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    传播力评价对我国学术期刊评价体系的补充与发展趋势

    时间:2022-12-09 19:10:09 来源:柠檬阅读网 本文已影响 柠檬阅读网手机站

    赵爱清

    [提要]本文总结分析了我国当前主流学术期刊评价体系的特点和局限性,指出产生这种局限性的根源在于:基于引文分析的学术期刊评价反映的是“学科影响力”而非期刊的综合影响力,学术期刊的综合影响力是个与时俱进的概念。在数字出版和媒体融合的背景下,学术期刊传播力受到关注,对学术期刊传播力的评价指标已经出现。传播力反映了学术期刊作为传媒的社会影响力,它是从用户的视角而非专业研究者的视角出发衡量的。因此,传播力成为对学科影响力的一种有效补充。学术期刊评价体系未来的发展趋势是纳入更多的网络传播指标,应用更多新技术进行动态化、多维度的综合评价。

    学术期刊作为专业的学术成果载体和传播媒介,在各学科研究领域发挥着举足轻重的作用。据统计,至2020年2月,全世界在发行中的学术期刊共20余万种,[1]中国经过国家新闻出版部门认定的学术期刊共有6430种。面对数量众多的学术期刊以及浩如烟海的论文,图书馆、情报机构、科研单位以及研究者如何快速准确地进行选择、取舍和评价,都需要专业的信息来指引,这正是学术期刊评价产生的最初动机。从1964年尤金·加菲尔德发表《科学引文索引》(SCI)[2]开始,学术期刊评价的理论、方法和工具不断演进,其结果对于信息爆炸时代的用户来说更加具有参考价值,也逐渐成为衡量期刊办刊质量以及对同类期刊进行比较的标准,常被作为引导期刊发展的重要风向标。

    目前我国的学术期刊评价体系还不完善:无论是以影响因子为代表的定量评价,还是以同行评议为手段的定性评价,抑或是将定量与定性结合而设计的综合评价体系,都存在不同的局限与弊端。例如,由于“影响因子崇拜”,中国学者的很多重要研究成果首选在海外著名期刊上发表,导致国内期刊在国际上的学术地位越发式微;
    个别研究者为了提高自身论文的权威性而采取虚假引用行为以及期刊的过度自引互引行为等;
    这些都违背了学术期刊评价的初衷。毫无疑问,目前的主流学术期刊评价体系需要与时俱进地继续发展完善。

    进入数字经济和媒体融合时代,出版传播的方式正在发生巨大变革,传播力对于媒介的品牌价值和发展转型产生了重要影响,大多数学术期刊也加入了新媒体传播的阵营。2018年起我国学术期刊被划入中宣部统一管理,其传播媒介的身份得到重视。2022年4月,中共中央宣传部印发《关于推动出版深度融合发展的实施意见》,围绕加快推动出版深度融合发展,构建数字时代新型出版传播体系提出了明确的思路。

    那么到底怎样才能准确客观地评价学术期刊的影响力呢?目前评价体系局限性的根源在哪里?除了在学科领域的影响力,传播领域的影响力评价发挥了什么作用?未来期刊评价体系的发展趋势如何?对这些问题的思考与解答,关系到学术期刊发展的方向以及繁荣我国学术研究,提高国际学术话语权的问题。

    目前我国学术界普遍采用的学术期刊评价方式,是基于对期刊内容产生的学科影响而进行的评价,主要有三种类型:以影响因子为代表的定量评价法,以专家同行评议为核心的定性评价法,定性与定量结合的综合评价体系。

    (一)定量评价指标及其局限性

    1.指标设定及方法

    一般而言,定量评价相对于定性评价更具有客观性,而且通过计算定量指标得到具体的数值,能够提供直观的参考并对期刊进行对比和排序。目前对期刊定量评价的理论基础是加菲尔德定律,即围绕着学术期刊载文的引文关系展开的引文分析法,常用的定量指标有期刊的总被引频次、影响因子、H指数、R指数以及多指标分析模型(如主成分分析法)等,其中最具代表性的定量评价指标为影响因子。

    影响因子(Impact factor)是指某期刊的文章在特定年份或时期被引用的频率,是衡量期刊影响力的一个重要指标,由美国科学情报研究所(ISI)创始人尤金·加菲尔德创立。[3]常用的是两年影响因子,用公式表示为:

    其中,A=评价年度之前2年期刊总被引次数,B=评价年度前2年发文总量。

    2.局限性及修正方法

    首先,不同学科的期刊其影响因子不具有直接可比性。一个学科的引文数量总体水平取决于两个主要因素:一是各学科自身的发展特点,二是该学科期刊在数据库来源期刊中所占的比例。[4]因此,属于不同学科的期刊其影响因子的大小是不能直接用来比较的,例如经济学类的期刊影响因子与考古学期刊的影响因子绝对值不适合直接拿来比较。如果某种期刊在专业意义上的社会覆盖面非常小,而且同类期刊又很少,其被引用的频率就相对较低,那么它的影响因子就不可能很高。为了修正这一局限,衍生出复合影响因子和综合影响因子两个指标。复合影响因子是以期刊综合统计源文献、博硕士学位论文统计源文献、会议论文统计源文献为复合统计源文献计算;
    综合影响因子主要是指文、理科综合,是以科技类期刊及人文社会科学类期刊为综合统计源文献计算。但这两个指标也无法彻底解决学科差异对影响因子的影响。

    其次,期刊为了提高自身文献的影响因子可能会采取过度自引的行为。一旦这种行为引起多数学术期刊的跟随而形成恶意竞争,影响因子的客观性优点就会减弱。为了克服这种弊端,操作中宜将他引影响因子纳入指标体系来进行修正。他引影响因子只统计被该期刊之外的统计源引用总次数与该期刊发表的可被引文献总量之比。但是,完全排除自引也是一种武断的不公平的做法,关键是如何确定“过度自引”的界限,期刊评价机构在现实操作中也不断在探索处理方法,比如引入他引影响因子作为补充变量而不完全替代包含自引在内的影响因子。

    再次,影响因子无法克服名人与名刊的马太效应。有些作者为了显示论文的档次和引文内容的权威性,可能会选择引用名人或者名刊的文献,即使这篇文献并没有精准地契合其写作内容,这种有偏引用行为的结果,会放大名人名刊与普通作者普通刊物之间的差距,产生强弱分化的马太效应。虽然学术期刊要求作者采用实际引用法对参考文献进行规范,但是识别这种有偏引用行为存在技术困难,目前还无法进行有效修正。

    (二)定性评价的方法及其局限性

    有些影响期刊质量的重要的因素无法量化,因此通过定性评价可以弥补定量评价的不足。专家或者同行评议是定性评价最核心的方法,定性评价的优点是能够对学术论文的质量做出专业性的判断,目前国内期刊评价体系均通过定性与定量方法相结合对期刊做出综合评价。例如北大核心期刊的定性评价是邀请学科专家对定量排序表进行评审以纠正偏差,使学科期刊排序表更符合客观实际。南京大学中国社会科学研究评价中心通过网络方式邀请读者和作者对CSSCI来源期刊进行整体评价,同时邀请专家和编辑针对本学科入库期刊的抽样论文进行匿名审稿。

    定性评价最明显的缺陷是缺乏客观性与可比性,其结果往往引起争议。此外,参与评价的专家学者一般处于被评价期刊相同的专业领域,难以克服“利益相关者”的干扰而做出带有主观偏好性的评判。而且,专家个人的专业和信息受限,通过少数代表性的论文无法准确判断期刊整体的内容质量和学科影响力。扩大专家规模虽然可以在一定程度上缓解这种弊端,例如北大核心期刊2020版评审专家的规模达到1万人,但是在保持高度专业相关的条件下,专家规模的扩大终究还是有限的,并且也会给评价机构的经费预算带来压力。因此,对期刊的定性评价法一般不适合单独应用。

    (三)学术期刊综合评价体系及其局限性

    无论是定性评价法还是定量评价法,单一指标和单一方法都存在缺陷。由专业的学术评价机构建立综合性的期刊评价体系,将定性、定量方法以及二次文献间接评价数据等更多因素进行综合考虑,采取的方法也更加复杂科学,因此获得了比较广泛的接受。目前我国比较权威的期刊评价体系主要有四个①,每一个期刊评价体系所采用的变量和方法有所不同(见表1)。

    主流期刊评价体系反映了学术期刊过去一段时期在本学科领域的影响力,它存在应用范围的局限性——仅仅评价期刊的学科影响力,并不包括其社会综合影响力。期刊评价体系对期刊的挑选和分类(入选来源期刊)对文献机构、期刊社以及研究人员提供了清晰的信息,但是现实中可能会由此产生各种“人为努力”的行为:比如建立某种形式的期刊联盟采取互相引用的行为;
    或者在分析了评价体系的指标及权重构成后,有意地去做大某个指标,比如为了提高影响因子而减少发文总量。这些现象的出现也促使各个评价体系不断调整和修正其变量、权重和专家评审的方法。

    表1 国内主要期刊评价体系概况

    主流学术期刊评价体系仅评价“学科影响力”,而实践发展对期刊评价体系赋予了更多的功能需求,技术上的修补无法解决超出其适用范围而带来的问题。

    随着数字出版、移动互联网和新媒体传播的快速发展,出版和传播的新业态不断涌现,人类社会进入了媒体融合时代。出版和运营模式多样化,如开放获取模式、PPP出版模式、数字自助出版模式、众筹出版模式、社交出版模式等。[5]人们获取信息与知识的方式也从纸版刊物转为数据库与新媒体平台为主。学术期刊的内容是以信息表现出来的学术思想和知识,只有通过有效的传播才能增进知识交流,从而最大限度地体现期刊自身的价值。[6]学术期刊的影响力已经不仅仅体现在本学科领域的论文写作行为,也体现在传播力所反映的受众层面的行为上,这是学术期刊传媒身份的明确体现。

    当前,我国大多数学术期刊已经采用网络、“两微一端”等新媒体传播方式。相应地,学界也开始对学术期刊的传播力进行评价,传播力评价法成为对主流期刊评价体系的一种有效补充。

    (一)当前对学术期刊传播力的评价方法

    传播力指媒介的实力及其搜集信息、报道新闻、对社会产生影响的能力。[7](P.40)丁柏铨指出,传播力表现为新闻信息及观点能顺利传抵受众,实现传播有效覆盖的一种能力。[8]对学术期刊传播力的衡量主要基于传播渠道与传播效果两个维度。传播渠道包括传统纸刊、专业数据库、网页以及新媒体渠道;
    传播效果则可以用阅读、关注、点赞、评论、转发以及引用等行为来表现。国内有些学者运用知网数据库的数据,通过设计各种指标来衡量学术期刊的网络传播力,或者衡量小范围内学术期刊的微信传播力,这些研究均处于探索阶段。[9-11]目前有三个机构发布了比较有影响的传播力指数,包括领研网、清博指数和南京大学中国人文社会科学综合评价研究院发布的“C刊公众号传播力排行榜”。其中领研网的公众号传播指数只更新到2020年2月,清博指数的排行榜范围包括全部微信公众号,其分类标准是按照主题分类,没有将学术期刊单独分类并进行比较,因此学术期刊公众号传播力指数很容易淹没在其他社交类、科普类、新闻类新媒体公众号的大海中。

    南京大学中国人文社会科学综合评价研究院成立于2017年12月,自从2021年1月开始发布C刊公众号传播力年度排行榜,分别对综合、人文、社科三类C刊的微信公众号进行大数据分析,定期发布公众号传播力指数前30名的期刊排行榜,自2022年开始还推出季度榜单,引起了学术界的广泛关注。其评价方法采用六度模型框架,设置六项一级指标和二十项二级指标(见表2)。

    表2 南京大学C刊公众号传播力指数评价模型框架

    (二)传播力与影响因子的关系

    虽然学术期刊所采用的新媒体传播渠道很多,但是目前应用最广、影响最大的是微信公众号,因此可以用微信公众号传播力来代表学术期刊的新媒体传播力。从理论上分析,学术期刊的学术地位越高,公众号的读者也就越多,传播力应该越强;
    同理,公众号传播力越强,越能提升期刊的品牌知名度吸引优质稿源,从而提高其学科影响力;
    因此,学术期刊传播力指数与影响因子理应存在互相促进的正相关关系。在此对“2021年度C刊公众号传播力排行榜”公布的三大类90种期刊数据进行分析,发现这些期刊的公众号传播力指数(WCI)和其复合影响因子U-JIF之间呈正的弱相关性:斯皮尔曼相关系数为0.295②。毕竟期刊公众号运营以及公众号传播力指数的测算是近两年才出现的,大部分学术期刊的公众号功能是将纸刊内容转换到移动端,新媒体传播力的效果和影响力还没有充分发挥出来。

    图1反映了“综合性社会科学&高校学报”公众号传播指数排名前30的期刊与其复合影响因子的关系③。可以看出,那些公众号传播力指数高的期刊,其影响因子也不会太低(除《读书》外),特别是一些“头部”学术期刊,其学术影响力和传播力均处于领先水平。目前我国学术期刊界对新媒体传播方式的运用正处于快速发展阶段,期刊之间的差距较大:个别影响因子高的学术名刊其公众号传播力并不高,而有些期刊却已经在探索媒介融合模式并发挥出多元传播的优势,比如《探索与争鸣》《学术月刊》和《文史哲》等。可以预见,当学术期刊之间在传播力上的差距积累到一定程度和一定时间后,通过多种媒介之间的互相“引流”作用,势必会影响学术期刊的品牌地位和学术影响力。

    图1 部分期刊公众号传播力指数与其影响因子的关系

    (三)传播力评价对主流期刊评价体系的补充

    基于传播行为而衡量的期刊传播力指数从媒介的社会影响力角度对期刊进行评价,这是对基于学科影响力的期刊评价体系的一种有益补充,体现在以下几点。

    1.为学术期刊使用者提供了更加全面的指引和参考。南京大学中国人文社会科学综合评价研究院率先推出C刊微信公众号传播力指数,在行动上证明了传播力指数对CSSCI期刊评价体系的补充作用。这两种评价体系兼顾了学术期刊在学科领域对研究者行为(检索、下载和引用)产生的影响以及在传播领域对用户行为产生的影响(关注、点赞、评论、转发等)。两者结合起来能够为学术期刊的使用者提供多维度的、更全面的期刊信息,包括内容质量、学科影响力和传播效果(受众规模与声誉)信息。

    2.非利益相关者参与到期刊评价中,结果更具有客观性。在媒体融合背景下,学术期刊以编辑部为内容生产核心,通过多元传播渠道同时实现面对专业人员的“精准传播”和面向普通读者的“大众传播”。其用户也不仅仅局限于本学科领域内的“利益相关”者——学术研究人群,还包括兴趣相关与终身学习的“粉丝型”用户,而这部分人群并不一定会有论文写作和成果评价的需求,期刊对他们的影响表现在行为上会出现“引文”之外更多样的方式。传播力指数的评价将更多的非利益相关者纳入其中,运用大数据分析进行测算所得出的结果更加具有客观性,弥补了仅在学术圈小范围内由利益相关者对期刊进行评价的局限。

    3.更适应融合出版的发展趋势。新时代出版的方式多样化,学术成果和观点的表现形式不限于传统的正式出版物,有些网络平台上的文章可能在短时间内达到10万甚至百万的阅读量,网络传播的效率可见一斑。2017年《浙江大学优秀网络文化成果认定实施办法(试行)》出台,该规定以网络传播力与影响力等为考核网络文化成果的评价标准,规定在权威媒体“两微一端”和主流媒体上具有高传播力的成果可被视同于国内权威学术期刊刊发,将优秀网络文化成果纳入学校科研成果统计、晋升评聘和评奖评优范围。“浙大新规”是对旧的科研成果评价体系的一种创新性的补充。之后,网络文化和科研成果逐渐以正式的身份走上学术研究的舞台,越来越多的高校比如电子科技大学、温州医科大学等陆续出台了对网络文化成果评价认定和激励的制度。随着学术期刊融合出版以及多元传播模式的发展与完善,学术成果的内容将会以不同的形式展现出来,论文的网络传播力的影响会更加强大,传播力将来很可能会成为期刊评价体系的第二个支柱。

    学术期刊评价体系将随着技术进步和社会发展继续变革,目前呈现出以下发展趋势。

    (一)对期刊影响力的多维综合评价

    期刊影响力的表现形式越来越多样化,除了目前已经纳入评价指标考量的“学科影响力”与“传播力”指标体系之外,将来还会衍生出其他层面的指标,比如对开放获取期刊(open access journal)的评价中出现了APC、AAS和PR等指标。[12]显而易见,学术期刊的评价体系也趋向于从不同维度进行综合性的评价,以满足不同用户的差异化需求。期刊评价的新理论和新概念正在不断地扩展,从1997年阿曼德(T.C.Almind)与英格文森(P.Ingwersen)提出的“网络计量学”,到21世纪国外学者陆续提出的“单篇论文评价计量”“科学计量2.0”和“替代计量学”等,反映出综合评价体系的时代特征——将期刊网络传播领域的数据纳入评价指标且各评价指标发生深度融合。[1]

    (二)评价主体与评价技术的变革

    参与期刊评价的主体趋于多元化,不仅包括专业的学术研究和评价机构以及专家学者与编辑人员,还有来自于用户行为的大数据评价,从而形成“核心评价主体+外围评价主体”相结合的模式。当然,基于网络和新媒体用户的大数据期刊评价也可能会带来新的问题,比如人为操纵评价行为进行数据作弊,从而造成“外行”主导“内行”的偏颇等。有鉴于此,传播力评价与主流的学科影响力评价之间应保持互补而非替代关系。

    学术期刊评价的方法与技术也在不断地改进与创新之中,大数据、云计算、人工智能以及区块链等新技术的运用将会促进评价体系的创新与发展。例如,运用大数据分析结果,可以刻画用户的结构、行为特征、偏好等信息,从而为期刊内容策划和传播提供有价值的参考;
    利用人工智能追踪、自动生成数据以及智能推送等技术,可以减少信息处理成本;
    利用区块链的不可篡改特性,可以剔除来自于网络的作弊行为。

    (三)期刊评价的动态化

    目前的期刊评价体系一般是一年或者几年更新一次评价结果,其优点是符合知识扩散的规律并为用户提供稳定的信息。随着数字化出版与网络传播的发展,信息变化的速度加快,将来对期刊的评价更新频率也会越来越快。需要根据不同的指标内涵特征进行灵活的区别处理,比如对于引文的分析可以保持一定的时间间隔以便更充分反映论文的真实影响力,而对于传播力等一些可以借助于大数据和智能技术分析的指标来说,甚至能够实现实时动态更新。

    首先,学术期刊的影响力具有与时俱进的内涵与外延,既包括在特定专业领域的“学科影响力”,又包括其作为社会传播媒介的“传播影响力”。而对于影响力的客观评价主要是对受众行为数据的分析,比如引用、下载、点赞、转发、评论等行为均可以体现期刊的影响力。因此,我们需要结合时代背景来综合评价学术期刊的影响力。

    其次,目前主流的期刊评价体系是基于“引文”分析法衡量的期刊“学科影响力”,反映了期刊在某一学科领域对学术研究行为产生的影响,忽略了期刊对全体用户的“传播影响力”。产生这种局限的根源,来自于对学术期刊“双重身份”的不平衡关注——主要关注学术期刊的“学术身份”而忽略了其“传播媒介”身份。

    再次,在数字出版、媒体融合的时代,学术期刊的传播力发挥出越来越大的作用,目前学术界已经开始尝试对期刊传播力进行评价。基于传播力的评价是对主流期刊评价的一种补充和修正,未来的期刊评价体系发展方向必然是将两者相结合,将更多的新指标纳入评价体系,并借助于新技术工具进行动态评价。

    最后,学术期刊必须认清发展趋势,把握发展机遇,转变经营理念,树立产品系列和用户服务的思维,打造基于不同传播渠道、满足不同目标用户的差异化学术论文产品,才能克服同质化的问题,提高用户黏性,维护期刊品牌形象和地位,通过创新和转型提升自身的影响力。

    注释:

    ①除了本文列举的这四个重要评价体系外,目前我国比较知名的学术期刊评价体系还有中国社会科学院文献信息中心“中国人文社会科学核心期刊”,中国人文社会科学学报学会“中国人文社科学报核心期刊”。

    ②数据来源:中国人文社会科学综合评价研究院发布的2021年度C刊公众号传播力指数,复合影响因子数据来自CNKI网站,所用软件为Python。

    ③之所以选这一组期刊是因为公众号传播指数分组和CSSCI来源期刊分类中,在“综合性社会科学&高校学报”这一组中的期刊基本一致,为了便于比较,此处将WCI的单位转为“千”。

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