纯粹引文网络仿真研究

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引用是科学计量学最重要的工具之一,其相关指标已经广泛的应用于学者、机构、期刊的评价中。关于引用行为、引用影响因素的研究更是科学计量学的研究热点。现有研究在相关性分析的基础上向因果分析逐渐转变。在这种趋势之下,更多的学者将研究方法从回归分析、相关性计算转向以控制变量方法为核心的相关性计算,然而这种方法存在极大的缺陷。引文网络,作为引用相关研究中最常用的数据形式,是所有作者引用决策的累积结果。引文网络本质上是静态的,并且丢失了作者引用决策过程中的重要信息例如作者的引用动机以及引用目的等。通过这种静态数据尝试推断出作者引用过程中动态变化的影响因素的方法,注定了其结果说服力有限,这也是使用共时数据的无奈之处。本文尝试提出一种引文网络仿真方法,通过仿真方法为引用相关研究提供历时数据。在引用行为以及引用影响因素等研究中,只需要在仿真过程中加入所关注的影响因素,通过对比加入影响因素前后所得到的引文网络的差异,就可以判断出影响因素与引用、引文网络形成之间的因果关系。在上述研究思路的基础上,本文在第3章提出一种单主题纯粹引文网络仿真模型,假设一个领域内所有作者都为相同的主题从事研究,每位作者能够阅读所有论文并且准确判断论文价值,并且根据论文价值选择参考文献。科学进步是知识累积,量变引起质变的过程。每篇论文都是其作者在现有研究的基础上进行知识量变的载体,即论文价值是其为主题带来的知识增益。基于上述思想,本文提出了一种基于参考价值的价值迭代生成机制,论文价值是在参考价值的基础上随机生成的。本文发现现论文价值与参考文献的比值即价值系数服从对数正态分布。在价值迭代生成机制以及从真实数据中学习的客观规律如作者数量变化规律、作者生产力规律、论文数量变化规律等的共同作用下,对每一位作者的论文撰写以及引用过程进行仿真,最终得到纯粹引文网络。本文第4章将单主题纯粹引文网络模型扩展为多主题纯粹引文网络模型,假设一篇论文只属于一个主题,但可以被其他主题内论文引用,其被各个主题内论文引用的概率与其对各主题的价值成正比。一篇论文的价值对其所属主题为主要价值,对于其他主题为次要价值,次要价值通过价值转化函数进行转化,将论文的价值从一个数字转化成为与各主题相对应的价值向量。现实中每个作者的阅读能力有限,因此本文在第5章在纯粹引文网络模型中加入了作者论文阅读机制,提出了随机阅读、基于价值阅读、只读最高价值论文的阅读规则,每位作者根据阅读规则阅读论文并构建个人论文库,作者根据个人论文库中论文价值进行引用。在单主题纯粹引文网络模型以及多主题引文网络模型的基础上加入阅读规则后进行仿真实验并对比不同阅读规则的效果。第6章尝试从价值系数分布的参数角度解释不同引用次数分布形态出现的原因,在价值系数对数正态分布参数不同的情况下最终的引用次数分布可以呈现出幂律分布、指数分布以及对数正态分布。在第7章以及第8章,本文将纯粹引文网络仿真模型应用到了文献老化因素分析、论文学术影响力对引用结果影响的研究当中,在纯粹引文网络仿真过程中加入对应的影响因素,通过结果的对比分析可以得到各因素与引用结果的因果关系。
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