作者共被引分析方法进展研究（

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1、作者共被引分析方法进展研究*苑彬成中国科学院研究生院北京1()0049国家科学图书馆成都分馆成都610041方曙国家科学图卩馆成都分馆成都610041［摘要］本文综述了近儿年來作者共被引分析在研究方法上而临的挑战，归纳了其最新的研究进展和发展方向，并就新的发展阶段下该方法的优化问题提出了儿点注意事项。垠后我们指出，不论是间接法还是直接法，任何一种方法的突破都能进一步扩展作者•共被引分析的应用范由，并将作者共被引分析推向深入，也将使最后得到的分析结果更客观、更可靠。［关键词］作者共被引分析徳瑞克赛模式相似性度量网络寻址定位［分类号］G350

2、ResearchinDevelopmentsofAuthorCo-citationAnalysisYuanBinchcngGraduateUniversityofChineseAcademyofScience,Beijing100049ChengduLibraryofChineseAcademyofScience,Chengdu610041FangShuChengduLibraryofChineseAcademyofScience,Chengdu610041［Abstract］Inthisarticle,wesummarizenewcha

3、llengesinauthorco-citationanalysis(ACA)inrecentyears,andsummarizeitslatestdevelopmentsandtrends;finallyweprovidesomesuggestionsforitsoptimizationunderthenewphase・Webelievethatnomatterdirectmethodso『indirectones,anyprogressinthesemethodswouldenlargetheapplyingareaofACA,and

4、advancethedevelopmentofACA,andbyapplyingitwecangetmoreobjectandreliableresults.［Keywords］authorco-citationanalysisDrexelmodelsimilaritymeasuresPFNETs1.作者共被引分析概述1981年，美国费城的德瑞克赛人学成为作者共被引分析(AuthorCo-citationAnalysis,ACA)技术诞生的摇篮。该校的White和Griffith合作发表了《作者共被引：科学结构的文献测量方法》一文，从而开

5、创了作者共被引的先河叭1990年，McCain将ACA的分析步骤归纳为选择作者、检索共被引频次、构造共被引矩阵、转化为皮尔逊相关系数矩阵、多元分析和解释结果及效度分析6个步骤(见图1),人们称其为传统ACA或徳瑞克赛模式⑵。该模式以SPSS、SAS等统计学软件为工具，利用聚类分析(ClusterAnalysis,CA)、多维定标(MultidimensionalScaling,MDS)和因子分析(FactorAnalysis,FA)等多元分析技术，以映射地图的方式來定量地刻画科学结构，寻找科学范式，为后來学者进行ACA分析提供了良好的范例

6、。现在，作者共被引分析己成为一种潜在多产的分析方法，不仅可以用它來揭示科学结构的发展现状乃至变化情况，还可以用它来进行前沿分析、领域分析、科研评价等，进而为宏观科技决策提供先行支持，为科技规划与评估提供基础。••基金项目：本文系中国科学院国家科学图书馆战略研究项目“悄报计最学发展与应用趋势战略扫描”(项目编号:NSL-001-<0503>)课题成果之一。图1•作者共被引分析的步套1.作者共被引分析方法面临的挑战自1981年以来的2()多年里，人们一玄按照这种约定俗成的步骤来进行ACA分析。然而2003年以来，不断冇研究人员向传统的ACA分

7、析方法发起挑战，随Z也引发了大量关于优化共引分析的讨论。这些讨论大致可以分为两个阶段：第一个阶段始于2003,讨论的焦点主要集中在共被引矩阵转化为相似系数矩阵方血(图I第4步)，特别是对皮尔逊相关系数r是否适合应用到ACA屮这一问题展开，由此也引发了共被引矩阵对角线如何取值的争论。支持使用皮尔逊相关系数r来测度作者之间的和关性的代表人物冇White、McCain和Bcnsman等，反对使用皮尔逊相关系数i•的代表人物Ahlgrcn、Schneider和Borlund等。反对一方的主要依据是：(Dr不符合在ACA中应用相似性度量的两个基本条

8、件从理论上说往两个变量里增添0应该会增加它们的相似性，但是Ahlgren等人(2003)⑶通过实例演示通过「测度出的相似系数反而变小了。(2)应用r的前提是数据要符合二元正态分布，而引文数据则