替代计量学指标分数与一流大学排名系统得分相关性研究.pdf

19替代计量学指标分数与一流大学排名系统得分相关性研究邓国民，阎婷，罗敏2023年第19卷第7期摘要：选择56所国内外学术排名靠前的大学为样本机构，以Web of Science核心合集为数据源，检索到样本机构2021年研究文献共469 347篇，利用Python语言编程访问A，获取这些文献的替代计量学数据，并在此基础上进行统计分析。首先，比较国内外一流大学论文产出、引用和替代计量学指标分数的现状及相关性，探讨国内外一流大学在研究论文产出、学术影响力和社会影响力等方面的差异。其次，分析国内外一流大学研究论文的替代计量学指标分数与各大学排名系统得分之间的相关性。最后，探讨将替代计量学指标作为大学科研影响力评价指标的必要性和可行性，为“双一流”高校建设提供参考。研究发现：国内“双一流”建设高校在研究产出和论文引用情况方面与国外一流大学基本类似，但其替代计量学指标分数显著低于国外大学；大学的替代计量学指标分数与其在大学排名系统中的大多数指标分数之间存在显著的相关性，能够作为大学排名系统评价标准和方法的有益补充。关键词：双一流；替代计量学；学术社交网络；世界大学学术排名中图分类号：G649.1 DOI：10.3772/j.issn.1673-2286.2023.07.003引文格式：邓国民，阎婷，罗敏.替代计量学指标分数与一流大学排名系统得分相关性研究J.数字图书馆论坛，2023（7）：19-29.邓国民1 阎婷2 罗敏3（1.贵阳学院教育科学学院，贵阳 550005；2.四川职业技术学院教师教育学院，遂宁 629000；3.四川水利职业技术学院信息工程学院，成都 611230）替代计量学指标分数与一流大学排名系统得分相关性研究*收稿日期：2023-05-21*本研究得到教育部人文社会科学研究2019年度一般项目“基于学术社交网络的高校科研影响力计量评价研究”（编号：19YJA880005）资助。信息化环境下，电子出版、开放获取出版和社交网络媒体等在高等教育机构中广泛应用，一种新的学术交流机制形成，为大学科研影响力评价提供了新的数据来源。为了在这种新的学术交流环境下更全面、系统地反映大学多维度的科学影响力，需要改进或发展新的测评工具。替代计量学正是为应对这种新型学术影响力的测评而提出来的一种新的科研影响力评价范式，它基于社会网络标签、使用、提及和读者等数据创建新的学术表现测评指标，能够测量从科学到社会、教育和技术的一系列影响力，从而作为传统文献计量学评价方法的有益补充1-2。替代计量学不是对文献计量学的替代，而是当前实践和工具背景下学术活动测量、跟踪、分析方法的延伸3。1 相关研究近年来的大量研究发现，论文层级的替代计量学指标分数和传统数据库指标之间存在显著的相关性。Huang等4检索了2012年在6种美国科学公共图书馆（Public Library of Science，PLoS）期刊上发表的2 406篇论文截至2015年5月在Web of Science（WoS）数据库中的引用情况，并分析了它们的Altmetric关注度分数（Altmetric Attention Score，AAS）及其被引频次之间的关系，发现这些论文的AAS与被引频次之间存计量与分析202023年第19卷第7期在显著的相关性。Lamba等5分析了印度35所中央大学发表的计算机科学4个子领域的669篇同时具有引用记录和AAS的论文，发现Dimensions数据库被引频次与Mendeley读者数之间存在显著的强正相关性。Llewel-lyn等6针对20072020年由美国国立卫生研究院（Na-tional Institutes of Health，NIH）佐治亚临床和转化科学联盟支持的2 188种出版物，收集了2020年的AAS、期刊影响因子（Journal Impact Factor，JIF）和2021年的相对引用率（Relative Citation Ratio，RCR），发现三者之间显著相关，而且AAS能够显著预测RCR的后期表现。Djulbegovic等7对20182019年高影响力眼科期刊的AAS与常见影响力指标之间的相关性进行了探讨，发现眼科研究文献的被引频次与AAS中度正相关。Shrivas-tava等8对20142018年印度学者在物理期刊上发表论文的替代计量学指标和被引频次之间的关系进行了探讨，发现Twitter提及、Facebook提及与被引频次之间具有统计学意义上的相关性。另外一些研究却没有证明替代计量学指标分数与被引频次之间的相关性。Barakat等9对发表在特定高影响力普通医学期刊上的研究论文进行了截面分析，发现这些论文的AAS与其随后3年的被引频次之间的相关性较弱，并指出这种相关性受专业领域的影响，这可能是因为来自不同专业的学者的社交媒体参与度不一样。Kolahi等10对高AAS的牙髓科学领域研究论文进行了分析，没有发现AAS和被引频次之间存在显著相关性。Haseena等11对卡利卡特大学的15篇高社交媒体平台浏览率学术论文进行了分析，发现AAS与谷歌学术、Dimensions和WoS等数据库的被引频次之间并不存在显著的相关性。大学机构层面，一些研究选择部分大学进行了案例分析，发现大学研究产出的替代计量学指标和传统文献计量学指标之间存在一定的相关性1，12。Onyan-cha13发现南非大学的ResearchGate指标和WoS引用指标之间高度相关。Batooli等14以卡山大学为例，发现学术社交网络能够提高科研成果的可见度，从而提高引用率。Moshtagh等1调查了2017年样本大学的替代计量学指标分数与自然指数（Nature Index）以及莱顿大学（Leiden）排名、泰晤士高等教育（Times Higher Education，THE）排名、Quacquarelli Symonds（QS）排名等全球大学排名系统的总分和各子维度得分之间的相关性，发现各大学的替代计量学指标分数与各大排名系统中的总分和子维度得分显著正相关。Ramezani等15收集和分析了50所伊朗医科大学2015年的排名信息和替代计量学指标，发现大学在Academia.edu和ResearchGate两个社交网络中的成员数、发表论文数和RG分数（RG Score）等不同指标与大学排名系统指标之间存在显著的相关性，并强调有必要增强教师在传播和分享知识的社会网络活动中的存在性。可见，近年来的研究主要在论文层面对替代计量学指标和传统数据库引用指标之间的相关性进行分析，且大多数研究发现二者之间存在显著的相关性。这说明随着开放获取、社交媒体的发展，尤其是学术社交网络对学术论文及研究人员的覆盖范围日益扩大，研究成果的替代计量学指标也正变得越来越不容忽视。然而，大学机构层级的替代计量学研究仍然比较欠缺，而且存在一定的局限性：只有少数研究通过统计方法证明了大学机构层级的替代计量学指标与传统数据库引用指标、大学排名系统得分之间的相关性；选择的大学样本主要局限于某一特定的地域，甚至以某一所大学为个案，这可能会降低研究结论的代表性；使用的数据比较陈旧，已有的研究多采用2017年以前的数据，无法准确说明近几年大学替代计量学指标的表现及其与各主流大学排名系统得分之间的相关性。随着国内外大学对替代计量学越来越重视，研究成果的替代计量学指标覆盖率也逐年递增，替代计量学指标未来影响力可能会进一步扩大16。不仅需要考虑它和传统文献计量学指标之间的相关性，还需要进一步探索它可能带来的不同于引用影响的社交网络媒体影响，从而更全面地反映和审视机构多方面的科研影响力。鉴于上述替代计量学研究现状，确定以下研究目标：分析国内外一流大学WoS计量数据和替代计量学指标数据的现状及相关性；探索不同大学排名系统指标之间的相关性；探索国内外一流大学的AAS与其软科世界大学学术排名（Academic Ranking of World Universities，ARWU）以及Leiden、THE、QS等大学排名系统得分之间的相关性。2 研究方法与数据获取2.1 研究方法以选取的56所国内外一流大学为分析样本，探讨机构层面的替代计量学指标分数和2021年一流大学在ARWU、QS、THE、Leiden等大学排名系统中得分之间的相关性，这些大学排名系统数据可以分别从官网下21替代计量学指标分数与一流大学排名系统得分相关性研究邓国民，阎婷，罗敏2023年第19卷第7期3 数据分析及讨论3.1 传统文献计量学与替代计量学指标的比较及相关性分析以国外、国内为分组变量，对国内外一流大学论文数量、被引频次、AAS和Mendeley读者数4个指标进行两独立样本t检验，结果如表3所示。AAS对应的P小于0.001，可以认为两总体的方差不相等，因此应该从“假设方差不相等”行读取数据；对应的双侧检验的P小于0.001，可以认为国内外一流大学的AAS之间存在显著的差异。其他3个指标对应的P均大于0.05，表明两总体的方差相等，因此应该从“假设方差相等”行读取数据。其中：论文数量和被引频次对应的双侧检验的P均大于0.05，表明国内外一流大学的这两个指标值之间不存在显著的差异；Mendeley读者数对应的双侧检验的P小于0.05，表明国内外一流大学的该指标值之间存在显著的差异。可见，国内一流大学在2021年的论文数量和被引频次等传统文献计量学指标方面接近国外一流大学水平，但其AAS和Mendeley读者数等替代计量学指标显著低于国外一流大学水平。因此，国内一流大学不仅需要提高论文产出数量和引用率，也需要进一步提升其在社交网络媒体中的影响力。对56所国内外一流大学的论文被引频次、AAS和Mendeley读者数等进行Spearman相关分析（见表4），发现AAS和Mendeley读者数之间存在强相关性（r=0.902），被引频次与Mendeley读者数（r=0.355）和AAS（r=0.306）之间存在弱相关性。这说明国内外一流大学研究论文的替代计量学和传统文献计量学指标之间存在一定的相关性，都能够在某种程度上反映大学科研影响力。但是，这种相关性并不强，说明替代计量学指标可能还反映了其他方面的内容，值得在未来的研究中进一步挖掘。3.2 大学排名系统指标分数之间的相关性大量研究已经证实不同大学排名系统指标分数之间的相关性，但它们使用的是2018年以前的数据1，现在有必要进一步检查最新的数据是否也体现了类似的相关性。2021年国内外一流大学在ARWU、Leiden、THE、QS等排名系统中的得分之间的相关分析结果如表5所示。可见，除Leiden P（top 10%）以外，所有排名载。由于各排名系统具有不同的划分标准，而且数据不符合正态分布，使用Spearman相关分析方法对数据进行分析，基于相关系数r解释不同指标变量之间相关性的强度。一般而言，如果r0.7，则相关性很强；如果 0.5r0.7，则相关性中等；如果r0.5）。因此，虽然不同大学排名系统使用的指标体系各不相同，但都同时关注一些共同的内容，比如反映研究产出影响和学术声誉等方面的传统文献计量学指标以及反映教学和国际合作水平等方面的指标。表5 大学排名系统指标分数之间的相关分析结果排名系统指 标rARWU LeidenTHEQSScoreP（top 10%）PP（top 10%）OverallResearchSCOREAcademic ReputationARWUScore1.000 0.690*0.804*0.904*0.878*0.879*0.858*LeidenP（top 10%）1.000 0.451*0.609*0.551*0.600*0.599*PP（top 10%）1.000 0.821*0.733*0.782*0.698*THEOverall1.000 0.962*0.917*0.885*Research1.000 0.903*0.900*QSSCORE1.000 0.925*Academic Reputation1.000注：“*”表示相关性在0.01水平上显著。3.3 A指标之间的相关性AAS由于没有考虑Mendeley读者数和反映论文提及情况的Twitter公共用户（PUB）、从业者（DOC）、科研用户（SCI）和科学传播者（COM）等方面的数据而受到一些质疑1。近年来，A已经整合上述数据。虽然这些数据没有直接纳入AAS的计算，但也是衡量一项研究的社会及行业影响的重要指标。除科学传播者数以外，公共用户数、从业者数、科研用户数与AAS之间存在强相关性（r0.7），如表6所示。可见，对不同用户群体数量差异的分析可以更进一步揭示大学研究成果影响的对象。表6 A指标之间的相关分析结果指 标rAAS科研用户数公共用户数从业者数科学传播者数Mendeley读者数AAS1.000 0.863*0.892*0.703*0.902*科研用户数1.000 0.896*0.872*0.851*公共用户数1.000 0.824*0.881*从业者数1.000 0.758*科学传播者数Mendeley读者数1.000注：“*”表示相关性在0.01水平上显著。3.4 AAS与不同排名系统中得分之间的相关性56所国内外一流大学2021年研究论文的AAS中位数与大学在不同排名系统中得分之间的相关分析结果如表7所示。AAS和ARWU Score、THE Overall与THE Research、QS SCORE与QS Academic Reputation、Leiden PP（top 10%）之间都存在强相关性（r0.7），而与Leiden P（top 10%）之间存在弱相关性（r0.7）。而且，A的Twitter公共用户数、从业者数、科研用户数和Mendeley读者数等指标与THE Overall、Research、Teaching、Citations、Inter-national Outlook等指标之间均存在显著的相关性，而科研用户数和从业者数与Industry Income之间存在弱负相关性，如表10所示。这说明A指标广泛反映了大学在研究、教学和国际合作等方面的表现，但无法反映其行业收入等。表9 大学AAS和THE指标之间的相关分析结果指 标AASrPOverall 0.843*0.001Research 0.840*0.001Teaching 0.778*0.001Citations 0.826*0.001Industry Income-0.230 0.101 International Outlook 0.837*0.001注：“*”表示相关性在0.01水平上显著。表10 大学A指标和THE指标之间的相关分析结果THE指标r科研用户数公共用户数从业者数科学传播者数Mendeley读者数Overall0.815*0.829*0.683*0.816*Research0.811*0.835*0.666*0.792*Teaching0.719*0.783*0.611*0.698*Citations0.829*0.804*0.706*0.815*Industry Income-0.289*-0.249-0.293*-0.268International Outlook0.834*0.846*0.692*0.817*注：“*”表示相关性在0.05水平上显著；“*”表示相关性在0.01水平上显著。262023年第19卷第7期3.7 A指标和QS指标之间的相关性各大学的AAS与其QS SCORE之间呈显著正相关性（r=0.853），如表11所示。并且，AAS与Citations per Faculty之间呈弱正相关性（r=0.453），与其他所有QS指标之间均呈中度以上正相关性（r0.5）。此外，A的Twitter公共用户数、从业者数、科研用户数和Mendeley读者数等指标与QS指标之间均存在显著的相关性，如表12所示。其中，QS的Academic Reputation、Employer Reputation、International Fac-ulty和International Students等指标涉及学术交流与合作、学术声誉和学术影响等方面。International Stu-dents和Academic Reputation与4个A指标之间存在更强的相关性，表明公众关注度更高、学术声誉更好的大学对国际学生具有更强的吸引力。表11 大学AAS和QS指标之间的相关分析结果指 标AASrPSCORE0.853*0.001Academic Reputation0.872*0.001Employer Reputation0.831*0.001Faculty Student0.643*0.001Citations per Faculty0.453*0.001International Faculty0.742*0.001International Students0.841*0.001注：“*”表示相关性在0.01水平上显著。表12 大学A指标和QS指标之间的相关分析结果QS指标r科研用户数公共用户数从业者数科学传播者数Mendeley读者数SCORE0.794*0.874*0.684*0.807*Academic Reputation0.800*0.839*0.684*0.829*Employer Reputation0.777*0.819*0.644*0.785*Faculty Student0.636*0.724*0.574*0.583*Citations per Faculty0.470*0.376*0.328*0.414*International Faculty0.728*0.771*0.624*0.716*International Students0.814*0.837*0.710*0.833*注：“*”表示相关性在0.05水平上显著；“*”表示相关性在0.01水平上显著。3.8 A指标和Leiden指标之间的相关性Leiden指标如下：排名前1%的出版物P（top 1%）和PP（top 1%）；排名前5%的出版物P（top 5%）和 PP（top 5%）；排名前10%的出版物P（top 10%）和PP（top 10%）；排名前50%的出版物P（top 50%）和PP（top 50%）。Leiden采用两种计算方法：完全计数（P），对所有出版物按相同的权重计算；分数计数（PP），对由多个机构合著的出版物按其权重份额计算。分数计数是Leiden系统采用的默认计算方法，因为它能够更为准确地体现一篇论文的学术影响力。Leiden指标中，除总出版物数量和P（top 50%）外，其他所有指标均与AAS之间存在显著的相关性，如表13所示。总体来说，AAS与PP指标之间的相关性要强于与P指标之间的相关性。A的Twitter公共用户数、从业者数、科研用户数和Mendeley读者数等指标与Leiden的PP（top 50%）、P（top 10%）、PP（top 10%）、P（top 5%）、PP（top 5%）、P（top 1%）和 PP（top 1%）7个指标均显著相关，如表14所示。而且，A指标与排名靠前的出版物的Leiden27替代计量学指标分数与一流大学排名系统得分相关性研究邓国民，阎婷，罗敏2023年第19卷第7期表13 大学AAS和Leiden指标之间的相关分析结果指 标AASrP 总出版物数量0.0010.993 P（top 50%）0.1380.316 PP（top 50%）0.798*0.001 P（top 10%）0.468*0.001 PP（top 10%）0.793*0.001 P（top 5%）0.579*0.001 PP（top 5%）0.800*0.001 P（top 1%）0.713*0.001 PP（top 1%）0.798*0.001注：“*”表示相关性在0.01水平上显著。指标之间的相关性要强于与一般出版物Leiden指标之间的相关性。因此，A指标确实体现了一些科学影响力信息，尤其是Mendeley读者数和科研用户数两个指标，它们分别代表了研究成果在Mendeley中的读者数据以及在科学家群体中的提及情况，与Leiden指标之间的相关性更强，说明它们更多地反映了研究成果在科学研究领域的影响力。4 结论ARWU、Leiden、THE、QS等世界大学排名系统主要使用传统文献计量学方法评估大学的办学水平和学术影响力。然而，随着社交网络媒体的兴起，大学的科研影响力已经不可避免地扩散到学术社交网络，替代计量学越来越受到学界关注。本研究发现，国内“双一流”建设高校在传统文献计量学指标方面和国外一流大学水平基本类似，但其替代计量学指标显著低于国外一流大学。国内外一流大学的替代计量学指标与其文献计量学指标和大学排名系统得分之间存在显著的相关性，说明替代计量学指标确实在一些方面能够反映大学研究成果的科研影响力，同时具有作为衡量教学影响力和社会影响力指标的潜力1，19-20。表14 大学A指标和Leiden指标之间的相关分析结果Leiden指标r科研用户数公共用户数从业者数科学传播者数Mendeley读者数 总出版物数量-0.038 0.1120.129-0.055 P（top 50%）0.1030.2520.2550.101 PP（top 50%）0.822*0.791*0.678*0.807*P（top 10%）0.467*0.575*0.562*0.459*PP（top 10%）0.828*0.764*0.678*0.816*P（top 5%）0.578*0.665*0.633*0.566*PP（top 5%）0.830*0.760*0.678*0.805*P（top 1%）0.727*0.768*0.719*0.694*PP（top 1%）0.832*0.734*0.678*0.791*注：“*”表示相关性在0.01水平上显著。本研究再一次证明了大学的替代计量学指标与其科学影响、教育影响和社会网络媒体影响之间的相关性，替代计量学指标能够作为基于传统文献计量学的大学排名系统评价标准和方法的有益补充。随着国内外一流大学对替代计量学的重视程度逐年提高，大学研究成果的替代计量学指标覆盖率也在不断攀升，其替代计量学指标与传统文献计量学指标之间的相关性也呈上升趋势。然而，和成熟的传统文献计量学相比，替代计量学目前仍然是一种非正式、非标准化的方法尝试，缺乏严格的质量监控，也没有给出清晰明确的加权方法及其基本原理，因此在有效性、稳定性和成熟度方面仍然需要更多的实证研究和更细致的分析21。参考文献1 MOSHTAGH M，SOTUDEH H.Correlation between uni-282023年第19卷第7期versities Altmetric Attention Scores and their performance scores in Nature Index，Leiden，Times Higher Education and Quacquarelli Symonds ranking systemsJ.Journal of Informa-tion Science，2021，49（4）：1-14.2 PRIEM J，TARABORELLI D，GROTH P，et al.Altmetrics：a manifestoEB/OL.2023-06-26.http:/altmetrics.org/manifesto/.3 ROEMER R C，BORCHARDT R.Meaningful Metrics：A 21st Century Librarian s Guide to Bibliometrics，Altmetrics，and Research ImpactM.Chicago：Association of College and Research Libraries，A Division of the American Library Asso-ciation，2015.4 HUANG W Y，WANG P L，WU Q.A correlation comparison between 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and correlations of paper outputs,citations,and Altmetrics indicators of sample universities,and explore the differences in research paper output,academic influence,and social influence of top universities at home and abroad.Second,we analyze the correlations between Altmetrics indicators of research papers of sample universities and their scores in university ranking systems.Third,we explore the necessity and feasibility of using Altmetrics indicators to evaluate the scientific research influence of universities,and provide references for the building of “double first-class”universities.The research shows that domestic“double first-class”universities are similar to international first-class universities in terms of research output and paper citations,but their Altmetrics indicators are significantly lower.There are significant correlations between the Altmetrics indicators of sample universities and most indicators in the university ranking s