基于Incites的学科评价

基于InCites的全国高校数据源对比分析随着科研领域的不断发展，科研管理越来越重要。

而InCites就以其强大的科学指标和数据指标而成为了全球范围内的科研领域里的重要数据源之一。

那么，在全国高校中，如何利用InCites进行科研对比分析，可以有效地衡量出各高校的科研水平，对于科研产出和学术影响力的提升都具有重要的意义。

首先，InCites被广泛认为是最具权威性和最准确的科研数据源之一。

InCites采取基于Web of Science的数据源，能够为研究人员和科学家提供来自各领域的科学指标数据，如影响因子、引用频次、发表文章数等，这些指标都是数量化地反映研究哪些领域的影响，为研究人员提供了对比各高校科研水平的量化标准。

比如，通过InCites数据源，可以快速了解到各高校在不同领域的影响力、文章出版量、引用和论文数量等数据信息，深入了解各高校在某些具体领域扮演的角色和影响力，从而进行科研对比分析。

其次，InCites提供了非常丰富和详细的数据分析工具，研究人员可以利用这些工具，快速地对全国各高校的科研数据进行对比分析。

比如，InCites用户名片功能可以为各高校科研人员提供科研活动的总体情况，非常迅速地掌握一所大学的科研方向、影响力等信息。

再比如，InCites比较功能允许用户单击不同机构的名称，进行逐一的比较，探究其差异、优劣和相似之处，并为进一步的研究提供了有用的指导。

这些数据分析工具非常便利，不仅使科研对比分析更加快速了解到高校的科学发展状况，而且还会提供更准确和详细的科学数据，帮助学者更深入地思考该领域的发展趋势和科学毫无移动力。

最后，在全国高校中，InCites的应用也得到了越来越多的关注和信任。

目前，InCites已经被各大高校广泛使用，并成为了衡量学术影响力以及科学研究成果的金标准之一。

许多国防高校、理工科高校、财经高校等学科的学者和研究人员都普遍使用InCites来进行科研数据的快速分析和对比，以了解到学校在不同领域的科研成果，并进行评估和优化。

“incites”相关文件汇总目录一、ESI、InCites和JCR数据库联合提供外文文献馆藏建设数据支持研究——以东华大学为案例二、图书馆基于ESI和InCites数据库支持高校学科科研评价的服务模式探讨三、提高我国药学学科的国际竞争力利用ESI和InCites数据库分析我国药学学科发展态势及启示四、区位商视角下图书馆数据支持服务实践以ESI和InCites数据库为案例五、C9高校学科建设的绩效评价与预测——基于ESI和InCites 数据库六、基于ESI和InCites数据库的东华大学学科发展预测ESI、InCites和JCR数据库联合提供外文文献馆藏建设数据支持研究——以东华大学为案例如何利用ESI、InCites和JCR数据库联合提供的外文文献馆藏建设数据支持研究？以东华大学为案例随着全球化的深入和知识经济的发展，外文文献馆藏建设在高校和科研机构中的重要性日益凸显。

外文文献是拓展学术视野、跟踪国际前沿科技和提升学术影响力的关键。

然而，如何高效地进行外文文献馆藏建设，确保资源的针对性和有效性，一直是困扰着学术图书馆的难题。

本文以东华大学为案例，探讨如何利用ESI、InCites和JCR数据库联合提供的外文文献馆藏建设数据支持研究，为其他高校和科研机构提供参考和启示。

目前，外文文献馆藏建设面临着诸多挑战。

一方面，国际出版商和数据库商利用先进的数字化技术，使学术文献的获取变得更加便捷。

另一方面，如何从海量的外文文献中筛选出与本机构学科领域相关的、高影响力的资源，成为了一个突出问题。

ESI、InCites和JCR数据库在这方面具有独特优势。

ESI是一种基于Web of Science核心合集的多学科评价工具，能够帮助研究人员跟踪和评估学科发展动态。

InCites是一个基于Web of Science的引文索引数据库，可以提供学术论文、专利、会议论文等各类学术资源的引文数据和高引论文信息。

而JCR是Web of Science 核心合集中的期刊引证报告，可以提供期刊影响因子、被引频次等评价信息。

基于ESI和Incites分析广西医科大学的学科建设Essential Science Indicators（ESI）被誉为世界上最全面的学术评价分析工具之一，它能够全面评估学术研究的影响力和质量。

通过对ESI的分析，可以清晰地了解学科在国际上的影响力和发展水平。

1.1 医学学科在医学学科方面，广西医科大学在ESI中的表现相当出色。

医学学科涵盖临床医学、基础医学、药学等多个领域，在国际上具有一定的影响力。

特别是在临床医学领域，广西医科大学在ESI中的排名稳步上升，表明该学科的研究水平得到了国际认可。

广西医科大学在药学领域也有一定的发展，为学科建设的进一步提升奠定了基础。

除了医学和生命科学学科外，广西医科大学的工程技术、化学、环境科学等学科也有一定的发展。

这些学科在国际上的表现虽然不如医学和生命科学那么出色，但也能够看出一定的潜力和发展空间。

通过持续地加强学科建设和科研投入，这些学科也有望在未来取得更好的成绩。

广西医科大学在ESI中的表现相当不错，在医学和生命科学等重点学科上具有一定的国际影响力。

但同时也需要注意，其他学科的发展仍然存在一定的差距，需要加大投入，不断完善学科建设，提高学科在国际上的地位和影响力。

Incites是一种综合性的学科绩效评价工具，它能够全面分析学术机构的科研绩效、学术影响力和国际竞争力。

通过对Incites的分析，可以更加全面地了解广西医科大学的学科建设情况，为学科建设提供更有针对性的建议。

2.1 学术产出在学术产出方面，广西医科大学取得了令人瞩目的成绩。

根据Incites的数据显示，广西医科大学在近几年的科研成果数量和质量上均取得了显著的提升，特别是在医学和生命科学等重点学科上的表现更是突出。

相关期刊的影响因子呈现上升趋势，论文引用次数和被引用率均呈现良好的增长态势，这表明广西医科大学的学术研究水平在不断提高，学术影响力逐渐扩大。

2.2 国际合作广西医科大学在国际合作方面也取得了一定的成绩。

２０１９年４月情报探索第４期（总２５８期）ＡＰＲ ２０１９ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＮｏ．４（ＳｅｒｉａｌＮｏ ２５８）基于ＥＳＩ和Ｉｎｃｉｔｅｓ的潜力学科识别与评测方法研究进展∗王晓文１㊀沈㊀思１㊀崔㊀旭２（１．西安科技大学图书馆㊀陕西西安㊀７１００５４）（２．西北大学公共管理学院㊀陕西西安㊀７１０１２７）摘㊀要：［目的／意义］旨在为进一步促进潜力学科识别与评测方法研究提供参考㊂［方法／过程］对比分析各种预测方法的优缺点，找到该领域尚存在的问题与不足，并提出未来发展方向㊂［结果／结论］目前对评测方法的创新研究不够深入㊁理论与实际无法很好地结合㊁缺乏潜力学科的动态监测与评价方法㊂因此，应从学科发展的内在机理出发，在使用引文分析法进行学科科研评估的同时，考虑科研质量和实际贡献导向，预测学科未来可能取得的进展和突破㊂关键词：潜力学科；学科评价；ＥＳＩ；ＩｎＣｉｔｅｓ中图分类号：Ｇ２０３㊀㊀㊀㊀文献标志码：Ａ㊀㊀㊀㊀Ａｄｏｉ：１０ ３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００５－８０９５．２０１９．０４．０１７ＲｅｖｉｅｗｓｏｆＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄＥｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆＰｏｔｅｎｔｉａｌＤｉｓｃｉｐｌｉｎｅｓＢａｓｅｄｏｎＥＳＩａｎｄＩｎｃｉｔｅｓＷａｎｇＸｉａｏｗｅｎ１㊀ＳｈｅｎＳｉ１㊀ＣｕｉＸｕ２（１．ＬｉｂｒａｒｙｏｆＸｉ ａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｉ ａｎＳｈａａｎｘｉ７１００５４）（２．ＰｕｂｌｉｃＭａｎａｇｅｍｅｎｔＣｏｌｌｅｇｅ，ＮｏｒｔｈｗｅｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ ａｎＳｈａａｎｘｉ７１０１２７）Ａｂｓｔｒａｃｔ：［Ｐｕｒｐｏｓｅ／ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ］Ｔｈｅｐａｐｅｒａｉｍｓｔｏｐｒｏｖｉｄｅｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｆｏｒｐｒｏｍｏｔｉｎｇｒｅｓｅａｒｃｈｅｓｏｆｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｐｏｔｅｎｔｉａｌｄｉｓｃｉｐｌｉｎｅｓ．［Ｍｅｔｈｏｄ／ｐｒｏｃｅｓｓ］Ｔｈｒｏｕｇｈｃｏｍｐａｒｉｓｏｎａｎｄａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｖａｒｉｏｕｓｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓ，ｔｈｅｐａｐｅｒｄｉｓｃｕｓｓｅｓｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓａｎｄｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓ，ｔｈｅｎｐｒｏｐｏｓｅｓｔｈｅｆｕｔｕｒｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｄｉｒｅｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｐｏｔｅｎｔｉａｌｄｉｓｃｉｐｌｉｎｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎ．［Ｒｅｓｕｌｔ／ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎ］Ａｔｔｈｅｐｒｅｓｅｎｔｓｔａｇｅ，ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｏｆｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｉｓｎｏｔｅｎｏｕｇｈ；ｔｈｅｔｈｅｏｒｙａｎｄｐｒａｃｔｉｃｅｃａｎｎｏｔｂｅｗｅｌｌｃｏｍｂｉｎｅｄ；ｄｙｎａｍｉｃｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｏｆｐｏｔｅｎｔｉａｌｄｉｓｃｉｐｌｉｎｅａｒｅｌａｃｋｅｄ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｉｎｔｅｒｎａｌｍｅｃｈａｎｉｓｍｏｆｓｕｂｊｅｃｔｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，ｗｅｓｈｏｕｌｄｃｏｎｓｉｄｅｒｔｈｅｑｕａｌｉｔｙｏｆｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄｔｈｅｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎｏｆａｃｔｕａｌｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｐｒｅｄｉｃｔｔｈｅｐｏｓｓｉｂｌｅｐｒｏｇｒｅｓｓａｎｄｂｒｅａｋｔｈｒｏｕｇｈｓｏｆｔｈｅｄｉｓｃｉｐｌｉｎｅｉｎｔｈｅｆｕｔｕｒｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐｏｔｅｎｔｉａｌｄｉｓｃｉｐｌｉｎｅｓ；ｄｉｓｃｉｐｌｉｎｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎ；ＥＳＩ；ＩｎＣｉｔｅｓ０　引言２０１７年９月２０日，教育部㊁财政部㊁国家发展改革委发布‘关于世界一流大学和一流学科建设高校及建设学科名单的通知“［１］，中国大学 双一流 的提出将世界一流大学的建设提到了前所未有的高度，成为当前高等教育界乃至全社会关注和研究的焦点㊂ 双一流 建设重在学科［２］，在一流大学和一流学科评价中，ＥＳＩ是极其重要的参考依据之一［３］㊂如何通过量化的指标来分析各高校相关学科发展态势及其与ＥＳＩ前１％科研机构的差距越来越引起高校的重视，潜力学科的识别与评测对于高校在未来时间内冲击ＥＳＩ前１％提供了理论依据㊂因此，在当前国际竞争新环境下，对有可能入围ＥＳＩ前１％的潜力学科进行评价，有计划地培育潜力学科㊁支持潜力学科的快速发展，推动中国的世界一流大学和一流学科建设成为国内高校的当务之急㊂随着新一代Ｉｎｃｉｔｅｓ平台的不断完善和发展，综合利用ＥＳＩ和Ｉｎｃｉｔｅｓ数据库进行潜力学科预测成为当前的研究热点㊂近年来学者对潜力学科的评价做了以下研究：（１）基于ＥＳＩ与Ｉｎｃｉｔｅｓ，对Ｉｎｃｉｔｅｓ中５０１收稿日期：２０１８－１２－１０∗本文系２０１８年度陕西省社科界重大理论与现实问题研究项目 陕西省属高校一流学科成长机理与实证研究 （项目编号：２０１８Ｚ１５２）；陕西省高等教育学会２０１７年度高等教育科学研究项目 基于多方法融合的ＥＳＩ潜力学科识别与评测研究 以陕西８所省属高校为例 （项目编号：ＸＧＨ１７０７）；２０１８年陕西省科学技术情报学会 基于多源科技情报数据管理的科技创新路径研究 （项目编号：２０１８ＳＫＱＰ０６）成果之一㊂作者简介：王晓文（１９８１ ），女，硕士，馆员，研究方向为科学数据管理与知识管理；沈思（１９７２ ），女，硕士，研究馆员，研究方向为信息服务；崔旭（１９６８ ），女，硕士，教授，研究方向为公共经济与管理㊂２０１９年４月情报探索第４期（总２５８期）相关学科被引频次进行统计，与ＥＳＩ中该学科最低总被引频次进行比较，对潜力学科进行评测；（２）基于ＥＳＩ中排名最后机构的总被引数据，将分析机构的数据与其进行对比分析和预测；（３）基于１种或几种方法对某机构的潜力学科进行评价或测算，进行大量实证研究㊂通过上述研究，我国在潜力学科评价方面取得了不少成果，但对于潜力学科评价方法的系统研究还相对缺乏，本文总结前人对潜力学科识别与评测方法的研究，运用归纳㊁对比等方法进行综合性的分析与系统性的梳理，并探讨这一领域未来的研究方向和发展趋势㊂１㊀潜力学科识别与评测基本方法潜力学科的识别与评测主要有２步：第一是将机构发表的ＳＣＩ／ＳＳＣＩ论文归入ＥＳＩ的学科分类；第二是根据机构各学科的引文指标对潜力学科进行识别㊂因此，潜力学科识别的关键是比较机构所属学科的引文指标值与ＥＳＩ引文排名中最低引文指标值的差距［４］㊂针对有可能入围ＥＳＩ的学科评测工作，基本方法主要围绕该学科的总被引次数展开㊂任瑞荣等［５］利用 学科潜力值 计算方法，即各学科与ＥＳＩ全球前１％学科的相对接近程度，对东华大学的潜力学科进行预测，其计算公式为：学科潜力值＝学科论文总被引次数ＥＳＩ排行榜末位学科的论文总被引次数．赵元斌等［６］提出 潜力学科定标法 ，将接近世界前１％学科基准线６０％ ８０％以上的范围确定为某机构的潜力学科标准，对河南省３所高校的潜力学科及高被引论文趋势进行分析，具体公式为：潜力学科＝某机构学科被引次数入选该学科前１％最低被引次数基准线＜１ ０ ８．陈仕吉等［４］提出机构的学科欠缺度指标来预测中国农业大学的潜力学科㊂具体计算公式为：Ｐｄ＝Ｃｅ－ＣｉＰＮˑＣａｖ．其中，Ｐｄ指学科欠缺度指标，Ｃｅ指当前进入该学科ＥＳＩ引文排名的最低引文次数，Ｃｉ指机构在该学科实际获得的引用次数，ＰＮ指机构在该学科发表的论文数，Ｃａｖ指机构在该学科发表论文的篇均被引频次㊂如果学科的Ｐｄ值小于１，则表明该学科进入ＥＳＩ排名的可能性越大㊂总体来看，基本的潜力学科评测方法在计算上存在ＥＳＩ和Ｉｎｃｉｔｅｓ数据库更新不同步的问题，这样就容易造成计算基础的失真，从而影响预测结果㊂２㊀潜力学科识别与评测方法发展趋势（１）根据ＥＳＩ统计和分类原理，提出潜力学科分析方法董政娥等［７］提出 学科比重 预测算法，引入学科比重Ｑｉ，其计算公式为：Ｑｉ＝ＸｉＹｉˑ１００％．其中，ｉ表示ＥＳＩ中２２个学科的第ｉ个学科，Ｘｉ表示某机构的第ｉ个学科论文在ＩｎＣｉｔｅｓ数据库中的被引频次，Ｙｉ表示引文分析部分Ｂａｓｅｌｉｎｅｓ在ＥＳＩ数据库中ＦｉｅｌｄＲａｎｋｉｎｇｓ功能下２２个学科的总被引频次，Ｑｉ值越大，进入ＥＳＩ前１％的潜力越大㊂由于ＥＳＩ中各学科的总被引频次基数较大，致使此方法的计算结果间有很小的差距，因此很难进行精准预测㊂（２）以基本方法为基础，综合各种测算方法利用相对指标进行预测可有效减少误差，提高预测的准确性，但相对引用指标在单独使用时会受到高被引论文的影响，在表征论文被引次数的分布特征方面缺乏有效性㊂陈思佳等［８］将学科阈值与相对引用指标进行结合，对ＦＵＬｉｎｋ成员馆高校的潜力学科进行预测，首先利用阈值预测，其计算公式为：Ｑｉ＝ＸｉＹｉˑ１００％．其中，ｉ为学科，Ｘｉ为ＩｎＣｉｔｅｓ数据库中某机构学科的引文量，ｙｉ为ｉ学科ＥＳＩ前１％阈值引文量㊂接着又利用相对指标进行预测，其计算公式为：ｑｉ＝ＸｉＹｉˑ１００％．其中，ｉ为学科，ｘｉ为ＩｎＣｉｔｅｓ数据库中某机构学科的引文量，ｙｉ为ＩｎＣｉｔｅｓ数据库中ｉ学科在ＥＳＩ前１％末位机构的引文量㊂汪莉［９］通过综合运用相对引用指标与百分位数指标，建立复合评价指标体系，对南京师范大学的潜力学科进行了实证分析㊂首先通过相对引用指标进行潜力学科识别，计算方法为：Ｐｉ＝ＸｉＹｉ．其中，Ｘｉ为ＩｎＣｉｔｅｓ数据库中某机构ｉ学科的实际被引次数，Ｙｉ为ｉ学科在ＥＳＩ数据库中的最低引文阈值，Ｐｉ为ｉ学科的相对引用数值㊂若Ｐｉ值大于１，则表示该学科进入ＥＳＩ全球前１％排名；若Ｐｉ值在０ ７ １之间，则表明该学科入围ＥＳＩ的可能性较大，为ＥＳＩ潜力学科；若Ｐｉ值小于０ ７，则表明该学科入围ＥＳＩ可能性较小㊂（３）完善现有方法，提出新的预测方法２０１４年，董政娥等［１０］在 学科比重 预测算法的基础上引入学科区位商，通过构建学科区位商模６０１２０１９年４月王晓文等：基于ＥＳＩ和Ｉｎｃｉｔｅｓ的潜力学科识别与评测方法研究进展第４期（总２５８期）型对上海市高校进行学科定位分析，通过分析学科布局和结构来识别学科集群并确定潜力学科，其计算公式为：ＬＱｉｊ＝Ｘｉｊ／ðｍｉ＝１Ｘｉｊðｎｊ＝１Ｘｉｊ／ðｍｉ＝１ðｎｊ＝１Ｘｉｊ．其中，ｉ为第ｉ个高校，ｊ为第ｊ个学科，ＬＱｉｊ为区域学科的区位商，Ｘｉｊ为第ｉ个高校㊁第ｊ个学科的产值，ðｍｉ＝１Ｘｉｊ为ｍ个高校所有学科的产值，ðｎｊ＝１Ｘｉｊ为全国某学科的产值，ðｍｉ＝１ðｎｊ＝１Ｘｉｊ为全国所有学科的产值㊂ｍ为高校总数，ｎ为学科总数㊂将学科区位商划分为ＬＱｉｊȡ１㊁０ １ɤＬＱｉｊ＜１ ０㊁０ ０１ɤＬＱｉｊ＜０ １㊁０ ００１ɤＬＱｉｊ＜０ ０１和ＬＱｉｊ＜０ ００１共５个学科区，将０ １ɤＬＱｉｊ＜１ ０设为潜力学科区㊂学科区位商模型可分析学科结构并判断学科集群，但缺点在于识别度较低㊂为了有效识别学科集群，２０１７年，董政娥等［１１］又引入了学科相对区位商，即各学科区位商与进入ＥＳＩ前１％学科最低入围区位商的比值ＬＱｉｊ，将相对学科潜力区将０ １ɤＬＱｉｊ＜１ ０㊂通过实证研究发现，相对学科区位商可构建直观的杠杆指标，对于潜力学科的预测较为可行㊂任勇等［１２］通过研究 学科比重 预测算法的不足，提出 学科ＥＳＩ准入率 预测算法，其计算公式为：Ｚｉ＝ＢｉＣｉˑ１００％．其中，ｉ为ＥＳＩ２２个学科分类中的第ｉ个学科，Ｂｉ为某机构对应的ＥＳＩ学科在ＩｎＣｉｔｅｓ数据库中的被引频次，Ｃｉ为ＥＳＩ各学科中进入该学科的最后一名机构的被引频次，即该学科的ＥＳＩ被引频次阈值㊂当Ｚｉȡ１，则该学科已经进入ＥＳＩ㊂韩丽等［１３］综合利用ＩｎＣｉｔｅｓ平台２０１６年升级后的新功能，不仅预测了北京师范大学近１０年的论文发展趋势，还对即将跌出１０年的论文也进行分析，提出学科潜力值计算公式为：Ｑｉ＝ＸｉＣｉˑ１００％．其中，Ｘｉ为近１０年某一学科在ＩｎＣｉｔｅｓ数据库中的论文实际被引频次，Ｃｉ为ＥＳＩ数据库中提供的某一学科的机构被引频次阈值㊂（４）引入相关理论，建立预测模型秦萍等［１４］引入灰色预测理论建立ＧＭ（１，１）全数据预测模型，预测潜力学科发文数量以及篇均被引次数的变化趋势，甚至对进入ＥＳＩ前１％的大致时间也进行预测，具体计算公式为：㊀㊀ｘ（１）（ｔ＋１）＝（ｘ（０）（０）－ｕａ）ｅ－ａｔ＋ｕａ．（１）式中，ａ表示发展系数，ｕ表示灰色作用量，ｘ（１）（ｔ＋１）是一次累加生成值㊂通过一次累减处理，可得还原值㊀㊀ｘ（０）（ｔ＋１）＝ｘ（１）（ｔ＋１）－ｘ（１）（ｔ）．（２）方程（１）和（２）为基于ＧＭ（１，１）模型进行灰色时间预测的基本计算公式㊂当ｔɤｎ时，称ｘ（０）（ｔ）为模型模拟值；当ｔ＞ｎ时，称ｘ（０）（ｔ）为模型预测值㊂通过实证研究，该方法平均相对精度均达到９５以上，预测效果明显㊂但该方法只适用于中短期预测高校的学科发展态势，其缺点在于该方法将所有的影响因素归结到历史综合因素上，对其他复杂多样的影响因素未加考虑㊂管翠中等［１５］基于模拟检索与曲线拟合模型，对清华大学临近入围ＥＳＩ潜力学科进行判定，并运用曲线拟合模型趋势预测法对入围时间进行预测㊂入围差距的计算公式为：入围差距＝未入围机构在该学科的总被引频次未位入围机构在该学科的总被引频次．此预测方法会受入围机构数变化㊁所取末位入围机构数量㊁模拟的总被引频次㊁样本空间不足㊁作者单位不规范等因素的影响，会不可避免地存在些许误差㊂（５）引入数理统计理论，创建预测方法顾东蕾等［１６］以统计学原理为理论基础，创建基于ＷＯＳ学科发展预测的数理理论方法，对中国药科大学的学科进行预测实证㊂以ＳＰＳＳ对目标机构ＥＳＩ更新周期某学科各年被引频次和某学科入选ＥＳＩ前１％机构排名最后一位ＥＳＩ更新周期的各年被引频次进行成对样本检验，观察其显著性差异，如果其Ｓｉｇ（双侧）＞０ ０５，则表明无显著性差异，该机构某学科为潜力学科㊂如果其Ｓｉｇ（双侧）＜０ ０５，则表明目标机构ＥＳＩ中各年度论文被引频次与ＥＳＩ排名最后一位的某学科进入ＥＳＩ前１％机构ＥＳＩ中各年度论文被引频次有显著性差异，则该机构中某学科无望进入ＥＳＩ前１％㊂实证结果发现，该方法的预测准确程度检验出其预测方法可行，并有一定的实用价值㊂（６）结合其他引文分析工具，完善ＥＳＩ不足穆亚凤等［１７］指出，Ｈｉｓｔｃｉｔｅ引文分析工具所给出的ＬＣＳ（本地被引次数）㊁ＧＣＳ（总被引次数）㊁ＬＣＲ（本地引文数量）和ＣＲ（总引文数量）㊁关键词等计量指标是ＥＳＩ学科评价工具中各个统计数据库所不能给出的，而这些指标恰恰可以从不同的角度来展现可以对文献检索结果进行分析和重组，展７０１２０１９年４月情报探索第４期（总２５８期）现学科发展的峰谷趋势㊂因此将ＥＳＩ学科评价方法和Ｈｉｓｔｃｉｔｅ引文分析工具进行有效的结合，充分发挥各自的作用，将会更深入全面地对学科的未来发展方向进行评估预测㊂３　问题与展望基于ＥＳＩ和ＩｎＣｉｔｅｓ的潜力学科评价属于一个新的研究领域，目前仍存在一些理论及应用问题，主要表现在：（１）对评测方法的创新研究不够深入从目前研究成果来看，虽然国内学者提出了各种不同的评测方法，但基本上以相对引用指标㊁百分位数指标㊁学科比重指标等为基础，部分学者对常用方法的缺陷进行了改善，但仅用一种或几种基本方法进行评测，容易造成结果偏差㊂另外，很多方法实际上属于几种评价方法的简单组合，并没有实现真正意义上的方法创新，潜力学科评价仍处于不成熟阶段，可改进的空间较大㊂（２）理论与实际无法很好地结合虽然提出了多种潜力学科测算模型和权重确定方法，但对哪种模型和方法更具有适用性等研究较少㊂另外，由于考虑的角度不同，指标体系也有较大差距，潜力学科评价缺乏一个整体的方法体系研究，且尚无大家公认的统一的评测指标体系，使得评价者在选取测评方法时缺乏统一标准㊂因此从理论和实证方面深入分析潜力学科评价方法的科学性㊁合理性以及在使用中的限制，均有待进一步研究㊂（３）缺乏潜力学科的动态监测与评价方法每个高校的学科都有自己独特的发展基础和发展机理，随着科技的进步，学科研究领域的深度和广度也得到了极大的丰富和拓展，学科呈现出动态变化的趋势㊂另外有很多突发因素，如学科带头人的引进和调离㊁学术奖励政策的变化等都有可能带来机构论文产出的突变，因此，目前缺乏对潜力学科的发展进行跟踪研究，同时动态监测并及时掌握潜力学科的发展变化方面的评测方法㊂双一流 建设学科发展是一项复杂的系统工程㊂周光礼教授指出，中国标准的世界一流学科应从学术逻辑和社会需求逻辑２个维度进行建构［１８］㊂ＥＳＩ本质上只是对纯基础科学和应用科学领域研究文献的分析排名，对非基础科学，如应用科学㊁技术科学等的适用性有所不足［１９］㊂因此，随着世界学科排行榜对学科排行的日益重视，各学科在国际上的学术影响力可以通过其他渠道呈现，应加强对国际学术排行榜的研究，对照知名排行榜的评价指标体系，吸纳其他科学化指标作为辅助手段，从学科发展的内在机理出发，在使用引文分析法进行学科科研评估的同时，考虑科研质量和实际贡献导向，预测学科未来可能取得的进展和突破㊂参考文献［１］㊀教育部，财政部，国家发展改革委．关于公布世界一流大学和一流学科建设高校及建设学科名单的通知［ＥＢ／ＯＬ］．［２０１８－１２－２０］．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｍｏｅ．ｅｄｕ．ｃｎ／ｓｒｃｓｉｔｅ／Ａ２２／ｍｏｅ＿８４３／２０１７０９／ｔ２０１７０９２１＿３１４９４２．ｈｔｍｌ．［２］㊀王洪才． 双一流 建设的重心在学科［Ｊ］．重庆高教研究，２０１６，４（１）：７－１１．［３］㊀青塔．重磅：最新ＥＳＩ中国大学综合排名百强出炉［ＥＢ／ＯＬ］．［２０１８－１２－２０］．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｄｕ．ｃｎ／ｒｄ／ｇａｏ＿ｘｉａｏ＿ｃｈｅｎｇ＿ｇｕｏ／ｇａｏ＿ｘｉａｏ＿ｚｉ＿ｘｕｎ／２０１８０１／ｔ２０１８０１１６＿１５８０７１８．ｓｈｔｍｌ．［４］㊀陈仕吉，史丽文，左文革．科研机构潜势学科的识别方法与实证分析：以中国农业大学为例［Ｊ］．情报杂志，２０１２（２）：４３－４７．［５］㊀任瑞荣，董政娥，陈惠兰．东华大学优势学科分析与研究［Ｊ］．东华大学学报（自然科学版），２０１６（５）：７６０－７６７．［６］㊀赵元斌，吴志红，郭艳秋．高校学科发展分析评价实证研究：以河南省３所大学为例［Ｊ］．图书情报工作，２０１５（１５）：１１５－１２１．［７］㊀董政娥，陈惠兰．基于ＥＳＩ和ＩｎＣｉｔｅｓ数据库的东华大学学科发展预测［Ｊ］．东华大学学报（自然科学版），２０１３（５）：６８９－６９４．［８］㊀陈思佳，郑美玉，邹武．ＦＵＬｉｎｋ成员馆高校学科发展分析与预测［Ｊ］．情报探索，２０１６（１２）：９６－１０３．［９］㊀汪莉．基于ＥＳＩ和ＩｎＣｉｔｅｓ的高校潜力学科发展预测［Ｊ］．情报杂志，２０１７（２）：５３－５８．［１０］㊀董政娥，陈惠兰．图书馆基于ＥＳＩ和ＩｎＣｉｔｅｓ数据库支持高校学科科研评价的服务模式探讨［Ｊ］．图书馆杂志，２０１４（１１）：２３－２９．［１１］㊀董政娥，陈惠兰．区位商视角下图书馆数据支持服务实践：以ＥＳＩ和ＩｎＣｉｔｅｓ数据库为案例［Ｊ］．情报资料工作，２０１７（２）：７０－７６．［１２］㊀任勇，林晖，赵争光，等．ＥＳＩ潜在学科预测评估研究：以安徽农业大学为例［Ｊ］．数字图书馆论坛，２０１６（７）：２８－３３．［１３］㊀韩丽．基于ＥＳＩ和Ｉｎｃｉｔｅｓ的潜力学科分析与预测：以北京师范大学为例［Ｊ］．情报探索，２０１７（２）：２７－３５．［１４］㊀秦萍，李雪琛，梅秀秀．高校潜力学科发展预测研究［Ｊ］．情报杂志，２０１５（１）：８８－９１．［１５］㊀管翠中，范爱红，贺维平，等．学术机构入围ＥＳＩ前１％学科时间的曲线拟合预测方法研究：以清华大学为例［Ｊ］．图书情报工作，２０１６（２２）：８８－９３．［１６］㊀顾东蕾，武莹，邱家学，等．基于ＷＯＳ的学科发展预测研究［Ｊ］．现代情报，２０１４（６）：３２－４０．［１７］㊀穆亚凤，都平平．Ｈｉｓｔｃｉｔｅ引文分析工具在ＥＳＩ学科评价分析中的应用研究［Ｊ］．现代情报，２０１７（５）：１５７－１６１．［１８］㊀郭战伟．高校进入ＥＳＩ学科策略研究［Ｊ］．中国高校科技，２０１７（５）：４５－４７．［１９］㊀田虎伟，谢金法．ＥＳＩ的功能限度［Ｊ］．上海教育评估研究，２０１７，１（６）：１９－２２．８０１。

基于ESI与InCites的高校学科发展分析研究1. 引言1.1 研究背景高校学科发展一直是教育界和科研界关注的焦点之一，对于提高高校整体实力和提升国际竞争力具有重要意义。

近年来，随着科学研究的发展和信息技术的进步，基于ESI与InCites的高校学科发展分析研究成为了一种新的趋势。

ESI是一种基于Web of Science平台的评估工具，可以对学术领域的科研成果进行综合评估和排名。

而InCites则是一种基于ESI数据的分析工具，可以帮助用户对学术研究进行深入的分析和评估。

通过这两种工具，可以更好地了解高校在各个学科领域的表现，帮助学校更好地制定发展战略和目标。

在这样的背景下，本研究旨在探讨ESI与InCites在高校学科发展中的应用情况，分析数据来源与研究方法，以及通过案例分析和学科发展趋势分析来揭示高校学科发展的规律和趋势。

通过这项研究，可以为高校提供更科学的决策参考，促进高校学科的持续发展和提升。

【研究背景】至此结束。

1.2 研究目的本研究的目的是通过对ESI与InCites在高校学科发展分析中的应用进行深入研究，探讨其在评估学科影响力、发展方向和趋势方面的作用，进一步探讨如何优化高校学科发展策略，提升学科竞争力。

通过分析数据来源与研究方法，揭示ESI与InCites在高校学科发展分析中的数据来源及研究方法，为高校提供科学决策支持。

通过案例分析和学科发展趋势分析，总结高校学科发展的经验教训，为其他高校学科建设提供借鉴。

通过本研究的提出，旨在为高校提供更为科学的学科发展指导，促进高校学科的跨学科合作、学科交叉和学科创新，为高校提升学科质量和国际影响力打下良好基础。

1.3 研究意义高校学科的发展是整个学术领域的核心，对于提升学校的学术影响力和竞争力具有重要意义。

ESI与InCites作为评价学术水平的重要工具，其在高校学科发展分析中的应用已经逐渐成为一个研究热点。

本研究旨在深入探讨ESI与InCites在高校学科发展分析中的作用，以期为高校优化学科布局、提升学术水平提供科学依据。

基于ESI与InCites的高校学科发展分析研究近年来，高校学科发展分析研究备受重视，成为教育界和学术界关注的热点话题。

在这个背景下，基于ESI（Essential Science Indicators）与InCites的高校学科发展分析研究成为一种重要的方法和手段。

本文将结合ESI与InCites两大数据库，对高校学科发展进行深入分析，探讨其在学术界和实际应用中的意义和价值。

一、ESI与InCites的概念及特点ESI是由美国汤森路透（Clarivate Analytics）公司开发的一个基于Web of Science （科学引文索引）数据库的评价工具，用来评估全球科学研究的学术表现。

ESI将研究论文根据引用频次和影响因子等指标进行排名，为学术界提供了一个科学评价和比较的工具，成为评估高校学科发展的重要参考依据。

InCites是基于Web of Science数据库的一种科研评估和分析工具，能够提供科学研究的综合信息、引文分析、合作网络、性能评价等方面的数据，用于评估和分析高校学科的研究表现和学术影响力。

ESI与InCites的数据和分析结果为高校学科发展提供了丰富的信息和依据，有助于高校进行科学评估和决策，促进学科建设和发展。

具体来说，ESI与InCites在以下几个方面发挥了重要作用。

1. 学科发展趋势分析ESI与InCites提供了学科发展的趋势分析功能，能够通过长期数据对比，发现学科的发展方向和趋势，为高校学科发展规划提供科学依据。

2. 学科影响力评估ESI与InCites能够通过引文分析等方法，评估学科在全球范围内的学术影响力，帮助高校了解自身学科在国际学术舞台上的地位和影响程度。

3. 学术合作网络建设ESI与InCites能够分析学术合作网络，包括学校内部和国际间的学术合作情况，为高校建设科研团队、开展国际合作提供数据支持和决策依据。

4. 学科重点培育ESI与InCites还能对学科的具体研究方向、热点问题等进行分析，帮助高校确定学科重点培育方向和策略。