■劉俊婉 鄭曉敏 宿 娜 王菲菲

北京工業(yè)大學經(jīng)濟與管理學院，北京市朝陽區(qū)平樂園100號 100124

1　引言

目前，國內(nèi)外學者針對期刊發(fā)文時滯的研究已經(jīng)取得一定的進展。Rousseau等人以三種國際頂級期刊Nature、Science、Cell為研究對象，發(fā)現(xiàn)期刊發(fā)文時滯和被引頻次之間存在相關性[2]。Pautasso和Schafer發(fā)現(xiàn)生態(tài)學類期刊平均編輯延遲天數(shù)和期刊的影響因子之間存在顯著的負相關關系[3]。Amat認為研究團隊的聲望會影響論文的發(fā)文時滯[4]。毛宏燕等人對18種圖書情報類核心期刊進行了抽樣調(diào)查分析，發(fā)現(xiàn)縮短發(fā)文時滯是提高論文影響力的有效方法之一[5]。施振宏發(fā)現(xiàn)過多積壓錄用稿件是造成發(fā)文時滯長的主要原因[6]。張志轉等人以農(nóng)業(yè)科學期刊為例，分析得出期刊論文發(fā)文時滯與期刊類型、期刊管理體制和運營體制有較大的相關性[7]。李賀瓊等人以外科科學類期刊為樣本，分析比較得出，外科科學類的期刊平均出版時滯比中文醫(yī)學類期刊的平均出版時滯短[8]。王晴等人指出了我國期刊與國際著名期刊論文發(fā)表時滯的差距，并提出了縮短論文發(fā)表時滯、提高期刊時效性的措施[9]。趙麗瑩等人提出了增加發(fā)稿量的同時減少錄用量的縮短出版時滯的方法[10]。以上研究多是針對期刊發(fā)文時滯的統(tǒng)計描述，以及影響發(fā)文時滯的若干因素的探討，還未深入對發(fā)文時滯較短的期刊論文的研究主題、作者和機構等特征進行研究，尤其是針對情報學領域期刊發(fā)文時滯的研究更為少見，因此，本文選取國內(nèi)外情報學領域的典型期刊，利用Spearman相關性檢驗的方法對期刊論文的發(fā)文時滯和被引頻次的相關性，發(fā)文時滯較短的論文的研究主題、作者和機構等特征進行定量研究，以期挖掘出影響期刊發(fā)文時滯的主導因素，研究結果可以為研究人員投稿和期刊編輯部的論文審稿和出版提供參考和借鑒。

2　數(shù)據(jù)來源和研究方法

2.1　數(shù)據(jù)來源

本文選取Scientometrics和《情報學報》作為情報學領域期刊的研究樣本具有領域代表性。Scientometrics和《情報學報》分別代表了國際和國內(nèi)情報學領域研究的最高水平。Scientometrics（科學計量學雜志）創(chuàng)刊于1978年，致力于探討有關科學計量學研究中的熱點問題，同時作為學科代表性的交流渠道，在更廣泛范圍地情報學領域中處于研究前沿位置[11]?！肚閳髮W報》是中國科技情報學會會刊，主要刊登圖書情報科學的理論研究和實驗研究的優(yōu)秀學術論文。其刊載的論文質量高，反映了情報學過去幾十年中研究的典型趨勢和模式。更為重要的是，這兩種期刊每年都會發(fā)表大量文章，數(shù)據(jù)樣本量大，并且每篇論文包含了出版日期以及有效的投稿時間，滿足了本文對研究樣本的數(shù)據(jù)屬性要求。為了從相對較長的時間獲取論文的被引頻次作為研究數(shù)據(jù)，本文選取Scientometrics和《情報學報》期刊2008—2012年分別收錄在Web of Science數(shù)據(jù)庫和萬方數(shù)據(jù)庫中的全部論文作為研究對象，從數(shù)據(jù)庫中檢索到論文列表，下載PDF格式后，按照時間順序將每篇論文的投稿日期、出版日期以及論文的被引頻次等數(shù)據(jù)手動錄入數(shù)據(jù)庫，結合論文的作者、題目、機構等信息建立分析數(shù)據(jù)庫，共檢索到1049條Scientometrics期刊文獻記錄（有效論文數(shù)據(jù)1039篇）和766條《情報學報》期刊文獻記錄（有效論文數(shù)據(jù)738篇），數(shù)據(jù)搜集截止日期為2016年3月31日，兩個期刊各年的文獻數(shù)量分布如圖1所示。

圖1　Scientometrics和《情報學報》2008—2012年論文數(shù)量分布

2.2　分析方法

本文通過SPSS對檢索到的Scientometrics和《情報學報》期刊文獻分別進行發(fā)文時滯與被引頻次相關性檢驗，利用NoteExpress對發(fā)文時滯較短的期刊論文進行關鍵詞、作者和機構影響力的統(tǒng)計分析。本文針對“發(fā)文時滯較短”的期刊論文著重進行分析，某年“發(fā)文時滯較短”的期刊論文的遴選方法是：所有發(fā)文時滯大于等于該年度所有論文平均時滯的論文集合。利用此種遴選方法的合理性在于：（1）從數(shù)量上看：某年度“發(fā)文時滯較短”的論文數(shù)量約為該年度論文總數(shù)量的三分之一；（2）從發(fā)文時滯總和來看：某年度“發(fā)文時滯較短”的論文發(fā)文時滯之和約為全體論文總發(fā)文時滯之和的三分之一；（3）從被引頻次來看：某年度“發(fā)文時滯較短”的論文的被引頻次之和大于該年度全體論文總被引頻次的三分之一。因此，從上述三個角度表明本文遴選的“發(fā)文時滯較短”的論文在數(shù)量和質量上都具有典型性和代表性。

本文采用Spearman相關性檢驗方法來檢驗變量之間的相關性，相關性檢驗是指對兩個或多個具備相關性的變量元素進行分析，從而衡量兩個變量因素的相關密切程度。Spearman相關性的檢驗公式為：

其中N表示變量取值的個數(shù)，x和y表示兩個變量，ρ代表兩個變量之間的相關系數(shù)。采用此方法對不同條件下期刊論文的發(fā)文時滯與論文的被引頻次、作者的h指數(shù)、機構排名得分進行相關性分析。

3　期刊論文發(fā)文時滯和被引頻次相關性分析

3.1　期刊發(fā)文時滯和論文被引頻次統(tǒng)計分析

Scientometrics和《情報學報》期刊的每年發(fā)文數(shù)量、發(fā)文平均時滯以及平均被引頻次的數(shù)據(jù)見表1。Scientometrics期刊五年內(nèi)均為單月刊，發(fā)文數(shù)量呈現(xiàn)逐年遞增的趨勢，平均發(fā)文時滯不斷縮短，發(fā)文量增加而發(fā)文時滯縮短可以看出期刊的論文刊出效率在不斷提高。五年中被引頻次相對較高的是2008年，發(fā)文時滯相對較少的是2011年。《情報學報》在2008—2012年之間，前三年是雙月刊，后兩年為單月刊，前三年期刊論文的平均發(fā)文時滯高于后兩年論文的發(fā)文時滯。由平均發(fā)文時滯可以看出，《情報學報》五年內(nèi)的發(fā)文時滯隨著時間的變化呈現(xiàn)出縮減趨勢。總體來看，Scientometrics期刊的平均被引頻次高于《情報學報》期刊論文的平均被引頻次，論文的平均發(fā)文時滯低于《情報學報》期刊論文的平均發(fā)文時滯。同時，我們還發(fā)現(xiàn)，從2008年到2012年，scietometrics期刊論文的平均發(fā)文時滯逐年縮短，論文的平均被引次數(shù)也逐年減少；《情報學報》期刊論文的平均發(fā)文時滯和平均被引頻次隨著時間的變化也有相同的變化趨勢，如圖2所示。

表1　Scientometrics和《情報學報》期刊2008—2012年的發(fā)文時滯

圖2　Scientometrics和《情報學報》2008—2012年發(fā)文時滯變化趨勢

3.2　期刊發(fā)文時滯與被引頻次的相關性分析

高質量的論文是否能夠獲得較快承認并發(fā)表？或者說，發(fā)文時滯較短的論文是否論文影響力也較高？為了進一步厘清發(fā)文時滯和論文被引頻次之間的關系，本文逐年對Scientometrics和《情報學報》期刊論文的發(fā)文時滯和被引頻次數(shù)據(jù)進行了Spearman相關性分析，分析結果的相關系數(shù)和p值（顯著性程度）見表2所示。

Scientometrics期刊論文的發(fā)文時滯與被引頻次的相關性分析顯示，除2011年外的其余四年，期刊的發(fā)文時滯與被引頻次之間呈負相關關系，且p值小于0.05，相關關系顯著，相關系數(shù)的絕對值小于0.3，表示弱相關?！肚閳髮W報》期刊論文的發(fā)文時滯與被引頻次的相關性分析結果表明，除2010年

表2　Scientometrics和《情報學報》2008—2012年發(fā)文時滯和被引頻次相關性分析結果

和2012年以外的其余三年，期刊的發(fā)文時滯和被引頻次之間呈負相關關系，其中2008年期刊的發(fā)文時滯與被引頻次之間呈負相關關系，且 p值小于0.05，相關關系顯著。從五年總體時間上看，Scientometrics和《情報學報》被引頻次和發(fā)文時滯的相關性系數(shù)分別為0.118和0.08，相關性顯著，顯示出兩者有負相關關系趨勢。其中Scientometrics期刊論文發(fā)文時滯與被引頻次的相關性特征比《情報學報》期刊論文的發(fā)文時滯與被引頻次的相關性特征更明顯。

4　發(fā)文時滯較短的期刊論文作者和機構特征分析

由上文分析可知，期刊論文的發(fā)文時滯與被引頻次之間具有一定的相關性趨勢，但相關性系數(shù)較小。這種結果也就意味著高質量的論文并不一定能夠快速地獲得承認和出版。那么，究竟什么樣的論文能夠獲得快速承認和發(fā)表呢？作者的名聲和作者所在機構的名望是否能夠影響論文的發(fā)文時滯呢？為了回答以上問題，本文對發(fā)文時滯較短的論文的作者和作者所在機構進行了分析。根據(jù)本文第二部分的定義遴選出Scientometrics和《情報學報》兩種期刊“發(fā)文時滯較短”的論文，各年“發(fā)文時滯較短”的論文數(shù)量分布見表3，共篩選出Scientometrics和《情報學報》發(fā)文時滯較短的論文分別為358篇和238篇。Scientometrics時滯較短的論文在五年間的發(fā)文時滯和被引頻次呈現(xiàn)出先升后降的變化趨勢，發(fā)文時滯和被引頻次的比值基本保持不變?！肚閳髮W報》發(fā)文時滯較短的論文，五年間論文的發(fā)文時滯和被引頻次變化趨勢都不穩(wěn)定，其比值呈現(xiàn)先降后升的變化趨勢。對比該兩種期刊的論文數(shù)據(jù)可知，Scientometrics論文的篇均被引頻次高于《情報學報》論文的篇均被引頻次。

表3　Scientometrics和《情報學報》發(fā)文時滯較短論文的發(fā)文時滯和被引頻次

4.1　發(fā)文時滯較短論文的作者特征分析

h指數(shù)作為評價科學研究人員的科學影響力的指標之一，在web of science數(shù)據(jù)庫和中國維普數(shù)據(jù)庫可以查詢到作者的h指數(shù)數(shù)值。發(fā)文時滯較短論文的作者影響力如何？是否高影響力的作者論文出版時滯相對較短？為此，本文對Scientometrics和《情報學報》發(fā)文時滯較短論文的作者影響力進行了分析，這里以作者的h指數(shù)作為考量作者影響力的指標，僅對論文第一作者的h指數(shù)進行分析。通過查穎的研究可知，情報學領域中，h指數(shù)在10以上的作者被認定具有非常高的個人影響力[12]。經(jīng)過本文數(shù)據(jù)分析后發(fā)現(xiàn)，Scientometrics期刊發(fā)文時滯較短的論文第一作者中，h指數(shù)的平均值為10.7，h指數(shù)在5以上的作者人數(shù)占發(fā)文時滯較短的論文的作者總人數(shù)比例為54.7%；《情報學報》發(fā)文時滯較短論文的第一作者中，h指數(shù)的平均值為8.0，h指數(shù)在5以上的作者人數(shù)占發(fā)文時滯較短論文的作者總數(shù)比例是54.2%。可見兩種期刊發(fā)文時滯較短的論文中超過一半以上作者的h指數(shù)在5以上。圖3是Scientometrics和《情報學報》發(fā)文時滯較短論文的作者的h指數(shù)分布。

圖3　Scientometrics和《情報學報》發(fā)文時滯較短論文的作者h指數(shù)分布

為了精確探討論文時滯與發(fā)文作者h指數(shù)之間的相關性，這里還對發(fā)文時滯較短的論文進行了兩者之間的Spearman相關性檢驗，檢驗結果見表4。由檢驗結果發(fā)現(xiàn)，2008—2011年Scientometrics期刊論文的發(fā)文時滯與第一作者的h指數(shù)之間存在負相關關系，但相關性并不顯著?！肚閳髮W報》期刊的論文發(fā)文時滯與第一作者h指數(shù)之間的相關性有三年呈現(xiàn)負相關關系，但相關性并不顯著。從2008—2012年五年整體來看，發(fā)文時滯和作者的h指數(shù)之間相關性并不顯著。

表4　Scientometrics和《情報學報》發(fā)文時滯和作者影響力之間的相關性分析

4.2　發(fā)文時滯較短論文的機構特征分析

影響發(fā)文時滯的因素有很多，來自著名研究機構或者大學的研究成果會不會得到較快地承認呢？本部分針對發(fā)文時滯較短論文的作者機構進行了研究，試圖確定發(fā)文機構的知名度對發(fā)文時滯是否有影響。部分期刊論文涉及到的機構不僅有大學，還有一些研究院所，所以將大學和研究院所分別進行統(tǒng)計分析。來自英國的QS排名是目前國際權威的世界范圍內(nèi)的大學排名，是參與大學數(shù)量最多、世界影響范圍最廣的排名之一。對Scientometrics期刊發(fā)文時滯較短的論文第一作者所在大學進行分析，結果發(fā)現(xiàn)，論文第一作者所屬魯汶大學的論文數(shù)量占Scientometrics發(fā)文時滯較短論文的比例最高，占比為11.6%。對《情報學報》期刊論文第一作者所屬大學的評價依托中國科學評價研究中心2016年發(fā)布的《2016—2017年中國大學科技創(chuàng)新競爭力排行榜（300強）》評價報告[13]。論文第一作者所屬大學為武漢大學和大連理工大學的論文數(shù)量占《情報學報》發(fā)文時滯較短的論文比例較高，論文數(shù)量比例分別為19%和10%。利用QS排名得分和《2016—2017年中國大學科技創(chuàng)新競爭力排行榜（300強）》評價報告中的大學評價得分，分別對Scientometrics和《情報學報》發(fā)文時滯較短的期刊論文涉及到的大學排名數(shù)值與發(fā)文時滯進行 Spearman相關性檢驗，檢驗結果如表5所示。

Scientometrics期刊論文的發(fā)文時滯與QS大學排名得分的相關性分析結果顯示，五年中除2010年之外，其余四年期刊的發(fā)文時滯與大學排名得分之間呈負相關關系，其中三年的p值均小于0.05，表明相關關系顯著，相關系數(shù)的絕對值大于0.3小于0.5，即QS排名得分越高，發(fā)文時滯越短?！肚閳髮W報》期刊論文的發(fā)文時滯與大學排名得分的相關性分析結果表明，2009年和2011年的p值小于0.05，相關關系顯著，相關系數(shù)的絕對值大于0.3小于0.5。從整體上可以看出，國內(nèi)外大學排名得分和發(fā)文時滯之間存在相關關系，即大學排名得分越高，相對應的期刊論文發(fā)文時滯越短。除此之外，論文還對發(fā)文時滯較短的論文的研究院所進行了分析，表6為Scientometrics和《情報學報》期刊發(fā)文時滯較短的期刊論文的研究院所數(shù)量以及占比情況。

表5　Scientometrics和《情報學報》發(fā)文時滯和大學排名得分相關性分析

表6　Scientometrics和《情報學報》發(fā)文時滯較短的期刊發(fā)表論文的研究院所統(tǒng)計

根據(jù)數(shù)據(jù)整理結果可知，Scientometrics期刊發(fā)文時滯較短的論文機構主要有：CSIC（西班牙高等科學研究理事會）、Inst Sci&Tech Informat China（中國科學技術信息研究所）、INIST（法國國家科學研究中心）、Acad Sci Czech Republic（捷克科學院）、Natl Inst Sci Technol&Dev Studies（印度國家科技與發(fā)展研究所）等機構。可以看出Scientometrics發(fā)文時滯較短的論文所屬機構，均是各個國家情報學領域的重要研究機構。《情報學報》發(fā)文時滯較短的論文所屬機構主要有：中國科學技術信息研究所、中國科學院、武漢大學信息資源研究中心等。這些機構大都來自國內(nèi)知名情報研究中心，尤其是中國科學技術信息研究所，在國內(nèi)外情報領域具有較大的學術影響力。

5　發(fā)文時滯較短的期刊論文主題特征分析

上述研究對發(fā)文時滯較短的論文作者和機構特征進行了分析，作者的學術影響力和機構的知名度在某種程度上影響了論文的出版時滯，那么論文的研究主題或研究內(nèi)容對發(fā)文時滯是否有影響？論文的創(chuàng)新性和新穎性是否影響論文的出版順序？為此，本文分別對Scientometrics和《情報學報》期刊論文的主題進行了分析。首先對Scientometrics期刊發(fā)文時滯較短論文的題目和關鍵詞使用NoteExpress進行關鍵詞抽取并進行頻次統(tǒng)計，排名前十位的關鍵詞及其詞頻如表7所示。

表7　Scientometrics發(fā)文時滯較短的論文關鍵詞及詞頻統(tǒng)計

Scientometrics發(fā)文時滯較短論文的研究關鍵詞頻次最多的是 Science、Citation、H-index、Impact Factors、Journals等詞匯。周海花和華薇娜以Journal of Informetrics和Scientometrics期刊為例，分析了兩種期刊2008—2012年的高頻關鍵詞特征，得出逐年關鍵詞的變化與異同[14]。發(fā)文時滯較短論文的研究主題有何特征？這些研究是否是本時期該領域的研究熱點？為此，本文將Scientometrics期刊發(fā)文時滯較短論文的關鍵詞特征與周?；ê腿A薇娜的研究結果進行對照發(fā)現(xiàn)，2008年Scientometrics發(fā)文時滯較短論文的關鍵詞與周?；ㄑ芯恐械钠诳撐年P鍵詞中的H-index、Citation、Impact Factors基本一致，2009年兩者高頻關鍵詞同時出現(xiàn) H-index、Citation Analysis，2010—2012 年兩者的高頻關鍵詞特征基本一致，頻次較高的關鍵詞有 Bibliometrics、Citations、Impact factor等。 通過關鍵詞分析結果對比可知，發(fā)文時滯較短論文的關鍵詞特征與周?；ê腿A薇娜對計量學領域研究熱點的分析結果大體一致，可見發(fā)文時滯較短論文的研究主題與該時期領域的研究熱點基本吻合，反映出發(fā)文時滯較短論文的研究基本上屬于同時期該領域的研究熱點。

同樣利用NoteExpress軟件對于《情報學報》發(fā)文時滯較短論文的關鍵詞進行統(tǒng)計分析，可以得出排名前10的關鍵詞，數(shù)據(jù)如表8所示。從表中看出，5年中《情報學報》發(fā)文時滯較短的文獻研究較多的是“本體”和“競爭情報”，競爭情報研究貫穿始終，本體研究也占了很大比例，研究熱度基本上呈上升趨勢。魏瑞斌對1998—2011年《情報學報》的論文高頻關鍵詞特征進行了分析[15]，本文與之比較相同年份的關鍵詞后發(fā)現(xiàn)，2008年《情報學報》發(fā)文時滯較短論文的關鍵詞與該期刊所有論文關鍵詞詞頻排名前三位的競爭情報、文本分類、知識管理的關鍵詞完全一致。2009—2011年發(fā)文時滯較短論文的高頻關鍵詞特征與魏瑞斌研究的所有期刊論文的高頻關鍵詞特征也基本一致。由此可見《情報學報》期刊發(fā)文時滯較短論文的研究與情報學領域整體研究熱點保持一致。

表8　《情報學報》發(fā)文時滯較短的期刊文獻關鍵詞及詞頻統(tǒng)計

由上述分析可知，Scientometrics和《情報學報》期刊發(fā)文時滯較短論文的研究內(nèi)容與該時期本領域的研究熱點基本吻合。通過比較可以發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)外兩種期刊發(fā)文時滯較短論文的研究方向存在一定的差異性，Scientometrics期刊論文的相關研究著重在指標、期刊以及引文的相關分析，更加注重理論的探索與適用性研究；國內(nèi)《情報學報》的研究熱點重點在競爭情報以及本體的理論研究，更加注重在知識應用層面的信息情報類的相關研究。

6　結論

期刊論文發(fā)文時滯的長短較大程度上影響了論文自身的傳播速度和新穎程度。本文分別對Scientometrics和《情報學報》期刊論文的發(fā)文時滯和論文的被引頻次進行了相關性分析，并對發(fā)文時滯較短論文的作者h指數(shù)和機構特征進行了分析，最后對發(fā)文時滯較短的期刊論文的關鍵詞特征進行了抽取，研究發(fā)現(xiàn)期刊論文的發(fā)文時滯與論文被引頻次之間具有相關性趨勢，沒有強烈的相關性關系，作者和作者所在機構的名望對于縮短論文的發(fā)文時滯具有促進作用，反映某一時期研究熱點的論文通常能夠獲得較快承認和發(fā)表。

本文對Scientometrics和《情報學報》期刊論文的發(fā)文時滯進行了多方面分析與討論，研究結論可以作為期刊發(fā)文時滯的一個參考案例，但是論文同時也存在一定的不足之處，論文僅對Scientometrics和《情報學報》兩種期刊進行研究，數(shù)據(jù)分析結果的應用范圍存在局限性；由于獲取數(shù)據(jù)途徑的局限，對于作者h指數(shù)的計算僅僅使用了維普數(shù)據(jù)庫提供的數(shù)據(jù)，因此得出的結論也僅限于目前采集到的數(shù)據(jù)的分析結果。在今后的研究中，本文將擴展研究對象、研究領域以及評價指標，對于期刊發(fā)文時滯的相關問題進行深入探討，以期在更廣范圍內(nèi)為期刊的發(fā)文時滯研究和期刊出版策略提供參考。

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