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1、第2 9 卷第5 期2 0 1 0 年5 月情报杂志J O U R N A l O FI N T E I。L I G E N C EV 0 1 2 9N o 5M a y2 0 1 0美国高校学科的网络影响力评估研究*W e b o m e t r i cE v a l u a t i o no fA c a d e m i cD i s c i p l i n e si nt h eA m e r i c a nU n i v e r s i t i e s吴茵茵(华南农业大学图书馆广州5 1 0“2)摘要高等教育的发展重心之一是学科建设，而学科建设的健康发展离不开科学客观的学科评估。以美国
2、大学为研究对象，利用网络计量学中的链接分析方法，对计算机科学、生物医学工程和心理学三个学科的网络影响力进行了对比分析。结果表明，基于链接分析的网络统计数据能够有效地表征不同学科之间的特点，为多学科的客观评估提供了新的研究方法。关键词学科建设与评估链接分析网络信息计量学中图分类号G 3 5 0文献标识码A文章编号1 0 0 2 1 9 6 5 2 0 1 0 0 5 0 1 2 9 0 4作为高等教育发展的重中之重，学科建设是实现高等院校快速发展的必需和保障，而对学科建设进行科学客观评估则是实现这一过程的重要推动力。一般而言，学科建设评估方法包括两类uJ：一类是同行评议的定性评价，而另一类则是包
3、括文献计量和成本效益方法在内的定量评议。因为这两种方法各有所长，所以目前学科建设评估主要是采取定性与定量相结合的综合评估方法。但是从各种定量分析方法的具体应用来看，它们仍然无法摆脱定性分析的影响，如层次分析法中人们需对问题每一层次各种因素的相对重要性进行主观判断来决定其分值，这就大大影响了分析方法的客观性和结论的可靠性。而随着数字化信息时代的来临和互联网的大规模应用与发展，高等院校的影响力评价出现了新的变化，即引入了网络影响力评价这一指标。例如西班牙教育部高等学术研究委员会在2 0 0 9 年9 月公布了最新“全球大学排行榜”，其中首次引入了大学网站的网络影响力作为大学排名的依据之一。从这里可
4、以看出，网络的影响力大小已经成为反映大学排名和实力的一项指标，值得引起特别的重视。在上述网络影响力的评估中，网络信息计量学旧J(W e b o m e t r i c s)扮演了重要的角色。网络信息计量学的核心内容是充分利用强大的搜索引擎，建立基于数学统计和科学计算的数学模型来对海量的信息数据进行提取和分析，其中链接分析方法是最为常用和重要的信息计量学方法【3 J。近几年来，国内外有学者利用网络信息计量学来研究大学网络影响力 4-6 J，侧重点在于研究大学整体排名或研究实力与网络链接指数(网络影响因子等)的相关性。研究结果中一个重要的结论，就是总体网络影响因子并不适合对大学网站进行评价。导致这
5、一结论的原因，除了搜索引擎的缺陷、网络数据的不完整外，还尚未引起研究者足够重视的是一个重要因素是上述研究中没有将大学整体影响力和学科单独的影响力分开，忽视了学科建设对于大学整体发展的影响力，没有充分认识到学科实力与大学影响力的密切关联。为了解决这一问题，近年来国外开展了网络计量学在学科建设评估中的应用研究 7-8 J。T h e l w a l l 领导的研究小组对连接到美国大学各学院有关化学、心理学和历史学等三个学科的链接进行了归类分析，并且比较一个机构外部链接数和该机构出版物被引情况。研究结果表明网络计量学指标与心理学和化学学科的论文发表影响力存在显著性的相关，同时这种相关与该学科的国际学
6、术交流有关。这说明网络计量学用于学科建设评估方面不但是有效的，而且它比其他研究方法在效率以及数据更新方面有着更大的优势。目前虽然网络计量学在学科建设评估中应用已有所研究，但是它们或者是针对单个学科的研究，或者是缺乏多个学科之间的纵向比较研究i s J。基于此，本研究选取了心理学、生物医学工程和计算机科学三个学科，以美国在这三个学科排名前十位的高校为研究收稿日期：2 0 1 0 0 1 2 7修回口期：2 0 1 0 0 4 0 1基金项H：C A L l S 全国农学文献信息中心2 0 0 9 年研究项目“高校学科建设的网络计量学研究”(编号：0 9 0 0 1 4 的阶段性成果。作者简介：吴
7、茵茵(1 9 7 9 一)，女，硕士，馆员研究方向为网络计量学。万方数据1 3 0 情报杂志第2 9 卷对象，分析它们的网络链接数据的表达特征，探讨网络计量学在高校多学科建设评估方面的可能性。1 研究方法本研究选取了美国高校在心理学、计算机科学和生物医学工程三个学科方面的前十位来获取网络链接分析数据，其选取依据是根据美国新闻周刊2 0 1 0 年美国大学研究院排名。本研究使用的是A I t a V i s t a 搜索引擎，因为t a V i s t a 比G o o g l e 更为稳定，并明显优于E x c i t e 和L y 一0 0 6 9-1 0 。下面以斯坦福大学系为例来说明A
8、I t a V i s t a搜索引擎的搜索语法，所用方法来自于L i n 1：表1 基于A l t a V i s t a 搜索引擎的网络链接数据的收集方法链接总数D=L I N K：s t a n f o r d e d u外部链接总教e d u 域名的外部链接总散E=L I N K：a s t a r f f o n t e d uA N DN O TH。c S r：s t a f f o r d e d ue d u E=U N K：蜘h d e d uA N DD 阻M 仆i：e d uA N DN C 盯H O S T：s u m f o r d e d u姗域名的外部链c o i
9、 n E=L I N K：s t a n f 1 e d uA N DD O-接总数M A I N：c o r nA N DN o rH O S r：s t a n f o r d e d un e t 域名的外部链接r 烈一E=U N K：s t a n f o d e d uA N DD O-总数M A I N：n e tA N Db l O TI-0 b-T,s t a n l c t d e d u链接效率(I n d e xe f f i c i e n c y，t E)=外部链接总数链接总数=E D2 数据分析和结果笔者对选定的美国高校的计算机科学、生物医学工程和心理学三个学科进行
10、了网络链接数据的测定搜索时间为2 0 0 9 年1 2 月2 9 日，具体结果如表2 4所示：表2 美国高校计算机专业网络分析数据从表2 4 中可以看出，链接总数和外部链接总数的数据随着学科的不同而发生变化。K r u s k a l W a l l i s统计分析结果显示，不同学科之间在链接总数(Y 2=1 1 3 8 4，d f=2，P=0 0 0 3)和外部链接总数(x 2=1 1 4 1 9，d f=2，P=0 0 0 3)上均存在显著性差异。组间分析结果显示计算机科学的链接数据最多。其次是生物医学工程，最少的是心理学。需要指出的是：表3 中加州大学圣地亚哥分校和表4 中哈佛大学的链接
11、数据与其他高校相比过少，为了避免引起统计分析的误差，上述两所高校的网络链接数据没有作为有效数据进行统计分析。表3 美国高校生物医学工程专业网络分析数据表4 美国高校心理学专业网络分析数据图1 中列出了各个学科之间的链接效率，从中可以看出心理学和生物医学工程的链接效率相近，但是心理学链接效率的标准方差较大，而计算机科学的链接效率要相对高一些。方差统计分析结果显示，链接效率在各个学科之间存在显著差异(F(2，2 5)=4 8 5 3，p=0 0 1 7)。组间对比分析显示，计算机科学的链接效率要明显高于心理学(p=0 0 3 7)和生物医学工程(p=0 0 4 2)。而心理学和生物医学工程之间则不
12、存在显著性差异(p=1 0 0 0)。图1 美国高校心理学、生物医学工程、计算机科学三个学科的链接效率比较为了研究链接效率和学科排名之间的关联，笔者万方数据第5 期吴茵茵：美国高校学科的网络影响力评估研究1 3 1 对上述三个学科的大学排名和相对应的链接效率进行线性相关分析，线性拟合结果如图2 所示。统计分析结果显示，计算机科学(F(1，8)=0 0 4 0，p=0 8 4 6)和生物医学工程(F(1，7)=0 7 7 9，p=0 4 0 7)学科的链接效率与大学学科排名之间并不存在关联。而从图2(C)中可以看出，心理学学科中链接效率和学科排名之间存在一定的相关关系：即链接效率越高，学科排名越
13、高。但是统计分析结果显示这两者之间仍然不存在显著性相关关系(F(1，7)=4 2 3 6，p=0 0 5 6)，这可能与选取的样本数量较少有关。(A)03)(o图2 美国高校计算机科学C A)、生物医学工程(B)、心理学(C)学科链接效率与专业排名的相关分析3 讨论虽然网络计量学在各个领域内的应用分析日益广泛，对于大学网络影响力的研究也日益增多。但是从学科建设评估的角度对大学学科进行定量评估还没有引起足够的重视。本文首次应用网络链接分析方法，对美国高校的心理学、计算机科学和生物医学工程三个学科进行了对比分析，有以下新的发现：首先，各种网络链接数据在各个学科之间的分布是不均衡的，这种不均衡性是由
14、三个学科各自的特点以及它们在科技和社会发展中的作用所决定的。心理学是社会科学的代表，计算机科学则是传统的工程学科，而生物医学工程是新兴学科的典型。计算机科学的链接总数最多，这是因为这一学科在社会、经济、工程、军事领域等有着极为广泛的应用，在各个高校中一直是关注的热点，其链接数据的各项指标也就较其他两个学科要高。生物医学工程的历史并不长久，但是它作为生物、医学和工程三个领域交叉形成的新兴学科，近年来随着工程技术的进步和社会对医疗健康需求的不断提高而得到了迅速的发展，因此该学科的各项链接指标紧随计算机科学之后甚至有超越之势也就不足为奇了。心理学虽然是一门历史悠久的学科。但是由于其应用的范围相当有限
15、，加之不同层次的人群对其认同度并不相同，所以得到的关注相对另外两个学科来说就明显要少。但是值得注意的是，图1 中心理学和生物医学工程两个学科的链接效率相差并不大，并且表4 显示加州大学伯克利分校和耶鲁大学心理学链接总数超过了许多美国高校计算机学科的链接总数。这表明在美国高校社会科学和自然科学的发展相对比较均衡，这是一种学科建设和发展成熟的标志。因此，网络链接分析的数据不仅可以反映出各个学科之间的不同特点，而且可以体现学科随着社会发展的时代特征。其次，链接分析的数据和学科的大学排名没有直接关联。在网络计量学研究中，网络影响因子和大学整体的排名的线性相关性并没有得到一致的结论，但网络链接数据与大学
16、排名之间的相关性要远远小于科研统计数据与大学排名之间的相关性。本研究则表明尽管选取了较好的学科和较为公正的学科大学排名，网络链接数据和大学排名之间还是不存在明显的相关性。其中心理学学科中两者存在显著相关性的概率(p=0 0 5 6)已经接近统计学水平(p 0 0 5)，但是还不能由此断定在大样本的情况下学科排名和链接数据之间就会存在严格的线性相关性。本研究的一个缺陷是选取的大学样本数量较少，但是如果选取样本过多，网络链接分析中出现无效数据的机会就明显增大，这会增大统计结果出现误差的概率。因此，如何兼顾统计样本的一致性与统计结果的正确性，需要在下一步研究中加以研究解决。需要指出的是。T h e
17、l w a l l 等人的研究发现网络影响因子和科研产出存在正相关关系，即研究实力越强的学科，其网络计量学指标表现就越好，其国际影响力就越高【8 J 8。更为重要的是。研究发现这种相关性随着学科的不同会发生相应的变化 1 2 一1 3】。A g u i l l o 等人 1 4】的研究显示网络计量学的各种指标与各主要大学的研究实力存在显著性相关。所以，大学排名一方面可能和网络链接分析的其他指标存在相关性，另一方面网络链接分析指标和大学排名以外的其他指标(科研阐述、投入资金、教职人数等)的相关性可能更好。这需要进行更深层次的研究。万方数据1 3 2 情报杂志第2 9 卷最后，笔者之所以选择美国高
18、校而没有选择中国 6 A m i n p o u rF，K a b i r iP，O t r o iz，e ta l W e b o m e t r i cA n a l y s i so fI r a 高校，主要原因在于很多中国高校在学科的网络建设n i a n U n i v e m i 豳o fM e d i e e l&i。n c e sC J S c i e n c e t o m e t r i c s,2 0 0 9奎要要紫擞量妻篓苎竺篓竺黧要譬罴2 5 3-删2 6 4 舯肌一。M 删。d 呻。舭页”的情况。很多中国高校在该学科网页的单独域名，。b w i a n s h i
19、p。n dl。f o n n。t i o n 蹦。c e：。F o l l 0 W 二。ps t u d y J 以至于无法进行网络链接分析。特别是在心理学等社J o u r n a lo fI n f o r m a t i o nS c i e n c e。2 0 0 9(3 5)：1 4 3 1 5 2会学科方面，多数大学的社会科学学科网页还远未达 8 T a n g R，T h e l w a l l M P a t t e T I So f N a t i o n a ia n dI n t e r n a t i o n a l W e b到一个学术性网页的要求。在这种情况下，网络
20、链接I n l i n k s t o U S A c a d e m i c 咖t s：A n A n a l y s i so f D i s c i p l i n a r y数据的分析是没有任何意义的。美国高校的研究提示V a r i a t i o n J S e i e n e e t o m e t r i e s 2 0 0 4 6 0(3)：4 7 5 4 8 5我们中国高校在学科发展的软建设方面仍然任重而道 9 T h e w a l lM T h e R e s p o n s i v n e m ds e 嗽h E r i g i“。1 池鹤【J】C y 远，提升学科的
21、科研实力不仅仅是单纯的科研资金的=三：慕寰I；m a ld 蹦饥一铝透出、科研成果的产出，还要注重其在社会乃至全球的 1 0 C l a r kSJ，w i l i e nP E s t i m a t et h eR e c a l lP e r f o r m a n c e。fW e b所产生的影响oS e a r c hE n g i n e s J A s l i bP r o c e e d i n g s。1 9 9 7，4 9(7)：1 8 4 1 8 9参考文献 1 1 L iX，T h e l w a l lM，W i l k i n s o nD，e ta 1 N a t
22、 i o n a la n dI n t e r n a t i o n a l 1 姚捷高等院校校重点学科建设评估研究进展 J 北京中医U n i v e r s i t yD e p a r t m e n t a lW e bS i t eI n t e r l i n k i n g J】P a r t1：V a l i 药，2 0 0 8，2 7(5)：3 9 6 3 9 9d a t i o no fD e m r m m a t a ll i n kA n a l y s i s。S c i e n t o r n e t r i c s。2 0 0 5，6 4 2】T o m
23、mCA，l n g w e r a e nP 1 n f o r m e t r i cA n a l y s e so l lt h eW o r l d(2)：1 5 1 1 8 5W i d eW e b：M e t h o d o l o g i c a lA p p r o a c h e st oW e b o m e t r i e s J J o n r 一 1 2 L iX，T h e l w a l lM，W i l k i n s o nD，e l：a 1 N a t i o n a la n dI n t e r n a t i o n a lu a l o f D o
24、 c u m e n t a t i o n，1 9 9 7，5 3(4)：4 0 4 4 2 6U n i v e r s i t y D e p a r t m e n t a l W e bS i t eI n t e r l i n k i n g J p a r t2：L i n k 3 L a r 8 0 nRR B i b l i o m e t r i c so ft h eW o r l dW i d eW e b：a nE x p l o r a t o r yP a t t e m s。S c i e n t o m e t r i c s，2 0 0 5，6 4(2)：
25、1 8 7 2 0 8A n a l y s i s o t t h e I n t e l l e c t u a lS t r u c t u r e o fC I，b e 埽p a c e A I n：S t e v e【1 3 L i X，T h d w a l l M，M u s g r o v e P，e ta 1 T h e R d a t i o n s h i pB 婀卵H a r d i ne d s P r o c e e d i n g so ft h eA m e r i c a nS o c i e t yf o rI n f o r m a t i o nT h
26、eW l F so rI n l i n k so fC o m p u t e rS c i e n c eII e l p a n 嘲1 饵i nU Ka n dS c i e n c e(A S I S)5 9 t hA n n u a lM e e t i n g O c t 2 1 2 4，1 9 9 6，B a l t i T h e i rR A ER a t i n g so rR e s e a r c hP r o d u c t i v ei n2 0 0 1 J】S c i e n m o r e，M D，M e d f o r d。N J：I n f o r m a
27、t i o nT o d a yl n e f o rA S I S：7 1 一t o m e t e r i c s。2 0 0 3 5 7(2)：2 3 9 2 5 57 8 1 9 9 6 1 4 A g u i l l oI F，G r a n a d i n o B，O r t e g aJL，e ta 1 S c i e n t i f i c R e s e a r c h A e 一 4】邱均乎，安璐中文期刊影响因子与网络影响因子和外部链t i v i t ya n d C o m m u n i c a t i o n M e a s u r e d W i t h C y
28、h e r m e t r i c s I n d i c a t o r s接数的关系研究 J 情报学报，2 0 0 3(4)：3 9 8 4 0 2 J J o u r n a lo ft h eg m 豳lS o c i e t yf o rI n f o r m a t i o nS c i e n c ea n d 5 吴茵茵网络影响因子实证研究：基于不同搜索引擎的大学网T e c h n o b g y。2 0 0 6，5 7(1 0)：1 2 9 6 1 3 0 2站影响力分析 J 图书情报工作。2 0 0 5(4)：1 0 7 1 1 1(责编：刘影梅J(上接第1 4 0 页)
29、3】C o u t a zJ，C r o w l e yJ，1)3 b s o nS e ta 1 C o n t e x ti sk e y J C O r n m u n i c a t i o n so ft h eA C M。S p e c i a lI s s u e：T l eD i s a p p e a r i n gC o r n p u t e r。2 0 0 5 4 8(3)：4 9 5 3 4 S t r a n g T，L i n n h o f f-P o p i e n C A C o n t e x t M o d e l i n g S u r v e y A
30、】W o r k s h o po i lA d v a n c e dC o n t e x tM o d e l l i n g，R e a s o n i n ga n dM a n a g e m e n t8 sp a r to fU b i c o m p C N o t t i n g h a m，E n g l a n d，2 0 0 4：3 3 4 0【5 N o r b e r tW，m 1 日,r n e sV，R u d i g e rG A nO n t o l o g y B a s e dA p p r e a c ht oP e r s o n a l i z
31、e dS i t u a t i o n A w a r eM o b i l eS e r v i c eS u p p l y J (k D I n f o r m a t i e a，2 0 0 6(1 0)：5 5 9 0 6】G uT，P u n gHK，Z h a n gDQ AS e n，i c e O r i e n t e dM i d d l e w a r ef o rB u i l d i n gC o n t e x t A w a r eS e 州c e s J J o u m a o fN e t w o r ka n dC o m p u t e rA p p
32、l i c a t i o n s。2 0 0 5(2 8)：l 1 8 7 L i a oL，X uK，L i a oSS C o n s t r u c t i n gI n t e l l i g e n ta n dO p e nM o-b i l eC o m m e r c eU s i n gaS e m a n t i cW e bA p p r o a c h J J o u r n a lo fI n f o r m a t i o n S c i e n c e，2 0 0 5(3 1)：4 0 7 4 1 9 8 F o eM S o m aW，P r a d oA U
33、 s i n gO n t o l o g i e sa n dW e bS e r v i c e sf o rC o n t e n tA d a p t a t i o ni nU b i q u i t o u sC o m p u t i n g J T h eJ o u r n a lo fS y s m r r a n dS o f t w a r e，2 0 0 8(8 1)：3 6 8 3 8 l 9】S t u d e rR，B e n j a m i n sVR。F e n s e lD K n o w l e d g eE n g i n e e r i n g，P r
34、 i n c i p l e sa n dM e t h o d s J D a t aa n dK n o w l e d g eE n g i n e e r i n g，1 9 9 8，2 5(2)：1 6 1 1 9 7 1 0 S c h i l i tB，A d a m sN，w 趴tR C o n t e x t A w a r eC o m p u t i n gA p p l i c a t i o n s A P r o c e e d i n g so fI n t e r n a t i o n a lW o r k s h o po nM o b i l eC o m
35、 p u t i n gS 椒e r 璐a n dA p p l i c a t i o n s C I E E EC o m p u t e rS o c i-e t y，1 9 9 4：8 5 9 0 1 1 D u b l i nC o r eM e t a d a t aI n i t i a t i v e D u b l i nC o r eM e t a d a t aE l e m e n ts e t。R e f e r e n c ed e s c r i p t i o n：V e r a i o n l 1 E B 2 0 0 4 1 2 h t t p：d u b l
36、 i n e o r e o r g d o e t m l e n t s d o e s【1 2 M a r t i nD，B u r s t e i nM，H o b b sJ。e ta 1 O W L SS e m a n t i cM a r k u pf o rw e bS e r v i c e s E B W 3 C 跚b r n i m i o n 2 0 0 4】h n p：w w w w 3 o r g S u h m i s s i o n 2 0 0 4 S U B M C 帆一S 一2 0 0 4 11 2 2 1 3 B a l d a u fM，D u s t
37、d a rS，R o s e n b e r gF AS u r v e yo l lC o n t e x t A w a r eS y s t e m s J I n t e r n a t i o n a lJ o t w n a lo fA dH o ea n dU b i q u i t o t mC o m p u t i n g 2 0 0 7 2(4)：2 6 3 2 7 7 1 4 S r i n i v a s a nN，P a o l u c c iM，S y c a r aK A nE f f i c i e n tA l g o r i t h mf o rO W L
38、 SB a s e dS e m a n t i cS c a r e hi nU D D I J L e c t u r eN o t e si nC o m p u t e rS c i e n c e S W S W P C2 0 0 4。3 3 8 7：9 6 一l1 0 1 5 L iI，H o r r e e k sI AS o f t w a r eF r a m e w o r kf o rM a t c h m a k i n gB a s e do nS e m a n t i cw e bT e c h n o k 捉,y J I n t e r n a t i o n
39、a lJ o u u ao fE l e c t r o n i c C o m m e r c e。2 0 0 4，8(4)：3 9 6 0(责鳙：刘影梅)万方数据美国高校学科的网络影响力评估研究美国高校学科的网络影响力评估研究作者：吴茵茵，Wu Yinyin作者单位：华南农业大学图书馆,广州,510642刊名：情报杂志英文刊名：JOURNAL OF INTELLIGENCE年，卷(期)：2010,29(5)参考文献(14条)参考文献(14条)1.Tomas C A;Ingwersen P Informetric Analyses on the World Wide Web:Methodol
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