圖書情報類期刊（2007—2011年）的h5指數研究

●李玉花（天津理工大學 圖書館，天津 300191）

1 研究背景

最近，全球規模最大的搜索引擎商Google參與到了h指數的應用中，［1］并公布了它的相關工作結果——Google學術計量（Google Scholar Metrics）。Google學術計量是2012年4月份發布的，這是Google自2011年末推出針對個人的Google學術引用后，Google進入引文分析領域的又一個重要標志。其重要指標有3個：h指數（出版物至少有h篇文章每篇被引至少h次）；h核心（出版物最高被引的h篇文章）；h中值（h核心文章被引量的中值）。Google僅計算了出版物最近5年內發表文章的上述值，即h5指數、h5核心和h5中值。根據2012年11月15日的Google計量值，Google學術計量公布了中文期刊按照h5指數排名的top100名單。本文依據這些數據，對其中的圖書情報類期刊進行了研究，并嘗試進行高影響力論文和作者的遴選，期望能引起同仁對Google學術計量的關注及對h指數的應用研究。

2 結果與討論

2.1 圖書情報類期刊的總體表現和個刊差異

本文對進入top100榜單的期刊進行了分類，按照期刊涉及的領域，大致可分為醫學（22種）、地學（13種）、教育（10種）、經濟（10種）、電力與能源（7種）、環境與生態（7種）、圖書情報（6種）、農學（5種）、政治（3種）、管理（2種）、社會學（2種）、實驗室（2種）、外國語（2種）、中國科學系列（2種）、其他（7種）共15類。從數量上看，圖書情報類期刊作為一個整體在top100中的總體表現良好，更有3種期刊進入到top 50（見表1）。此外，本文還考察了圖書情報類期刊作為一個整體，其h5指數在top100中的表現。在top100榜單中，h5指數最高的為56，最低的為23。各期刊在23～56之間分布的情形是 ： ＞50， 1 種 ； 49～40， 4 種 ； 39～30， 19 種 ；29～23，76種。所有的圖書情報類期刊都處于最后一個指數段29～23內，可以推斷，在可見的未來，圖書情報類期刊作為一個整體在排名榜中上升的空間還是很大的。

表1 圖書情報類期刊在top100中的表現

從表1看出，在6種圖書情報類期刊中，圖書館類和情報類（或側重于情報類）的期刊各有3種，而且各刊的h5指數都比較接近，這說明在這個排行榜中各刊之間的差異并不大。有3種期刊的h5指數都是23，說明各刊的學術影響力還有較大的提升空間。但是考慮各刊的h5中值，會發現刊與刊之間還是有些差異的。如：盡管《中國圖書館學報》的h5指數低于《大學圖書館學報》，但其h5中值卻高于《大學圖書館學報》；《圖書情報工作》的h5指數低于《大學圖書館學報》《中國圖書館學報》，但其h5中值卻與《大學圖書館學報》相同；《圖書與情報》《圖書館論壇》和《情報雜志》這3種期刊的h5指數相同，但是《圖書與情報》的h5中值卻比其他兩種高。此外，表1中的單篇最高被引次數也反映了各刊之間的差異。這些差異也從另一個角度向我們展示了各刊在學術影響力方面存在些微差異。

2.2 h5指數與高影響力論文的遴選

表2 圖書情報類期刊的h5核心及其涉及的主題情況

Google學術計量在公布中文期刊top100名單的同時，也給出了榜中每種期刊的h核心文章。由于這些h核心文章涉及的時段長達5年之久（2007～2011），因而，可據此來觀察在圖書情報類期刊中是否存在一些明顯的規律，比如在高影響力論文和高影響力作者等方面就成為可能。本文首先考察了高影響力論文方面的一些特征。2007～2011年間，6種期刊的h5核心共有148篇，涉及的主題共有60個（見表2）。觀察表2中的數據，最明顯的一個特點，整體上最近兩年 （2011～2010） 比之前三年 （2009～2007） 的 h5 核心數顯著減少，可以推測論文高被引期（高影響力文章）的出現需要一定的時間，一般至少需要兩年以上。觀察表2中的數據，還可以看出h5核心的總數不等于主題的總數。一般來說，一篇文章只涉及一個主題，所以h5核心的總數應等于主題的總數。但是研究發現，一是148篇文章中有些文章報道了相同的主題，二是不同的期刊報道了相同的主題。比如在2010年有3種期刊共同報道了主題“云計算”；2009年也有3種期刊共同報道了主題“云計算”；此外還有2種期刊共同報道了主題“網絡輿情監控”；以及2種期刊共同報道了主題“高校圖書館社會服務”；2008年共同報道的主題有7個，各主題相應的期刊數分別為3、2、2、2、2、2、2；2007年共同報道的主題有11個，各主題相應的期刊數分別為2、2、2、2、3、2、2、2、2、3、3。這種情況表明：期刊應重視報道主題的選擇，而且不同期刊在選擇報道同一主題時存在著競爭，都希望獲得更優質的稿源。正如表2數據展示的那樣，這些反映圖書情報領域研究熱點的優質稿源最終都成為了各期刊的h5核心文章，而且是更具影響力的h5核心文章。此外，本文還考察了同一期刊或不同期刊持續報道相同主題的情況。發現有知識管理與知識服務、云計算、信息管理與信息系統專業課程體系、信息共享空間、圖書館聯盟、圖書館核心價值、公共圖書館共7個主題被同一種期刊持續（至少2年）報道；有知識管理與知識服務、云計算、學科館員及學科化服務、信息資源開發與利用、信息共享空間、圖書館核心價值、圖書館編目、圖書館2.0、手機圖書館、公共圖書館、h指數共11個主題被兩種及以上不同期刊持續（至少2年）報道。

在上述分析的基礎上，本文認為根據影響力的高低可以將h5核心論文分為三級。1級表示論文影響力最高，標準是涉及熱點（即兩個及以上期刊報道的同一主題）、且被兩種及以上期刊持續（5年中至少有3年）報道。2級表示遴選1級后的影響力中等的論文，標準是涉及被兩個及以上期刊報道的同一主題、且被兩種及以上期刊持續（5年中至少有2年）報道。3級表示遴選1級和2級后的影響力一般的論文，主要是指論文涉及的主題盡管被共同報道但不屬于不同期刊以及持續報道的情形，或論文涉及的主題在5年中僅報道過1次的情形。按此標準，遴選結果如表3。以1級為例，共遴選到26篇高影響力論文，其中主題為“圖書館 2.0”的5篇（2007～2009），“知識管理與知識服務”的6篇（2007～2009），“學科館員及學科化服務”的15篇（2007～2009）。

表3 圖書情報類期刊的高影響力論文遴選結果

2.3 h5指數與高影響力作者的遴選

觀察148篇論文的作者構成，大致可分為獨自完成（82篇）和合作完成（66篇）兩種情況。進一步觀察發現，無論是作為獨立的作者還是合作團隊，5年中都有涉及多個主題、在多個期刊、多次發表論文的現象。可以推測這樣的獨立作者或合作團隊都是各個期刊組稿時優先爭取的作者。事實上，他們的論文最終都成為了各期刊的h5核心，并且擁有不俗的h5指數，這意味著這些獨立作者和團隊就是圖書情報領域高影響力的作者。在以上分析的基礎上，確立依據h5指數遴選高影響力作者的基本思路，即在148篇h5核心范圍內，著重考慮作者是否在多個期刊發表論文、h5核心數、涉及的主題數等因素，進而根據影響力的高低將h5核心論文的作者分為三級。1級表示作者的影響力最高，標準是作者的h5核心數至少為3，且在兩種及以上期刊發表論文。2級表示遴選1級后的影響力中等的作者，標準是作者的h5核心數至少為2。3級表示遴選1級和2級后的影響力一般的作者，主要是作者在5年中僅出現過1次，即h5核心數為1的情形。對于合作完成的論文將第一作者和團隊中高影響力作者的情況綜合考慮，最終確定一名作者來計算。按此標準，遴選結果如表4。仍以1級為例，共遴選到5人。其中“范并思”為第一作者的h5核心為6篇，發表在4種期刊上，涉及4個主題；“任樹懷”為第一作者的h5核心為4篇，發表在3種期刊上，涉及4個主題；“于良芝”為第一作者的h5核心為4篇，發表在2種期刊上，僅涉及1個主題；“程煥文”為第一作者的h5核心為3篇，發表在2種期刊上，涉及2個主題；“曾潤喜”為第一作者的h5核心為3篇，發表在2種期刊上，僅涉及1個主題。

表4 圖書情報類期刊的高影響力作者遴選結果

2.4 關于h5指數的幾點討論

本文的研究內容包括圖書情報類期刊在top100排行榜中的總體表現和各刊差異、利用h5指數進行高影響力論文和作者的遴選等工作，開展這些研究的基礎是Google提供的中文期刊top100名單和h5指數。這個名單的特點是不但同時包含了自然科學和社會科學的期刊，還根據各刊h5指數的高低進行了排序，使不同學科期刊之間的比較一目了然。這種排名方法與當前國內最具代表性的幾種核心期刊確定方法［2］相比有明顯的不同。以北大中文核心期刊要目的確定方法為例，它雖然也同時包含了自然科學和社會科學的期刊，但卻是分門別類地進行的，缺乏各科之間直接的比較。此外，北大核心期刊的遴選運用了一套遠比h5指數復雜的系統方法，而Google提供的h5指數實際上就是指期刊的h指數（Google計算的各期刊最近5年內發表文章的h指數），它反映了期刊對科學的貢獻，可以理解為“好論文”總數越多，h5就越大，所以h5指數更能客觀地反映這個學術期刊的實際影響力。因此，綜合直觀、指標簡單就成為Google中文期刊top100名單最大的特點。

從目前來看，h指數的計算可分為科學家的h指數和期刊的h指數兩種，從時間上又可進一步分為定期和不定期的。當前人們之所以關注h指數，并不是因為它的計算多么復雜，而是因為它眾多的應用之處，比如評價科學家、評價學術期刊等。Google提供的h5指數實際上就是定期（最近5年）的期刊h指數，而且是系列指標包括h5指數、h5核心和h5中值。本文根據這系列指標開展高影響力論文和高影響力作者的遴選工作，同已有的依據h指數來遴選科學家、評價期刊的學術影響力［3］及考察單篇論文的學術影響等工作相比，［4］最大的特點就是充分考慮了期刊對科學的貢獻，并且在此基礎上同時進行了高影響力論文和高影響力作者的遴選。第二個特點是綜合、全面，遴選高影響力論文時不局限于某個科學家，同樣高影響力作者的遴選不局限于某一個期刊，而是著眼于整個圖書情報學科領域。第三個特點就是動態性、開放性，Google提供的數據以最近5年為期，并隨時間推移而變化，因而是動態的，能夠比較真實的反映科學家在最近5年內的影響力，當然也可據此預測科學家未來的發展趨勢，此外，Google提供的數據是免費的、易獲取的，因而也是開放的。

［1］王凡．基于Web of Science的h指數研究現狀分析 ［J］.圖書館理論與實踐，2010（7）：22－25，94.

［2］別立謙，何峻．近三十年我國核心期刊研究綜述［J］.大學圖書館學報，2012（3）：100－105.

［3］許新軍．H指數對期刊現實與潛在影響力的測評——以《情報科學》期刊為例［J］.情報科學，2011（1）：72－76

［4］萬錦堃，等．h指數及其用于學術期刊評價［J］.評價與管理，2006（3）：1－7.