引文扩散理论及实证研究

Citation to scientific outputs is currently one of the prime tools for objective evaluation. The study on basic theory of citation is thus of both fundamentally theoretical and practical importance to scientific evaluation. Due to the difficulty in data acquisition and the lack of theoretical tools, citation theorists have long paid more attention to citation counts and direct citations, but less to citation dynamics and indirect citations. However, in the era of academic big data, we believe that citation theory needs new developments and new perspectives with the improvements in academic data accumulation, data infrastructure as well as computing power. This project proposes the idea of citation diffusion theory and empirical research plan on this idea. First, from temporal dimension, it provides basic concepts, elements and metrics for the dynamics process of citation diffusion. Second, from structural dimension, it investigates the synthetic effect of both direct and indirect citation, taking citation generation structure into consideration. Third, from the perspective of diffusion objects, it seeks to find new methods to comprehensively assess the intrinsic value and long-term impact of scientific outputs. Fourth, from the perspective of diffusion network, it explores network’s overall effect and specific nodes’ role in the citation process. At last, this project probes into the feasibility of applying citation diffusion theory to various scenarios of research evaluation as well as science and technology policies.

科学文献的引文作为科学评估目前最主要的客观工具，其基础理论的研究具有重要的理论价值与现实意义。由于数据获取的难度以及理论工具的缺失，引文理论研究中长期存在重引文数量轻引文动态、重直接引文轻间接引文的状况。本项目认为，在科学大数据的背景下，随着历史数据的积累、基础设施的完善以及计算能力的提高，引文理论也需要新发展与新视角。为此，本项目提出引文扩散理论与实证的研究设想：从时间维度，给出引文动态扩散的基本概念、组成要素与基本指标；从结构维度，考察直接引文与间接引文的综合影响以及引文代际的引用结构；从扩散对象视角，探索全面评估科研成果的内在价值与长期影响的新途径；从网络视角，研究引文扩散网络的整体作用与局部节点的特殊作用；最后，通过实证研究探讨将引文扩散理论应用到科学评价与科技决策的各种具体场景中的可行性。

项目背景：科学成果发表后被其他学者认可引用的过程中，所引发的不仅是统计上引用数据的变化，还有一连串的引文动态过程。在科学大数据时代，数据的可获得性、可追踪性变得更强，引文扩散的动态研究时机已经到来。本研究项目强调以动态视角去观测和研究科学想法在科学系统内传播、扩散的过程。通过对引文扩散的研究分析，可以为理解知识的产生、创新的转化乃至辅助科技决策提供有价值的线索。.研究内容：①参照多学科领域的“扩散”概念，梳理、总结并丰富了引文动态进程理论体系，构建了引文扩散理论框架。②利用多学科领域扩散模型对引文扩散进行量化，建立了引文扩散量化指标与数学模型。③考察引文动态进程中的扩散对象特征，揭示影响知识采纳过程中的客观因素。④分析了文献扩散过程中文献间的相互联系，通过构建引文扩散网络，探究施引文献形成的扩散网络与引文扩散的关联。⑤在已有的引文研究与应用问题上，运用梳理的引文扩散理论框架和量化模型在不同学科领域分析引文扩散规律，并在相关领域的科研评价上进行了应用与实证。.核心发现：①完善并构建了大规模数据下的引文扩散理论框架，提出了一套引文扩散要素的量化指标与测度方法。②深入分析了引文扩散动态进程中扩散要素特征及影响扩散过程的因素，明确了引文扩散网络特征对引文扩散的影响。③借助理论梳理与模型构建，选取不同学科、领域案例开展多项实证研究，在国内外重要期刊上发表18篇学术论文，其中国际论文8篇，中文论文10篇。.关键数据：本研究关键数据来自多个科学引文索引数据库、不同科学主题文献数据及专利数据。典型的有：中国社会科学引文索引（CSSCI,1998-2018）的文献及引文数据，共计171万篇论文和超232万引用关系对；美国物理学会（APS）截止至2013年的文献及引文数据，共计46万篇论文和600万对引用关系；微软学术图谱（MAG）人工智能领域的91,557篇论文及其元数据；计算机科学文献目录数据库（DBLP，1936-2020）共计5,259,182篇论文数据，涵盖期刊和会议论文；PATSTAT（2000-2019）全球专利数据库，共计52,154,379件专利。.科学意义：①建立了系统的引文动态扩散理论，推动引文研究基础理论的发展。②从引文动态视角观察并量化知识创新、衰老过程，发现知识创新规律的新途径。③从动态角度为测量与理解科学研究过程提供新工具，为识别早期创新潜力提供了新方法。

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