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出版者:

作者:田捷

出品人:

页数:360

译者:

出版时间:2002-6-1

价格:34.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787030103789

丛书系列:

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图书简介：《信息计量学导论：理论、方法与实践》 作者： 张伟 出版社： 科技文献出版社 出版年份： 2022年 --- 第一部分：理论基石与学科分野 引言：知识计量学的时代召唤 本书是信息计量学领域的一部开创性专著，旨在系统梳理和深入剖析信息计量学（Bibliometrics and Scientometrics）的理论基础、核心方法论以及在当代科研评估与知识发现中的实际应用。在信息爆炸的时代背景下，对学术文献、专利、技术报告等信息资源的定量分析，已成为理解知识结构演变、评估科研绩效、指导创新战略的关键工具。本书不仅面向信息科学、图书馆学等专业的研究生和学者，也为高校科研管理人员、政策制定者以及关注知识产权和技术创新的业界人士提供了坚实的理论支撑和操作指南。 第一章：信息计量学的概念界定与历史沿革 本章首先明确了信息计量学作为一门交叉学科的地位。它根植于图书馆学、统计学、信息科学与社会学的交叉地带，专注于通过数学和统计学方法对文献的生产、传播和使用进行量化研究。 核心概念辨析： 详细区分了信息计量学（Bibliometrics）、科学计量学（Scientometrics）与技术计量学（Technometrics）的内涵、研究范畴和侧重点。着重阐述了“计量”的内涵——不仅仅是计数，更是通过量化指标揭示潜在的规律和趋势。 发展脉络回顾： 追溯了信息计量学的起源，从早期对引文现象的观察（如普莱斯定律的提出），到布拉德福德定律（Bradford’s Law）对文献集中度的描述，再到信息科学领域如普赖斯（Price）、加菲尔德（Garfield）、索尔（Solla Price）等奠基性人物的贡献。本章强调了信息计量学从描述性统计向解释性模型演进的关键节点。 第二章：计量分析的基本定律与模型 信息计量学的理论深度体现在其归纳出的一系列描述文献现象的数学模型上。本章深入探讨了这些被广泛引用的经典定律，并探讨了其适用边界。 洛特卡定律（Lotka’s Law）： 阐述了作者的生产率分布规律，即少数高产作者贡献了大部分文献。本章不仅提供了洛特卡定律的数学表达形式，还分析了在不同学科领域（如人文学科与自然科学）中，其拟合优度的差异。 布拉德福德定律（Bradford’s Law）： 聚焦于文献集中性问题，即核心期刊的识别。书中通过实际案例展示了如何通过“区带分析”来确定学科核心期刊集。 齐普夫定律（Zipf’s Law）的引申： 虽然齐普夫定律主要应用于词频分析，但本章探讨了其在关键词和主题词分布研究中的应用，揭示了知识结构中的“幂律”现象。 第三章：引文分析的深度解读 引文是信息计量学中最核心的分析对象之一。本章全面覆盖了引文分析的理论基础、方法论和潜在的局限性。 引文的类型学： 将引文划分为规范性引文、支持性引文、比较性引文等，并探讨了如何通过文本挖掘技术对引文的语义进行分类。 H指数与影响力评价： 详细介绍了 H 指数、i10 指数等现代绩效评价指标的计算方法、优缺点以及在不同规模机构和个人评价中的适用性。本章特别批判性地分析了过度依赖单一指标可能导致的“指标游戏”现象。 引文网络的构建与分析： 介绍了如何将引文关系转化为图论模型，讨论了中心性指标（如度中心性、介数中心性）在识别关键文献和信息枢纽中的作用。 --- 第二部分：核心方法论与数据处理 第四章：计量数据库的构建与预处理 高质量的计量分析依赖于可靠的数据源。本章侧重于从实践层面解决数据获取、清洗和标准化的难题。 核心数据库介绍： 对 Web of Science (WoS)、Scopus、Dimensions、PubMed 等主流引文数据库的收录范围、数据结构、检索逻辑和局限性进行对比分析。 数据抓取与爬虫技术（非数字图书馆技术视角）： 讨论了通过 API 或合规的网页抓取技术获取公开引文元数据的方法，以及在处理大规模异构数据时需要注意的伦理和版权问题。 元数据标准化： 重点讲解了实体消歧（Entity Resolution）技术，如作者姓名规范化、机构地址的统一化处理，这是确保后续分析准确性的关键步骤。 第五章：文献计量学分析技术 本章详细介绍了用于揭示研究前沿和学科动态的多种定量技术。 共词分析（Co-word Analysis）： 阐述了如何基于关键词或主题词的共现频率来构建知识图谱，识别研究热点和潜在的交叉领域。重点讲解了“耦合度”和“关联强度”的计算模型。 文献计量耦合分析（Bibliographic Coupling）： 探讨了通过共同引用的文献来衡量文献间的相似性，用于追踪基础研究的演进路径。 科学计量可视化方法： 详细介绍了科学地图（Science Mapping）的绘制原理，包括基于多维标度法（MDS）、因子分析的聚类方法，以及如何通过可视化界面清晰地展示学科结构和演变趋势。 第六章：科研绩效评估中的计量方法 本部分将理论方法应用于实际的科研管理场景。 机构和国家层面的绩效评估： 探讨了如何构建多指标的综合评价模型，以评估大学、研究机构或国家的科研产出质量和国际影响力。分析了“专利-论文”耦合分析在技术创新评估中的应用。 研究前沿的早期预警： 介绍了一种基于新兴合作网络、高频关键词密度变化和引文爆发点检测的方法，用于预测未来五年内可能成为主流的研究方向。 评价的伦理与偏差规避： 深入讨论了评估过程中可能存在的“马太效应”、语言偏见（如对非英语文献的低估）以及如何通过恰当的基准化（Normalization）来减少这些偏差。 --- 第三部分：跨学科应用与前沿探索 第七章：信息计量学与其他学科的融合 信息计量学已不再是孤立的分析工具，它正深度融入社会学、经济学等领域的研究。 社会网络分析（SNA）在合作研究中的应用： 如何利用引文网络和作者合作网络来分析研究群体间的知识流动、核心影响力节点和“信息孤岛”现象。 经济学中的技术谱系分析： 探讨了专利计量学如何通过技术分类代码（IPC/CPC）的演变，分析技术范式的转移和产业创新的迭代周期。 信息传播动力学： 借鉴物理学中的扩散模型，分析新概念、新技术或新理论在科学共同体中的传播速度和接受度。 第八章：计量方法面对的挑战与未来趋势 本书的收尾部分着眼于信息计量学自身面临的挑战，并对未来的发展方向进行了展望。 大数据时代的挑战： 随着预印本服务器（如 arXiv）的兴起和社交媒体数据的涌入，传统计量模型如何适应非结构化、高时效性的数据源？ 文本挖掘与深度学习的结合： 讨论了自然语言处理（NLP）技术如何增强引文摘要和全文分析的能力，实现从“共现”到“共义”的跨越。 指标的透明化与可解释性： 强调未来计量研究必须提高指标构建过程的透明度，并增强模型结果对非专业决策者的可解释性，以实现从“量化”到“赋能”的转变。 --- 结语 《信息计量学导论：理论、方法与实践》提供了一条清晰的学习路径，帮助读者不仅掌握工具的使用，更深刻理解知识结构背后的科学规律。本书结构严谨，理论与实践紧密结合，是理解当代科学知识体系运行机制的必备参考书。

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