学术社交网站上选择性计量学和文献计量指标之间的关系：CSIC成员的情况外文翻译资料

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学术社交网站上选择性计量学和文献计量指标之间的关系：CSIC成员的情况

摘要：本研究探讨了作者层面的社会与使用指标（选择性计量学）和文献计量指标之间的联系。它研究了从学术场所获得的这些指标在多大程度上可以为研究影响提供代理。来自西班牙国家研究委员会的近10,000名作者个人资料摘取自主要的学术社交网站：ResearchGate，Academia.edu和Mendeley以及学术搜索引擎：Microsoft Academic Search和Google Scholar Citations。结果表明网站之间几乎没有重叠，因为大多数研究人员只管理一个简档（72％）。相关指出，作者层面的高级和文献计量指标之间的关系很小。这是因为选择性计量学是站点依赖，而文献计量的在网站上更稳定。可以得出结论，高度测量可以反映研究绩效的另一个方面，也许可能与科学普及和联网能力密切相关，但远不是引用的影响。

关键词：CSIC；选择性计量学；文献计量学；学术社交网站；学术搜索引擎

1.介绍

关于社交网站的成功以及平台如何迅速出现或消失的文章很多（Banbersta，2010; Elder，2014）。这些网站可能会出现意想不到的繁荣，然后失去知名度（Garcia，Mavrodiev和Schweitzer，2013）。习惯说这些网站是以时尚和公众的渴望来表达的。然而，这些服务主要取决于人们对他们的使用，这不仅意味着与其他成员联系，而且还要产生分享内容（Kordestani，Limayem，Salehi-Sangari，Blomgren和Afsharipour，2011）。这将解释一些特定的社交网站没有成功（例如MySpace，Friendster），而其他平台（不面向社交网络本身）间接出现在社交网络平台上，以传播信息（Twitter），图片（Flickr，Instagram）或文件（Scribd）（华莱士，2013）。在这个意义上，学者似乎要求类似的媒体将自己的研究成果分享给科学界。这可以解释说，学术社交网络的第一个举措没有成立，因为他们只有联系工具，如论坛和团体（例如自然网络，BiomedExpert）。因此，学者社交网站的成功将取决于其在成员之间促进上传和分享研究文件的能力。

目前这一代的学术社会网站将注意力集中在任何研究人员可以创造的最重要的结果：出版物上。这样，虽然ResearchGate和Academia.edu作为全文论文的文件发布服务，但是门德利是一个共享科学参考书目的书目工具。这使得学者们可以探索合作伙伴的出版物，激发他们之间的互动（观点，下载，追随者等）。将出版物纳入社会网站，成为研究成果的焦点，因此也是研究评估。以这种方式，学术社会网站将文献计量指标与社会和使用指标相关联在一起，表明这些替代指标可以用作研究影响的代理或预测因子（Priem＆Hemminger，2010）。

这些替代指标（altmetrics）的出现正在引起研究评估的巨大转变。 因为他们介绍了研究活动的新视角，将研究影响和社会技能相关联。这使得个人和组织概况与公共访问排名的发展成为可能（Thelwall＆Kousha，2014b）。根据这个想法，这项工作探讨了作者层面上所有这些指标之间的关系，以明确这些指标及其相互作用的含义。

2.相关研究

关于学者社交网站的文献最初集中在研究人员使用这些平台的动机和偏好（Almousa，2011；Jeng，He，Jiang，2014; Kelly＆Delasalle，2012），以及他们的公用事业如何改善研究活动（Jeng，He，Jiang，＆Zhang，2012；Jiang，Ni，He，＆Jeng，2013; Thelwall＆Maflahi，2014）。科学计量学也重视这些服务，研究其对研究评估的意义。（Perneger，2004），下载（Brody，Harnad，＆Carr，2006; Watson，2009），推文（Eysenbach，2011），建议（Li＆Thelwall，2012）和文章的书签（Li，Thelwall，＆Giustini，2012）与引文相关，以探讨这些新措施是否与研究影响有一些关系。然而，虽然这些指数中有许多显示出统计学上显着的相关性，但这些指标是差的和较低的。Bar-Ilan等人（2012）发现引文和门德利的书签文章之间的相关性差。Thelwall和Kousha（2014b）检测了组织的ResearchGate指标和大学排名之间的缓和排名相关性。Thelwall，Haustein，Lariviegrave;re和Sugimoto（2013）在一系列来自不同社会网络的指标之间没有观察到重要的相关性。这些结果并不清楚这些措施可能是表达研究的影响，还是真正来自不同的研究活动。在这一行中，Bollen，Van de Sompel，Hagberg和Chute（2009）使用PCA，发现使用度量是文献计量的一个相反的组成部分。 Priem，Piwowar和Hemminger（2012）声称“高度指标似乎衡量了与引文正相关的影响”，表明高度测量措施与文献计量学不相关。Mohammadi和Thelwall（2014）也确定了门德利读者的数量可以“反映研究影响的不同方面”。Costas，Zahedi和Wouters（2014）和Zahedi，Costas和Wouters（2013）也采用了类似的结论。

这些研究在文章层面进行管理，研究影响与使用之间的关系直接可见。然而，这些网站还提供了广泛的个人指标，描述了研究人员在最近的周边环境中的社会地位。在这个意义上，这些在线媒体研究人员的存在远远少于探索者。 Haustein等人 （2014年）跟踪网络上57位科学计量学家的存在，发现有23％在Google Scholar Citations中，16％拥有Twitter帐户; 而Mas-Bleda，Thelwall，Kousha和Aguillo（2014年）则在15个社会网站中研究了1517位研究人员，揭示了低收入率和学术社交网站的重叠。不幸的是，只有Thelwall和Kousha（2014a）在作者层面探索了文献计量学的社会和使用度量之间的联系，揭示了引文与Academia.edu指标之间的相关性很小。

根据学术搜索引擎，具体来说，对于他们的分析工具，一些研究已经描述了它的有用（Jacsoacute;，2011，2012），覆盖面（Ortega，2014）和局限性（Delgado Lopez-Cozar，Robinson-Garciacute;a和Torres-Salinas ，2012）。Ortega和Aguillo（2014）比较了Microsoft学术搜索和Google学术搜索引用之间的比较，与Microsoft学术搜索相比，Google学术搜索中引用的比例较高（327％）和论文（158％）。Haley（2014）也观察到与上述学术搜索引擎中的50位经济学家相似的结果。Khabsa和Giles（2014）也比较了这两种搜索引擎，以估计网络访问研究论文的数量，发现Google学者是最接近87％科学文献的最全面的引擎。

尽管如此，较少的文章研究了在作者层面的社会网站之间的不同指标之间的关系。

3.目标

这项工作的主要目的是探索社会和使用指标之间的关系，也称为高级度量度，以及作者层面的传统文献计量指标。 目的是讨论这些措施是否相似，因此可以被认为是研究评估的代理人。或者相反，它们是因为独立于研究影响的研究活动的不同观点，更接近于研究普及和社会技能。此时制定了几个研究问题：

bull;这些指标或多或少依赖于生产它们的网站？ 这个事实是否意味着对研究评估有任何限制？

bull;高级（社交和使用）与文献计量指标之间是否存在任何联系？ 第一个可以用作研究影响的代理人吗？

此外，它旨在看到同一机构的个人资料如何填充不同的学术社交网站，以及这些网站之间的重叠。 如果研究人员倾向于使用多个社交网站，或者相反，他们只使用一个或两个平台，这将会回应。

第三个目标是，由于不同的网站含有类似的指标，以确定最相关的指标。 目的是获得统计上包含更多信息的指标，同时避免重复数据的收集。

4.方法

4.1.研究对象：CSIC

Consejo Superior de Investigaciones Cientiacute;ficas（CSIC）是西班牙最大的研究机构，拥有约1.3万名员工和120多个研究机构和中心（CSIC，2013）。 选择CSIC进行这项研究的原因是：

bull;规模：作为世界上最大的研究机构之一，确保获得广泛而具有统计意义的代表性样本。

bull;受控人口：来自特定机构的样本使得简档的检索变得容易，用户的明确识别和消除具有相似名称的研究人员。

bull;多学科中心：CSIC分为8个研究领域，从人文与社会科学（1区）到化学科学与技术（8）。 这样可以确保样品经过主题的调整，并代表每种类型的研究活动。

4.2.资源与数字提取

两个学术搜索引擎（Microsoft Academic Search和Google Scholar Citations）用于提取文献计量信息，而三个学术社会网站（ResearchGate，Academia.edu和Mendeley）被用于提取高级数据。采取这些网站的原因是，他们是包括大多数研究人员资料的学术网站，它们是目前学术界最受欢迎的（Nentwich＆Kouml;nig，2014）。

Microsoft学术搜索（MAS）是一种学术搜索引擎，可以从CrossRef和其他出版源中提取的元数据自动创建个人资料。这些资料显示了书目信息（出版物清单，合作者，关键词等）和文献计量指标（引文和论文）。同时，它们被主题分类并分配给一个组织。以这种方式，收集了与“Consejo Superior de Investigaciones Cientificas”相关的所有资料。但是，MAS出现了一些问题。最重要的是重复型材的高存在率，估计为11％（Ortega＆Aguillo，2014）。这将导致一个严格的清洁过程，消除重复的配置文件，合并纸张和引用计数。这个问题的严重性的证据是试图改进作者消除歧义的项目ALIAS（Pitts，Savvana，Basu Roy，＆Mandava，2014）。另一个重要的缺点是新记录的缓慢更新（一年一次）。例如，2010年以后，只发布了8.8％的论文，它引出了近期的一些出版物（Ortega，2014）。最后，自动创建配置文件的另一个问题是许多这些配置文件属于远程时间段，因此它们是非活动配置文件。因此，自2000年以来，仅选择了活跃的档案（75.2％），因为不可能将2000年以前的研究绩效与目前的社会活动进行比较。

Google Scholar Citations（GSC）提供了一个简短的简历，其中研究人员列出了Google学术搜索引用的出版物，其中包含一些文献计量指标。与MAS不同，这些配置文件由用户自己创建和编辑，因此每个研究人员的信息是可选的，并以自然语言编写。这挑起了GSC的主要缺点，也就是说，归属化和识别关系的艰巨而冗长的任务。因此，三项询问是为了检索最大数量的CSIC研究人员：CSIC，“Consejo Superior de Investigaciones Cientificas”和“西班牙国家研究委员会”。因此，没有这种机构信息的简档没有被检索，因为它们不属于CSIC。

ResearchGate（RG）是一个社交网站，允许上传文件，参与讨论并跟随其他研究人员。 RG是大多数指标显示在作者层面的网站，从社会测量（关注者，以下）和使用指标（页面浏览，文档下载）到文献计量指标（影响点，论文和引文）。RG分数是从所有其他指标计算的复合指数。影响点是增加每篇论文发表的来源的期刊影响因子（JIF）。然而，这个指标从发布日期起独立于最后一次JIF更新的值，所以来自不同年份的文章具有相同的JIF。作者可以选择与其学术机构联系;因此，“机构”部分不能确保CSIC的所有研究人员实际上都附属于其组织。例如，CSIC研究人员的4％与“西班牙国家研究委员会”无关。其他问题是来自混合中心的研究人员与大学有关。为了解决这些问题，随后启动了上述三个查询，以检索所有CSIC的研究人员并获取最广泛的图片。Academia.edu是一个以托管学术论文为中心的网络平台，可以在用户之间共享.Academica.edu允许构建自己的个人资料以及上传到Academia.edu的文档列表。此个人资料的使用情况（视图）和社交互动（关注者/追踪者）的统计信息已完成。如在RG中，每个作者个人资料被分配到一个机构，但在这种情况下，行动是强制性的。 然后提取与“CSIC（Consejo Superior de InvestigacionesCientiacute;ficas-Spanish National Research Council）”相关的所有资料。

表1 根据学术情况分析服务的档案数量