學(xué)者是科學(xué)知識(shí)與學(xué)術(shù)作品的重要探索者、傳播者與推動(dòng)者。做好學(xué)者的評(píng)價(jià)工作對(duì)于提高研究水平、促進(jìn)科學(xué)發(fā)展具有重要意義。公平規(guī)范的學(xué)者評(píng)價(jià)不僅有利于學(xué)術(shù)創(chuàng)新,對(duì)科研隊(duì)伍的壯大和發(fā)展也有一定的激勵(lì)作用。我國(guó)目前傳統(tǒng)的學(xué)者評(píng)價(jià)方法主要包含定性的同行評(píng)議和定量的文獻(xiàn)計(jì)量法,其中文獻(xiàn)計(jì)量法主要包括h指數(shù)、引文分析法等。傳統(tǒng)評(píng)價(jià)法有助于提高文獻(xiàn)檢索和分析以及預(yù)測(cè)研究趨勢(shì)和研究前沿的作用,經(jīng)過(guò)多年的研究與發(fā)展,其理論體系和實(shí)證研究都趨于成熟,成為當(dāng)前學(xué)者評(píng)價(jià)實(shí)踐中最重要最普遍的使用方法。但傳統(tǒng)的學(xué)者評(píng)價(jià)方法存在著諸多弊端,如時(shí)間滯后、引用動(dòng)機(jī)不純等。Web2.0的到來(lái)催生了在線科研交流環(huán)境,一方面是科研成果的形式日益豐富;另一方面是學(xué)術(shù)影響的表現(xiàn)形式也不僅僅局限于發(fā)文量、被引用、h指數(shù)等指標(biāo),還包括被瀏覽、下載、討論、報(bào)道等行為。傳統(tǒng)的學(xué)者評(píng)價(jià)指標(biāo)己經(jīng)無(wú)法全面衡量學(xué)者的影響,其局限性和缺陷逐漸顯現(xiàn)。為彌補(bǔ)傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法的弊端,順應(yīng)Web2.0的時(shí)代要求,Altmetrics應(yīng)運(yùn)而生。Altmetrics自誕生后便吸引了眾多學(xué)者的關(guān)注,但大多數(shù)研究都集中在Altmetrics理論和工具層面,實(shí)證研究仍然不夠深入。傳統(tǒng)指標(biāo)反映的并不是學(xué)者影響的全部,Altmetrics指標(biāo)的多樣化為評(píng)價(jià)不同類型的學(xué)術(shù)成果的多維度影響提供了可能。本文采用因子分析、主成分分析與相關(guān)性分析法,選取綜合性Altmetrics指標(biāo)工具Plum analysis上美國(guó)匹茲堡大學(xué)學(xué)者的數(shù)據(jù),并收集對(duì)應(yīng)的來(lái)自web of science的傳統(tǒng)指標(biāo)數(shù)據(jù),通過(guò)對(duì)Altmetrics數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)指標(biāo)的主成分分析,構(gòu)建主成分分析模型,從而測(cè)算Altmetrics數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)指標(biāo)數(shù)據(jù)的綜合得分,并對(duì)比了較高Altmetrics指標(biāo)綜合得分和較高傳統(tǒng)指標(biāo)得分之中的學(xué)科分布差異,探討較高Altmetrics指標(biāo)得分的學(xué)者是否也更易于獲得更多的傳統(tǒng)指標(biāo)得分。此外,本文對(duì)兩種計(jì)量體制的綜合得分進(jìn)行了相關(guān)性探討,并進(jìn)一步探討了兩種計(jì)量機(jī)制之間以及各機(jī)制內(nèi)部各指標(biāo)之間的相關(guān)性。研究發(fā)現(xiàn):Altmetrics指標(biāo)和傳統(tǒng)指標(biāo)并不相關(guān),并且不同學(xué)科間的Altmetrics得分分布情況存在著顯著的差異。僅部分Altmetrics得分較高的學(xué)者更易于獲得較高的傳統(tǒng)指標(biāo)得分。由此可見,Altmetrics指標(biāo)與傳統(tǒng)指標(biāo)是從不同方面衡量學(xué)者影響的,Altmetrics指標(biāo)與傳統(tǒng)指標(biāo)不是替代與被替代的關(guān)系,而是相互補(bǔ)充、相互完善的關(guān)系。因此,在未來(lái)的使用過(guò)程中,學(xué)者影響的評(píng)價(jià)應(yīng)是多維的、全面的,不僅要評(píng)價(jià)學(xué)者的學(xué)術(shù)影響,更要關(guān)注學(xué)者的社會(huì)影響。最后,本文融合定性與定量,正式交流與非正式交流渠道、構(gòu)建學(xué)者影響的評(píng)價(jià)模型,更進(jìn)一步構(gòu)建了融合社會(huì)影響與學(xué)術(shù)影響的二維計(jì)量模型,將學(xué)者的學(xué)術(shù)影響和社會(huì)影響在二維坐標(biāo)中進(jìn)行呈現(xiàn)與分析,期望能為學(xué)術(shù)研究和學(xué)者評(píng)價(jià)提供更廣闊更具深度的視野。
【學(xué)位單位】：西南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：G353.1
【部分圖文】：

圖 4-1 傳統(tǒng)指標(biāo)的碎石圖表 4-7 傳統(tǒng)指標(biāo)成份得分系數(shù)矩陣成份1發(fā)文量 .171被引頻次 A .182被引頻次 B（不含自引） .181施引文獻(xiàn)量 A .181施引文獻(xiàn)量 B（不含自引） .181h-index .147提取方法 :主成份。旋轉(zhuǎn)法 :具有 Kaiser 標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法。了利用回歸法計(jì)算出的得分函數(shù)系數(shù)，依此可寫出因子得分2代表被引頻次 A，X3代表被引頻次 B（不含自引），X4代表量 B（不含自引），X6代表 h-index:+0.182X2+0.181X3+0.181X4+0.181X5+0.147X6

圖 5-1 學(xué)者影響評(píng)價(jià)的總體模型5.2 融合傳統(tǒng)計(jì)量指標(biāo)與 Altmetrics 指標(biāo)的學(xué)者影響二維評(píng)估模型5.2.1 融合傳統(tǒng)計(jì)量指標(biāo)與 Altmetrics 指標(biāo)的學(xué)者影響二維評(píng)估模型構(gòu)建經(jīng)過(guò)前文的研究分析，由傳統(tǒng)指標(biāo)反應(yīng)的學(xué)術(shù)影響與由 Altmetrics 指標(biāo)反應(yīng)的社會(huì)影響這

西南大學(xué)碩士學(xué)位論文響的二維融合模型案例分析學(xué)者影響二維融合計(jì)量模型中學(xué)者的分布情況，圖中以 F 值與 f 值的平均點(diǎn)為（1125，5423）。由圖可以看出，第一象限分布的學(xué)者較少，大部分、三、四象限。
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2876092