今天的演講請到政治大學的蔡明月教授為我們講解資訊計量學。
過程中，最有興趣的是資訊計量學的主要三大定律：布拉德福定律(Bradsord's Law)、洛特卡定律(Lotka's Law)、齊普夫的字詞分佈定律(Zipf's Law)，布拉德福定律將經常被引用的其中論文的期刊稱為核心期刊，則該圖書館中在館藏評鑑時則可以依據收錄多少核心期刊來判斷其品質。洛特卡定律
可評估各學科領域中不同作者生產的能力還有學術上的地位。齊普夫定律是專門研究在文獻中詞頻和排名之間的關係，可應用於資訊檢索。
引文分析是「書目計量學」中相當重要研究議題。有人認為，「引文分析是探討分析來源文獻及被引文獻之間的關係，從各種形式文獻的引用行為中，了解作品間的關聯性、各學科領域的引用特性、以及作品與作者的學科地位等等。其應用方面，可應用於了解學科、資訊檢索、館藏發展等方面。」
引用文獻分析常常遇到的四種問題：
1.自我引用
2.引用錯誤
3.引用均等
4.二次引用
自我引用的動機有很多，可能是為了提昇自己的被引用次數或者是延續上一個研究資料。引用錯誤比較尷尬，如果沒有人發現而在次被引用的話只會造成更多人誤解。所以不管是引用還是被引用都要小心確認甚至去閱讀探討他的來源。
引用分析真的是很重要而且要深入探討的一門學問，畢竟不能隨便引用而要清楚的知道他是對是錯第一個引用的是從哪來，關於我以後寫論文的時候也是需要引用文獻等等，這是不能馬虎的。
2010年12月23日 星期四
2010年10月20日 星期三
引文分析與計量by彥儒
此次在明月教授的講演中，有很大一部份的內容在說明引文行為的問題。當中，對於引文行為的問題大致有一種分類方式，分為自我引用、二次引用、引用錯誤等...，將引文問題做了一些歸納。但無論問題類型如何，我自己認為，引文問題或許可以分為引文使用者的蓄意行為、和非蓄意行為。
兩相比較之下，我比較感興趣的，也認為比較是對於學術發展有助益的問題，主要在於非蓄意行為的那一方面。一方面我認為即使有學者如在引文工作上多下功夫，甚至有違反研究倫理之嫌的行為，造成引文上數字的變化，他在學術上的貢獻一樣不可抹滅。同樣的，我也認為若學者若有心於引文效果上的成長，對於研究內容也當有一定的用心。我也確信有些學者即使利用手段提升學術地位，在學術本質上的貢獻也決不削減，甚至更助於領域的發展。但是另一方面，引文分析的流程上有許多問題，不是行為者蓄意去製造，卻在結果上造成偏頗或錯誤，才是我認為可以努力改善的問題。
事實上，會對於引文統計上的錯誤會有特別的感受，一部分來自於過去工作的經驗。曾經針對台灣大專院校所的學術文獻做過一些簡單的統計動作。不過即使僅是一部分的文獻，就可以發現這些過程中有許多問題。記得第一次發現這些問題的時候，覺得極為荒謬，可能是作者的名字拼錯、地址寫錯、國籍判斷錯誤、縮寫寫錯、音譯寫錯...各種問題層出不窮，當然，這也會影響統計結果，當中也有更多問題，比一些可以判斷修正的錯誤更難改變，例如改寫成英文後，難以判斷作者究竟何許人也的，或是跨國合作、旅居各國的作者難以歸納所屬單位的。而且這些問題的錯誤比率，就當初所遭遇的次數，我個人認為出現機率不算小。以上所舉多為資料紀錄和統計流程中錯誤造成的問題，記得當初新中慧覺得這方面的檔案能不能以類似權威控制的方式加以改善。然而對於真正的紀錄後端工作，我也不熟悉，只是當時僅對於小部分文獻的統計，會覺得這樣的方法有所幫助，而未來是否能有新的制度或方法來改善這樣的問題，是我較為好奇的。同樣地，也許學者在進行文獻撰寫時所發生的無心的錯誤也是常見的。對於撰寫方式上是否能在一些摩棱兩可的問題上，做一些簡單的歸納，整理出一套比較受大家接受的解決方式來解決這些『不算錯誤的錯誤』呢？
最後，引文分析的結果所帶來的貢獻是無庸置疑的，但我卻覺得，其中的問題即使早就被發現了，卻似乎顯少有所改善，是我認為很好奇也惋惜的。
以上多所臆測，僅屬個人淺見。
兩相比較之下，我比較感興趣的，也認為比較是對於學術發展有助益的問題，主要在於非蓄意行為的那一方面。一方面我認為即使有學者如在引文工作上多下功夫，甚至有違反研究倫理之嫌的行為，造成引文上數字的變化，他在學術上的貢獻一樣不可抹滅。同樣的，我也認為若學者若有心於引文效果上的成長，對於研究內容也當有一定的用心。我也確信有些學者即使利用手段提升學術地位，在學術本質上的貢獻也決不削減，甚至更助於領域的發展。但是另一方面，引文分析的流程上有許多問題，不是行為者蓄意去製造，卻在結果上造成偏頗或錯誤，才是我認為可以努力改善的問題。
事實上，會對於引文統計上的錯誤會有特別的感受，一部分來自於過去工作的經驗。曾經針對台灣大專院校所的學術文獻做過一些簡單的統計動作。不過即使僅是一部分的文獻，就可以發現這些過程中有許多問題。記得第一次發現這些問題的時候，覺得極為荒謬，可能是作者的名字拼錯、地址寫錯、國籍判斷錯誤、縮寫寫錯、音譯寫錯...各種問題層出不窮，當然，這也會影響統計結果，當中也有更多問題，比一些可以判斷修正的錯誤更難改變，例如改寫成英文後，難以判斷作者究竟何許人也的，或是跨國合作、旅居各國的作者難以歸納所屬單位的。而且這些問題的錯誤比率，就當初所遭遇的次數，我個人認為出現機率不算小。以上所舉多為資料紀錄和統計流程中錯誤造成的問題，記得當初新中慧覺得這方面的檔案能不能以類似權威控制的方式加以改善。然而對於真正的紀錄後端工作，我也不熟悉，只是當時僅對於小部分文獻的統計，會覺得這樣的方法有所幫助，而未來是否能有新的制度或方法來改善這樣的問題，是我較為好奇的。同樣地，也許學者在進行文獻撰寫時所發生的無心的錯誤也是常見的。對於撰寫方式上是否能在一些摩棱兩可的問題上，做一些簡單的歸納，整理出一套比較受大家接受的解決方式來解決這些『不算錯誤的錯誤』呢？
最後，引文分析的結果所帶來的貢獻是無庸置疑的，但我卻覺得，其中的問題即使早就被發現了，卻似乎顯少有所改善，是我認為很好奇也惋惜的。
以上多所臆測，僅屬個人淺見。
[轉貼]引用文獻分析與計量
大學期間有老師曾說過，從文章的參考資料可以初步看出作者對於此篇是否嚴謹，基本 的參考資料都錯誤百出，文章內容也不太會「嚴謹」，由此可知在撰寫文章時，「引用」的正確性非常的重要。蔡老師在演講中所提到的，是在引用文獻分析中所發 現到的問題，也是未來在撰寫論文時需要注意的幾個項目。
《自我引用》在引用文獻分析中常發現的一點，作者藉由大量自我引用來膨脹被引次數，自我引用又有分「同時自我引用」和「歷時自我引用」，兩者相比，歷時自我引用較難計算，要藉由資料庫的的所記錄的次數來計算，而資料庫所收錄的文章數也影響了兩者的數值的正確性。
但自我引用並非完全不好，研究是連續性的，有時會需要前次研究的數據，適度的自我引用，也能幫助讀者更了解研究的內容。
《引用錯誤》在作者列出引用的資料時，可能會忽略掉引用格式或資料內容的正確性，而造成引用錯誤。
《引用均等》每一個引用皆有同等的重要性，引用的次數顯示出其重要性，有些引用可能只是因為作者的聲望高才被引用，引用是要將對自身文章有影響的文章列出，使得研究更為完整，更有價值。
《二次引用》作者要引用早期的作品，但並沒有真正參考原始資料，而將引用書目資料列為自己的參考書目，又由於抄錄的作品資料是錯誤的，導致後續多篇文章也跟著錯。參考的資料要親自看過，認為參考資料對於本身文章內容有相關影響或引為佐證，才能列為參考引用。
書目計量學主要三大定律和引用文獻分析所形成，不只是探討文獻的量，也探討文獻的品質，兩者相互配合，才能得到1+1>2的成果。
藉由這次的演講，加深了書目計量學印象，雖然了解的還不深，對於未來論文的撰寫也有很大助益。
轉貼自http://www.wretch.cc/blog/myym3333/21059517
《自我引用》在引用文獻分析中常發現的一點，作者藉由大量自我引用來膨脹被引次數，自我引用又有分「同時自我引用」和「歷時自我引用」，兩者相比，歷時自我引用較難計算，要藉由資料庫的的所記錄的次數來計算，而資料庫所收錄的文章數也影響了兩者的數值的正確性。
但自我引用並非完全不好，研究是連續性的，有時會需要前次研究的數據，適度的自我引用，也能幫助讀者更了解研究的內容。
《引用錯誤》在作者列出引用的資料時，可能會忽略掉引用格式或資料內容的正確性，而造成引用錯誤。
《引用均等》每一個引用皆有同等的重要性，引用的次數顯示出其重要性，有些引用可能只是因為作者的聲望高才被引用，引用是要將對自身文章有影響的文章列出，使得研究更為完整，更有價值。
《二次引用》作者要引用早期的作品，但並沒有真正參考原始資料，而將引用書目資料列為自己的參考書目，又由於抄錄的作品資料是錯誤的，導致後續多篇文章也跟著錯。參考的資料要親自看過，認為參考資料對於本身文章內容有相關影響或引為佐證，才能列為參考引用。
書目計量學主要三大定律和引用文獻分析所形成，不只是探討文獻的量，也探討文獻的品質，兩者相互配合，才能得到1+1>2的成果。
藉由這次的演講，加深了書目計量學印象，雖然了解的還不深，對於未來論文的撰寫也有很大助益。
轉貼自http://www.wretch.cc/blog/myym3333/21059517
2010年10月19日 星期二
[轉貼]引文分析與計量 By德厚
今天的演講請到政治大學的蔡明月教授為我們講解資訊計量學。
過程中，最有興趣的是資訊計量學的主要三大定律：布拉德福定律(Bradsord's Law)、洛特卡定律(Lotka's Law)、齊普夫的字詞分佈定律(Zipf's Law)，布拉德福定律將經常被引用的其中論文的期刊稱為核心期刊，則該圖書館中在館藏評鑑時則可以依據收錄多少核心期刊來判斷其品質。洛特卡定律
可評估各學科領域中不同作者生產的能力還有學術上的地位。齊普夫定律是專門研究在文獻中詞頻和排名之間的關係，可應用於資訊檢索。
引文分析是「書目計量學」中相當重要研究議題。有人認為，「引文分析是探討分析來源文獻及被引文獻之間的關係，從各種形式文獻的引用行為中，了解作品間的關聯性、各學科領域的引用特性、以及作品與作者的學科地位等等。其應用方面，可應用於了解學科、資訊檢索、館藏發展等方面。」
引用文獻分析常常遇到的四種問題：
1.自我引用
2.引用錯誤
3.引用均等
4.二次引用
自我引用的動機有很多，可能是為了提昇自己的被引用次數或者是延續上一個研究資料。引用錯誤比較尷尬，如果沒有人發現而在次被引用的話只會造成更多人誤解。所以不管是引用還是被引用都要小心確認甚至去閱讀探討他的來源。
引用分析真的是很重要而且要深入探討的一門學問，畢竟不能隨便引用而要清楚的知道他是對是錯第一個引用的是從哪來，關於我以後寫論文的時候也是需要引用文獻等等，這是不能馬虎的。
轉貼自http://www.wretch.cc/blog/aesonchou/34092774
過程中，最有興趣的是資訊計量學的主要三大定律：布拉德福定律(Bradsord's Law)、洛特卡定律(Lotka's Law)、齊普夫的字詞分佈定律(Zipf's Law)，布拉德福定律將經常被引用的其中論文的期刊稱為核心期刊，則該圖書館中在館藏評鑑時則可以依據收錄多少核心期刊來判斷其品質。洛特卡定律
可評估各學科領域中不同作者生產的能力還有學術上的地位。齊普夫定律是專門研究在文獻中詞頻和排名之間的關係，可應用於資訊檢索。
引文分析是「書目計量學」中相當重要研究議題。有人認為，「引文分析是探討分析來源文獻及被引文獻之間的關係，從各種形式文獻的引用行為中，了解作品間的關聯性、各學科領域的引用特性、以及作品與作者的學科地位等等。其應用方面，可應用於了解學科、資訊檢索、館藏發展等方面。」
引用文獻分析常常遇到的四種問題：
1.自我引用
2.引用錯誤
3.引用均等
4.二次引用
自我引用的動機有很多，可能是為了提昇自己的被引用次數或者是延續上一個研究資料。引用錯誤比較尷尬，如果沒有人發現而在次被引用的話只會造成更多人誤解。所以不管是引用還是被引用都要小心確認甚至去閱讀探討他的來源。
引用分析真的是很重要而且要深入探討的一門學問，畢竟不能隨便引用而要清楚的知道他是對是錯第一個引用的是從哪來，關於我以後寫論文的時候也是需要引用文獻等等，這是不能馬虎的。
轉貼自http://www.wretch.cc/blog/aesonchou/34092774
2010年10月13日 星期三
[轉貼] 引用分析與計量by文杰
文獻的閱讀與引用，讓我們在做研究時能夠將前人所累積的經驗及智慧為基石，站在巨人的肩膀上而能看的更高更遠，而不會自顧自的埋頭研究，盲目的閉門造車。今天將由蔡明月教授來告訴我們引文分析與計量的重要。
資訊計量是門紮紮實實的學問，雖然有些研究結果看起來好像是沒有甚麼用途和偉大的影響力，但是這些研究累積一定量的數據之後，卻能產生很有份量的結果。而這些數據會告訴我們該如何採取最適當的行動和策略。如：分析某醫院圖書館的某期刊使用率，以決定未來是否購買的研究。做完問卷調查，經過統計和分析後，得知某期刊在某醫院圖書館被借閱的情況，若使用率太低，則下次就不採買。看似就只是為了解決一家醫院的圖書館期刊採買的問題，但如果與國際指標性的研究結果相同，那就代表未來若想了解某些期刊的購買與否，只要參考國際指標性的研究結果即可，不需要在做麻煩又花錢的調查和評估來決定採買與否，所有的醫院圖書館都能照著做而節省很多成本。聽教授舉的案例，讓我們感受到了資訊計量的厲害之處。
而在引文分析的部分，教授介紹了引用文的利弊缺失。引用文並不只是跟別人說你文章裡哪幾段話是出自哪篇研究文章如此而已，引文分析與計量是可以最直接掌握文獻使用情形、判斷文獻價值的技術，這些數據能將文獻品質量化，這是引文分析不可取代的優勢。雖然說文獻被引用愈多，表示貢獻的資訊愈多，影響愈大，但是在引用計量時所採用的策略會對引文分析的結果產生很大的影響。教授也對此做了詳細的介紹各種引用文獻時碰到主要的四個問題：
1.自我引用。無論作者或是期刊的自我引用，發生的頻率都很頻繁，若以計算被引次數評估文章表現時有很大影響。但是自我引用不全然是不好的，有些作者或期刊前後期的研究有關連性時，而做引用。如此判斷自我引用是否是因為研究的關連性，抑或是只是為了提高文章的引用次數，是個重要的議題。
2.引用錯誤。無論是在引用格式錯誤，或是引用內容錯誤的情形都居高不下，甚至有指導教授告訴學生只要有引用文獻就好，不一定是因為引用文獻對自己的研究有幫助而引用如此誇張的做法。
3.引用均等。因為引用文獻的計數主要是從文獻被引用的次數來確認他的重要性，所以將所有引用視為同等重要。但是真的是被引用的文獻較沒被引用的文獻有品質嘛？好像不見得吧？！這應該視研究的方向和需求，文獻對於不同的研究會有不同的貢獻。
4.二次引用。作者引用文獻時未真正參考原始文獻，引用其他文獻的參考書目。引用文獻要追朔到最原始的文章，但似乎不是那麼容易做到。
1.自我引用。無論作者或是期刊的自我引用，發生的頻率都很頻繁，若以計算被引次數評估文章表現時有很大影響。但是自我引用不全然是不好的，有些作者或期刊前後期的研究有關連性時，而做引用。如此判斷自我引用是否是因為研究的關連性，抑或是只是為了提高文章的引用次數，是個重要的議題。
2.引用錯誤。無論是在引用格式錯誤，或是引用內容錯誤的情形都居高不下，甚至有指導教授告訴學生只要有引用文獻就好，不一定是因為引用文獻對自己的研究有幫助而引用如此誇張的做法。
3.引用均等。因為引用文獻的計數主要是從文獻被引用的次數來確認他的重要性，所以將所有引用視為同等重要。但是真的是被引用的文獻較沒被引用的文獻有品質嘛？好像不見得吧？！這應該視研究的方向和需求，文獻對於不同的研究會有不同的貢獻。
4.二次引用。作者引用文獻時未真正參考原始文獻，引用其他文獻的參考書目。引用文獻要追朔到最原始的文章，但似乎不是那麼容易做到。
為了讓自己的研究有分量，我們必須引用專家學者的文獻，除非是哲學系，所有的東西都必須是出自自己腦袋，才不會有引用這回事。若是論文引用了別人的文章而沒有註記，就變成剽竊了啊！要是被抓到可是要繳回畢業證書的呢！看來在文獻引用這個部分必須好好的研究研究了。
轉貼自：http://s9540148.pixnet.net/blog/post/25770632
轉貼自：http://s9540148.pixnet.net/blog/post/25770632
2010年10月11日 星期一
2.引用文獻分析與計量演講心得by麗婷
2.引用文獻分析與計量演講 蔡明月教授
這次的演講是有關引文分析與計量，引用文獻目的有:幫助讀者進一步了解資料來源內容、證明此份論文具有一定的學術研究基礎、對研究資料來源作者所提供的論點表示感謝及尊重。而文獻被引用的次數越多就代表其文獻所研究的內容具有其領域的重要性，而資訊計量有三大定律：布萊德福定律(Bradford's Law) 、洛卡定律( Lotka's Law) 、齊夫定律(Zip's Law)。
引文分析，是在評估學科、研究者、出版物等重要性的方式之一，但其引文的方式有四類問題，讓此方法附有爭議性。其四類問題為:
1.自我引用:
作者的引用文獻都是利用自己相關文獻作引用，而此方式會導致引用次數
的統計有所誤差，導致評鑑時會有不實的情況。然而自我引用有分兩種類型:
(1)同時自我引用、(2)歷時自我引用。
但自我引用不一定不好，因為有可能作者是連續性的研究，接續之前研究
的大方向進而細部的研究分析，或者是其相關研究的領域較窄，研究的文獻
有限。所以自我引用的好壞，需要深入了解才能認定其對錯。
2.引用錯誤:引用錯誤有兩種類型:
(1)引用格式錯誤:引用文型所採用的格式有所規範，其常用的引用格式有
三:APA(社會科學、心理學、教育領域)、Chicago(各學科領域) MLA(文學、
藝術、人文學科領域)
(2)引用內容錯誤:作者對於其內容所引用文獻未多加審查使用的正確與否，而
傳遞錯誤的資訊。
3.引用均等:
文獻確認其重要性大多以被引用次數的多少來決定，因此如一篇作
品被多次引用不同部分但只計算一次，會有不公的爭議。
4.二次引用:
作者並未真正參考最原始文獻，所引用的書目資料只是取自於別的出版物
所引用的參考書目，這會讓特定的引用錯誤同樣出現在不同文章的參考書目。
資訊計量學的範圍很廣泛，以前也有看過引用文獻的相關的內容，但只有大概並沒有那麼的仔細，在課堂前因為有讀過蔡教授文章，所以在演講過程中配合老師的舉例，讓我更清楚也更了解引用文獻的重要性和如何盡量避免引用相關的爭議。
這次的演講是有關引文分析與計量，引用文獻目的有:幫助讀者進一步了解資料來源內容、證明此份論文具有一定的學術研究基礎、對研究資料來源作者所提供的論點表示感謝及尊重。而文獻被引用的次數越多就代表其文獻所研究的內容具有其領域的重要性，而資訊計量有三大定律：布萊德福定律(Bradford's Law) 、洛卡定律( Lotka's Law) 、齊夫定律(Zip's Law)。
引文分析，是在評估學科、研究者、出版物等重要性的方式之一，但其引文的方式有四類問題，讓此方法附有爭議性。其四類問題為:
1.自我引用:
作者的引用文獻都是利用自己相關文獻作引用，而此方式會導致引用次數
的統計有所誤差，導致評鑑時會有不實的情況。然而自我引用有分兩種類型:
(1)同時自我引用、(2)歷時自我引用。
但自我引用不一定不好，因為有可能作者是連續性的研究，接續之前研究
的大方向進而細部的研究分析，或者是其相關研究的領域較窄，研究的文獻
有限。所以自我引用的好壞，需要深入了解才能認定其對錯。
2.引用錯誤:引用錯誤有兩種類型:
(1)引用格式錯誤:引用文型所採用的格式有所規範，其常用的引用格式有
三:APA(社會科學、心理學、教育領域)、Chicago(各學科領域) MLA(文學、
藝術、人文學科領域)
(2)引用內容錯誤:作者對於其內容所引用文獻未多加審查使用的正確與否，而
傳遞錯誤的資訊。
3.引用均等:
文獻確認其重要性大多以被引用次數的多少來決定，因此如一篇作
品被多次引用不同部分但只計算一次，會有不公的爭議。
4.二次引用:
作者並未真正參考最原始文獻，所引用的書目資料只是取自於別的出版物
所引用的參考書目，這會讓特定的引用錯誤同樣出現在不同文章的參考書目。
資訊計量學的範圍很廣泛，以前也有看過引用文獻的相關的內容，但只有大概並沒有那麼的仔細，在課堂前因為有讀過蔡教授文章，所以在演講過程中配合老師的舉例，讓我更清楚也更了解引用文獻的重要性和如何盡量避免引用相關的爭議。
2010年10月9日 星期六
引文分析與計量by威毅
這次的演講由政大的蔡老師來演講關於資訊計量的專題，當中牽扯到了很多引用的行為以及議題。許多的計量資料端看每位研究者是如何說故事的。
自我引用：
這其中關於研究者自身是否蓄意提高自身的研究被引用次數，提升自己的影響力，或是由於自身研究的延續性，而自然而然的引用自己的研究，這中間會產生部分的議題，研究者是否太過自我中心，認為自身的研究才是值得專注的問題，也應該注意是否有膨脹自身研究貢獻的疑慮。
引用錯誤：
關於引用內容本身可能就是錯誤的資訊，或是單純研究者引用格式錯誤。
引用均等：
在研究之中每篇被引用的文獻是否都有均等的價值，每篇的文獻在研究中提供的資訊或是貢獻度並不一定是相同的，現在許多資料庫所提供的引用次數大多都是基於引用均等的方式計算的，因此並無法體現出各篇文獻所提供的真正價值。
二次引用：
包含了蓄意的欺騙，並沒有真實的參考到所提及之文獻，或並沒有追根究柢引用原先的研究。
現在在資訊計量的不應只是專注在量的評估上更應該要包含有引用品質，而如何研究以及擷取引用之中的貢獻度，是必須要瞭解的，讓引用能夠真正得有品質上的區別，對於每位研究者的研究貢獻才是有區別的，對於研究這自身而言則應該避免自身引用、引用錯誤等情事發生，如此才能真正體現出引用的用處以及對於被引用作者的尊敬。
自我引用：
這其中關於研究者自身是否蓄意提高自身的研究被引用次數，提升自己的影響力，或是由於自身研究的延續性，而自然而然的引用自己的研究，這中間會產生部分的議題，研究者是否太過自我中心，認為自身的研究才是值得專注的問題，也應該注意是否有膨脹自身研究貢獻的疑慮。
引用錯誤：
關於引用內容本身可能就是錯誤的資訊，或是單純研究者引用格式錯誤。
引用均等：
在研究之中每篇被引用的文獻是否都有均等的價值，每篇的文獻在研究中提供的資訊或是貢獻度並不一定是相同的，現在許多資料庫所提供的引用次數大多都是基於引用均等的方式計算的，因此並無法體現出各篇文獻所提供的真正價值。
二次引用：
包含了蓄意的欺騙，並沒有真實的參考到所提及之文獻，或並沒有追根究柢引用原先的研究。
現在在資訊計量的不應只是專注在量的評估上更應該要包含有引用品質，而如何研究以及擷取引用之中的貢獻度，是必須要瞭解的，讓引用能夠真正得有品質上的區別，對於每位研究者的研究貢獻才是有區別的，對於研究這自身而言則應該避免自身引用、引用錯誤等情事發生，如此才能真正體現出引用的用處以及對於被引用作者的尊敬。
引文分析與計量 by 恆毅
書目計量學（Bibliometrics）是1969年由Alan Pritchard提出，將其定義為「應用數學和統計學方法，藉由計算與分析文字資訊的不同層面來顯現文字資訊的處理過程，以及某一學科發展的性質與趨勢」。書目計量學主要的研究範疇是文獻(或資訊)的分佈情形以及文獻的成長與老化，其主要的應用除了Lotka's、Bradford's、Zipf's三大定律之外，也包含了這次蔡明月老師的演講主題--引用文獻分析。
一篇完整的學術論文，必須由正文以及其所附的參考書目組成。在學術領域之中，研究人員撰寫的論文，通常是根據前人的研究成果發展。研究人員藉著引用文獻，表明對前人研究成果的承認、借用、繼承、修正、反駁、批判或是向讀者提供更進一步研究的參考線索等，因此正文和參考書目之間建立起一種引證關係。在早期，引用文獻的研究都以人工方式計算分析，耗時費力而且無法實施大量的數據分析，因此被局限在少數以及特定領域的期刊文章。但是1960年以後，隨著電腦問世之後，前述的情況被大幅的改善。Garfield於1963創立的科學引文索引(Science citation Index, SCI)電腦資料庫，為引用文獻分析開創了一實用而且方便的途徑。在傳統引文分析的基礎上，被引用的文獻不須多完美，只要滿足作者的「引用」需要即可，引用文獻也提供了作者心理相關的線索。第一位針對正文之後所附的參考書目進行計算與分析的學者為Gross & Gross，他們提出以引用次數作為評估期刊重要性之參考。在眾多引用文獻分析研究的批評之中，自我引用、引用錯誤、引用均等以及二次引用是爭議最大的幾個項目。
自我引用是引文分析的研究之中，最為人所詬病的項目，作者藉由大量自我引用，膨脹其被引用次數並誇其貢獻。但是作者的引用動機，有相當大的歧異，無法得知作者自我引用的真正目的。因此，蔡明月老師提到利用同時自我引用以及歷時自我引用來分別。同時自我引用是指在一篇文章中，作者列於參考書目中有引用自己著作的篇數與全部參考文獻總數的比值。而歷時自我引用，則是一篇文章發表以後歷年來被引用的總數中，作者引用自己文獻的次數所佔比例。但是如果要進行歷時自我引用的相關研究，則受限於工具，目前提供較完整資訊以及標準格式的就只有 WOS。
也由於引文分析從開始就被用於評估期刊的重要性，因此很自然的也就被應用於學術評鑑上。但是，在學術評鑑上使用引文分析，是否就真的合情、合理，是我們必需詳加思考的問題。
2010年10月5日 星期二
[轉貼]引文分析與反思
文獻之所以被引用，是因為它提供了相關資訊。
這週談到引文分析，當我們在判斷一門學科、學者、出版刊物等重要性時，引文分析絕對是一個重要的方法，它讓我們能夠從數字中直覺的判斷出一門學科的盛衰、一個學者的貢獻度、一本期刊的權威性。
好的文章、重要的文章會被相對多數的人所引用，但是否被多數人引用的文章就一定是好的文章？或是說，被少數人引用的文章就比較不重要？
這個答案正是我們反思的原因，一個數字當中代表的不全是單純的現象，而有太多的故事和原因導致這個可見的結果。因此蔡教授提到了錯誤引用、自我引用、引用均等和二次引用幾種情況，這些都不是我們能夠從數字中讀取的，當然，也不是我們能夠單純用批判的角度來談論的。
自我引用是否為作者誇大其貢獻的作為，我想是無法一概而論的，有些是因為研究連續性而引用自己的上一篇文章而有些卻是蓄意誇大。教授談到許多學科的自我引 用率呈現不同的數字，然而重要的是背後代表的意義。馬太效應也是一個問題，多數人容易過於偏袒一位已有一定影響力的學者，而導致多的越多、少得越少，為中 和這樣問題而有引用均等的方式。多數人對於引用過於隨興，不謹慎，或者說是懶惰，而不去直接參考原始文獻，導致出現許多非相關的二次文獻。錯誤引用更是不 勝枚舉，許多作者只為了讓參考文獻看起來"好看"，就一味的引用那些在學科裡具影響力的文章，想讓自己的文章似乎切中要點，這些種種因素都影響引文分析的 有效性和推測的結果。
或許以上提到的很多負面情形都是為了某種目的，讓自己看起來更有貢獻或是更重要。更有可能是牽扯到利益關係，這就讓讀者必須從根本面去思考這些數據的可信 度，一些期刊或許為了吸引更多讀者而有數據操作的動作，也有可能一些學校或學科為了讓自己看起來更重要，而鼓勵引用。這些問題就已經超出引文分析的最初意 義了，而是政策的問題，是否這些利益和光環已經超出學術的內涵。
引用的基本假設是，引用有意義且具體相關的文章，然而個人卻認為這包含主觀的層面在內，引用之所以會有這麼多的問題就是因為無法控制品質，就算是從某些做引文分析研究的專家做概略性的判斷，又是否能夠全面性的了解眾多學科的脈絡？這也是我對圖資人所提出的一大疑慮。
儘管做了這麼多對引文分析的反思，引文分析仍然具有它的貢獻和價值，判斷一篇文章的貢獻深入了哪些學科、判斷一學科是否具有接納性和跨領域的潛力，因此書目計量學至今仍是一個興盛的學問阿！
轉貼自http://libraripeople.blogspot.com/2010/10/blog-post.html
這週談到引文分析，當我們在判斷一門學科、學者、出版刊物等重要性時，引文分析絕對是一個重要的方法，它讓我們能夠從數字中直覺的判斷出一門學科的盛衰、一個學者的貢獻度、一本期刊的權威性。
好的文章、重要的文章會被相對多數的人所引用，但是否被多數人引用的文章就一定是好的文章？或是說，被少數人引用的文章就比較不重要？
這個答案正是我們反思的原因，一個數字當中代表的不全是單純的現象，而有太多的故事和原因導致這個可見的結果。因此蔡教授提到了錯誤引用、自我引用、引用均等和二次引用幾種情況，這些都不是我們能夠從數字中讀取的，當然，也不是我們能夠單純用批判的角度來談論的。
自我引用是否為作者誇大其貢獻的作為，我想是無法一概而論的，有些是因為研究連續性而引用自己的上一篇文章而有些卻是蓄意誇大。教授談到許多學科的自我引 用率呈現不同的數字，然而重要的是背後代表的意義。馬太效應也是一個問題，多數人容易過於偏袒一位已有一定影響力的學者，而導致多的越多、少得越少，為中 和這樣問題而有引用均等的方式。多數人對於引用過於隨興，不謹慎，或者說是懶惰，而不去直接參考原始文獻，導致出現許多非相關的二次文獻。錯誤引用更是不 勝枚舉，許多作者只為了讓參考文獻看起來"好看"，就一味的引用那些在學科裡具影響力的文章，想讓自己的文章似乎切中要點，這些種種因素都影響引文分析的 有效性和推測的結果。
或許以上提到的很多負面情形都是為了某種目的，讓自己看起來更有貢獻或是更重要。更有可能是牽扯到利益關係，這就讓讀者必須從根本面去思考這些數據的可信 度，一些期刊或許為了吸引更多讀者而有數據操作的動作，也有可能一些學校或學科為了讓自己看起來更重要，而鼓勵引用。這些問題就已經超出引文分析的最初意 義了，而是政策的問題，是否這些利益和光環已經超出學術的內涵。
引用的基本假設是，引用有意義且具體相關的文章，然而個人卻認為這包含主觀的層面在內，引用之所以會有這麼多的問題就是因為無法控制品質，就算是從某些做引文分析研究的專家做概略性的判斷，又是否能夠全面性的了解眾多學科的脈絡？這也是我對圖資人所提出的一大疑慮。
儘管做了這麼多對引文分析的反思，引文分析仍然具有它的貢獻和價值，判斷一篇文章的貢獻深入了哪些學科、判斷一學科是否具有接納性和跨領域的潛力，因此書目計量學至今仍是一個興盛的學問阿！
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[轉貼]100928 引用文獻分析與計量
以前大學在準備一份像樣的post時，總覺得關於引用文獻的部分就複製貼上然後再放幾本computer science的經典書籍即可交差了事，所以也沒想這麼多關於這方面的大學問。事隔幾年後，我接觸資訊社會的領域，然後在課程安排下聽到擁有這方面權威的蔡明月老師演講，老師簡單的帶過一些像是引用文獻分析與計量的定義、優點、缺點、分類法等比較列點式的講解，但是談到關於動機這部分就比較籠統，所以我回想起自己為什麼要引用文章的經驗，對我這個只是一位名不見經傳的大學生來說，引用文獻的動機不外乎就是想要引用大咖的文章來說服觀眾得到認同、或者是沿用一些研究方法或結果。
引用文獻分析與計量的學問在學界上有一定的份量在，它是書目另一重要分籌，和布萊德福、洛卡齊夫等三大定律可以相提並論。它們的價值在於研究文獻的品質，換句話說就是A文章被B文章引用的原因是因為A文章提供相當的資訊以供引用。而它的優點就是使用簡單、直接、實際，還有價值的判斷早在文獻被引用時就已經完成，也是唯一容易觀察作者使用文獻的指標，所以至今這門學問還是蓬勃發展持續的迸出新意。
一個事實的存在不是只有單面的好處或壞處，雖然引用文獻分析與計量是一門廣泛被應用的研究方法，但不可避免的還是有它的缺點存在，像是只能用已經出版的刊物來計算，各國語言的限制隔閡，database技術性錯誤或收錄不完整而影響品質，也有些出版品因為版權或單位限制而無法對外公開發行，還有方法論文章或對立性文章常被引用但不具爭議但有用文章或專利文獻少被引用，要不就是存在著以量取勝的灌水嫌疑。
不過，演講中聽到「老人與海」在精神與心理期刊被廣泛引用時深感訝異，後來我再拿起書本讀了一下，「老人與海」最早來說是文學，被文學家闡述其背後的生命意義，接著就有哲學家接棒來做批判性的探討，然後再被精神與心裡科期刊引用，順這樣的邏輯推想，其實也不訝異。
後來問了一下我的指導老師，有沒有像「老人與海」這種情形的例子，發現其實也不少。像是林奈的生物分類(界門綱目科屬種)，我原以為只會在生物課本上看到，但據了解，圖書資訊領域也常引用，因為他的分類方法是一種排他性分類；還有像是computer science領域裡研究Web 2.0的人也會引用它，因為Social Bookmark的分類機制基本上就是為了要解決這種排他性分類的缺點。
開學至今不管是課堂還是國家圖書館辦的論壇，都持續的在考驗我腦袋的CPU轉速和memory的容量呀！
轉貼自http://www.wretch.cc/blog/lichiaochiu/20982930
引用文獻分析與計量的學問在學界上有一定的份量在，它是書目另一重要分籌，和布萊德福、洛卡齊夫等三大定律可以相提並論。它們的價值在於研究文獻的品質，換句話說就是A文章被B文章引用的原因是因為A文章提供相當的資訊以供引用。而它的優點就是使用簡單、直接、實際，還有價值的判斷早在文獻被引用時就已經完成，也是唯一容易觀察作者使用文獻的指標，所以至今這門學問還是蓬勃發展持續的迸出新意。
一個事實的存在不是只有單面的好處或壞處，雖然引用文獻分析與計量是一門廣泛被應用的研究方法，但不可避免的還是有它的缺點存在，像是只能用已經出版的刊物來計算，各國語言的限制隔閡，database技術性錯誤或收錄不完整而影響品質，也有些出版品因為版權或單位限制而無法對外公開發行，還有方法論文章或對立性文章常被引用但不具爭議但有用文章或專利文獻少被引用，要不就是存在著以量取勝的灌水嫌疑。
不過，演講中聽到「老人與海」在精神與心理期刊被廣泛引用時深感訝異，後來我再拿起書本讀了一下，「老人與海」最早來說是文學，被文學家闡述其背後的生命意義，接著就有哲學家接棒來做批判性的探討，然後再被精神與心裡科期刊引用，順這樣的邏輯推想，其實也不訝異。
後來問了一下我的指導老師，有沒有像「老人與海」這種情形的例子，發現其實也不少。像是林奈的生物分類(界門綱目科屬種)，我原以為只會在生物課本上看到，但據了解，圖書資訊領域也常引用，因為他的分類方法是一種排他性分類；還有像是computer science領域裡研究Web 2.0的人也會引用它，因為Social Bookmark的分類機制基本上就是為了要解決這種排他性分類的缺點。
開學至今不管是課堂還是國家圖書館辦的論壇，都持續的在考驗我腦袋的CPU轉速和memory的容量呀！
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2010年10月4日 星期一
[轉貼]引文分析與計量by仕翰
書目計量學，是一門應用數學雨統計的方法探討圖書，或是其他相關傳播媒體的學問。隨著資訊科技越來越發達的現在，不只是傳統的書本，電子化，網路上面的資訊日益增多，因此發展出不同名詞的記量學。主要分三大類探討，文獻的生產力、定律、發展，文獻的成長及老化，引文分析的研究。
本次探討主題就是引文分析的研究，引用文獻分析是書目計量學另一重要研究範疇，可與布萊德福、洛卡及齊夫等三大定律分庭抗禮。引文分析主要用於文獻的「互相引用關係」上，在早期(1960以前)以少數期刊為對象，均以人力方式計算。電腦問世之後，引用資料可取自於機讀的形式，透過電腦可快速統計分析資料。
一篇文獻之所以被另外一篇文獻引用是因為被引用的文獻能夠提供相關的資訊，被引用次數也說明，文獻被引用越多次，其貢獻度越大。但是，引文分析卻有以下幾點的缺點，自我引用、引用錯誤、引用均等、二次引用。
首先是自我引用，作者可能為了提升自己的被引次數，而不斷自我引用，是一種誇大貢獻度的行為。但也有研究顯示，期刊自我引用對期刊的影響係數並無太大的影響。自我引用在某些學科上面是非常驚人的，社會科學類有58%，科學類卻高達70%的自我引用。在圖資方面的自我引用，以期刊來說美國的單一期刊有 52%，法國的單一期刊高達83%。另外，自我引用又分成，同時自我引用，指的是同一篇文章的作者，在參考書目中，同時引用作者自己的文章。還有，歷時自我引用，其定義為一篇文章從發表後開始算起，作者自我引用的比率是多少。但是自我引用不是不好，有一些研究是延續性的。大陸的評鑑指標裡面有一項則是被引用的次數。
引用錯誤，研究者在抄錄參考書目時出錯、或不慎引用到二手文獻等意外狀況。以致無法證明引用文獻分析的有效性，不管是格式或是內容的引用錯誤都是居高不下的。
引用均等，每一筆引用均被視為同等重要，無法反映出各筆引用文獻對於該作品重要性之別。文獻計數的目的是從引用文獻被引用的次數多少確認重要性，但是一作品被多次引用，也只計算一次，被引用一次以上如何處理？全部或是部分引用的處理？可以透過分段化的方式取代引用計數的馬太效應。
二次引用，是一種蓄意的隱瞞與欺騙的行為，複製其他引用書目的參考書目，或是國外的作品經過國內學者翻譯之後，會引用國內學者的作品而不是真正原著者的文章
雖然引用分析有上述的缺點，但還是有不可取代的優點。首先，沒有一種技術或是工具掌握所有文獻的使用性之情形，價值的判斷早在被引用當時已經發生，容易精確選擇引用數據，引用文獻分析是唯一對作者使用文獻最容易觀察指標。
事實上引用分析，還有許多限制條件，假設，功能等，不過最主要在於，引用他人文章只有兩種用途，第一種是肯定他人的研究成果，第二種是否定他人的研究成果兩種理論而已。透過引用藉以支持自己的作品。
在我個人看來引用分析是一門很重要的技術，透過上述介紹可以發現，雖然缺點，限制非常的多且繁雜，只有透過大量資料統計的事實數據才可以支持或是得知引用背後的理論，關係，想法，含義。
轉貼自http://tw.myblog.yahoo.com/jw!70rnePuTQE.WFQKyDtvqAoOcTQ--/article?mid=3&prev=-1&next=2
本次探討主題就是引文分析的研究，引用文獻分析是書目計量學另一重要研究範疇，可與布萊德福、洛卡及齊夫等三大定律分庭抗禮。引文分析主要用於文獻的「互相引用關係」上，在早期(1960以前)以少數期刊為對象，均以人力方式計算。電腦問世之後，引用資料可取自於機讀的形式，透過電腦可快速統計分析資料。
一篇文獻之所以被另外一篇文獻引用是因為被引用的文獻能夠提供相關的資訊，被引用次數也說明，文獻被引用越多次，其貢獻度越大。但是，引文分析卻有以下幾點的缺點，自我引用、引用錯誤、引用均等、二次引用。
首先是自我引用，作者可能為了提升自己的被引次數，而不斷自我引用，是一種誇大貢獻度的行為。但也有研究顯示，期刊自我引用對期刊的影響係數並無太大的影響。自我引用在某些學科上面是非常驚人的，社會科學類有58%，科學類卻高達70%的自我引用。在圖資方面的自我引用，以期刊來說美國的單一期刊有 52%，法國的單一期刊高達83%。另外，自我引用又分成，同時自我引用，指的是同一篇文章的作者，在參考書目中，同時引用作者自己的文章。還有，歷時自我引用，其定義為一篇文章從發表後開始算起，作者自我引用的比率是多少。但是自我引用不是不好，有一些研究是延續性的。大陸的評鑑指標裡面有一項則是被引用的次數。
引用錯誤，研究者在抄錄參考書目時出錯、或不慎引用到二手文獻等意外狀況。以致無法證明引用文獻分析的有效性，不管是格式或是內容的引用錯誤都是居高不下的。
引用均等，每一筆引用均被視為同等重要，無法反映出各筆引用文獻對於該作品重要性之別。文獻計數的目的是從引用文獻被引用的次數多少確認重要性，但是一作品被多次引用，也只計算一次，被引用一次以上如何處理？全部或是部分引用的處理？可以透過分段化的方式取代引用計數的馬太效應。
二次引用，是一種蓄意的隱瞞與欺騙的行為，複製其他引用書目的參考書目，或是國外的作品經過國內學者翻譯之後，會引用國內學者的作品而不是真正原著者的文章
雖然引用分析有上述的缺點，但還是有不可取代的優點。首先，沒有一種技術或是工具掌握所有文獻的使用性之情形，價值的判斷早在被引用當時已經發生，容易精確選擇引用數據，引用文獻分析是唯一對作者使用文獻最容易觀察指標。
事實上引用分析，還有許多限制條件，假設，功能等，不過最主要在於，引用他人文章只有兩種用途，第一種是肯定他人的研究成果，第二種是否定他人的研究成果兩種理論而已。透過引用藉以支持自己的作品。
在我個人看來引用分析是一門很重要的技術，透過上述介紹可以發現，雖然缺點，限制非常的多且繁雜，只有透過大量資料統計的事實數據才可以支持或是得知引用背後的理論，關係，想法，含義。
轉貼自http://tw.myblog.yahoo.com/jw!70rnePuTQE.WFQKyDtvqAoOcTQ--/article?mid=3&prev=-1&next=2
2010年10月3日 星期日
引文分析與計量by亞寧
蔡老師的演講內容，讓我對書目計量與引用分析有了重新的温故知新，以及更進一步的認識與體會。蔡老師深入淺出解說各式書目計量的研究方法與實例，具體闡述了採用相同引用索引紀錄的資料素材，可以擴展或變化為不同的研究題目。主要重點包括：
1.應用目的
包括自我引用、引用錯誤、引用均等、二次引用。
2.資料粒度
可以從作者、期刊、學科與機構組織，作為計量單位，進行不同的計算方式與統計。另一方面，也可以從一篇文獻、一段文字內容，乃至於一句話等。由小至大進行不同資料的聚合，提出不同的研究結果與發現。
3.時間
包括同時與歷時法，從單一時間點至一段時間。
4.資料品質
目前已有WoS、Google Scholar與Scopus等不同資料庫，作為書目計量與引用分析的資料來源，但是就研究主題與應用目的而言，必須慎選適用的資料庫及其資料，達成事半功倍的效果。
5.書目計量與引用分析的應用適切性
包括學術評鑑、自我引用、文獻類型與引用（如review型論文），以及期刊的影響加指標（impact factor）與半衰期等，必須考量到學科及應用目的等差異而有所不同。
6.解釋數據的說故事能力
書目計量與引用分析等研究數據只是客觀呈現一些事實，至於更深入的詮釋與解說，研究者必須善用不同圖表的組合與不同的研究觀點，說明一個研究主題的可能範圍及其故事，乃至於導入其他研究方法加以分析，豐富與交叉驗證書目計量數據的不同面向。
7.圖書館與書目計量
當圖書館面對未來的不確定與各式挑戰議題，圖書館如何導入書目計量與引用分析，發展不同的知識加值及其服務。對圖書館而言，可謂一種另外一種值得加以思索的可行方案。
就廣義的書目計量而言，可應用在圖書館的應用與服務十分多，如何從既有的應用範圍（如：學科主題的入門書單、館藏的流通紀錄與核心館藏）中，擴展至新的應用領域（如：使用者對網站內容的使用研究、學術評鑑）等，皆值得圖資界專業人員探索。
1.應用目的
包括自我引用、引用錯誤、引用均等、二次引用。
2.資料粒度
可以從作者、期刊、學科與機構組織，作為計量單位，進行不同的計算方式與統計。另一方面，也可以從一篇文獻、一段文字內容，乃至於一句話等。由小至大進行不同資料的聚合，提出不同的研究結果與發現。
3.時間
包括同時與歷時法，從單一時間點至一段時間。
4.資料品質
目前已有WoS、Google Scholar與Scopus等不同資料庫，作為書目計量與引用分析的資料來源，但是就研究主題與應用目的而言，必須慎選適用的資料庫及其資料，達成事半功倍的效果。
5.書目計量與引用分析的應用適切性
包括學術評鑑、自我引用、文獻類型與引用（如review型論文），以及期刊的影響加指標（impact factor）與半衰期等，必須考量到學科及應用目的等差異而有所不同。
6.解釋數據的說故事能力
書目計量與引用分析等研究數據只是客觀呈現一些事實，至於更深入的詮釋與解說，研究者必須善用不同圖表的組合與不同的研究觀點，說明一個研究主題的可能範圍及其故事，乃至於導入其他研究方法加以分析，豐富與交叉驗證書目計量數據的不同面向。
7.圖書館與書目計量
當圖書館面對未來的不確定與各式挑戰議題，圖書館如何導入書目計量與引用分析，發展不同的知識加值及其服務。對圖書館而言，可謂一種另外一種值得加以思索的可行方案。
就廣義的書目計量而言，可應用在圖書館的應用與服務十分多，如何從既有的應用範圍（如：學科主題的入門書單、館藏的流通紀錄與核心館藏）中，擴展至新的應用領域（如：使用者對網站內容的使用研究、學術評鑑）等，皆值得圖資界專業人員探索。
[轉貼]引文分析與計量by雅筑
本次的演講邀請到政治大學圖檔所 蔡明月老師為我們講解「資訊計量學(Informetrics)」。在聽演講之前，有先讀過老師其中一篇文章「1992-2005資訊計量學研究及其發展演變」，先前對資訊計量學這領域涉及不深，而在閱讀過後，有了一點淺淺的認識，但是還是有一點籠統，無法確實的了解資訊計量學於實際上該如何應用與支持研究。
演講過程中，一開始為資訊計量學的產出與相關介紹，接者介紹資訊計量學的主 要三大定律：布萊德福定律、洛卡定律、齊夫的字詞分佈定律。此三大定律主要研究的是文獻數量，而量化研究不但可以視為科學的進步，也可以提供主題研究者更 為明確的表示方法，在對數字做解釋時，最好可以配上引用文獻分析，以補足質化研究的部分，充分了解引用的動機，比較能有較均衡、完整的結果。
引用文獻分析常常遇到的四種問題：
1. 自我引用
2. 引用錯誤
3. 引用均等
4. 二次引用
在 自我引用的部分，以往看到筆者對於有關自我引用的闡述，多為提升個人的知名度、以及作為判斷作者主觀意識強弱等負面的解釋，今天講者有提到其實有時候是延 續上一個研究的資料，所以才採用自我引用的方式，另外二次引用為國內最常見的問題，經由這一點，更提醒使用者在引用資料時，真的必須去了解文獻的內容、來 源、原始作者等，特別是學術研究者更須注意。
轉貼自http://seminarntnu99.blogspot.com/2010/09/blog-post_30.html
[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
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。
轉貼自http://zxcv418.pixnet.net/blog/post/18413698
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。
轉貼自http://zxcv418.pixnet.net/blog/post/18413698
客觀是否就是合理現實：學術計量的一種反思
原文發表於 http://www.xxc.idv.tw/blog/xxc/lis/post_74.html
1.
這是個有多元價值的時代。一方面，看到一位認真的大學教師，因為拒絕論文發表，而被學校認為不符合「組織標準」而予以辭退的這則新聞[1]（以及其下各種意見與水準的討論，值得一看）。而另一方面，台灣評鑑機構認為透過計量才是一種符合「客觀合理事實」的高等教育評鑑方法。兩者各有自己意見的正當性，但一種反諷(irony)感油然而生。
2.
如果要避免工具律(Law of instrument)的尷尬，所有的專業工作者：包含學術與科學研究者，都應該隨時反思原本的目的是什麼？而一點點歷史回溯書目計量學方法與工具發展的基礎，會幫助我們更了解這種專業方法創始的原初目的[2]。
知識社會學的先驅 Robert K. Merton，他的目的在探究科學知識增長的原因。Merton 認為研究者們的書目引用行為，構成為學術獎勵系統的基本元素：書目被引用的越多，代表為學術社群提供更多原創結果，而學術社群也給於他更高的社會(或象徵)地位[3]。而這個理論性觀點，也成為大部分科學論文引文研究的前提基礎。但這種單向獎勵系統是有缺陷的，因為不可避免的會導向大者恆大的馬太效應現象[4]。確實我們可以發現許多這類現象，但學術圈並沒有真的變成一個越來越窄的圈圈。Diana Crane 的研究結合了 科學計量學之父 Price 的研究，以及 Thomas Kuhn 的典範轉移概念，一方面說明學術出版如何由剩轉衰的過程，另一方面也說明了「無形學院」：非正式的學術傳播網絡，在學術創新上扮演的重要角色。
3.
這意思是說，如果我們重視影響學術創新的因素，想要找出下一波學術研究前沿，應該不能只是重視形式化的學術傳播管道：而更需要重視非正式的學術傳播行為。形式學術出版的具體數據，往往只是整個學術現象的落後指標：只能凸顯學術領域的正在蓬勃成長或是正在衰退。換句話說，當這種論文計量方法與評鑑系統的結合，只能凸顯那個領域正熱門，也就不過是作為一種強化馬太效應的獎勵系統之一而已。
4.
當研究者面對的是一個複雜不過的現象，應該是如何採用適當的，多元的方法去接近、解析、突破一個難解的迷宮。對引用錯誤行為（自我引用、引用錯誤、引用不等值、二次引用）的探討[6]，正是一種對於書目計量研究的工具反思。當了解引用行為決不單純時，會更明白不應該以引用數量為基礎的學術評鑑或政策資源分配工具。如 Rod Kling 對某些領域的公會模式(the guild model)傳播：某些學科中的「進行論文(working papers)」或「技術報告」傳播[5]，結合網路網路技術改變了許多學術傳播風貌。
工具或方法本身確實是中性的，數字也確實是客觀的。但聰明的台灣人們似乎不免追求一種「考越高分越好」的單向價值思維。只要掌握了一個方向，不顧三七二十一的把數字做大。當各個學校的機構典藏完全不在乎研究者好不好用，只在乎能不能把數字灌到大學排行評鑑的系統裡面的時候，整個「客觀合理事實」就那麼的脫離了現實。如同一群學者繞著評鑑指標跳著鎚(論文發表)之舞：
[2] 2010-09-28，資訊計量學(Informetics)課堂導讀，De Bellis, N. (2009). Bibliometrics and citation analysis: from the Science citation index to cybermetrics. Chapter 3。見文末投影片。
[3] Merton, R. K. (1957). Priorities in scientific discovery: a chapter in the sociology of science. American sociological review, 22(6), 635-659.
[4] Merton, R. (1968). The Matthew Effect in Science: The reward and communication systems of science are considered. Science, 159(3810), 56-63.
[5] Kling, R., Spector, L., & McKim, G. (2002). Locally controlled scholarly publishing via the Internet: The Guild Model. Proceedings of the American Society for Information Science and Technology, 39(1), 228-238.
[6] 蔡明月教授於 2010-09-28，在師大圖資所的圖資所講座中介紹書目計量學研究。內容大致可參考以下書目：蔡明月（2001）。引用文獻分析與引用動機研究。教育資料與圖書館學， 38(4)， 385-406。
1.
這是個有多元價值的時代。一方面，看到一位認真的大學教師，因為拒絕論文發表，而被學校認為不符合「組織標準」而予以辭退的這則新聞[1]（以及其下各種意見與水準的討論，值得一看）。而另一方面，台灣評鑑機構認為透過計量才是一種符合「客觀合理事實」的高等教育評鑑方法。兩者各有自己意見的正當性，但一種反諷(irony)感油然而生。
2.
如果要避免工具律(Law of instrument)的尷尬，所有的專業工作者：包含學術與科學研究者，都應該隨時反思原本的目的是什麼？而一點點歷史回溯書目計量學方法與工具發展的基礎，會幫助我們更了解這種專業方法創始的原初目的[2]。
知識社會學的先驅 Robert K. Merton，他的目的在探究科學知識增長的原因。Merton 認為研究者們的書目引用行為，構成為學術獎勵系統的基本元素：書目被引用的越多，代表為學術社群提供更多原創結果，而學術社群也給於他更高的社會(或象徵)地位[3]。而這個理論性觀點，也成為大部分科學論文引文研究的前提基礎。但這種單向獎勵系統是有缺陷的，因為不可避免的會導向大者恆大的馬太效應現象[4]。確實我們可以發現許多這類現象，但學術圈並沒有真的變成一個越來越窄的圈圈。Diana Crane 的研究結合了 科學計量學之父 Price 的研究，以及 Thomas Kuhn 的典範轉移概念，一方面說明學術出版如何由剩轉衰的過程，另一方面也說明了「無形學院」：非正式的學術傳播網絡，在學術創新上扮演的重要角色。
3.
這意思是說，如果我們重視影響學術創新的因素，想要找出下一波學術研究前沿，應該不能只是重視形式化的學術傳播管道：而更需要重視非正式的學術傳播行為。形式學術出版的具體數據，往往只是整個學術現象的落後指標：只能凸顯學術領域的正在蓬勃成長或是正在衰退。換句話說，當這種論文計量方法與評鑑系統的結合，只能凸顯那個領域正熱門，也就不過是作為一種強化馬太效應的獎勵系統之一而已。
4.
當研究者面對的是一個複雜不過的現象，應該是如何採用適當的，多元的方法去接近、解析、突破一個難解的迷宮。對引用錯誤行為（自我引用、引用錯誤、引用不等值、二次引用）的探討[6]，正是一種對於書目計量研究的工具反思。當了解引用行為決不單純時，會更明白不應該以引用數量為基礎的學術評鑑或政策資源分配工具。如 Rod Kling 對某些領域的公會模式(the guild model)傳播：某些學科中的「進行論文(working papers)」或「技術報告」傳播[5]，結合網路網路技術改變了許多學術傳播風貌。
工具或方法本身確實是中性的，數字也確實是客觀的。但聰明的台灣人們似乎不免追求一種「考越高分越好」的單向價值思維。只要掌握了一個方向，不顧三七二十一的把數字做大。當各個學校的機構典藏完全不在乎研究者好不好用，只在乎能不能把數字灌到大學排行評鑑的系統裡面的時候，整個「客觀合理事實」就那麼的脫離了現實。如同一群學者繞著評鑑指標跳著鎚(論文發表)之舞：
工具律：若手上只有槌子，每個東西都像是釘子。
Law of instrument: "If the only tool you have is a hammer, to treat everything as if it were a nail.”
-- Abraham Harold Maslow (1966). The Psychology of Science. p. 15
參考連結一覽：
[1] 嚴文廷（2010.10.01）。教學特優副教授 政大不續聘。聯合報， http://mag.udn.com/mag/campus/storypage.jsp?f_ART_ID=274539[2] 2010-09-28，資訊計量學(Informetics)課堂導讀，De Bellis, N. (2009). Bibliometrics and citation analysis: from the Science citation index to cybermetrics. Chapter 3。見文末投影片。
[3] Merton, R. K. (1957). Priorities in scientific discovery: a chapter in the sociology of science. American sociological review, 22(6), 635-659.
[4] Merton, R. (1968). The Matthew Effect in Science: The reward and communication systems of science are considered. Science, 159(3810), 56-63.
[5] Kling, R., Spector, L., & McKim, G. (2002). Locally controlled scholarly publishing via the Internet: The Guild Model. Proceedings of the American Society for Information Science and Technology, 39(1), 228-238.
[6] 蔡明月教授於 2010-09-28，在師大圖資所的圖資所講座中介紹書目計量學研究。內容大致可參考以下書目：蔡明月（2001）。引用文獻分析與引用動機研究。教育資料與圖書館學， 38(4)， 385-406。
2010年10月2日 星期六
9/28專題討論課程講座- 引文分析與計量by寂絹
演講者：蔡明月教授
在教師節當日聆聽蔡老師的演講，讓自己對書目計量學又有了更深一層的認識。書目計量學主要是藉由統計分析，了解某一學科主題發展的趨勢，最常使用之方式為「引文分析」。「引文分析」雖不失為一便利、客觀的工具，但仍有蔡老師所提的自我引用、引用錯誤、引用均等及二次引用等問題，況且學術評鑑到底該不該以這種量化數據為標準，長久以來一直是備受爭議的。
教育部對學校進行校務評鑑、系所評鑑，學校對教師進行教師評鑑，評鑑的目的雖說是為了提升教師教學、研究、輔導及服務之績效，但其評鑑標準是否仍落入以往升等評鑑的窠臼中，值得大家省思。再來看看引用文獻分析中最主要的工具--WOS中的一系列資料庫，我們即使知道Impact Factor會因期刊年紀、刊期、出版文章數量、語言等影響因素而導致其不客觀性，但因它的數據容易觀察及選擇，在目前仍未出現另一個更簡單、更直接的技術可以掌握文獻的使用情形前，Imapct Factor仍在書目計量學學域中繼續昂首自立著。我想，任何的工具或標準都有它不恰當的地方，我們不必全盤否定它的指標功能，但下回在審視這些數據或是自己實際在進行研究時，應該多一些思維，以期在質量間多一點平衡。
在教師節當日聆聽蔡老師的演講，讓自己對書目計量學又有了更深一層的認識。書目計量學主要是藉由統計分析，了解某一學科主題發展的趨勢，最常使用之方式為「引文分析」。「引文分析」雖不失為一便利、客觀的工具，但仍有蔡老師所提的自我引用、引用錯誤、引用均等及二次引用等問題，況且學術評鑑到底該不該以這種量化數據為標準，長久以來一直是備受爭議的。
教育部對學校進行校務評鑑、系所評鑑，學校對教師進行教師評鑑，評鑑的目的雖說是為了提升教師教學、研究、輔導及服務之績效，但其評鑑標準是否仍落入以往升等評鑑的窠臼中，值得大家省思。再來看看引用文獻分析中最主要的工具--WOS中的一系列資料庫，我們即使知道Impact Factor會因期刊年紀、刊期、出版文章數量、語言等影響因素而導致其不客觀性，但因它的數據容易觀察及選擇，在目前仍未出現另一個更簡單、更直接的技術可以掌握文獻的使用情形前，Imapct Factor仍在書目計量學學域中繼續昂首自立著。我想，任何的工具或標準都有它不恰當的地方，我們不必全盤否定它的指標功能，但下回在審視這些數據或是自己實際在進行研究時，應該多一些思維，以期在質量間多一點平衡。
引文分析與計量-蔡明月教授 by 郁惟
專題討論講座
主題：引文分析與計量
主講者：蔡明月 教授
一開始蔡明月教授提出引文分析與計量的相互關係以及品質（素質）控管的相關資訊及議題，而在前言部分提及「因時代背景演變，目前已書目計量學為重要研究範疇，引用文獻分析可說是研究文獻的品質（素質），但是大多評鑑的標準幾乎是專注於量，並無考量引用的內容品質（素質），因此在資訊爆炸的時代，更需要一套標準或機制去控管引文分析之學門，去過濾引文分析之錯誤和指標。
在引用文獻定義「一篇文獻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」，但是引用的過程中，可能會發生幾種錯誤（問題）如下：
一、自我引用
指的是作者藉由大量自我引用，膨脹被引用次數，而自我引用部分分為兩種：
(一) 同時自我引用
(二) 歷時自我引用
自我引用的錯誤，其實造成了誇大自我貢獻以及在檢索過程中被檢索的的透明度，但是在主講的內容提起：
「自我引用，有時候也是延續自我研究的一種，因為數據與數據之間都有其意義存在」，因此並沒有一套標準，取決於對和錯。
二、引用錯誤
指的是可能因為兩個原因，其一為「引文格式錯誤」或「引用內容錯誤」，而造成引用錯誤率提高。
引用錯誤率提高是因為「在一篇Article contents中，假設被引用三次，但是在文獻參考只被顯示一次，在資料庫」。
三、引用均等
說明引用文獻被引用次數的多少來確認重要性，但是主講內容提及引用部分有的是批判性的，而批判的更可以衍生其他研究議題。
另一個則是「馬太效應」，其解決方法則是resource對數轉換，分數化。
四、二次引用
引用者並沒有追根究柢的發現引文內容的本質或文獻來源，而造成的錯誤引用，後續引用的人持續引用就造成二次引用。
其解決方式，引用者必須追根究柢，查明正確的文獻來源。
學生在過去資管領域之中，從未碰觸引用分析的相關資訊，經由這次講座，由計量學大師蔡明月教授提及的內容與相關引用資訊，其實對未來論文寫作有很大的幫助，使學生可以更注重參考的文獻內容的正確性與否，或者盡量避免引用錯誤的發生，而我們需要引用再引用則是因為，研究之所以再研究都是因為大多數人的心血累積而來，而跨領域或跨內容的引用更需要引文來支持論文的架構和論述，因此引用的動機就是因為上述之原因而來，而再來是文章的比較可發現引用與引用之間的對立而產生新的議題或內容。
因此，引用行為（引用動機）牽扯引用數量，但引用內容其標準和錯誤必須審慎的過濾。
2010年10月1日 星期五
引文分析與計量 by 淇龍
品牌計量的塑成班
如何在資訊繁雜時代中，找到文獻、作者與期刊的定位與價值呢？如何讓作者與期刊品牌在專業領域中獨佔鰲頭呢？我在9月28日透過政大圖檔所所長蔡明月教授所演說：「引文分析與計量」一題中找到解答。
運用資訊計量學方法來分析與量化文獻，進而產生作者與期刊的生產力、影響力與品牌度。因此，研究樣本取得的正確性與研究者的客觀性，對整個研究結果影響甚巨。資訊計量過程中，會因不同因素與情境(資訊取得、引用動機與行為、資料庫編製流程與二次引用等)而產生誤差。為降低其影響因素，在結果分析陳述時，需透過不同面向來審視，如：研究人口多寡、同質性學門比較等。這樣一來，才會讓最後結果呈現最真實的一面。
其實資訊計量學也可廣泛地應用於生活資訊中，例如：臺灣新聞媒體引用非自製新聞比例分析，應可歸納出BBC、NHK或YOUTUBE等新聞品牌價值。另一方面，SNS發展快速，個人價值逐漸彰顯出來，藉由資訊計量方法，來產生個人品牌的價值、好感度與粉絲追隨，也實為一個不錯的研究議題(若有興趣者，可參考Peer Index，http://www.peerindex.net/)。最後，資訊計量學應用層面廣泛，可延伸出許多值得研究議題；也期待未來圖書館透過資訊計量學走向知識管理中心(蔡教授與小蝶老師感述)，進而提高組織在社會上的價值與認同。
如何在資訊繁雜時代中，找到文獻、作者與期刊的定位與價值呢？如何讓作者與期刊品牌在專業領域中獨佔鰲頭呢？我在9月28日透過政大圖檔所所長蔡明月教授所演說：「引文分析與計量」一題中找到解答。
運用資訊計量學方法來分析與量化文獻，進而產生作者與期刊的生產力、影響力與品牌度。因此，研究樣本取得的正確性與研究者的客觀性，對整個研究結果影響甚巨。資訊計量過程中，會因不同因素與情境(資訊取得、引用動機與行為、資料庫編製流程與二次引用等)而產生誤差。為降低其影響因素，在結果分析陳述時，需透過不同面向來審視，如：研究人口多寡、同質性學門比較等。這樣一來，才會讓最後結果呈現最真實的一面。
其實資訊計量學也可廣泛地應用於生活資訊中，例如：臺灣新聞媒體引用非自製新聞比例分析，應可歸納出BBC、NHK或YOUTUBE等新聞品牌價值。另一方面，SNS發展快速，個人價值逐漸彰顯出來，藉由資訊計量方法，來產生個人品牌的價值、好感度與粉絲追隨，也實為一個不錯的研究議題(若有興趣者，可參考Peer Index，http://www.peerindex.net/)。最後，資訊計量學應用層面廣泛，可延伸出許多值得研究議題；也期待未來圖書館透過資訊計量學走向知識管理中心(蔡教授與小蝶老師感述)，進而提高組織在社會上的價值與認同。
2010年9月30日 星期四
[轉貼]資訊計量--990928
主題：資訊計量—演講者：蔡明月教授
所謂內行人看門道，外行人看熱鬧。用在「資訊計量」領域，我倒是覺得挺貼切的。
正因為，在今天聽蔡老師演講之前，我就是一個道地的外行人，即使讀過蔡老師的文章，也自己去抓了黃慕萱老師的文章來看，看來看去就是覺得：這好像只是歸納統計一堆資料的“方法”，研究者用了資訊計量這個方法，然後歸納或是統計出相關的發現，如此而已。
老師一開始簡短的說明了資訊計量〈蔡老師著重在引文分析與計量〉的發展史後，接著就一一數算這個方法的“缺點”，我發現：老師所提出的資訊計量的爭議與限制，其中有幾點正是我對這個領域的疑問，如
1.自我引用的情形：學者的自我引用，有時是基於研究的延續性，有時則只是為了衝高自己的積分評比，這要如何研判？
2.引用均等 ─視所有引用同等重要？！由於其基本假設為「文獻被引用比沒有被引用有品質」，站在「所有引用都均等」立場看，引用愈多，貢獻愈大。但事實上，引用由於研究需要的不同，自然會有質與量的差異存在。
3.研究者對資料庫的選擇：以相同的檢索語在不同的資料庫，對不同的欄位做檢索，得到的結果也不同。研究者選擇的依據很明顯會影響研究成果，這樣與追求客觀結果的目標似有一段距離。
但是仔細想想，人類世界的一切學問，都是從問題出發，愈是了解自己的短處，愈是有動力去改進與進步，蔡老師能夠這麼鉅細靡遺跟我們分享它的缺點，正代表對它的了解，也代表這門學問進步的可能性。
正因為了解，才能夠靈活運用。如資訊計量中的三大定律：布萊德福定律(Bradford's Law) 、洛卡定律( Lotka's Law) 、齊夫定律(Zip's Law)各有其優勢與盲點，如何發揮最大效益，端視研究者的使用。現在是資訊爆炸的時代，面對這麼多的資訊，研究者要如何去“耙梳”這些資料，實在是一門很大的學問。要在一開始就做好正確的假設與謹慎的避開研究的盲點，盡一切努力求得最正確的資料，我們所看到的一張報表，是多少努力的成果？
資 訊計量，一開始只用在圖書館的相關研究，在研究者的努力之下，現在已成為多方運用的跨領域研究，像蔡老師所提將資訊計量用在評鑑上，以及將研究結果運用於 醫學或是心理學的研究，還有資訊計量本身也從偏“量”的研究轉變成質量皆可探討：例如以前只看到引用的數量，現在卻開始探討引用的原因、動機等等。我記得 小蝶老師曾說惟有如大江容納百川，而不自我設限的學科，才會是不斷發展而生存下來的學科，聽蔡老師一席演講，我看到了資訊計量這個學術領域的成長與無限的 可能性。
今天算是我這個劉姥姥逛大觀園，又開了一次眼界，除了對資訊計量的概念更為了解外，更見識到一個學者對自己研究領域的了解、執著與熱情。
所謂內行人看門道，外行人看熱鬧。用在「資訊計量」領域，我倒是覺得挺貼切的。
正因為，在今天聽蔡老師演講之前，我就是一個道地的外行人，即使讀過蔡老師的文章，也自己去抓了黃慕萱老師的文章來看，看來看去就是覺得：這好像只是歸納統計一堆資料的“方法”，研究者用了資訊計量這個方法，然後歸納或是統計出相關的發現，如此而已。
老師一開始簡短的說明了資訊計量〈蔡老師著重在引文分析與計量〉的發展史後，接著就一一數算這個方法的“缺點”，我發現：老師所提出的資訊計量的爭議與限制，其中有幾點正是我對這個領域的疑問，如
1.自我引用的情形：學者的自我引用，有時是基於研究的延續性，有時則只是為了衝高自己的積分評比，這要如何研判？
2.引用均等 ─視所有引用同等重要？！由於其基本假設為「文獻被引用比沒有被引用有品質」，站在「所有引用都均等」立場看，引用愈多，貢獻愈大。但事實上，引用由於研究需要的不同，自然會有質與量的差異存在。
3.研究者對資料庫的選擇：以相同的檢索語在不同的資料庫，對不同的欄位做檢索，得到的結果也不同。研究者選擇的依據很明顯會影響研究成果，這樣與追求客觀結果的目標似有一段距離。
但是仔細想想，人類世界的一切學問，都是從問題出發，愈是了解自己的短處，愈是有動力去改進與進步，蔡老師能夠這麼鉅細靡遺跟我們分享它的缺點，正代表對它的了解，也代表這門學問進步的可能性。
正因為了解，才能夠靈活運用。如資訊計量中的三大定律：布萊德福定律(Bradford's Law) 、洛卡定律( Lotka's Law) 、齊夫定律(Zip's Law)各有其優勢與盲點，如何發揮最大效益，端視研究者的使用。現在是資訊爆炸的時代，面對這麼多的資訊，研究者要如何去“耙梳”這些資料，實在是一門很大的學問。要在一開始就做好正確的假設與謹慎的避開研究的盲點，盡一切努力求得最正確的資料，我們所看到的一張報表，是多少努力的成果？
資 訊計量，一開始只用在圖書館的相關研究，在研究者的努力之下，現在已成為多方運用的跨領域研究，像蔡老師所提將資訊計量用在評鑑上，以及將研究結果運用於 醫學或是心理學的研究，還有資訊計量本身也從偏“量”的研究轉變成質量皆可探討：例如以前只看到引用的數量，現在卻開始探討引用的原因、動機等等。我記得 小蝶老師曾說惟有如大江容納百川，而不自我設限的學科，才會是不斷發展而生存下來的學科，聽蔡老師一席演講，我看到了資訊計量這個學術領域的成長與無限的 可能性。
今天算是我這個劉姥姥逛大觀園，又開了一次眼界，除了對資訊計量的概念更為了解外，更見識到一個學者對自己研究領域的了解、執著與熱情。
雖然現階段的我對自己的研究方向還不是那麼的確定，會的也不多，懂的也很少。但我期許自己也能成為一個對自己的研究深入了解，且充滿執著與熱情的人！
9/28專題討論課程講座- 引文分析與計量by瑋鴻
關於計量學，其實學生到了研究所才聽過，由於以前是讀的是資訊管理系，對於計量學這部份可以說是非常的不熟悉，但在聽演講之前有稍微做了一下功課，才發現計量學是學問很深的一門學術領域，是利用量化的統計分析去各種不同領域的資訊，可能包括書目、目錄、文獻，甚至到了資訊系統、網路上流通的資訊，描繪出上述的特性及模式，甚至可以預測未來趨勢。而計量學的名稱也包括書目計量學、科學計量學、網路計量學等，不過近年來都是以資訊計量學統稱。
計量學也廣泛的應用在不同的學科領域中的研究方法，在大學的時期，許多同學專題的主題是偏向使用者行為的調查，是以問卷的方式進行，學生至今才明白，這也是計量學應用的一種，而計量學對於我們圖書資訊學領域更是一門不可或缺的重要應用。
文獻引用是書目計量一門重要的研究範疇，原因是文獻的引用是基於「互相引用」的關係上，能夠提供相關資訊。而通常被引用次數越多的文獻，越有可能是很有貢獻的或在此領域裡影響甚鉅的，通常會被稱作是經典的文獻，像學生大學時期撰寫論文時，也必須去參考許許多多不同的文章，通常在一門領域內，都會有固定幾個作者的文章是一定會被大家引用的，但是說到引用的次數，蔡教授也提到了一些問題，例如自我引用、引用錯誤和二次引用等問題，其中自我引用的原因是，如果引用次數越高，代表此文獻越有貢獻，因次可能會有許多作者會利用一些技巧例如同時自我引用或者歷時自我引用等方式增加自己文章被引用的次數；引用錯誤可能有許多作者引用時格式寫錯，或者內容跟本不相關的情形；二次引用這是很多人都會犯的錯誤，沒有去探究原始文獻，但引用的書目資料是出自於其他出版品的參考書目，但其實這些爭議，卻沒有一個簡單又實際的技術可以去解決，掌握所有文獻的使用情形。
關於計量學，經過這次演講有更進一步的了解，這對以後碩士論文的撰寫有很大的幫助，對於文獻的參考會更加的嚴謹，避免上述提到的問題，學生也會試著思考未來的研究方向是否也要利用資訊計量學的方法進行。
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