[轉貼]928資訊計量演講

「一篇文章之所以被另一篇文獻引用，是因為被引用文獻提供了相關資訊。文章被引用越多，表示貢獻與影響力較大」───這是照常理而言。
然而，這常理的背後又藏著什麼秘密?
是為了誇大自我或機構的貢獻?
是追逐著別人的錯誤盲目前進?
是一個不小心犯了二次引用?
是自以為一視同仁的公平，造成大者恆大，小者恆小的馬太效應?

如果真的藏著上述的動機，那「有被引用」和「品質保證」之間所建立的等號關係是否變的搖搖欲墜?!  等等，別那麼負面，有時候自我引用也不是存著不好的動機，而是考量研究的連續性，其實沒那麼居心叵測。

而當你想試圖拿起一個放大鏡一一檢視時，卻又發現事情沒那麼簡單；
此時資料庫公司聰明地站上裁判位置，攤出所謂的評鑑指標。
卻忽略了學科之間會有各別差異，並不是公式可以公平衡量計算；或者，這不是重點，他們真正所關心的另有其事XDD

另外，講者點出一個國內引用文獻的問題……
當國內學者寫了國外的新知或新概念時，後人常常沒有追回源頭，就直接引用那位國內學者，且各學科的這個問題情況不太一樣。
我想無論對與錯，黑或白，引用次數還是有那麼點參考價值；影響引用次數的因素很多，如：期刊年紀、刊期、語言、作者聲望、主題爭議等……。
 最後，這次演講主題是 資訊計量，我想後台的三位名人應該急得跳腳，想說怎麼還沒出場，那就給他們當壓軸吧
1布萊德福Bradford

他發現大多數的文獻被遺棄，在1934年他觀察到被收錄的相關主題文獻不到總數的一半，所以開始想研究文獻的分布狀況。

布萊德福定律有 實驗文字法 和 實驗圖形法，只是後來被抓包布萊德福的1:n:n²有矛盾，後來有人陸續修正，如：維克里Vichery、肯德爾Kendall等人。

2洛卡Lotka

他觀察作者生產力分析研究，計算作者與其出版品數量的關係。

該定律被指出有些問題，如：以第一位作者為統計對象會抹滅其他作者貢獻、高生產力作者易被忽略、質疑是否所有學科的作者分布都存在倒數反比關係。

3齊夫Zipf

他發現一個字彙的長度並非隨意形成，而是與其使用次數密切相關，即使用次數越多次，該字彙長度越短。主要探討字彙出現次數與排序間的關係。

主講蔡老師談到計量學研究就是在統計數據表中，看你怎麼說故事；話雖如此，但這故事說得好不好？有沒有貢獻或價值？嗯……不容易。

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