刘佳雨
(南京邮电大学 图书馆，江苏 南京 210023)
开放获取(OA)在近二十年来蓬勃发展，已经成为学术传播的新型动力机制，OA因其快速发表、迅速传播的特质正在逐步改变现有的引文模式。但是对于OA的评价仍然使用基于传统订阅期刊的评价方式，基本以出版数量和被引次数为核心指标展开评价，但是OA有其独特的出版模式、免费使用、引文优势等特点，因此，传统单一的评价指标并不能对OA进行恰当的评价。
在以往的研究中，有学者基于OA出版流程对其进行评价[1]，也有从期刊、读者以及网站等角度出发展开评价[2]，还有基于替代计量学理论的评价方法，比如将论文在社交平台上的提及、收藏和下载次数等计入对文献的评价[3]，但是这些行为仅能描述读者对论文的关注程度，实际使用与否未可知。有研究根据OA期刊的开放属性，提出构建一套包含学术水平、期刊声誉、传播力度和受关注度4个一级指标和25个二级指标的多维度OA期刊学术影响力评价指标体系[4]。实际上，单一的评价指标一般情况下仅能提供一种参考视角，评价通常较片面[5]，多维度评价指标可以在一定程度上弥补这一缺点，比较适合对OA的评价。
前期研究发现，OA论文存在缓慢响应现象，在OA论文中有一定比例的论文其首次响应的时间距离发表时间超过6年，研究显示，这部分缓慢响应论文超过总数的三成。该现象与传统订阅期刊所展现出的论文首次被引的情况不同。但是目前对缓慢响应现象仅有初步研究，描述与理解大多在文字描述层面，缺少量化的数字表达。关于OA与论文首次响应的评价指标较少，但是有多位学者以首次被引时间为基础，构建与改进了多种适用于传统订阅期刊论文的首次响应评价指标。Schubert等[6]提出了评价首次被引速度的指标——平均响应时间，该指标描述了一个领域或期刊中所有文章首次响应时间的平均值。之后有多位学者效仿H指数构建被引速度指数S，FCSI等[7-8]。Glanzel等[9]从(fk，jk)两个维度综合评价期刊的首次响应时间在学科整体水平中的相对快慢。上述研究可为OA论文建立缓慢响应现象量化指标提供借鉴。
综上，目前研究对于OA论文首次响应时展现出的缓慢响应现象仅作了初步探索，未对这一现象在不同学科中的表现进行深入剖析，同时，对该现象的描述缺少量化的评价指标。关于OA论文缓慢响应现象的研究有助于进一步理解OA论文在被引初期的独特引文机制。本文将对OA缓慢响应现象进行进一步研究，展现该现象在不同学科的表现，结合OA特点，提出量化评价这一现象的多维度复合指标。
1.1 数据来源
本研究的数据来源为Hindawi网站中发表时间为2000—2001年的OA论文，选择至少获得1次引用的OA论文为研究对象。Hindawi网站是全球最大的OA期刊出版商之一[10]，该网站收录较早期的OA论文，可以保证引文观察时间窗口在20年以上，给予论文充分被引用时间。再根据不同专业对论文进行分类，共得到包含“生物学”175篇、“化学”175篇、“工程学”257篇、“环境科学”59篇、“信息与计算科学”80篇、“数学”482篇以及“医学与健康科学”1 012篇这7个专业共2 240篇OA论文。
1.2 缓慢响应现象量化指标的定义
结合前期研究与OA缓慢响应现象的特点(见图1)，本文选用T，n，C，N这4个可以反映缓慢响应现象特征的参数，将它们构成一组复合指标，记为SR{T，n，C，N}。这一复合指标中，T表示论文从发表至首次响应之间所用时间，n表示首次被引次数均值，C表示总被引次数，N表示年度最高被引次数均值。该复合指标适用于学科领域和单篇论文层面。
图1 快速、普通、缓慢响应论文在7个学科中的占比情况
2.1 各学科首次响应情况
本文依照前期研究中对论文分类的规则，将首次响应时间在2年内的论文定义为快速响应论文，第3～5年内响应的定义为普通响应论文，第6年以及之后响应的论文则为缓慢响应论文。
将各个学科论文按照不同首次响应时间分为快速、普通和缓慢响应3类，分类结果如图1所示，整体而言这3类论文在各学科中都有分布，各自占比因学科而异，缓慢响应论文在7个专业中均有不小的占比。
在医学与健康科学、化学和生物学专业领域中的缓慢响应论文在3类论文中占比都是最低且均少于三分之一。医学与健康科学专业中的缓慢响应论文占比最少，为23%。普通响应论文在医学与健康科学、化学和生物学中的占比分别为42%，44%和35%。快速响应论文在化学中占比为29%，在医学与健康科学和生物学中占比相同，为35%。在这3个学科中快速和普通响应论文的占比较大，说明这3个学科中大多数论文能在较短时间获得引用，首次响应速度总体较快。
在信息与计算科学、环境科学、工程学和数学专业中，缓慢响应论文的占比均超过1/3。快速响应论文在这4个学科中的占比都是3类中最少的，在环境科学中仅占12%。普通响应论文在环境科学中占比最大，达47%，在工程学中占30%，在信息与计算科学和数学中占比都为33%。缓慢响应论文在数学中占比最大，达到50%，在其余3个学科中的占比也都超过40%。这4个学科中缓慢响应论文占比大而快速响应论文占比小，反映了这几个学科首次响应时间普遍较长，可能知识的更替较慢，但论文发表沉寂很久之后仍获得被引的可能性大。
在这7个学科中，缓慢响应论文都有相当大的占比，最高的在该学科有50%的占比，最少的占比23%。说明在OA论文中，缓慢响应并不是一个少数现象，各个学科都有相当一部分论文的首次响应时间较慢，在发文第6年或者之后才会有第一次被引用。同时，缓慢响应论文的占比在各个学科中是不均衡的，占比最高与最少之间相差27%，差距较大。下文将对各学科的缓慢响应现象作进一步分析。
2.2 各学科缓慢响应现象
图2为7个学科所有缓慢响应论文的首次被引情况分布柱状图，横坐标表示发表后的首次响应时间，纵坐标表示被引论文的篇数。各学科的缓慢响应论文数为：数学240篇，工程学117篇，医学与健康科学229篇，生物学52篇，化学48篇，信息与计算科学32篇，环境科学24篇。因为各学科总论文数不同，占比也不同，所以各学科的缓慢响应论文数量不可以作直接对比。
图2 各学科缓慢响应论文首次响应分布
7个学科的缓慢响应论文分布情况各有特点。数学、工程学和医学与健康科学中缓慢响应论文总体上随着时间的推移逐渐减少，分布较规律。化学、生物学、环境科学和信息与计算科学各年首次响应的论文数量较随机。可以发现，各学科的缓慢响应论文大部分集中在发表后的第6～10年；
数学、工程学等专业中发表15年及15年之后才首次被引的论文数量较多，而在环境科学和信息与计算科学中这样的论文比较少。
对于不同学科的缓慢响应现象的描述与比较存在以下问题：首先，由于各学科的论文数量较难统一，所以缓慢响应现象的论文难以进行学科间的相互比较；
其次，缓慢响应现象在各个学科的分布较为散乱，难以总结规律。所以对于该现象的描述亟需量化的指标。
3.1 评价学科
基于目前OA论文缓慢响应现象学科间分布无规律的特点，本文提出使用SR{T,n,C,N}来量化缓慢响应现象。该评价指标用于描述学科时，各项参数为领域内论文各项数值的均值。采用均值解决了各个学科论文数量不一致的问题，方便直接进行比较。
各学科使用SR{T,n,C,N}指标描述缓慢响应论文的结果如下：
环境科学的SR{T,n,C,N}=SR{9.46, 1.13, 5.92, 1.88}。
医学与健康科学的SR{T,n,C,N}=SR{10.08, 1.26, 5.75, 1.80}。
生物学的SR{T,n,C,N}=SR{10.27, 1.15, 3.46, 1.42}。
数学的SR{T,n,C,N}=SR{10.47, 1.19, 5.48, 1.73}。
信息与计算科学的SR{T,n,C,N}=SR{11.28, 1.09, 3.19, 1.41}。
化学的SR{T,n,C,N}=SR{11.38, 1.13, 3.83, 1.50}。
工程学的SR{T,n,C,N}=SR{11.44, 1.15, 4.9, 1.55}。
在复合指标SR{T,n,C,N}中，第一个指标T描述了领域内缓慢响应论文的首次响应时间，这7个学科的首次响应时间均较长，最长是工程学，平均需要11.44年完成论文首次被引，最短是环境科学，需要9.46年。这7个学科的T值较大，超过一些学科的半衰期，说明OA论文在长时间未被引用的情况下，依然有被引用的潜力，并且学科之间的首次响应时间存在差异，可能与学科特性有关。
各学科论文的首次被引次数均值n差距较小，信息与计算科学专业最少，为1.09，医学与健康科学最多，是1.26。说明大多数论文首次被引时都仅吸引到1～2篇论文的关注。
C为总被引次数，环境科学、医学与健康科学和数学的平均被引总次数均超过5次，其他学科的平均被引总次数都超过3次。OA缓慢响应论文虽然在发表之后的首次响应时间较长，但是它们依然可以获得较多引用，开放获取在其中可能发挥了一定的帮助作用，使这些论文在发表6年之后仍得到学者们的关注。
N为年度最高被引次数的均值，由于有部分论文总计仅被引用1次，所以这一指标的领域均值在7个专业中都较低，最高的是医学与环境科学，平均年度最高被引次数为1.88次，最低是信息与计算科学的1.41次。N表示论文传播次数的最高值，在论文的生命周期中高峰越高，相应的总被引次数可能会越多，论文的传播性会越好。当然，这一数值是相对的，随着时间的推移和引用数的增多，也可能在之后又会出现更高的数值。
缓慢响应论文复合指标SR{T,n,C,N}可以对缓慢响应现象进行多角度多维度的量化描述，包含了T和C这样描述整体的指标以及n和N这样描述细节的指标，与图2相比，可以只用4个数值就能描述一个领域的缓慢响应情况，对比图表更具简洁性，同时，该复合指标具有计算简单且描述明晰的特点。
3.2 评价论文
SR{T,n,C,N}也可用于进行论文层面的量化评价。SR{T,n,C,N}的T与n指标可以直观描述一篇论文的初始动力，T表示一篇论文发表之后的响应时间，可用于直接判断该论文是否属于缓慢响应论文这一分类，n描述了首次被引时的动力值，n的数值越大，说明首次被引时获得的关注越多，对论文的后续被引有积极的作用。C和N表示的是论文的被引势能，C与N的值越大，势能越大，则已经积累的被引数越多和年度被引峰值越高，通常对该论文的后续传播越有利。本文随机选择工程学和数学专业的2篇OA缓慢响应论文进行展示。
因为论文的被引次数并不连续，所以使用柱状图展示这2篇论文的被引时间与被引次数的关系，如图3所示。论文1为工程学专业的“Comparison of balance and out of balance main battle tank armaments(《平衡与失衡主战坦克武器装备的比较》)”，发表于2001年，发表后第15年收到首次被引且被引1次，在2016年被引3次，随后在2018年和2020年分别被引2次和4次，共计被引10次。该论文首次响应时间较晚，但是响应之后存在一定的关注度。
图3 2篇OA缓慢响应论文被引情况
论文2是数学领域2020年发表的“Mean action time for diffusive processes(《扩散过程的平均作用时间》)”，该文在2009年获得首次被引且当年被引3次，2011年被引次数最高，为5次，随后3年均被引4次，最近也较活跃，于2021年被引1次，共获得30次被引。论文2响应时间略早于论文1，并且首年就获得3次引用，而且首次响应之后的几年都获得4次以上的被引次数，比较受学者的认可，论文知识传播较快，而且持续受到学者的关注和引用，近两年也依然有引用。
使用复合评价指标对这两篇论文进行评价：
论文1的SR{T,n,C,N}=SR1{15,1,10,4}；
论文2的SR{T,n,C,N}=SR2{10,3,30,5}。
论文1与论文2进行比较，初始动力方面，论文2比论文1早响应5年，可能具有时间累积优势，论文2的n值大于论文1的n值，在首次被引时，论文2获得的关注度大于论文1，为后续的被引用提供助力。被引势能方面，论文2相比论文1也更具有优势，它的C值与N值都更大，已经积累的引用数与被引峰值更高。相较于论文1，论文2是一篇更具有影响力的缓慢响应OA论文。
SR{T,n,C,N}在评价论文时是一个简易描述论文生命周期的指标，从该指标可以清楚了解一篇论文发表后的首次响应时间、首次响应时共被引多少次、总共被引次数和年度最高被引次数。一篇论文的首次响应时间并不是越长越好，指标T仅起描述作用。首次响应时的被引次数可以表现出这篇论文在初期吸引了多少学者的关注，次数越多越能为今后的持续被引提供动力。总计被引次数是一个相对指标，会随着时间的变化而变化。同样，年度最高被引次数也可能会变化，但是从这一指数可以清晰地看出论文的被引峰值，峰值越高，对于今后论文被更多学者看到的机会就越大，能帮助论文更好地传播出去。
开放获取的首次被引展现出独特的缓慢响应现象，在前期研究的基础上，本文对OA缓慢响应论文进行了进一步研究。将选取的2 240篇论文按照学科进行分类，揭示了不同学科下的OA论文在首次响应时展现的不同引文结构。研究发现：OA缓慢响应不是少数现象，在各个学科的论文中均有不小的占比，在各学科中的占比因学科特点而异，在数学学科中占比达50%。缓慢响应论文在7个学科中的首次响应时间分布各有特点，分布较散，难以直接比较和总结规律，所以本文提出用SR这一复合指标来量化描述OA论文缓慢响应现象。SR{T,n,C,N}中包含描述时间与影响力的指标，也有从整体到细节多维度描述的指标，具有简单、直观、多维度的特点，最后验证了该指标在学科和论文层面的适用性。缓慢响应现象很特殊，并不存在首次被引越晚越好这样简单的单调的比较方法，而是每一篇缓慢引用论文都有自己独特的引文走向和发展轨迹，所以本文的复合指标将缓慢响应现象中关键位置的数据量化描述出来，为后续开放获取的引文评价研究提供助力。
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