前言：尋找寫作靈感？中文期刊網用心挑選的學術期刊論文下載量的年內時間規律，希望能為您的閱讀和創作帶來靈感，歡迎大家閱讀并分享。

0引言

隨著互聯網的發展,網上論文下載與閱讀很大程度上已經取代了紙質期刊,成為廣大科技工作者進行研究的重要知識來源。由于網上電子文獻的下載量可以精確測度,學術界越來越關注論文下載量及下載量相關指標的科學評價功能[1-3]。研究網上論文下載的時間規律、季節規律、月度規律等,一方面有助于研究科研人員的工作規律,注重勞逸結合,提高科研效率;另一方面,也有利于縮短網上出版時滯,擴大網絡文獻資源,提高網上文獻的利用效率,做好網上文獻服務。關于從時間角度進行論文下載量的研究,Moed[4]對單本期刊的下載量進行了歷時和共時分析,發現該刊論文的下載量在6個月之內就能達到總下載量的40%,下載半衰期為12.6個月,明顯短于被引半衰期。Wanetal.[5]建立了下載量即年指標(downloadimme鄄diacyindex,DII),認為下載量即年指標可以作為一個早期評價指標。熊澤泉、段宇鋒[6]隨著時間的增長,下載行為更多地轉化成為引用行為;初期高下載及低下載論文的下載量可作為后期被引量預測的依據之一;而初期中下載量論文,下載量與被引量相關性較差。許新軍[7]通過對圖書館學情報學期刊下載量半衰期的實證分析研究,發現期刊下載量半衰期明顯小于被引半衰期和引用半衰期,與被引半衰期之間存在顯著的相關性。劉雪立[8]認為下載量半衰期屬于反向評價指標,即下載量半衰期越大,期刊影響力越小。關于論文下載量與其他文獻計量指標關系的研究成果比較豐富。Kurtzetal.[9]采集美國天文學領域中922位博士的論文數據,嘗試進行論文下載量與被引量的相關關系以預測個人未來學術成就的研究。Bro鄄dyetal.[10]、Bollenetal.[11]等研究發現,論文的下載次數對將來被引用次數有積極影響。Hari[12]認為下載次數與被引用次數是文獻價值的共同體現,可以考慮利用先期的下載次數對后續被引用次數進行預測,進而對影響因子、半衰期等引用計量指標進行預測。Lietal.[13]的研究顯示,Mendeley社區的論文被標記次數與論文的被引次數存在顯著的正相關關系。Schloegletal.[14]比較了后1-5年下載量與被引量的關系,發現2年后所獲得的下載和被引之間的相關系數為0.510,而發表5年后的相關系數為0.630。但也有少數學者研究發現論文下載量與被引指標無關,Urbanetal.[15]考察瑞典哥德堡大學健康科學研究院研究人員的論文,發現下載和引文之間不存在相關性。關于論文下載量的影響因素研究,Jamalietal.[16]通過比較不同標題的論文,發現提問式標題和較短標題的論文被下載的次數更多。Danieletal.[17]建立論文下載量和引文關聯模型,研究發現論文下載量受文獻可見性、讀者興趣和成熟度等的影響。孫振凱[18]分別統計了《國際地震動態》和《地震地質》的篇均被引頻次和篇均下載量,認為出版專輯有時正面影響很大,但多數時候影響不明顯,其中時效性、首發性和專輯質量是影響這兩個量的關鍵因素。王賢文、毛文莉等[19]認為通過獲取研究者正在下載的科學文獻信息,可以反過來判斷科學家目前正在從事的研究主題,提出基于科學文獻被下載的即時信息,輔以科學文獻在社交媒體中被關注的信息,實時追蹤某一領域的研究趨勢、挖掘研究熱點、探測研究前沿。趙杰、何潔等[20]研究發現,論文下載動機、認知和能力對行為主體下載決策有直接的正向影響;信息需求、人格情緒、外在因素和經驗對下載決策存在間接的正向影響。謝娟、龔凱樂等[21]利用元分析研究下載量與被引量關系,發現下載量與被引量呈正性的強相關關系,論文質量、引證時間窗、下載時間窗及下載數據源對二者的相關關系存在調節效應,其中,論文質量的調節效應最為明顯。從現有的研究看,關于論文下載中時間因素的研究,一些研究關注下載量與半衰期的關系,以及隨著時間的推延,二者關系的發展變化。也有少量研究關注下載量的歷時性和共時性。一些學者基于即年指標和被引半衰期的原理,提出了論文下載即年指標和論文下載半衰期的概念。關于論文下載量與其他文獻計量指標關系的研究成果比較豐富,涉及其與被引頻次、影響因子、半衰期指標等。關于論文下載次數的影響因素也有一些研究,涉及標題特征、出版專輯、下載動機、信息需求、論文質量等等。總體上,關于從時間角度研究論文下載規律的研究,在以下方面需要深入:第一,參照影響因子計算的時間界定,過去兩年發表的論文,在統計當年每個月的下載量如何?每個季度的下載量如何?上半年與下半年的下載量如何?論文下載量呈現何種規律與特征?這方面需要進行研究。第二,為什么會呈現這樣的規律或特征?在我國大多數科研人員在高等院校工作的情況下,論文下載量與高校的暑假、寒假制度以及重大傳統節日有何內在聯系?與國家級課題申報的時間窗口又有什么關系?第三,弄清論文的下載高峰,對于高校圖書館做好網上信息服務有什么啟示?本文擬以圖書館情報與文獻學期刊為例,基于中國知網CNKI的引文數據,對學科期刊同一年度不同月份的論文下載次數進行深度分析,試圖回答上述問題并進行進一步討論。

1研究數據

本文基于中國知網CNKI的引文數據庫進行研究,關于研究學科的選擇,以2017-2018版CSSCI期刊為依據,選取圖書館情報與文獻學期刊進行研究,共有20種期刊。由于《情報學報》相關數據網上信息不全,而《圖書館》也存在信息難以檢索現象,所以舍棄這兩種期刊,實際研究對象為18種期刊。關于論文下載量的研究時間窗口,本文重點研究同一年度內不同月份論文的下載量及其規律,參照影響因子計算的時間窗口界定,以過去兩年發表的論文在統計當年的下載量來進行研究。即2015-2016年發表的論文,在2017年的每月下載量數據來進行研究。這是因為,第一,論文下載量是論文引用量的基礎,這方面學術界已經取得共識,先下載,后引用。第二,與影響因子保持同一時間窗口,便于研究下載量和影響因子之間的關系。第三,即使許多期刊尚未到達論文下載量的峰值,但這影響不大,因為下載量比被引量的時間更短,有可能期刊被引尚未到達峰值,但下載量已經達到峰值,此外,對于一個學科而言,所有期刊的同一時間窗口不管是否下載量是否達到峰值,仍然具有可比性。

2實證結果

2.1

期刊論文的下載量峰值分析圖書館情報與文獻學所有期刊各月下載量如圖1所示,下載量最高的月份是3月,其次是1月和3月,而下載量最低的月份在8月,其次在7月。2月有一個小的波谷,其他相對平穩。圖書館情報與文獻學18種期刊2017年各月度下載量如表1所示。可以比較清晰地發現,絕大多數期刊的論文下載高峰是在3月份,而絕大多數期刊的論文下載量較低的月份是8月份和2月份,并且幾乎所有的期刊在2月份有個小波谷。此外1月、2月、3月、7月下載量的離散系數較低,因此有必要對各期刊論文下載的高峰和低峰月份做進一步的詳細分析。下載量極大值的月份出現在3月為主,18種期刊中,有17種下載量極大值月份為3月,只有1種出現在1月;下載量次極大值月份以4月和1月為主,18種期刊中,有7種在4月,7種在1月,2種6月,一種3月,一種5月。下載量極小值以8月為主,18種期刊中有17種在8月,1種在7月;下載量次極小值出現的月份以7月為主,18種期刊中有17種在7月,1種在8月。

2.2期刊下載量的季度分析、半年度分析、季節分析

由于中國知網檢索難以界定具體日期,只能通過年度進行檢索,因此本文以公歷日期分析各季度論文下載量、半年論文下載量,并根據農歷的春夏秋冬來分析季節的下載量。2017年農歷春夏秋冬節日時間為:2017.2.3立春,2017.5.5立夏,2017.8.7立秋,2017.下載次數的不同時間分類統計見表3。從季節看,春天無疑是下載量的最高峰,其次是冬天,再次是夏天,最后是秋天,并且所有期刊均呈現這種規律,沒有期刊是異常的。從離散系數看,春季和冬季下載量離散系數低,夏季和秋季離散系數高。從季度看,總體排序以1季度下載量最高,其次是2季度,然后是4季度,最后是3季度。但是并非每種期刊均呈現這種規律,個別期刊異常,《圖書情報工作》2季度下載量就超過1季度。從離散系數看,第一季度離散系數較低,其他季度離散系數較高。從半年下載量統計看,所有期刊上半年下載量均超過下半年下載量。從離散系數看,上半年離散系數小于下半年離散系數。

2.3論文下載量的進一步分析

論文下載量一定程度上反映了科研人員從事科研工作的繁忙程度,而下載量的極大值與極小值比較分析可以反映出這種繁忙程度的相對水平。當然,對于繁忙程度的分析,單純以某種期刊分析并沒有意義,但從學科角度進行分析還是可以說明一定的問題。用每月論文下載量分別除以極大值和均值,再分別乘以100,結果如表4所示。下載量與極大值之比反映了各個月科研負荷與最繁忙時科研負荷對比情況。而下載量與均值之比反映了各月科研負荷與均值的比較情況。從下載量與極大值之比看,最低的為8月,下載量與極大值之比為34.04%,也就是說,8月相對科研負荷只有最忙時候的三分之一。2月份的科研負荷為56.38%,由于春節在2月,因此相對而言春節的科研負荷并不低。從下載量與均值之比看,下載量最高的3月,下載量與均值之比為157.84%,科研負荷超過均值50%以上;下載量相對較低的8月,下載量與均值之比為53郾73%,應該屬于正常狀態。2月下載量與均值之比為89.00%,考慮到寒假期間,這樣的科研負荷并不低。類似地,季節、季度、半年度下載量與極大值及均值之比如表5所示。從季節看,秋季下載量與極大值之比為64.59%,下載量與均值之比為79.45%,跟月度數據相比比較平穩,主要原因是計算的時間跨度有所增加所致,這樣就平抑了月度數據相對較大的波動。從季度數據看,三季度下載量與極大值之比為59.73,下載量與均值之比為72.39%,同樣小于月度數據的對應指標值。從半年數據看,下半年下載量與極大值之比為73.14%,與均值之比為84.48%,數據差距進一步減小。原因同樣是計算的時間跨度由1個月改為3個月和半年所致。

3結論與建議

3.1中國論文下載量呈現穩定的時間規律

中國論文下載量呈現穩定的時間規律基于CSSCI圖書館情報與文獻學期刊,基于中國知網的引文數據庫研究表明,中國論文下載量呈現穩定的時間規律,這就是3月份是論文的下載高峰,8月份是論文下載的低谷,次低谷是7月份。2月份論文下載量存在1個小波谷。從季節看,論文下載量從高到低的順序是春、冬、夏、秋。從季度看,論文下載量從高到底的順序是一季度、二季度、四季度、三季度。論文上半年的下載量大于下半年。春季和一季度是論文下載的高峰期,原因有以下幾個:一是“一年之計在于春冶,春節過后,新年伊始,廣大科研工作者紛紛謀劃新思路,開展創新研究。二是國家社科基金、國家自然科學基金申報均在寒假期間,要寫出高質量的申請書,必須下載查閱大量文獻。第三,職稱申報、科研考核往往在年底,春季開始做科研,有一定的提前空間。第四,高校本科生需要準備畢業論文,3月份開學后也是下載高峰。

3.2論文下載量反映的科研負荷總體不低

論文下載量反映的科研負荷總體不低論文下載量一定程度上反映了廣大科研工作者的科研負荷,或者是科研工作強度。本文研究發現,最低的8月下載量大概是3月最高下載量的三分之一;8月下載量是每月平均下載量的一半。考慮到8月是暑假階段,即在一年最閑暇的時候,這樣的比例并不低。此外,2月份是春節放假期間,下載量與極大值之比為56.38,與均值之比為89%。這個比例也比較高,主要原因是寒假期間面臨國家社科基金、國家自科基金的申報,許多科研工作者在假期仍然要抓緊時間從事科研工作,下載和閱讀文獻僅僅是其工作的一個部分。

3.3建議將兩大基金申報改到9-10月

建議將兩大基金申報改到9-10月本文研究發現,8月份論文下載量最低,其次是7月份,并且9、10月份的論文下載量也低于上半年的正常月度,再考慮到暑假時間接近2個月因素,相對而言,7~10月份科研負荷尚有可提升空間。而2月份在寒假期間,加上春節,理應完全休息,但是論文下載量并不低。所以適當考慮降低春季科研壓力,提高暑假期間科研壓力,這有利于提高綜合的科研績效。所以建議將國家社科基金、國家自科基金的申報截止時間改到每年的9-10月,寒假期間適當防空,有助于廣大科研工作者放松心情,激發創新活力,從而更好地進行創新。當然,由于本文僅以圖書館情報與文獻學期刊進行的相關研究,對于其他學科論文下載的時間規律有待進一步研究。