基于同被引分析的我国图书馆学情报学期刊关系与结构研究

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1、ITA理论与探索欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟●张蔓蒂，胡吉明(武汉大学信息资源研究中心，湖北武汉430072)基于同被引分析的我国图书馆学情报学期刊关系与结构研究摘要:本文在选取我国图书馆学情报学领域24种典型期刊的基础上，利用期刊同被引分析方法对从CNKI中检索出的1999—2009年的期刊同被引数据进行了分析，包括聚类分析、多维尺度分析和因子分析，得出了期刊的关系与结构及其在图书馆学情报学领域中的地位。关键词:图书馆学;情报学;期刊;同被引分析;多元分析法Abst

2、ract:Basedontheselectionof24typicaljournalsofLibraryandInformationScience(LIS)inChina，thispaperusestheco-citationanalysismethodofjournaltoanalyzetheco-citationdataofthejournalsretrievedfromCNKIfrom1999to2009，includingclusteranalysis，multidimensionalscalinganalysisandfac

3、toranalysis，ande-ducestherelationshipsandstructuresofthejournalsaswellastheirstatusinLISfield.Keywords:libraryscience;informationscience;journal;co-citationanalysis;multi-elementanalysismethod近年来我国图书馆学情报学发展迅速，并具备了较多献引用，即每个期刊出现在此引证文献的参考文献列表的研究分支，如基础理论和方法、信息计量学、数字图书中”。本文通

4、过我国图书馆学情报学典型期刊的同被引分馆、信息服务、信息资源管理、文献索引、信息检索理论析来探讨图书馆学情报学期刊之间的关系结构，包括期刊［1］和竞争情报等。作为我国图书馆学情报学研究领域产的类别、关联程度等，以此更好地了解我国图书馆学情报出的重要载体，《中文核心期刊要目总览》和CSSCI分别学的发展状况。对图书馆学情报学核心期刊进行了遴选;《中国期刊高被1数据和方法引指数》从定量的角度对图书馆学情报学期刊展示了其发文、被引等情况。这些图书馆学情报学期刊的选择、认此研究遵循McCain在作者同被引阐述的基本步骤，定、分类和排序只是单个

5、期刊的属性揭示，未考虑到期刊并被扩展和引入期刊同被引中。期刊同被引的步骤为:典整体的关系结构;而期刊同被引可谓一种有效的解决型期刊的选取;检索期刊同被引频次，构造同被引原始矩方法。阵;将原始矩阵转化为相似或关联矩阵;然后对关联矩阵同被引为两个对象(文献、作者或期刊)同时被第3作聚类分析、多维尺度分析和因子分析;最后对结果进行个对象引用，即同时出现在引证对象的参考文献列表里;［5］解释和确认。且认为两个对象的同被引次数越多，它(他)们在主题1.1数据收集与处理上就越相近。目前学术界多采用多元统计分析方法如聚类［6］在综合考虑CSSCI来

6、源期刊和《2009版中国期刊分析、多维尺度分析和因子分析等进行同被引分析，挖掘［7］高被引指数》(影响因子大于0.6)的基础上，结合实际学科内文献、作者和期刊共同体，并使之可视化，展示其的数据分析情况，选取了24种图书馆学情报学领域主要同被引结构。早在20世纪70年代，同被引分析方法就被的学术期刊(由于《图书馆》和《图书馆学刊》在同被利用来揭示某一学术领域的研究结构。Small首先阐述了引检索中有大量重复数据，影响结果解释，故将其去除)。利用同被引分析来描述学科结构的可行性，以粒子物理学领域的文献结构为例提出了文献同被引(Docume

7、ntsCo-经分析发现，CNKI收录我国图书馆学情报学领域期citationAnalysis，DCA)的概念［2］;White和Griffith对文刊全面且检索效果较好，因此本研究选择CNKI作为数据献同被引进行了改革和创新，将一系列文献的作者看作同统计源。利用CNKI中国期刊全文数据库中的期刊同被引被引对象进行研究，称之为作者同被引(AuthorCo-cita-检索功能，检索项为“参考文献”，在检索词中输入待检［3］索的两个期刊名称，逻辑关系为“与”，检索年限为tionAnalysis，ACA);McCain第一次将期刊作为同被引［

8、4］的分析对象，正如他所说，“当两个期刊被至少一篇文1999—2009年，在线检索出期刊同被引次数及相关的论·情报理论与实践·—31—理论与探索ITA欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟