基于用戶行為數據的學術博客影響力評估研究

王琦　袁潤

摘要：借鑒學術影響力評估理論，分別計算均值測度指標和高影響測度指標下的學術博客影響力。設計均值測度和高影響測度統計量，借助R語言編程技術，計算博客用戶影響力測度指標。研究表明，均值測度指標不適合于博客用戶影響力評估。文章基于博文的被評論次數和被推薦次數兩個觀測量計算得到的學術博客博文影響力h指數，能有效評估學術博客影響力。不同觀測年度的h指數存在較大差異，這反映了博客用戶發表博文的持續性。

關鍵詞：學術博客;h指數;R語言;影響力

一、前言

學術社交網站的出現和發展，吸引了大量的學者加入社區進行學術分享和交流。學術博客（Academic Blog）是學術社交網站的一種典型形式，它的存在和發展不僅可以幫助科研工作者推廣學術成果，提升自身的學術影響力，還可以拓寬學術社交關系以促進更廣泛的科研合作。

對學術博客的概念學界缺乏統一的界定，史新艷等認為廣義學術博客是指博客的內容與學術知識相關，狹義學術博客還要求博客用戶須為某領域的學術專家。呂鑫等根據“學術”和“博客”的定義，認為“學術博客”是用于發布和交流教學、科研等的博客。甘春梅等通過調研與分析總結出學術博客是由科研人員撰寫的以討論學術相關問題為主的博客。從現有的研究可以看出，國內學者對學術博客的界定從爭議逐漸形成共識，認為學術博客是專業學術社交平臺，與一般的為學術社交提供服務的平臺不同。

科學網博客是中文語境下學術博客典型代表之一。現有的研究主要呈現兩個方向，一是將博客視為提供各種服務和應用的平臺，以平臺為研究對象，從平臺的功能和服務出發，研究學術社交平臺的價值、發展規律和發展方向;二是以用戶為研究對象，通過調查問卷等方式獲取用戶使用意愿或基于用戶的客觀行為數據開展研究。

基于用戶客觀行為數據的研究更為直接。張曉陽等運用文獻計量理論，基于博文及其點擊量構建學術博客h指數評價科學家博客;盧露等基于博文主題，從博文數量和質量角度建立博客影響力評估模型;李墨珺從作者身份、準確性、時效性、固定鏈接、引用來源五個方面評價博文質量。周春雷提出鏈接內容分析法評估用戶影響力;鄭超等將博文的評論次數納入博客影響力評估模型;趙傳彪通過系統分析博客用戶行為數據特征設計用戶評價指標體系。曹沖選取博客發文數、精選博文數、好友數等指標評價博客影響力;王琛利用Delphi法和層次分析法確定指標權重，構建學術博客影響力評價模型。

本文以博文為媒介，從用戶發表博文數量和互動質量兩方面設計指標體系。借鑒文獻計量的均值測度和髙影響特征測度學術評價指標，借助R語言編程技術計算博文互動影響力h指數評估博客影響力。

二、理論與方法

學術客體的數量和質量是評價學術主體的學術績效的最為直接的數據。博客發文量（B）越大，表明其分享意愿越強，與其他用戶互動的幾率越大，其發布的博文會引起其他用戶的好奇進而閱讀、建立好友關系等，借此博客內容可以被更多人知曉，從而產生較大影響力。借助于博文推薦次數（Rds）和評論次數（Cts）等指標表征博文質量。

（一）均值測度

均值測度是單位時間內博文統計量的篇均值。按照年度觀測博客所有發表博文的篇均推薦次數（Rds/B）、篇均評論次數（Cts/B）等，本文應用R語言函數scale實現統計量的標準化處理，構造統計量M：

M=mean（scale（Rds/B）+scale（Cts/B））

（二）高影響特征測度

h指數是典型的髙影響特征測度，根據h指數的推論，定義觀測統計量C為博文互動量如下：

C=Rds+Cts

參照學術論文h指數的定義，統計量C定義為博文互動量，借以表征博文質量。若將博客用戶的每篇博文的C值大小倒敘排列，則可以在（B，C）曲線上得到表征博客用戶影響力大小的h指數，表示博客用戶至少有h篇博文的互動量C值不低于h。

（三）加權高影響特征測度

根據不同時間窗口測算的h指數有較大差異，反映了博客發表博文的連續性、持久性。

為此，本文根據統計時間窗口測算了10年、5年、2年三個時間段的h指數（H10，H5，H2），再構造統計量H如下：

H=W1*H10+W2*H5+W3*H2

稱H為加權高影響特征測度指標，簡稱為加權H指數。

其中，

W1=sum（H10）/（sum（H10）+sum（H5）+sum（H2））

W2=sum（H5）/（sum（H10）+sum（H5）+sum（H2））

W3=sum（H2）/（sum（H10）+sum（H5）+ sum（H2））

三、數據來源與數據處理

本文數據來源于科學網博客，2017年11月16日通過Python語言自動獲取。獲取的原始數據簡單的人工處理后得到543位用戶的208331條博文記錄。網絡平臺記錄的博客好友數、博客主頁訪問量、博客在線時長、博客活躍度等指標與博客的影響力正相關。統計每位博客用戶使用情況可得到用戶行為數據如表1所示。

四、結果分析

博客用戶的好友數、活躍度、主頁訪問量和在線時長等行為指標的統計數據概覽情況如表2所示。

（一）均值測度指標結果分析

結果表明，博文數量對均值指標有較大影響，Top10當中超過50%的博客只發表了1～2篇博文，但因其自身的社會影響較大（例如施一公，Id=46212），其博文的互動指標亦較大。m10反映了平臺自上線開始博客用戶的博文統計量的篇均值情況，m10均大于零。m5和m2存在值為零的情況，則在該觀測年度內存在發文量或統計量為零。越是有影響力的用戶在平臺上應該越活躍，只有在平臺上建立廣泛的好友關系，長時間、高頻率使用博客并持續貢獻高質量內容才會是平臺上具有高影響力的用戶。這類用戶的均值測度指標雖然較大，但是除了個別用戶，他們的好友數、活躍度、主頁訪問量和在線時長等指標都比較小，且遠低于指標對應的平均值，采用均值測度指標評價博客用戶影響力具有明顯的局限性。

（二）高影響特征測度和加權高影響特征測度結果分析

2年期h指數可以發現高影響力新用戶，5年或10年期的h指數可以發現老用戶，這些用戶能夠持續地發表有較大影響力的博文。h值的大小可以顯著地反映用戶高互動博文的分布情況，h值越大則高互動博文數量越多，用戶影響力也越大。通過橫向對比不同觀測年度的h指數，發現不同觀測年度的h指數存在較大差異，這反映了博客用戶發表博文的持續性。計算結果顯示，h值大的用戶，其好友數、活躍度、主頁訪問量和在線時長等指標均表現較好，除了個別用戶指標值低于平均值，大部分用戶的各項指標均顯著高于平均值，該現象反映出h值大的用戶在平臺上十分活躍。他們在博客平臺上持續貢獻優質內容，為自己建立了廣泛的人脈關系，具有較高的活躍度。

加權H指數是不同觀測年度h指數的加權平均值，加權H指數大的用戶，他們的好友數、活躍度、主頁訪問量和在線時長等指標均表現較好，除個別用戶指標值低于平均值，其他用戶均顯著高于平均值。從H值的分布情況看，克服了高影響特征測度指數h變化不靈敏這一缺點，新用戶通過一定時間的積累也能積累出較高的H值。以楊正瓴（Id=107667）為例，雖然在2008年便注冊了博客，但直到最近兩年才開始在平臺上活躍，他在兩年內發表了43篇高互動量的博文，占其總博文數的78.18%，而其H值排名達到了59位。

五、結論與不足

研究表明，三種測度方法中，均值測度指標計算的數學邏輯存在明顯的缺陷，指標的計算雖然同時考慮到了博文數量和統計觀測量的大小，但是簡單的均值計算容易將極端情況（博文數量極小但統計觀測量很大）視作用戶的影響力;高影響特征測度只考慮了特定觀測年度內高互動博文的數量，而忽視了不同用戶在不同觀測年度下的用戶特征差異，使得指標的設計存在不足;加權髙影響特征測度不僅克服了均值測度指標的數學邏輯缺陷，也彌補了高影響特征測度忽視用戶在不同觀測年度下特征差異的不足，整合考慮了不同觀測年度下，用戶發文質量和發文數量對用戶影響力評估的作用，較好地進行量化分析用戶間的具體差距。

本文尚存在以下局限。首先，影響博客用戶影響力的因素有很多，綜合H指數僅僅反映了一個方面，比較適用于評價博文數量大的用戶。此外，具有不同特征的用戶在線學術社交行為可能存在較大的差異，需要更多的數據來證實，以科學網博客為例，精選博文用戶數以千計，樣本數量更大，可以作為后續研究核心用戶使用行為特征的數據源。

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（作者單位：江蘇大學科技信息研究所）