、培养交叉融合人才、厘清创新方向等提供借鉴。
关键词 ： 学科交叉融合, 文献计量分析, 社会网络分析
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