面向办刊特征分析的主题集散度测量方法构建研究
时间：2023-06-26 22:35:02 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
■樊亚鑫 姚占雷 许 鑫
华东师范大学经济与管理学部，上海市普陀区中山北路3663号 200062
2021年6月，国家相关部门联合印发的《关于推动学术期刊繁荣发展的意见》[1]明确指出：“要坚持优化布局、分类施策……明确各类学术期刊功能定位。”面对学术期刊数量与日俱增、期刊差异化发展的现实，需要更为精准地甄别期刊的特质，方能探究期刊的个性化发展策略，进而推动高质量期刊建设[2]。
主流的期刊分类研究通过期刊性质和不同类型的载文占比等外部特征对期刊进行分类研究[3-5]，对期刊特征的分析略显不足。而期刊载文主题的分布特征能够更加细致准确地揭示期刊所属学科领域和办刊方向，可为期刊分类研究提供强有力的支持，近年来逐渐成为期刊分类研究领域的关注点。在期刊学科分类研究方面，廖宇等[6]认为目前期刊主题的多样性和复杂性增加，以往的期刊与学科分类标准已不再适用，并提出依据期刊载文主题分布情况划分期刊学科的方法。夏磊[7]和袁翀[8]从期刊量化评价、学科分布分析等方面讨论了该方法的优越性。在期刊同质化研究方面，王鑫芸等[9-10]根据期刊主题分布情况计算期刊相似性指数,打破了依据外在特征识别期刊同质化现象的局限性。然而，关于期刊载文主题分布集散(即主题分布的集中和分散程度)特征的研究数量较少。有研究从期刊载文主题集散角度将期刊划分为综合型和专业型期刊，且指出该划分方法对期刊发展具有战略性意义[11]。不过，该研究主要以关键词表征期刊主题，无法揭示期刊文章的隐含主题，对期刊载文主题的挖掘方法还有进一步优化的空间。
与此同时，编委会对期刊的发展起着至关重要的作用，是期刊学术影响力和学术质量的重要保证[12]，是打造高端科技期刊的关键[13]。编委会也会影响期刊的战略选择，且编委在性别、国家分布等方面的差异亦对期刊发展策略产生影响[14-15]，故期刊特征研究还需要兼顾编委的多样性，如：Lu等[16]利用构建的地理期刊编辑网络，揭示期刊发展状态的差异；
谢云东[17]将编委信息作为期刊分类评价标准。此外，林松清等[18]发现，期刊编委发文的主题特征与期刊载文主题息息相关，且编委团队对期刊发文特征具有重大影响[19]。因此，有必要从编委发文的主题特征角度洞察期刊特征，然而当前该类研究相对少见。
本文融合期刊载文与编委发文特征，建构了一种新型期刊主题集散度测量方法，以期支撑更细粒度的期刊特征研究，进而为期刊制定差异化发展策略、明确办刊方向等提供相关对策建议。
1.1 期刊载文与编委发文主题集散度计算方法
LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型是由Blei等[20]提出的一种无监督的文档主题生成模型，它可以计算文档集中每一篇文档的主题分布。Titov等[21]和Phan等[22]对比了多种主题分析方法，发现LDA模型在揭示文献潜在主题方面效果更优[23-24]。已有学者将LDA模型应用于短文本主题抽取并取得了良好的效果[25]。因此，本文利用LDA模型对期刊载文和编委发文摘要文档集进行主题聚类划分，借助Python的Sklearn工具包模块中的LDA模型提取主题，并将论文摘要中出现频次最高的主题作为论文第一主题，得到“期刊载文-主题”矩阵和“编委发文-主题”矩阵。
1.1.1 期刊主题集散度计算方法
期刊主题集散度代表了期刊载文主题的聚焦程度。主题集散度越高，表明期刊更倾向刊发某一主题的文献，期刊载文主题偏向性越强；
反之，则表明主题呈散状分布。按载文量对主题进行排序，将排名在前的几个主题的载文量之和与期刊总载文量的比值作为期刊主题集散度指标。该指标包含“学科视角下的载文主题集散度”和“期刊视角下的载文主题集散度”两部分。
将本学科领域内所有期刊的载文放入同一个语料集中，使用相同的主题提取模型进行主题划分，便可得到每种期刊在整个学科背景下的宏观主题分布情况，即学科视角下的载文主题集散度，其计算方法为
(1)
式中：DS表示学科视角下的载文主题集散度； 以期刊为单位将载文放入独立的语料集中进行主题提取，得到期刊视角下的载文主题集散度，以反映每种期刊关注的细分主题。由于排除了其他期刊的干扰，所得到的主题分布情况能够更清楚地反映期刊自身的主题特征，对期刊个性化发展的指导性更强。期刊视角下的载文主题集散度的计算方法为 (2) 式中：DJ表示期刊视角下的载文主题集散度； 根据DS和DJ便可计算得到期刊主题集散度，计算方法为 D=αDS+(1-α)DJ(0≤α≤1) (3) 式中：D表示期刊主题集散度； 1.1.2 编委会主题集散度计算方法 编委会主题集散度指标为主题专精型编委数占该期刊总编委数的比值，根据编委研究主题数量划分主题专精型编委与主题广泛型编委。考虑到编委承担的工作量仅与期刊内部的主题划分有关，与学科背景下的宏观主题划分的相关性较小，为能够真实反映编委在期刊中的任职情况并给出个性化建议，在考察编委研究主题时仅以期刊内部主题划分情况为依据进行判别，划分方法为：确定阈值k，若编委研究主题数量 (4) 式中：DE表示编委会主题集散度； 以入选《中文社会科学引文索引(CSSCI)来源期刊目录(2021—2022)》的图书情报与档案管理学科(1)根据2022年9月国务院学位委员会、教育部印发的《研究生教育学科专业目录(2022年)》和《研究生教育学科专业目录管理办法》，“图书情报与档案管理”一级学科已经更名为“信息资源管理”。由于本文在此之前已经按照原学科名称完成实证数据的采编与处理，因而在表述时仍采用旧学科名称。期刊为研究对象，将研究时间跨度设定为60个月(2017年4月1日至2022年3月31日)。同时，剔除无法获得编委信息以及由于保密等原因无法获取编委发文信息的期刊，最终以16种期刊为样本期刊，依据期刊编委名单检索编委在60个月内的发文情况，如表1所示。 表1 样本期刊编委和编委发文数据 提出一种融合期刊载文与编委发文的期刊主题集散度测量方法，以探究主题集散视角下的期刊办刊特质。计算流程如图1所示。 图1 期刊主题集散度计算流程 (1) 数据采集。检索并下载研究时间段内样本期刊载文以及期刊编委发文题录数据，为数据清洗作准备。 (2) 数据清洗及预处理。删除含有缺失值和无法表征主题内容的题录条目(如期刊序言、读者寄语和选题指南等)，提取题录信息中的摘要文本作为主题提取的数据对象。在摘要文本分词阶段，利用jieba分词工具。采用哈工大停用词表数据集，并手动加入“目的”“意义”等高频出现的与主题无关的名词，同时筛选出现频次大于2次的关键词来构建领域的专有名词词库，以提高分词的专业性，进而将最终的分词结果组成TF-IDF(词频-逆文件频率)词袋，并将其作为LDA模型的输入语料。 (3) 主题集散度测量。将预处理后的语料划分为两部分：将所有期刊的载文语料放入同一个语料集中进行主题提取，以计算学科视角下的载文主题集散度； (4) 期刊办刊特质识别。比较期刊载文和编委发文主题集散度特质，运用二维象限分析法构建期刊办刊特质象限模型，分析期刊办刊特质以及对应办刊策略。 利用二维象限分析法，将载文主题集散度和编委会主题集散度作为期刊特质分类依据，构建期刊办刊特质的二维象限图，如图2所示。 图2 期刊办刊特质类型划分 (1) 类型Ⅰ为“主题聚焦型载文-主题专精型编委会”。该类期刊专注于持续追踪与刊发学科特定领域的研究成果，具有鲜明的期刊特色。期刊载文的主题集中，期刊根据社会背景和学科发展趋势,利用选题指南有针对性地引导学者对该领域开展研究； (2) 类型Ⅱ为“主题广泛型载文-主题专精型编委会”。该类期刊兼顾发展的广度与深度。期刊主题更加综合，涉及领域更加宽广，其出发点是囊括学科领域内的主要研究动态，帮助读者把握学科发展态势，拓宽学者的研究视野； (3) 类型Ⅲ为“主题广泛型载文-主题广泛型编委会”。该类期刊从全局视角对学科进行思考讨论，并且对学科变化快速作出反应。与Ⅱ类期刊相同，该类期刊意在囊括学科领域内的主要研究动态，但该类期刊的主题广泛型编委会拥有多层次的知识体系和更广阔的学术视野，能够从更为全面的角度帮助期刊确立具有学科战略价值的选题指南。由于其编委对学术前沿的把握更为全面，该类期刊在学科快速发展的背景下对新兴领域尤其是交叉领域的选题内容具有更好的判断能力。 (4) 类型Ⅳ为“主题聚焦型载文-主题广泛型编委会”。该类期刊在聚焦特色主题的同时也兼顾了学术观点的多样性。与Ⅰ类期刊相似，该类期刊具有明显的主题特色，但主题专精型编委会可能对与自身观点相悖的研究产生偏倚评价，而主题广泛型编委会对同领域内差异化的研究观点具有更好的包容性。随着主题领域的进一步发展，领域细分程度变高，期刊很难找到真正意义上的“小同行”来负责相应的稿件，主题广泛型编委会则可快速应对领域演化情况。 利用LDA模型对样本期刊载文摘要统一进行主题提取，根据主题困惑度(2)主题困惑度泛指LDA模型对主题分类的不确定性。一般而言，主题困惑度越低表示模型结果越理想。将主题数量定为45个，主题提取的部分情况如表2所示。 表2 学科视角下载文主题提取的部分情况 某主题的载文量越多说明期刊更加关注该领域选题。将载文量排名前5的主题作为“聚焦主题”，获得的部分实验结果如表3所示，提取的期刊主题数据详见https://ba.ecnu.edu.cn/dataset/IRMJournal_Topic(201704-202203).xlsx。表3中，“聚焦值”是指该主题下的载文量与期刊总载文量的比值，可以衡量期刊对某一主题的聚焦程度，期刊所有聚焦主题的聚焦值之和即为期刊主题集散度。 表3 学科视角下部分期刊载文的主题分布情况 利用LDA模型分别对样本期刊载文和编委发文进行主题提取，并依据主题困惑度确定样本期刊的最佳主题聚类数量。期刊视角下部分期刊的聚焦主题情况以及主题集散度如表4所示。 表4 期刊视角下部分期刊载文的主题分布情况 基于学科视角以及期刊视角的载文主题集散度数值，依照提出的期刊主题集散度计算公式，得到期刊主题集散度，如表5所示。 表5 样本期刊的期刊主题集散度 根据期刊视角下的主题提取结果，获取编委发文主题分布情况。分类汇总结果显示，大量编委在60个月内的发文涉及10多个主题，这与现实情况存在一定的偏差。对编委发文情况进行人工判别发现，若5年内编委的某一主题发文量仅为1～2篇，则该主题并非该编委的主要研究方向。因此，将发文频次大于2次的主题作为编委的代表研究领域，如表6所示。 表6 样本期刊编委发文主题集散情况 超过50%的编委的研究主题数量为1～3个。以4为阈值，将涉及主题数量少于4个的编委划分为主题专精型编委。根据式(4)得出编委会主题集散度，如表7所示。 表7 样本期刊编委会构成情况 将期刊主题集散度作为横坐标，将编委会主题集散度作为纵坐标，得到散点分布图，如图3所示。根据期刊散点分布位置，结合期刊办刊特质二维象限图，将样本期刊归类，如表8所示：类型Ⅰ包含6种期刊，其主题专精型编委占全部编委会成员的50%以上，其编委会属于主题专精型编委会，并且期刊载文主题集散度较高，故该类期刊属于聚焦型期刊； 图3 样本期刊散点图 表8 样本期刊类型 分类结果显示，在图书情报与档案管理学科内，编委会主题集散度与期刊主题集散度存在一定的关系。以主题专精型编委居多的期刊既可以发展为聚焦型期刊，也可以发展为综合型期刊，而以主题广泛型编委居多的期刊更适合发展为综合型期刊。从期刊研究方向来看，大多数图书馆领域的期刊为聚焦型期刊，而大多数情报学领域的期刊属于综合型期刊。 研究结果显示，图书馆学领域的CSSCI来源期刊基本属于Ⅰ类期刊。从散点分布图来看，即使是《中国图书馆学报》和《图书与情报》也靠近Ⅰ类期刊。该类期刊专注于少数主题，具有明显的办刊特色。相较于情报学，图书馆学领域研究话题更新较慢，相关理论研究的追踪时间更长。从学科特性来看，类型Ⅰ是更适合图书馆学领域期刊的发展模式。在该类模式下，期刊可以利用主题专精型编委的审稿质量高、审稿速度快等优势，通过向优势主题学科倾斜更多的编委资源，将主题出版做大做强。同时，配备一定量的主题广泛型编委来负责评审其他类型稿件，以达到精简编委会人数和以多领域视角调整期刊发展方向的目的。 除了专注于技术领域的《数据分析与知识发现》，情报学领域的期刊主要为综合型期刊。近年来信息技术快速发展，学科交叉融合速度加快，情报学研究主题处于快速更新发展时期，这也是大多数该领域期刊是综合型期刊的原因。虽然Ⅱ和Ⅲ类期刊载文主题的特质相同，但是由于编委发文主题特质不同，期刊的发展战略也应有所区别。Ⅱ类期刊应该借助主题专精型编委在细分领域的知识积累优势，在走综合发展路线的同时保证细分主题稿件的质量，使期刊做到全面而有深度。Ⅲ类期刊的优势在于编委的研究主题广泛，能够以更广阔的视角进行评审，因此该类期刊应从情报学全局视角选择载文主题，与Ⅱ类期刊形成差异。 虽然Ⅱ、Ⅲ类期刊都属于综合型期刊，但是由于编委会类型不同，应区别编委在期刊中承担的工作，调动编委积极性，使人尽其才。不同领域的主题专精型编委应与不同的细分主题深度对接。通常来说，小同行评议比大同行评议更加准确高效，因此提高编委参与度，甚至让编委参与从初审到终审的全过程，可以使其把关质量得到提升，从而提高期刊的学术地位。当出现新兴学科主题时，期刊应积极增补编委，防止因相同/相近领域编委空缺而无法跟上学科发展步伐的情况发生。 在Ⅲ类期刊中，主题广泛型编委可以负责多领域的稿件，也可依靠自身的多领域知识储备来帮助期刊寻找合适的外审专家。此外，主题广泛型编委还可以帮助期刊组稿或荐稿，以协助期刊提升学术影响力，且主题广泛型编委会的结构较为精简，这能助力期刊灵活发展。 从期刊划分结果来看，没有属于Ⅳ类期刊的图书情报与档案管理学科CSSCI来源期刊，这和图书情报与档案管理学科的发展已相对成熟，大多数细分领域研究都取得了一定的进展，主题广泛型编委在把握细分主题研究方面存在一定困难有关。Ⅳ类期刊聚焦于特定主题，但是缺乏足够的主题专精型编委，其办刊目的与编委配置之间产生了矛盾。 因此该类期刊应该明确自身的办刊方向，一方面可以为特色主题重点配置编委，增补特定领域的主题专精型编委，以形成编委资源优势，继续走聚焦型期刊发展之路； 期刊类型与学科发展特性之间存在一定的联系。本文揭示了图书情报与档案管理学科期刊在研究时间段内的类型分布情况。若在未来持续量化测度图书情报与档案管理期刊的载文主题，关联分析相邻时间段内的期刊类型分布情况，则能够揭示该学科领域期刊的演化路径和趋势，为学科期刊发展过程追踪和学科特性变化研究提供有力支持。 从主题集散的角度，融合期刊载文与编委发文，建构了一种新型的期刊主题集散度测量方法，进而建立期刊特质二维象限模型，并对图书情报与档案管理学科期刊进行量化测度和分类。实验结果表明：期刊办刊特质识别模型在揭示学科领域内期刊类型分布情况方面取得了良好效果，对探究期刊差异化发展战略具有重要参考意义。 本文通过对图书情报与档案管理学科期刊的实证研究得出了一定的结论，但还有进一步拓展的空间：(1)仅对图书情报与档案管理学科期刊进行了类型划分，后续研究还需要进一步论证相关结果是否适用于其他学科领域期刊；
A表示期刊总载文量；
AS,i表示学科视角下的期刊第i个主题的载文量；
m表示按照主题载文量从多到少排序的主题排名,n表示期刊载文的主题总数，m
AJ,i表示期刊视角下的期刊第i个主题的载文量。一般情况下，每种期刊关注的主题不同，n也不同。
α表示调节因子。α=1表明学者只关注学科宏观主题分类下的期刊主题；
α=0表明学者更希望获取期刊的细分主题集散情况。α与学者研究目的和不同学科特性有关，平衡学科和期刊2个视角对主题集散度的影响并非本研究的重点，因此暂将α设为0.5，以使DS和DJ相互调节，如：某期刊DJ很小而DS很大，表明该刊关注少数宏观主题下的众多细分领域。若仅以DS或DJ代表D，表示从期刊自身或从学科的一个特定角度观察期刊主题集散现象。
E表示主题专精型编委数；
N表示总编委数。主题专精型编委数越多，编委会更倾向于主题专精型编委会。1.2 研究对象
2.1 期刊主题集散度计算流程
以期刊为单位，将载文和编委发文语料合并到同一实验数据集中进行主题提取，以计算期刊视角下的载文主题集散度和编委会主题集散度。采用构建的主题集散度测量方法，依次获得每种样本期刊的期刊主题集散度和编委会主题集散类型。2.2 期刊办刊特质识别模型
同时，主题专精型编委会能够更加专业地帮助期刊快速高效地筛选高质量稿件，从而提升期刊在特定领域内的学术地位。
同时，根据涉及的主题配备对应方向的主题专精型编委会，并集合每一个细分领域专家的意见，引领学科发展。3.1 期刊主题集散度测量
3.2 编委会主题集散度测量
3.3 期刊办刊特质识别
类型Ⅱ包含7种期刊，其编委会为主题专精型编委会，但其载文主题更加综合，故该类期刊属于综合型期刊；
类型Ⅲ包含3种期刊，其主题广泛型编委占全部编委成员的50%以上，期刊载文主题集散度也较低，故该类期刊也属于综合型期刊。
4.1 图书馆领域期刊坚持走特色化办刊路线
4.2 情报学领域期刊应结合编委会特质，选择差异化发展战略
4.3 从主题集散视角优化编委权责范围，使编委效益最大化
4.4 图书情报与档案管理学科Ⅳ类期刊转型路线
另一方面，可依靠主题广泛型编委的优势，借助编委的人脉资源寻求高质量文章，从专注于挖掘主题深度转向扩大主题广度，走综合型期刊发展之路。
(2)仅从主题特征出发研究期刊特质，后续研究可以纳入编委会结构和编委会内部机制等其他编委特质，以进一步拓宽期刊特质研究视角。
