學術論文微信閱讀量與知網下載量的關系研究

■趙文青 宗明剛

1)江蘇大學雜志社，江蘇省鎮江市夢溪園巷30號 2120032)江蘇大學財經學院，江蘇省鎮江市學府路301號 212013

隨著智能機和網絡的普遍應用，以微信為代表的新媒體開啟了閱讀“微時代”，微信用戶可以隨時隨地利用碎片化時間進行閱讀，而且作為一種社交媒體，其轉發、分享功能引起更多人的關注，有利于內容的快速傳播。微信閱讀量越高，說明微信內容受關注程度越高。當前，越來越多學術期刊利用微信進行學術論文的推送和傳播[1-2]，此外，也有高校嘗試將微信傳播的影響力納入學術考核、科研獎勵和人才晉升的評價范圍，如浙江大學2017年發布的《浙江大學優秀網絡文化成果認定實施辦法(試行)》規定，浙江大學師生在微信公眾號上發布的閱讀量超過10萬的作品可認定為等同于核心期刊的發文。

傳統紙媒時代，文獻被引頻次在學術論文影響力評價中一直有著舉足輕重的地位，但有學者指出以被引頻次評價學術論文水平的高低本身就存在一定的局限性，比如滯后性等[3]。而相對于論文從發表到被引過程中存在的時滯問題，論文的下載則可以與數據庫的收錄同步，所以有學者提出用論文的下載量來代替被引量評價論文的影響力[4-5]?，F有的關于論文下載量相關性的研究多是考察下載量與被引量之間的關系，如丁佐奇等[6]對《中國藥科大學學報》和《中國天然藥物》兩刊中下載量與被引量Top20的文章進行分析，發現單篇論文的被引頻次與下載頻次的相關性較差，用先期的下載頻次對后期的被引頻次進行預測的方法行不通；張小強[7]分析了中國科學引文數據庫(Chinese Science Citation Database，CSCD)和中國人文社會科學引文數據庫(Chinese Humanities and Social Science Citation Database，CHSSCD)來源期刊的下載頻次與被引頻次的相關性，發現期刊被引頻次與下載頻次具有高度的正相關性；陸偉等[8]以圖書情報領域為例考察了文獻下載頻次和被引頻次在單篇論文、作者、期刊三種粒度下的相關性，發現單篇論文粒度下相關性不強，作者粒度下呈顯著的二次函數正相關，而期刊粒度下呈顯著的三次函數正相關。

現有研究主要探討了同一平臺中下載量與被引量的關系，而鮮有研究考察不同平臺之間的微信論文閱讀量與中國知網(以下簡稱“知網”)論文下載量的相關性。既然微信閱讀量代表了微信論文的受關注程度，而學術論文網絡下載量又是論文影響力的評價指標之一，那么研究二者之間的關系是否能有效驗證學界普遍認為的“微信推廣對學術論文影響力的提升大有裨益”這一觀點？二者之間存在的這種關系對學術期刊及其微信運營是否有所啟發？帶著這些問題，本文以開通微信公眾號的2018年度“中國最具國際影響力學術期刊”(中文期刊)近5個月(2018年9月至2019年1月)發布的論文為研究對象，多角度分析了微信閱讀量與知網下載量的相關性。最后，在相關性分析的基礎上，進一步對微信閱讀量與知網下載量相一致與相背離的情況進行了分析。

1 樣本選取與數據采集

“中國最具國際影響力學術期刊”是按期刊影響力指數(Clout Index，CI)正排序的Top5%期刊，遴選過程嚴格，能有效反映我國學術期刊的學術影響力和質量水平[9]。本研究以2018年度中國最具國際影響力學術期刊中開通微信公眾號的中文期刊(在235種中國最具國際影響力學術期刊中有中文期刊88種，截至2019年2月，通過對這88種刊物的檢索，發現共有62種期刊開通了微信公眾號，而在最近5個月有原創學術成果發布的期刊微信公眾號僅為23個，其中自然與工程技術期刊微信公眾號9個，人文社會科學期刊微信公眾號14個。23個學術期刊微信公眾號的基本情況見表1)2018年9月至2019年1月發布的論文為研究樣本(數據來源于清博大數據平臺)，剔除發布的公告、通知等非學術類文章后，共收集到有效樣本851篇，其中，自然科學與工程技術論文共504篇，人文社會科學類論文共347篇。在知網上查找到對應文章的下載量，數據檢索日期為2019年2月22—24日。有研究表明論文下載量的峰值年代是在論文發表后第2年[10]，故考察微信這種即時性閱讀工具對論文發表當年的下載量影響顯得尤為重要。同時，由于從期刊角度來看樣本量較小，僅23種期刊，所以本研究僅從單篇論文角度考察了2018年“中國最具國際影響力學術期刊”(中文期刊)最近5個月的微信閱讀量和知網下載量的相關性。

表1 23個學術期刊微信公眾號發文情況

2 數據的正態性檢驗

為確保研究結論的科學性和可靠性，須對數據的正態性分布進行檢驗，以選擇合適的統計分析方法來判斷變量的相關性[8]。本研究主要從學術期刊整體、自然科學與工程技術類學術期刊、人文社科類學術期刊3個方面對微信閱讀量與知網下載量進行全面分析，故需先對這三組數據進行正態性檢驗。限于篇幅，本文僅給出了學術期刊整體的閱讀頻次和下載頻次的直方圖及擬合效果，其他兩組期刊的數據與此類似，不再贅述。從圖1和圖2的直方圖及擬合效果可以看出，擬合曲線走勢與正態分布有一定的一致性，但存在不同程度的偏移，故僅從直方圖還不能完全判斷這三組數據是否服從正態分布，須對數據進行進一步檢驗。

圖1 學術期刊整體下載量直方圖

圖2 學術期刊整體閱讀量直方圖

由于直方圖主要是從定性的角度進行簡單判別，本研究再利用非參數統計中的Kolmogorov-Smirnov(K-S)檢驗來定量判別數據是否服從正態分布，結果如表2所示。

表2 三組數據的K-S檢驗結果

由表2可知，上述三組數據對應的P值均為<0.0001，拒絕正態分布原假設，無論是自然科學類學術期刊、人文社科類學術期刊，還是學術期刊整體的下載頻次和閱讀頻次都不符合正態分布。故下文在進行相關性分析時采用Spearman等級相關系數進行計算。

3 閱讀量與下載量的相關性分析

鑒于以上三組數據均不服從正態分布，本研究選用Spearman相關系數來計算微信閱讀量和知網下載量的相關性。首先可從直觀的散點圖來觀察二者的相關性。圖3～5分別為學術期刊整體、自然科學與工程技術類期刊以及人文社科類學術期刊的散點圖，其中橫坐標表示微信閱讀量，縱坐標表示知網下載量?？梢悦黠@看出：相較于人文社科類期刊，自然科學類學術期刊和學術期刊整體的散點圖更為集中；隨著閱讀量的增加，下載量并沒有明顯增大，而低閱讀量總體上對應著低的下載量。在這三個散點圖中并沒有發現非常明顯的相關性。

圖3 學術期刊整體閱讀量與下載量的散點圖

圖4 自然科學與工程技術類期刊閱讀量與下載量的散點圖

圖5 人文社科類期刊閱讀量與下載量的散點圖

Spearman相關性分析結果也表明，學術期刊整體、自然科學與工程技術類學術期刊、人文社科類學術期刊的微信閱讀量和知網下載量的相關性不強，相關系數分別為0.484、0.465、0.139。

4 對4類典型論文的深入分析

基于以上定量分析可知，學術論文的微信閱讀量與知網下載量不存在明顯的正相關關系，從散點圖來看，高閱讀量未必對應高下載量，但是低閱讀量總體對應低下載量。為了更好地分析閱讀量與下載量的一致與背離現象，本研究分別對高閱讀低下載、高閱讀高下載、高下載高閱讀、高下載低閱讀4個類別的典型論文進行分析，以總結實際規律。本研究分別統計了微信閱讀量排名前100(閱讀量為1692～9004次)對應的論文下載情況和論文下載量排名前100(下載量為647～2663次)對應的微信閱讀情況。微信閱讀量排名前100的論文下載量大部分集中在200～800次范圍內，下載量小于200次的論文有24篇，下載量大于1000次的論文有10篇；論文下載量排名前100的論文微信閱讀量大部分集中在500～2000次范圍內，有20篇論文對應的微信閱讀量小于500次，6篇論文的微信閱讀量大于4000次。

4.1 高閱讀低下載典型文章分析

進一步分析發現，在微信閱讀量排名前100、知網下載量小于200次(高閱讀低下載)的24篇論文中：人文社科類論文有12篇，工程技術類論文有12篇；微信標題與知網標題一致的論文有14篇，不一致的有10篇；縮編后推送的論文有18篇，全文推送的有3篇，摘要介紹式推送的有3篇；微信發布時間滯后于知網一個月內的論文有11篇，超過一個月的有13篇。上述24篇論文的具體情況見表3。從內容上看這部分論文有的側重于方法的介紹以及方法綜述，如《電力系統自動化》《城市規劃》等刊物的推文《基于物理-數據融合模型的電網暫態頻率特征在線預測方法》《異常用電的檢測方法——評述與展望》《武漢市楊春湖商務區規劃設計策略》等，這些論文對工程技術以及規劃設計人員的實際工作有較大的啟發和指導作用，但對科研人員的思路啟迪不夠；還有的論文在微信推送時標題很吸睛，但內容并不一定很有吸引力，如《心理科學進展》推送的《深圳有什么特別之處？為什么？》緊緊抓住讀者對深圳這一中國最年輕的一線城市的好奇之心，而其對應的知網論文《正在進行中的自愿拓疆運動與個體主義：來自多種文化任務分析的證據》內容卻并不如微信標題那樣有吸引力，故未能激發用戶在知網的下載行為。

續表

注：推送形式中1表示摘要或介紹式推送，2表示全文推送，3表示縮編后推送，下表同。

4.2 高閱讀高下載典型文章分析

通過觀察微信閱讀量排名前100、知網下載量大于1000次(高閱讀高下載)的10篇文章可以發現：人文社科類論文有9篇，且集中發表在教育和心理類期刊，工程技術類論文僅有1篇；微信標題與知網標題一致的論文有7篇，不一致的有3篇；縮編后推送的有2篇，全文推送的有5篇，摘要介紹式推送的只有1篇；微信發布時間滯后于知網一個月內的有6篇，超過一個月的有3篇，微信發布時間超前于知網發布時間的有1篇。上述10篇論文的詳細情況見表4。從內容來看，高閱讀高下載的論文多關注當下的熱點問題，如近年大家比較關注的人工智能、智能教育、創新發展、“雙一流”建設等，以及一些“接地氣”的實際問題，如情緒問題、寶寶睡眠等。

表4 高閱讀高下載典型文章分析

4.3 高下載高閱讀典型文章分析

知網下載量排名前100、微信閱讀量大于4000次(高下載高閱讀)的6篇論文全部屬于人文社科類，且全部為教育和心理方面；微信標題與知網標題一致的論文有3篇，不一致的有3篇；縮編后推送的論文有1篇，全文推送的有3篇，摘要介紹式推送的只有2篇；微信發布時間滯后于知網一個月內的論文有4篇，超前于知網發布時間的有2篇。上述6篇論文的詳細情況見表5。從內容來看，這6篇論文中有5篇與前面的高閱讀量高下載量論文重合，說明熱點問題和現實問題的閱讀量和下載量均較高。

表5 高下載高閱讀典型文章分析

4.4 高下載低閱讀典型文章分析

知網下載量達1000次以上、微信閱讀量低于500次(高下載低閱讀)的20篇論文全部來自人文社科類期刊，其中：微信標題與知網標題一致的論文有19篇，不一致的有1篇；縮編后推送的論文有11篇，全文推送的有9篇；微信發布時間滯后于知網一個月內的論文有16篇，超過一個月的有2篇，微信發布時間超前于知網的有2篇。上述20篇論文的詳細情況見表6。從內容來看，這20篇論文里教育類的8篇論文主要關注領域內的研究現狀和研究趨勢以及產教融合等方面，這和教育學研究人員眾多，且其中的跨學科研究人員較多有關，這部分研究者想要了解教育學方面的知識一定是先從知網下載論文學習，而不會首先考慮訂閱公眾號閱讀；《中國農村經濟》刊載的8篇文章除了關注的是熱點問題如農地流轉、三權分置等容易在知網上被搜索下載外，還多為實證文章，與其下載打印后的閱讀體驗較好有關。當然，這也從側面反映這部分刊物的相當一部分讀者的信息獲取方式和閱讀習慣仍偏于傳統，說明微信的閱讀群體和知網的下載群體交集并不大，學術期刊未能充分發揮微信功能，尚未深度挖掘出用戶價值，今后應在用戶挖掘、用戶培養方面多做努力。

表6 高下載低閱讀典型文章分析

續表

5 結論與啟示

本研究從單篇論文的角度對2018年度“中國最具國際影響力學術期刊”(中文期刊)微信上推送文章的微信閱讀量和知網下載量之間的關系進行定量和定性分析。通過對學術期刊整體、人文社科類學術期刊、自然科學與工程技術類期刊三組數據進行正態檢驗、Spearman相關系數計算發現，單篇論文的微信閱讀量與知網下載量未具有較強的正相關關系，其中整體和自然科學與工程技術類期刊閱讀量與下載量的相關性要略強于人文社科類期刊。為了進一步考察微信閱讀量和知網下載量的相一致與相背離現象，本研究分4個類別對典型文章進行了考察分析，發現實用性較高的工程技術類推文以及吸睛標題能帶來高的微信閱讀量；熱點問題以及有現實意義的問題能帶來比較一致的高閱讀量和高下載量；讀者群體大且有較多跨學科研究人員的刊物更容易獲得高下載量。此外，筆者還發現人文社科類論文的可讀性高于自然科學與工程技術類論文，微信閱讀體驗更好，也容易抓住熱點和現實問題，再加上讀者群體龐大，研究者眾多，所以其高閱讀和高下載相一致的情況比自然科學與工程技術類要多。

雖然本研究結果顯示單篇論文的微信閱讀量與知網下載量的相關性并不強，但是通過對4類典型論文分析得出的結論對期刊編輯在今后的辦刊實踐中如何選題、選稿，如何制作微信推文，如何進行用戶挖掘以及如何改進傳播技巧具有較高的指導意義，所以從這個層面來看微信對學術期刊和學術論文影響力的提升是有益的。

本文還存在以下的問題有待后續研究：本文僅討論的是單篇論文微信閱讀量與知網下載量的關系，而如果從期刊的角度來討論它們之間的相關性，結論會不會又不一樣？受限于樣本數量，本文在對4類典型論文進行分析時，僅是對內容進行考察，對它們的學科、標題、發布間隔以及推送形式雖然有所統計，但在這次分析中暫未發現其對閱讀量和下載量相一致與相背離的影響，還有待后續大樣本的調查。