基于CI指數的法學類論文定量分析實證研究

呂俊杰 黃欣 班航航

摘? 要：本文從CNKI“高?？蒲谐晒y計分析與評價數據庫”選取六所政法類高校法學學科歷年發文數據，借助CI指數理論模型評價單篇論文影響力。對各高校論文“數量”和“質量”方面進行整體科研水平的橫向比較，通過修改模型的部分指標算法，得出較為客觀的高?？蒲兴浆F狀?；贑I指數的評價方式存在指標相對較少，可操作性較強，數據容易獲取等優勢。

關鍵詞：CI指數;定量分析;論文評價

中圖分類號：TP391;G250.2? ? ? 文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2019）07-0017-03

Abstract：This paper selects the data of six legal colleges and universities in the past years from the CNKI “Statistical Analysis and Evaluation Database of University Scientific Research Achievements”，and evaluates the influence of individual papers by means of CI index theory model. The horizontal comparison of the overall research level of the “quantity” and “quality” of the papers in each university is made. By modifying some of the index algorithms of the model，the objective status of the university’s scientific research level is obtained. The evaluation method based on CI index has the advantages of relatively few indicators，strong operability，and easy access to data.

Keywords：CI index;quantitative analysis;paper evaluation

0? 引? 言

中國知網于2015年發布的《中國學術期刊影響因子年報》中首次提出學術期刊影響力CI指數，該指數結合期刊的總被引頻次和影響因子兩個關鍵指標，通過數學模型對期刊進行了量化評價。其后學者楊浦認為該指標的選取還需要兼顧獨立性和公平性原則[1]，學者丁筠通過BP神經網絡預測模型[2]對圖書情報領域19種核心期刊CI值進行預測，結果顯示了較高的預測精度，學者俞立平等對CI權重系數、歸一化方式提出了修正[3]，證明修正后的排序更加合理。

關于CI指數的研究目前還不算多，雖然它是用于量化期刊的指數，但其主要研究指標（被引頻次和影響因子）、歸一化方法和數學模型同樣適用于對單篇論文進行量化。量化后的指數可以為高?？蒲谐晒M行定量分析，結合某學科的發文量等指標進行綜合評價，為同類型高校同一學科提供了可橫向比較的依據，從一定角度對比分析不同高校在某學科的科研成果差異。

本文將從CNKI“高?？蒲谐晒y計分析與評價數據庫”，選取2010年到2017年六所政法類高校（中國政法大學、華東政法大學、西北政法大學、西南政法大學、中南財經政法大學、河南財經政法大學）法學學科科研數據為研究對象，通過描述分析和單篇論文CI指數橫向比較這六所大學的法學學科科研力量。

1? CI指數原理

1.1? CI指數

1.1.1? 期刊影響力排序空間

將同一學科期刊的總被引頻次（TC）、影響因子（IF）標準化處理后，映射到二維空間，CNKI稱為“期刊影響力排序空間”。

1.1.2? 期刊影響力等位線

定義影響力最大的期刊為（1，1），各期刊與（1，1）點距離相等的點成連成的線即為期刊影響力等位線。假定每一個期刊都在總被引頻次和篇均被引頻次兩個方向同時發展，“期刊影響力”即指向（1，1）點的向量尾部坐標為（A，B）的向量，其大小即為“期刊影響力指數”。

1.1.3? 期刊影響力指數CI

期刊影響力指數（Academic Journal Clout Index，CI），是根據期刊統計年度總被引頻次（TC）和影響因子（IF）綜合計算所得，其計算公式為：

1.2? 修正后的歸一化處理方法

借鑒回歸分析中處理異方差的方法，將被引頻次與影響因子取對數，修正后的歸一化方法使得數據分布更加均勻，降低了數據偏倚程度。A，B值和研究的整體數量有關，max，min是組內最大值和最小值。[3]

1.3? 單篇論文指數

由于單篇論文同樣存在總被引頻次和該論文發表的期刊影響因子，運用以上原理可以得出單篇論文的CI指數。研究發現，論文的總被引次數隨著發文時間的增加而變大，進行歸一化處理后計算出的CI值，在按時間序列分析時會出現明顯的整體趨勢走低的情況，這和實際情況存在矛盾，因此，歸一化處理被引頻次時，筆者采用的是平均年被引頻次（TC.AVG），再結合期刊影響因子（IF），通過式（1）、（2），計算出的CI.AVG能更好地體現高校在各年度的科研情況。

2? 定量分析

基于以上理論和數學模型，從“高?？蒲谐晒y計分析與評價數據庫”中選取六所政法類高校法學學科，2010年至2017年發表的中文論文共計36000余篇，其中核心期刊論文12000篇。數據字段包括單篇論文的題錄數據及被引頻次和期刊影響因子。筆者將從各年度發文數量、核心發文數量和CI.AVG指數等方面詳細比較同類型高校中法學學科的科研成果差異。

2.1? CI.AVG指數量化

由于CI指數和研究的組內數量相關，論文的“數量”和“質量”同時影響整體CI指數，因此需要對整體數據分為三組進行分析。

2.1.1? CI.AVG.1整體發文量

以整體數據為一組研究對象。體現各個高校在各年度的整體科研力量。論文的“數量”和“質量”同時影響各高?？傮wCI指數，相對來說發文量越多的高校，其CI指數總和會越高，但可能存在總數大部分由低質量論文貢獻的情況。

2.1.2? CI.AVG.2核心發文量

以核心期刊發文為一組研究對象。這組數據通過“核心期刊”進行了篩選，各高?？傮wCI指數中“質量”權重高于“數量”權重，但由于“數量”的不統一，同樣存在核心發文量多的高校優勢更加明顯的情況。

2.1.3? CI.AVG.3統一發文量

六所高校各自進行CI指數排名，選取各年度分值最高的50篇論文進入六所高校整體分析，以相同“數量”為研究對象。完全按照論文“質量”為衡量科研力量的標準進行。

2.2? 數據分析

根據公式計算出CI.AVG.1組指數見表1，CI.AVG.2組指數見表2。

從CI.AVG.1組和CI.AVG.2組數據的分布情況來看，和高?！鞍l文數量”的層次分布和走向分布非常相似，六所院校大致分為三個層次，中國政法、華東政法、西南政法靠上，中南財經政法居中，西北政法和河南財經政法偏下。從發文數量和CI.AVG指數的相關性角度可以看出“數量”和“指數”存在高度正相關關系，由于CI.AVG.2組去掉了部分低質量的論文，因此其相關性更強。正是因為CI指數加入了“質量”因素，會比純“數量”的評價更具說服力。

雖然發文的“數量”和“質量”同時體現了高校的科研力量，但是CI指數模型的原理導致會出現“數量”權重高于“質量”權重的問題，拉高高校整體CI指數分數的原因可能是有許多低質量的文章。以西南政法為例，該?！翱偘l文CI.AVG指數”中50%的得分，是由其中66%的低質量論文貢獻的，“核心發文CI.AVG指數”中50%的得分，是由其中60%的相對低質量論文貢獻的，其他幾所排名靠前的高校同樣存在以上問題。為了單純地比較論文“質量”，需要統一“數量”后進行CI.AVG.3組數據分析，詳細指數見表3。

第三組數據的分布和走勢與之前的數據存在較大的區別，相較于其他兩組研究數據，從層次分布上看，中國政法、華東政法、西南政法、中南財經政法屬于第一梯隊，西北政法居中，河南財經政法靠后。從數據走勢來看，得分靠上的幾所高校，華東政法每年都在穩步增長，一直屬于上升趨勢，中國政法相對穩定，中南財經政法和西南政法在2014年后有了下降趨勢。需要特別說明的一點是，文章的被引頻次一般在3年達到高峰，由于2019年的數據缺失問題，各個高校在2017年的得分可能存在偏低的情況。

3? 結? 論

CI指數理論模型用于定量分析單篇論文的影響力是有意義的，但在模型指標的選取上需要做相應的改動，把“被引頻次”修改為“年平均被引頻次”，并把“線性歸一化”處理數據的方式修改為“對數歸一化”，修改后的CI指數應用于實際數據分析時能得出了更為客觀的結果。

在橫向比較高校整體科研成果時，需要同時考慮論文“數量”和“質量”問題，論文“質量”應該作為高權重衡量指標，CI指數在量化“質量”方面起到了很好的解釋作用。例如中南財經政法大學在第三組數據中的變化與前兩組相比特別明顯，證明該校的高質量論文占比是研究中所有高校里最高的，該校的法學類平均科研水平屬于較高的層次。

在評價單篇論文的影響力方面，學界還存在其他的一些方法，例如單篇論文H指數[4]、基于Altmetrics評價指標[5]、學術跡和影響矩[6]等，前輩學者們也通過實證研究證明了這些評價方式從不同的角度，對單篇論文的影響力起到了較好的量化和解釋作用。一篇論文對學界的影響是多方面的，很難找出完全對應的評價指標，CI指數的評價方式也存在局限性，但是其優勢在于評價指標相對較少，可操作性較強，數據容易獲取，在實證研究中容易得出較為客觀的結果，容易被理解和認可，因此為挖掘具有引用價值和高影響力的文獻提供了新的視角和途徑。

參考文獻：

[1] 楊浦.學術期刊影響力指數剖析 [J].科技與出版，2017（3）：108-111.

[2] 丁筠.學術期刊影響力指數（CI）預測模型的構建 [J].情報科學，2017，35（2）：27-32+37.

[3] 俞立平，袁永儀，王作功.學術期刊影響力指數CI改進研究 [J].情報理論與實踐，2018，41（11）：69-72.

[4] 楊建林，嚴明.單篇期刊論文h指數的實證研究——以圖書情報學為例 [J].圖書情報工作，2010，54（12）：145-148.

[5] 趙蓉英，郭鳳嬌，譚潔.基于Altmetrics的學術論文影響力評價研究——以漢語言文學學科為例 [J].中國圖書館學報，2016，42（1）：96-108.

[6] 唐繼瑞，葉鷹.單篇論著學術跡與影響矩比較研究 [J].中國圖書館學報，2015，41（2）：4-16.

作者簡介：呂俊杰（1984.08-），男，漢族，重慶人，技術部主任，館員，碩士研究生，研究方向：圖書館信息技術、大數據分析。