39种科学影响力测量的主成分分析
数字图书馆
2009-06-30 v2 计算机与社会
摘要
科学出版物的影响力传统上以引用次数来表示。然而，过去十年间科学活动已转向线上。为了更好地捕捉数字时代的科学影响力，基于社交网络分析和使用日志数据，人们提出了多种新的影响力测量指标。在此，我们研究了这些新指标之间的相互关系，以及它们表达科学影响力的准确性和完整性。我们对基于引用和使用日志数据计算出的39种现有和拟议的学术影响力测量指标的排名进行了主成分分析。我们的结果表明，科学影响力的概念是一个多维结构，无法由任何单一指标充分衡量，尽管某些指标比其他指标更合适。常用的引用影响因子并不位于该结构的核心，而是处于其边缘，因此应谨慎使用。
引用
@article{arxiv.0902.2183,
title = {A principal component analysis of 39 scientific impact measures},
author = {Johan Bollen and Herbert Van de Sompel and Aric Hagberg and Ryan Chute},
journal= {arXiv preprint arXiv:0902.2183},
year = {2009}
}