有關樹狀大分子的SCIE研究論文文獻計量分析

孫吳瓊

[摘 要] 通過文獻計量方法，對Web of Science平臺下的SCIE數據庫中2001-2015年（統計時間段為15年）間發表的有關樹狀大分子的文獻數據，從發表文獻的類型、發表年份、國家、機構以及來源期刊等不同的角度進行分析和研究有關樹狀大分子的發展情況。結果表明，從發文量和論文質量的角度來看，美國位居世界第1。中國的發文量和總被引頻次均排名第2，但是篇均被引頻次排名較為靠后。從機構層面來看，中國上海交通大學有關樹狀大分子的研究論文發文量世界排名第7，但是篇均被引頻次位列世界第3，說明該機構在樹狀大分子的研究領域處于世界先進和國內領先水平。

[關鍵詞] 樹狀大分子； SCIE； 文獻計量

[中圖分類號] G353.1 [文獻標識碼] A [文章編號] 1671-0037（2017）3-19-4

Biliometric Analysis of SCIE Research Papers on Dendrimers

Sun Wuqiong

（Library of Henan University， Kaifeng Henan 475004）

Abstract： By using the bibliometric method， the literature data from SCIE database of Web of Science platform on dendrimers published from 2001 to 2015 were analyzed and studied for the development situation of dendrimers from several aspects， such as literature type， publishing year， country， organization， and journals. The results showed that the related papers published from the United States ranked first in the world in both quantity and quality field. The quantity and cited frequency of published papers from China ranked second， but the average cited frequency ranked lowly. The quantity of relevant papers published from Shanghai Jiaotong University on dendrimers ranked seventh in the world， otherwise， the average cited frequency ranked third in the world from the aspect of organization， it is suggested that Shanghai Jiaotong University has reached the international advanced level and domestic leading level in the research of dendrimers.

Key words： dendrimer； SCIE； bibliometrics

樹狀大分子，顧名思義，是一種具有樹枝狀結構的功能性高分子，其結構有著極好的幾何對稱性且分子的體積、形狀可控，因此樹狀大分子具有非常獨特的物理化學性質，在化學、物理學、材料科學、醫學、藥學等研究領域都有著廣泛的應用前景[1]。本文以SCIE數據庫（《科學引文數據庫》）中的文獻數據為研究對象，分析了樹狀大分子2001—2015年15年間的研究發展情況。

文獻計量方法是一種定量的分析方法，從不同的層面，比如單個或多個科研工作者、課題組、高校/科研機構甚至是國家層面的關于某個或多個研究方向/學科領域中公開發表的論文中的如文獻類型、發表年份、國家/機構、作者、來源期刊、研究方向等多種文獻信息進行分類統計，總結研究現狀并預測以后的發展趨勢[2-5]。

1 數據來源

本文中有關樹狀大分子的文獻數據來源于Web of Science平臺中的SCI-Expanded數據庫。檢索方法：進入到Web of Science平臺網頁，從數據庫下拉菜單中選擇“Web of ScienceTM核心合集”并進一步從“更多設置”中選定SCIE數據庫，搜索年限限定為2001-2015年（檢索時間為2017年4月24日），檢索字段選擇“主題”，輸入關鍵詞（“dendrimer”OR“dendritic polymer”OR“dendritic macromolecule”），共檢索出論文12 620篇。分別從“文獻類型”“發表年份”“國家”“機構擴展”等字段進行分類統計。通過發文量、總被引頻次、篇均被引頻次等指標對聚類后的文獻數據進行研究[6-8]。

2 數據分析

2.1 樹狀大分子SCIE論文的文獻類型分析

2001-2015年間SCIE收錄的有關樹狀大分子的文獻類型分為5大類：學術論文（Article）、綜述（Review）、會議文摘（Meeting Abstract）、會議論文（Proceedings paper）和其他類型文獻，比如書籍章節（Book Chapter）和社論材料（Editorial Material）等。由于其他類型文獻占全部文獻不到2%，文中主要針對前4種文獻類型進行分析。樹狀大分子SCIE論文的文獻類型分布如圖1所示。

其中，學術論文共計10 935篇，包括會議論文450篇和其他類型文獻7篇，排除后為10 478篇，占文獻總數的83.03%，表明該領域的研究已具有相當的規模。其次，綜述發表有1 052篇，包括其他類型文獻41篇，排除后為1 011篇，占文獻總數的8.01%。綜述屬于二次文獻，主要針對某個研究領域的背景、現狀以及發展趨勢進行總結和預測，是從大量公開發表的研究論文中提取數據、資料和結論并進行歸納、整理、分析、總結而成的論文。綜述文獻的數量在一定程度上能夠反映出某個研究領域的研究現狀以及研究深度。對1 011篇綜述進一步進行引文分析：總被引頻次為81 773次，篇均被引頻次為80.88次，數據表明樹狀大分子相關研究已經達到一定深度。會議文摘和會議論文（包含在學術論文中）各有516篇和450篇，分別占4.09%和3.56%，分布于424次會議中，說明2001-2015年間平均每年有約28次會議上討論過有關樹狀大分子的研究，學術交流的頻率相對較高。

2.2 樹狀大分子SCIE論文發文量的年度變化趨勢分析

2001-2015年有關樹狀大分子的發表論文數量的變化趨勢如圖2所示。2001-2004年間相關論文發表逐年增長，由504篇增加到690篇，表明樹狀大分子相關研究已經進入穩步發展階段；2005-2008年發文量相對平穩，為800篇左右；2009-2011年發文量維持在940篇上下，這兩個時期的樹狀大分子相關研究呈現出階梯式跳躍增長，可能是樹狀大分子的合成或應用的研究出現了新的突破點；2012-2015年的發文量增加緩慢，由1 018篇增加到1 106篇，表明相關研究進入到相對平穩的時期。

2.3 樹狀大分子SCIE論文的國家/地區分析

2001-2015年間共有92個國家/地區的科研人員公開發表了樹狀大分子的SCIE論文，其中發文量大于或等于100篇的國家共有24個。本文針對發文量排名前10的國家（簡稱TOP10國家）進行統計分析，相關數據如表1所示：

從表1中的相關數據可以看出，發文量高于1 000篇的國家和地區為美國、中國、日本以及德國，4個國家合計發表論文7 985篇，占總發文量63.27%。其中，美國的發文量為3 370篇，位列世界第1；中國的發文量為2 329篇，比美國少1 041篇，排名第2，說明中國有關樹狀大分子的研究規模距離美國存在著不小的差距。此外，排名5-8的法國、韓國等國家的有關樹狀大分子的SCIE論文發文量均在500篇以上。

從“總被引頻次”進行分析，美國有關樹狀大分子研究論文的總被引頻次為146 135次，位居世界第1。排名2-4的國家為中國、德國和日本，相關論文的總被引頻次分別為51 574次、35 181次和33 561次，僅為美國的35.29%、24.07%和22.96%。其他國家如法國、英國等國家樹狀大分子研究論文的總被引頻次均低于20 000次，遠落后于排名前4的美國、中國、德國和日本。

從“篇均被引頻次”進行分析，美國發表論文的篇均被引頻次為43.36次，位列世界第1，說明美國科學家在樹狀大分子相關領域的研究處于世界領先水平。緊隨其后的是英國、德國和法國，其發表論文的篇均被引頻次分別為39.83、34.02和33.53次，排名第2到第4，但是其發文總量排名分別為第8、第4和第5，數據表明這些國家發表的樹狀大分子的論文質量較高，研究具有相當的深度。與之相比，發文量和總被引均排名世界第2的中國發表論文的篇均被引頻次僅為22.14次，且排名下降幅度較大，僅位居TOP10國家中的末位。分析結果表明，中國對樹狀大分子的研究規模較大，但是研究的深度不足，發表論文的質量與世界先進水平仍有相當的差距。

從單篇論文的被引頻次進行分析，被引頻次≥500次的論文中16篇來源于美國，占總數的1/2左右，其他國家如德國有5篇論文的被引頻次≥500次，日本和法國各有3篇論文的被引頻次≥500次，韓國和印度有2篇，中國和英國有1篇。被引頻次≥100次論文中有346篇來源于美國，占總數的二分之一；緊隨其后為中國，共計69篇，排名第2。

上述數據表明美國樹狀大分子研究論文的數量和質量遠高于其他國家，相關研究的規模和深度遙遙領先，位列世界第1；中國的發文量排名第2，也有一定數量的高質量論文，但是篇均被引頻次相對較低，說明中國有關樹狀大分子的研究具有較大的規模，但是整體的研究深度不足，期待中國的科研人員能夠深入研究和交流，加強各單位間的合作，提高論文質量，擴大我國的科研影響力。

2.4 樹狀大分子SCIE論文的機構分析

2001-2015年間，發表樹狀大分子研究論文的科研機構共有3 700余所，針對發文量前10的機構進行統計分析，詳細內容見表2：

樹狀大分子論文發文量排名前10的機構中，美國有3所，中國和德國各有2所。其中，法國國家科學研究院和中國科學院的發文量分別為584篇和450篇，遠高于其他研究機構，位列世界第1和第2。此外，另外一所進入世界前10的中國機構是上海交通大學，發文量169篇，排名世界第7，國內第2。

按照論文的總被引頻次進行分析，一共有4所機構的總被引高于10 000次，依次為美國加州大學系統（20 832次）、法國國家科學研究院（19 352次）、美國密歇根大學（14 627次）和中國科學院（10 849次）。從篇均被引頻次來看，發文量排名第3的美國加州大學系統的篇被引為80.74次，遠遠高于其他科研機構，位列第1。中國的2所科研機構中上海交通大學的篇被引頻次為44.84次，排名第3；中國科學院的篇被引頻次為24.11次，排名第9。數據表明，上海交通大學在樹狀大分子相關研究中處于世界先進水平，發表論文的質量和影響力較高；中國科學院發表論文數量處于世界前列，但是平均科研實力和論文影響力相對不足。

2.5 樹狀大分子SCIE論文的Web of Science類別和來源期刊分析

經檢索2001-2015年間樹狀大分子研究論文在SCIE數據庫中涉及125個小類學科，表明樹狀大分子的研究和應用范圍較廣。樹狀大分子作為一種具有高對稱性的超支化大分子，由于其獨特的物理化學性質在化學、聚合物科學、物理化學、材料科學、有機化學、納米技術、藥理學、生物化學等學科中也受到廣大科研工作者的青睞。

2001-2015年間樹狀大分子SCIE論文的來源期刊共計800余種。按發文量統計，排名在前10期刊（排除論文摘要類型的出版物）的載文量共計2 553篇，占總發文量的20.23%，且期刊的影響因子均大于3，其中以《JOURNAL OF THE AMERICAN CHEMICAL SOCIETY》（美國化學學會期刊）的影響因子最高，為13.038。詳細內容見表3。發文量大于300篇的期刊有三種，依次為《MACROMOLECULES》（大分子）的509篇，《JOURNAL OF THE AMERICAN CHEMICAL SOCIETY》（美國化學學會期刊）的345篇和《JOURNAL OF POLYMER SCIENCE PART A POLYMER CHEMISTRY》（聚合物科學期刊A：聚合物化學）的307篇。

3 結論

基于SCIE數據庫的樹狀大分子研究文獻的綜合分析結果表明：①相關研究呈現增長趨勢，從2001年的504篇增長到2015年1 106篇，增長比例為119.44%。② 從國家層面分析，美國樹狀大分子SCIE論文的總發文量、總被引頻次、篇均被引頻次以及高質量論文數均位列世界第1，遠高于其他國家，有力地證實了美國在樹狀大分子領域中的科研實力和影響力；中國樹狀大分子SCIE論文的總發文量、總被引頻次以及高質量論文的數量緊隨美國之后，排名第2，但是篇均被引頻次較低，說明中國樹狀大分子相關研究發展較快，規模較大，也具有一定的學術影響力，但是平均科研能力相對較弱。③從機構層面分析，中國由2所機構入圍世界發文量前10的機構，其中上海交通大學的發文量排世界第7，且篇均被引頻次排名第3，說明該機構發表的樹狀大分子研究論文的質量較高，在世界范圍內具有相當的影響力。中國科學院的發文量排名第2，但篇均被引頻次排名第9，其有關樹狀大分子的研究規模較大，但平均科研能力低于上海交通大學。④樹狀大分子研究論文發表在化學、聚合物科學、物理化學、材料科學、有機化學、納米技術、藥理學、生物化學等學科中的800余種期刊上，且發文量前10的期刊影響因子均大于3，其中學術論文10 478篇，綜述1 011篇，表明樹狀大分子的研究范圍較廣且研究已經達到了一定的深度。

參考文獻：

[1] 徐冬梅，寧春花，張可達，等.樹狀大分子的合成及表征方法[J].高分子材料科學與工程，2004（1）：40-44.

[2] 龍雪梅.基于SCI的鋰離子電池文獻計量分析[J].華南師范大學學報（自然科學版），2011（2）：133-137.

[3] 吳命燕，吳亮宇.基于SCIE數據庫的EGCG研究文獻計量分析[J].農業圖書情報學刊，2017（2）：79-82.

[4] 王金秀.基于SCIE的原子層沉積文獻計量學研究[J].科技情報開發與經濟，2014（19）：111-113.

[5] 王俠，孫曉希，曹洪欣，等.基于SCIE的高校科研文獻產出評估模式與實證探討[J].醫學綜述，2013（4）：725-727.

[6] 王杏利，趙慧清，鞠建偉.基于SCIE的豬繁殖與呼吸綜合征文獻計量分析[J].動物醫學進展，2012（12）：183-186.

[7] 沈國，陳惠蘭.基于SCIE的紡織學科文獻計量分析研究[J].圖書情報工作網刊，2012（9）：25-30.

[8] 胡小飛，謝鈺蓉.基于SCIE的生態足跡文獻計量分析[J].遼寧林業科技，2009（6）：33-37.