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学科分析服务再思考

已有 409 次阅读 2024-6-14 09:07 |个人分类:圕人堂|系统分类:观点评述

    作为一名高校图书馆工作者,近年,我花了较多时间和精力探索“深层次信息服务”。高校图书馆的高质量发展需要高质量的专业馆员队伍,专业馆员的“高质量”很大程度上体现在是否具备较强的职业能力,是否能够与时俱进履行好高校图书馆的信息职能。

    关于“深层次信息服务”,种种原因没有规范的术语,更没有明晰的工作质量标准。个人的实践与探索,结合阅读与思考,我比较喜欢“学科分析服务”这种表述。学科分析服务是指围绕学校的学科发展、科研评价和人才管理,采集多维数据、利用多种工具和方法开展数据统计分析,内容涉及ESI分析、学科态势分析、人才引进评估、期刊投稿指引、学科排名等,多以 WoS/ESI/InCites、SCOPUS/SciVal等外文数据源为主,比较强调 SCI论文相关指标的选取和应用。随着“双一流”建设的持续推进,该服务作为学科服务新的增长点成为高校图书馆普遍开展的服务项目。学科分析服务支持管理决策和学科发展。数据来源:多维数据,以论文数据为主。典型服务:学科评估、ESI建设与大学排行、双一流监测、绩效奖励、职称评定、奖项申报、导师遴选……(摘编自:刘霞,马浩琴,何汶等.学术评价改革背景下高校图书馆学科分析服务的转型探索——以武汉大学图书馆为例[J].图书馆杂志,2023,42(03):44-51.)还有一种表述为“学科化知识服务”,“学科化知识服务是从学科的视角,以用户需求为导向,基于学科馆员和领域专家的专业素养,对相关学科专业知识进行搜索、组织、挖掘、分析、重组等,面向学科师生提供个性化、学科化、知识化的服务模式。“(张群,田格格.国内外高校图书馆学科知识服务研究现状分析——基于Citespace和Bicomb的可视化计量分析[J].图书馆理论与实践,2024,(01):97-106.)这种表述也有其可取之处。前者目标导向较为清晰,后者行动指引较为具体。

    当前,图书馆业态处于快速变革之中,受到多方面的冲击。图书馆核心竞争力、图书馆员职业能力认同度、显示度日益“模糊”。具体表现有:“图书馆馆长的非专业化”,程焕文指出这是“一个严峻的社会问题”(见:程焕文.图图书馆馆长的非专业化:一个严峻的社会问题——图书馆史对于图书馆馆长的重要性[J].图书馆论坛,2024.);高校图书馆人力资源“严重萎缩”,据《2022年中国高校图书馆基本统计数据分析》(吴汉华,王波.2022年中国高校图书馆基本统计数据分析[J].大学图书馆学报,2023,41(06):63-72.),共有1327所高校图书馆提交了2022年度在编工作人员人数的有效数据。总人数为38010人,馆均28.6人(2021年是28.9人),中位值为20人(2021年同样是20人),众值落在10、11和12三个数值上,标准差为27.7人(2021年是28.4人),较上一年的离散度有所收敛。C9高校中,“在编职工人数”超过100的仅4所(上海交通大学、复旦大学、浙江大学、北京大学),其余5所最少的为58人。各个高校图书馆履行的职能有所不同,图书馆承担的工作内容也是五花八门,从事正业或主业的人员占比较低。比如实际从事学科分析服务工作的人数往往会是“屈指可数”,且很有可能并非专职的。

    学科分析服务,种种原因,各家各户都是需要的。各家各户均或多或少在运用相关结果,有的是直接运用、有的是间接运用。相关政策、理论、工具、方法等在不断发展变化。术业有专攻,好的学科分析服务,真的可以较好做到“为科学研究、科研决策、学科建设等提供数据支持和科学解决方案”“为高校学科分析、规划提供客观、翔实的数据支撑,帮助高校制定发展战略、调整学科布局、引进优秀人才服务”。从“求真务实”的角度,学科分析服务还是有必要保持必要的关注与投入。

延伸阅读:

(1)图谋.关于学科分析服务的思考.https://blog.sciencenet.cn/blog-213646-1435869.html

2024年5月27日,图谋参与了“学科分析服务”话题的讨论,先行梳理。

(2)灵析-学术大数据分析系统

依托万方知识服务平台的海量学术资源,利用大数据、知识图谱和可视化技术,针对科研人员、科研管理人员、科研决策人员等不同用户群体,提供多维度文献计量、个性化对比分析、智能化文献推荐、专业性报告导出等功能。帮助用户轻松把握所关注主题研究现状、跟踪学科领域发展动态、监测与分析学者/机构的学术产出及科研能力、研究期刊学术影响力、定位和分析地区科研水平等,为科学研究、科研决策、学科建设等提供数据支持和科学解决方案。

产品特色

(1)海量的数据基础

基于3亿余条中外文期刊论文、学位论文、会议论文数据,1.5亿余条专利数据,以及5.3亿条引文数据为基础,为各项指标全面精确的分析结果提供了数据支持。

(2)完整的指标体系

从科研产出、学术影响力、学术关注、科研合作、引用关系、创新研究等不同维度,建立全面的分析指标体系。在传统文献计量学统计指标的基础上,建立多项特色分析指标,例如研究兴趣演变、核心刊差距对比、核心年份预测、学科融合指数等,满足用户的个性分析需求。

(3)可视化展示结果

基于引文分析、共词分析、社会网络分析等文献计量算法与知识图谱技术,采用玫瑰图、雷达图、柱状图、网络图等多种可视化图谱实现分析结果的可视化分析,帮助用户直观了解主题、学者、机构、学科、期刊、地区等多个主体的多项分析指标。

(4)个性化对比分析

针对主题、学者、机构、学科、期刊、地区等不同主体,从研究热度、影响力、关注度、科研合作、研究领域等不同维度提供个性化对比分析,利用可视化方式清晰呈现数据差异,让对比分析一目了然,帮助用户快速发现比较对象的优劣势,为用户进一步决策提供数据基础。

(5)特色的机构外文分析

提供中国机构SCI发文统计,从发文趋势、研究主题、合作机构、代表学者、基金资助等不同维度提供统计分析,以帮助中国机构全面了解国际发文实际情况;同时,支持同类机构国外发文对比,为机构研究布局和科研决策提供数据支撑。

(6)一键生成分析报告

用户可以自由选择分析指标的时间范围和报告格式,一键生成专业全面的分析报告,通过图文结合的方式,更直观详细地为用户展示报告内容。

(7)专业的算法模型

采用了学者归一认定、机构唯一识别、关键词智能标引等前沿技术,构建趋势预测、引文分析、多维对比专业的统计分析算法模型,保证了分析结果的准确性。

(8)深度的数据处理

运用了教育部学科分类和中图分类法两种分类体系,满足用户的不同需求;进行主题词扩展检索、中英文扩展检索,并对分析结果进行停用词处理,精确化指标分析结果。

(3)中国知网科研评价与创新服务平台

学科发展分析:基于学科研究成果的指标数据分析、国内外重要机构/专家学者的科教进展汇集;根据学科研究方向及研究主题,从国别、地区、机构、科研成果等维度,可视化全景展示国内外学科研究现状。

全国科研成果动态分析

通过多维度大数据分析挖掘,可实现教育部一级/二级学科目录内任意高校、省(区、市)间对比分析功能,为高校学科分析、规划提供客观、翔实的数据支撑,帮助高校制定发展战略、调整学科布局、引进优秀人才服务,也为建设一流大学和一流学科提供决策参考。

评价体系丰富科学

机构数据全:覆盖中国大陆的1316所本科高校;

学科分类细:科研成果数据对应到教育部一级/二级学科;

成果类型多:包括中外期刊论文(其中海外期刊80,000余种、中国大陆学术期刊8,000余种)、学术会议、重要报纸、专利、基金项目等科研成果类型。

评价指标广:

  学术生产力:机构成果数量、核心刊发文量、核心论文占比等

  学术发展力:高被引论文量、顶刊发文量、热点论文量、热门学者、热门机构等

  学术影响力:被引频次、下载频次、h指数等。

分析方法灵活多样

在评价指标量化统计的基础上,提供“ 各机构/各学科的中外顶刊/权威刊发文”计量分析、“本校学科特色领域、重点与优势研究分析及对标”等基于内容的挖掘分析。

功能强大操作简便

丰富的分析模型:可以一键获取任一高校/地区的综合或一级/二级学科的科研成果统计分析结果;

灵活的对比分析:可任添加 5家对标高校/地区,一键呈现科研实力对比分析结果;

便捷的报告输出:还可对报告模板进行编辑,按需生成定制报告。报告可导出为PDF格式。

数据加工标准严格

依托中国知网的丰富经验和强大技术团队及严格管理的加工流水线,采用先进的加工技术和严格的质量标准,确保了统计数据结果的可靠性、保证了各项指标排序的准确性。

中国高校科研成果评价分析数据库是评定高校科研成果的定量分析工具。该平台基于CNKI世界知识大数据,通过学科数据挖掘分析技术,对全国1300多所本科院校在教育部一级/二级学科目录下的科研成果和学术影响力开展统计分析,可实现近十年来任意高校及其地区间的综合科研实力对比分析和学科科研实力对比分析。

中国高校科研成果评价分析数据库自动预置分析内容模板,主要包括:

定量指标统计(基于中外期刊、报纸、项目、奖励、专利等的定量指标);

顶刊/权威刊统计(综合类、学科类、各机构认定的、定制配置的中外顶刊/权威刊发文统计);

主题热点脉络分析(学科研究主题建模分析、学科研究热点分析、学科研究脉络分析等);

热门学者分析(学者发文量指标统计、评价类指标统计、学科合作分析等)。

同时也支持用户自定义设置统计指标生成分析报表和报告。

该平台为地区高等教育行业、高校学科规划与发展分析提供客观、翔实的数据支撑,帮助高校制定发展战略、调整学科布局,也为建设一流大学和一流学科提供决策参考。



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