國內(nèi)外引文內(nèi)容分析研究進(jìn)展

　　摘要:[研究目的]引文內(nèi)容分析是圖書情報學(xué)科經(jīng)典的定性研究方法,對引文內(nèi)容分析的研究與應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行梳理與總結(jié),為未來的研究提供參考。[研究方法]在Scopus數(shù)據(jù)庫中,以citationcontentanalysis、contentbasedcitationanalysis、contentcitationanalysis、in-textcitationanalysis等關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索,在CNKI數(shù)據(jù)庫中以引文內(nèi)容分析、引文語境分析、文內(nèi)引文分析等關(guān)鍵詞檢索,采用人工篩選的方式獲得文獻(xiàn)87篇文獻(xiàn),從引文文內(nèi)特征、引文語義關(guān)系、引文內(nèi)容本體、應(yīng)用和研究框架等5個方面對當(dāng)前研究進(jìn)行了總結(jié)和評述。[研究結(jié)論]引文內(nèi)容分析能夠揭示引文之間深層次的語義關(guān)系,并作出客觀、科學(xué)的學(xué)術(shù)評價結(jié)論,但引文關(guān)系非常復(fù)雜,涉及引用目的、引用動機(jī)、引用情感、引用功能等多個因素。對于引文間語義關(guān)系的研究,在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域缺乏具有統(tǒng)一的規(guī)范化的界定和框架。從應(yīng)用角度來看,利用自然語言處理和深度學(xué)習(xí)技術(shù)實現(xiàn)自動引文情感分類,以識別出具有可重復(fù)價值的臨床研究文獻(xiàn)進(jìn)行推薦,區(qū)分出不可重復(fù)的臨床實驗,從而避免醫(yī)學(xué)資源浪費是非常有意義的�；�于知識實體的引文內(nèi)容分析給學(xué)術(shù)評價和科研管理帶來了新的活力,將知識圖譜和引文內(nèi)容分析的有機(jī)結(jié)合能夠?qū)崿F(xiàn)智能化知識發(fā)現(xiàn),是值得進(jìn)一步探索的方向。

　　關(guān)鍵詞:引文內(nèi)容分析;引文語義關(guān)系;引文內(nèi)容本體;引文分類;學(xué)術(shù)評價

　　在科學(xué)研究評價中,引文分析是最為重要的一種評價方法,在期刊評價、世界高校排名中引文數(shù)據(jù)都是重要的參考依據(jù)。在文獻(xiàn)計量分析中,對研究論文影響力的測度通常是通過引文進(jìn)行的,例如文獻(xiàn)被引頻次、期刊影響因子[1]、H指數(shù)[2]、g指數(shù)[3]等定量計算方法。

　　引文分析方向投稿知識： 引用率高的論文水平就高嗎

　　傳統(tǒng)的引文分析方法,只能揭示兩篇文獻(xiàn)之間的引用和被引關(guān)系,所有引文均等同視之,沒有根據(jù)引文的重要性進(jìn)行區(qū)分,不能說明被引文獻(xiàn)對于施引文獻(xiàn)的具體作用和價值,也沒有考慮到作者在引文文獻(xiàn)時的情感態(tài)度,這種評價難以真實反應(yīng)被引文獻(xiàn)的內(nèi)容和質(zhì)量水平。Metron曾提出引文規(guī)范性理論[4],他認(rèn)為引文是用于償還智力債務(wù)的一種形式,是對前人智力成果的褒獎或信譽(yù)加分,然而隨后有研究發(fā)現(xiàn),存在大量的引文行為并沒有遵循這種規(guī)范,其意圖甚至與之相悖[5],Gilbert也質(zhì)疑莫頓的規(guī)范性假說過于理想化,他認(rèn)為作者引用某篇權(quán)威文獻(xiàn)是為了支持自己的觀點和結(jié)論[6]。

　　其實作者在引用文獻(xiàn)時經(jīng)歷了一個復(fù)雜的過程,涉及到引用動機(jī)、引用目的和引用情感等多個方面[7],作者往往有多種理由去引用文獻(xiàn),而不同引文在學(xué)術(shù)交流的過程中也會發(fā)揮不同的功能。引用行為讓施引文獻(xiàn)和被引文獻(xiàn)之間產(chǎn)生了緊密的聯(lián)系,但這種關(guān)系不僅限于引用和被引,還存在更加復(fù)雜的語義關(guān)聯(lián),例如Catalini等[8]利用自然語義處理技術(shù)對JournalofImmunology期刊中的負(fù)面引文進(jìn)行實證研究,發(fā)現(xiàn)了負(fù)面引用與高質(zhì)量論文之間存在聯(lián)系。

　　隨著對引文內(nèi)容分析研究的深入,研究者正在積極探索將引文內(nèi)容在學(xué)術(shù)評價中的作用。引文內(nèi)容分析能夠深入的挖掘施引文獻(xiàn)和被引文獻(xiàn)之間的語義關(guān)聯(lián),因為引文文本是作者在引用文獻(xiàn)時做出的評價和解釋,承載了作者引用該文獻(xiàn)的目的和情感偏向,通過對引用語境或引用內(nèi)容進(jìn)行分類分析能夠揭示文獻(xiàn)引用的深層次語義內(nèi)涵,從而更好地對論文質(zhì)量進(jìn)行評價。引文分析是圖書情報學(xué)科的經(jīng)典研究方法之一,因此本文對已有的基于內(nèi)容的引文分析研究進(jìn)行梳理總結(jié),重點介紹目前引文內(nèi)容分析領(lǐng)域的研究進(jìn)展和研究框架,追蹤新的研究熱點,并分析其存在的問題,以期為學(xué)術(shù)評價和知識關(guān)聯(lián)領(lǐng)域提供新的視角。

　　1數(shù)據(jù)收集

　　我們在Scopus數(shù)據(jù)庫中利用“題名-摘要-關(guān)鍵詞冶途徑進(jìn)行文獻(xiàn)檢索,采用的檢索式如下:TITLEABS-KEY(“citationcontentanalysis冶)ORTITLE-ABS-KEY(“contentbasedcitationanalysis冶)ORTI鄄TLE-ABS-KEY(“contentcitationanalysis冶)ORTI鄄TLE-ABS-KEY(“in-textcitationanalysis冶)ORTI鄄TLE-ABS-KEY(“citationrelation冶),不限定年代,共獲得文獻(xiàn)205篇。

　　在CNKI數(shù)據(jù)庫中利用“篇關(guān)摘冶途徑進(jìn)行檢索,檢索式如下:TKA=引文內(nèi)容分析ORTKA=引文語境分析ORTKA=引文上下文分析ORTKA=文內(nèi)引文分析ORTKA=引文語義關(guān)系ORTKA=引文分類ORTKA=引文本體,不限定年代,共獲得文獻(xiàn)50篇。然后通過人工閱讀題名和摘要,排除引文網(wǎng)絡(luò)分析、文獻(xiàn)計量分析等具體應(yīng)用案例文獻(xiàn),最終獲得87文獻(xiàn)供進(jìn)一步分析。

　　2傳統(tǒng)的引文分析

　　科學(xué)是一個包含研究者、項目和成果的巨大網(wǎng)絡(luò),而引文則是將這些節(jié)點聯(lián)系起來的連線。為了及時追蹤科學(xué)前沿,了解文獻(xiàn)及科學(xué)發(fā)展動態(tài),1955年,Eu鄄geneGarfield提出了科學(xué)引文索引(CitationIndexesforScience)[9],隨后在1963年開始編制和出版科學(xué)引文索引,該索引建立之初是用于檢索和追蹤科學(xué)文獻(xiàn)信息,但隨后發(fā)現(xiàn)引文數(shù)據(jù)對于文獻(xiàn)和期刊層面的評價起到了重要的促進(jìn)作用,因此有學(xué)者利用文獻(xiàn)獲得的引用次數(shù)來評價該文獻(xiàn)的影響力和質(zhì)量,利用學(xué)術(shù)期刊的影響因子來評價期刊的重要性。隨著WebofScience、PubMed、Scopus、GoogleScholar、MicrosoftAcademic等電子文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫的出現(xiàn),文獻(xiàn)的引用和傳播路徑得到了極大的擴(kuò)展。

　　對于個人研究者而言,利用引文分析可以發(fā)現(xiàn)更多的相關(guān)文獻(xiàn),提高檢索效率。而對于學(xué)科層面,利用引文分析能夠?qū)�科學(xué)活動和行為進(jìn)行評價。近些年,替代計量學(xué)的出現(xiàn)為彌補(bǔ)了傳統(tǒng)文獻(xiàn)計量的不足,為引文分析提供了更多的統(tǒng)計指標(biāo),例如讀者閱讀數(shù)量、微博評論數(shù)量等。引文分析在科學(xué)地圖繪制、識別研究前沿和熱點、學(xué)術(shù)評價、影響因子、論文質(zhì)量評價等領(lǐng)域取得了重要的理論和實踐成果,但傳統(tǒng)的引文分析大多依賴于引文數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建,這種模式存在諸多問題:(1)將所有引用等同視之;(2)僅考慮引文頻次或參考文獻(xiàn)數(shù)量;(3)難以揭示施引文獻(xiàn)和被引文獻(xiàn)之間的深層次的語義關(guān)系。

　　3引文文內(nèi)特征研究

　　傳統(tǒng)的引文分析從數(shù)量上考察引文的影響力,并不把引文文本信息作為研究對象,而引文文本分析則同時考慮定性和定量因素[10]。

　　引文文本一般是指引文標(biāo)識所在的句子或與其上下文句子的集合[11],它能提供施引文獻(xiàn)與被引文獻(xiàn)之間關(guān)系的重要信息。在引文文本分析中有兩個重要的相似概念:引用語境(cita鄄tioncontext)和引用內(nèi)容(citationcontent),根據(jù)Al鄄jaber[12]的觀點,引用語境是指在施引文獻(xiàn)對被引文獻(xiàn)的描述性和評論性文字,而引用內(nèi)容則是指對被引文獻(xiàn)內(nèi)容的描述。ZhuXD[13]也曾提出,當(dāng)施引文獻(xiàn)中提及一篇參考文獻(xiàn)時,出現(xiàn)在該文獻(xiàn)引文標(biāo)識附近的文本可當(dāng)作引用語境。

　　引文標(biāo)識是構(gòu)建引用內(nèi)容的基礎(chǔ),引文標(biāo)識周圍的詞語、語義內(nèi)容、甚至是隱含內(nèi)容都是引用內(nèi)容的一部分[14]。引用內(nèi)容分析和引用語境分析的目的也是不同的,前者是通過引文標(biāo)識周圍的語義含義了解和評價被引文獻(xiàn)的內(nèi)容特征,而后者旨在研究作者的引用過程,包括引用動機(jī)和原因[15]。為了在評估學(xué)術(shù)成果時找到更加準(zhǔn)確的文獻(xiàn)計量學(xué)方法,越來越多的學(xué)者開始關(guān)注基于內(nèi)容的引文分析。從20世紀(jì)50年代開始,基于內(nèi)容的引文分析主要從引文窗、引文分布兩個方面開展。

　　3.1引文窗的研究

　　引文內(nèi)容包含了施引文獻(xiàn)和被引文獻(xiàn)之間關(guān)系的重要信息,關(guān)于引文內(nèi)容的范圍界定雖然沒有統(tǒng)一定論,但有很多學(xué)者提出了重要的觀點。2008年Ritchie[16]認(rèn)為位于引文標(biāo)識附近的詞語是能夠反映被引文獻(xiàn)內(nèi)容的,并定義了9種引文內(nèi)容,分別是淤不包含任何引用內(nèi)容,于僅包含施引句子,盂包含下一句引文之前的1個句子,榆包含施引句子以及該句子的前后兩句,虞包含下一句引文之前的3個句子,愚包含引文標(biāo)識左右共50個單詞,輿包含引文標(biāo)識左右共70個單詞,余包含引文標(biāo)識左右共100個單詞,俞包含完整的施引文獻(xiàn)。后來的研究者發(fā)現(xiàn)基于句子的方法比基于單詞數(shù)量的方法能更好地識別引文內(nèi)容。2012年,Athar[17]建議使用四句話作為合適的引文窗,即引用的句子、引用句子前面的1個句子、引用句子后面的2個句子。

　　較長的引用內(nèi)容包含了更多的描述性詞語,因此能夠更好地揭示被引文獻(xiàn)的內(nèi)容。很多學(xué)者也將四句話的引文窗作為引文內(nèi)容分析的金標(biāo)準(zhǔn)[18]。2017年,國內(nèi)學(xué)者章成志等[19]通過對Morgan&Calypool出版的39本學(xué)術(shù)專著的引文內(nèi)容進(jìn)行標(biāo)注,發(fā)現(xiàn)專著中引文及其上下文的平均長度(單詞數(shù))在20-30之間,與學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的結(jié)果比較接近。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)在文本分析中的應(yīng)用,引文內(nèi)容的自動分析有了新的進(jìn)展,雷聲偉等[20]發(fā)現(xiàn)在進(jìn)行引文上下文識別任務(wù)中,用于文本分類的支持向量機(jī)(SupportVectorMachine,SVM)比序列標(biāo)注的條件隨機(jī)場(ConditionalRandomField,CRF)方法更加有效。

　　4引文的語義關(guān)系研究

　　引文內(nèi)容的語義關(guān)系分析主要在引用語境和引用內(nèi)容的分析的基礎(chǔ)上,從引文的動機(jī)、引文的功能、引文的重要性三個方面開展。

　　4.1引用動機(jī)研究

　　引文動機(jī)是作者在引文文獻(xiàn)時的內(nèi)在心理活動,反應(yīng)了引用文獻(xiàn)的原因和目的,即為什么要引用文獻(xiàn)。有學(xué)者認(rèn)為引用文獻(xiàn)的主要動機(jī)是說服讀者[6],或者通過引用已有成果來增加說服力和提高權(quán)威性[27]。學(xué)者們希望通過分析和確定文獻(xiàn)被引用的具體原因,從而判斷作者的引用動機(jī)和目的。

　　1964年,EugeneGarfield[28]列舉出了15項作者引用文獻(xiàn)的理由,但是他并沒有深入分析各項理由的出現(xiàn)頻率。該分類體系廣泛而抽象,適用于不同領(lǐng)域,但是分類目之間存在重疊性,如“向先驅(qū)者致敬冶和“確認(rèn)該出版物討論過某種理念或者概念冶,也沒有關(guān)于“使用前人研究數(shù)據(jù)、方法或成果冶的類目,但是該分類標(biāo)準(zhǔn)為后續(xù)研究奠定了基礎(chǔ)。

　　5引文內(nèi)容本體研究

　　5.1將引文作為實體類的本體

　　很多信息學(xué)相關(guān)的本體都將引文(citation)當(dāng)作一個重要的實體,通過在Ontobee數(shù)據(jù)庫檢索,發(fā)現(xiàn)有18個本體包含了cita鄄tion實體,并共用一個IRI(http://purl.obolibrary.org/obo/IAO_0000301)。在LinY等[53]發(fā)布的InformedConsentOntology本體中,實體citation的定義是“一種用于標(biāo)識特定出版物的文本實體冶,沒有下位實體,且通過對象屬性isabout與文檔實體(document)產(chǎn)生關(guān)聯(lián),同位類還有文檔題目(documenttitle)、表格(ta鄄ble)、書寫名字(writtenname)等,其父類為文本實體(textualentity)。

　　在SemanticscienceIntegratedOntolo鄄gy本體中,引文類的定義為一種文本實體,它表示在參考文數(shù)目或者參考文獻(xiàn)部分中描述的文獻(xiàn)來源。同樣沒有子類,其父類是文檔部分(documentcompo鄄nent)。還有一些本體考慮到了引文的特殊功能,例如在NCIThesaurusOBOEdition本體中,將引文說明(cita鄄tiondescription)定義為一種可接受格式的參考書目。

　　其子類包括臨床研究引文(ClinicalStudyCitation)、研究結(jié)果引用說明(ReferenceToStudyResultsCitationDescription)、研究參考引用說明(StudyReferenceCita鄄tionDescription)。而在Eagle-iresourceontology本體中,定義了引文管理對象(citationmanagementobjec鄄tive)和引文總頻次(globalcitationcount)兩個實體。此外,書目參考文獻(xiàn)本體(BibliographicReferenceOn鄄tology,BiRo)[54]能夠描述單個參考文獻(xiàn)以及它與被引文獻(xiàn)之間的關(guān)系,BiRo種定義了“isreferencedby冶和“reference冶兩個對象屬性,但是沒有涉及引用動機(jī)或者理由。在以上本體的結(jié)構(gòu)中,雖然涉及到了引文實體,但是沒有進(jìn)一步深入引文本身,調(diào)研中我們還發(fā)現(xiàn)了部分本體的構(gòu)建中,考慮到引文間語義關(guān)系、引用行為或引用過程。

　　6引文內(nèi)容分析對臨床試驗評價的意義

　　在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,引文內(nèi)容分析和情感分析對于臨床試驗價值的判斷具有重要的意義�？芍貜�(fù)性和可預(yù)測性是科學(xué)研究的兩大特質(zhì),在過去的十年內(nèi),隨著學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的爆發(fā)式增長,科學(xué)研究的可復(fù)現(xiàn)性成為了重要的議題,在很多醫(yī)學(xué)科學(xué)出版物發(fā)現(xiàn)存在大量不可重復(fù)的研究(Non-reproducibleStudy),美國生物醫(yī)藥巨頭安進(jìn)公司Amgen曾指出,在頂級腫瘤學(xué)期刊發(fā)表的論文中,有88%的研究結(jié)果是不可復(fù)現(xiàn)的[59],Io鄄annidis等人估計在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域不可重復(fù)研究可能占到80%[60,61],而研究中出現(xiàn)的錯誤、行為不當(dāng)或者欺詐是導(dǎo)致臨床試驗結(jié)果不可再現(xiàn)的主要原因,目前有越來越多的研究論文由于實驗不可重復(fù)性而被雜志撤回。

　　FavresseJ等[62]曾警示臨床醫(yī)生和醫(yī)學(xué)實驗人員,參考這些不可重復(fù)的研究結(jié)果可能會誤導(dǎo)臨床決策。因此,盡可能早地發(fā)現(xiàn)和識別更多的可重復(fù)性低或者存在缺陷的論文,防止科研資源浪費是非常重要的。引文文本中包含了作者引用該文獻(xiàn)的目的和情感偏向,因此科學(xué)研究的可重復(fù)性可以通過施引文本中的總體情感來評估和判斷,引用內(nèi)容和引用情感分析是評價臨床實驗可重復(fù)性價值的重要步驟。

　　7引文內(nèi)容分析研究框架

　　從上述研究可以看出,隨著開放科學(xué)運動的興起以及自然語義處理技術(shù)的迅猛發(fā)展,引文內(nèi)容分析已從語法分析層面不斷地向語義分析層面深化。語法層面的引文內(nèi)容分析利用文獻(xiàn)的結(jié)構(gòu)和布局來確定引文的位置和數(shù)量,基于此對引文影響力進(jìn)行評估;而語義層面的引文內(nèi)容分析需要通過解析文本內(nèi)容制定分類框架,以此對引用行為進(jìn)行判定。根據(jù)已有的引文分析研究體系,并借鑒ZhangGuo[63]的理論框架,我們歸納出了引文內(nèi)容分析的研究框架。

　　語法層面的引文內(nèi)容分析通常關(guān)注單句引文,例如引文窗的研究涉及引文內(nèi)容和引文語境的界定、引文內(nèi)容的抽取,而在引文影響力的評估中,不同的引用方式反應(yīng)了作者對引用的重視程度,例如簡單提及、詳細(xì)解釋和直接引用這三種方式的引文重要性逐漸提高。但是引文內(nèi)容的語法分析往往并不涉及引文的具體內(nèi)容,難以挖掘深層次的語義關(guān)聯(lián)。事實上引用是一個由主觀因素觸發(fā)的內(nèi)在復(fù)雜行為,它是作者通過理性、權(quán)衡的形式做出的高性價比選擇。因此,通過預(yù)定義的引文分類體系,推斷出引用行為的動機(jī)、目的、情感和功能是非常有意義的研究方向。隨著線性判別分析、主題模型、詞向量等技術(shù)的應(yīng)用,文獻(xiàn)之間的語義相關(guān)性判別變得更加高效,產(chǎn)生了引文推薦預(yù)測、自動引文摘要等重要的研究方向。

　　8結(jié)語

　　本文對引文分析的發(fā)展歷程、引文文內(nèi)特征、引文語義關(guān)系和引文內(nèi)容本體的研究進(jìn)行了梳理總結(jié)。此外,還提出了引文內(nèi)容分析的研究框架。傳統(tǒng)的引文內(nèi)容分析方法將所有引文等同視之,難以揭示引文之間的深層次語義關(guān)系并作出客觀、科學(xué)的學(xué)術(shù)評價結(jié)論,在二十世紀(jì)中葉,得益于數(shù)據(jù)挖掘和自然語言處理算法的進(jìn)步,引文內(nèi)容分析逐步從人工化、小規(guī)模、少樣本的模式向半自動化、大規(guī)模、海量樣本的模式蛻變。而引文關(guān)系非常復(fù)雜,涉及引用目的、引用動機(jī)、引用情感、引用功能等多個因素,不同學(xué)科間存在差異性,單一體系很難詳盡闡釋引文關(guān)系的內(nèi)涵,隨著新媒體時代的發(fā)展,引文語義關(guān)系呈現(xiàn)出演進(jìn)與變化趨勢。

　　對于引文間語義關(guān)系的研究,目前學(xué)界缺少系統(tǒng)性描述和定義,尤其是生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,雖然有從修辭角度研究引用關(guān)系的,但尚無引文語義關(guān)系與文本分類相關(guān)本體,缺乏具有統(tǒng)一的規(guī)范化的界定和框架。從應(yīng)用角度來看,引文內(nèi)容分析以及廣泛應(yīng)用于科研行為評價、科研數(shù)據(jù)管理、信息檢索、自動摘要、引文推薦和預(yù)測、學(xué)術(shù)傳播和知識挖掘等研究方向。

　　具體來說,在臨床醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,利用自然語言處理和深度學(xué)習(xí)技術(shù)實現(xiàn)自動引文情感分類,以識別出具有可重復(fù)價值的臨床研究文獻(xiàn)進(jìn)行推薦,區(qū)分出不可重復(fù)的臨床實驗,從而避免醫(yī)學(xué)資源浪費是非常有意義;此外,文獻(xiàn)是知識的載體,在學(xué)術(shù)評價和管理過程中,應(yīng)該將評價對象進(jìn)一步細(xì)粒度化為文獻(xiàn)中包含的知識實體,這些實體包括但不局限于數(shù)據(jù)集、知識元、方法、工具和理論等,因為這些知識實體是引文內(nèi)容中的核心,是作者具體的引用對象。

　　可以預(yù)見,基于知識實體的引文內(nèi)容分析和計量分析將賦予文獻(xiàn)計量分析范式轉(zhuǎn)移的巨大勢能,而EugeneGarfield的引文索引網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)一步演化為知識實體引用關(guān)系網(wǎng)絡(luò),對于開展學(xué)術(shù)史研究的人員,能夠更細(xì)粒度地梳理學(xué)科發(fā)展歷程中的知識流動和演進(jìn);2012年Google提出知識圖譜這一新的知識表示模式,產(chǎn)生了大量的概念驅(qū)動或?qū)嶓w驅(qū)動的圖譜,而數(shù)據(jù)集、視頻、網(wǎng)頁、博客等非著作型的引文內(nèi)容由于具有數(shù)字資源可定位性、唯一性,更加適合利用知識圖譜的方式進(jìn)行引文內(nèi)容分析,如何更好地將這些實體引文圖譜與其他開放資源產(chǎn)生關(guān)聯(lián),并實現(xiàn)智能化知識發(fā)現(xiàn)是未來值得進(jìn)一步探索的方向。

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　　作者：周志超

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