本发明专利技术公开了一种科研团队学术能力的评价方法，该评价方法包括：获取用于进行学术能力评价的论文池，对论文池中所有数据进行清洗，计算期刊影响因子标准值IFNOR＝IFV/λ；构建作者的邻接矩阵、论文与论文参考期刊矩阵；根据作者的邻接矩阵制作合作者网络图，利用聚类分辨系数检测科研团队，为每个科研团队制作net文件，确定其成员构成及成员之间的合作关系；构建科研团队与论文矩阵；计算论文参考期刊值RFV_d＝∑IFNOR；计算团队参考期刊值RFV_t＝∑RFV_d；RFV_t作为团队学术指数，用于评价团队的学术能力。本申请能在论文发表之初即对科研团队学术能力进行前瞻性评价，评价结果科学有效。
【技术实现步骤摘要】
一种科研团队学术能力的评价方法
本专利技术属于科研管理和学术能力的评估领域，具体涉及一种科研团队学术能力的评价方法。
技术介绍
目前对引进人才和科研人员的学术能力进行评价的方法，除了邀请本领域的专家进行定性的人为评价外，还会普遍采用一些量化指标来进行评估。论文是学术能力评价中的最基本的要素，因此这些量化指标通常都是从论文作为切入点进行选择的，如被评估人所著论文的被引频次、论文出版期刊的影响因子等等，其中论文的被引频次是指论文发表后被学术界引用的次数，是学术界对论文学术价值认同程度的一种量化表示，是论文质量的表征。科学研究是一个十分艰难的过程，因此科研人员在学术研究过程中，通常会自而然地形成一个学术团队，团队成员之间常因学术而加强联系，一起探讨学术观点，分享专业知识，共同申请项目，合作发表论文。科研团队是科研人员在科学研究过程中不可或缺的外部环境，尤其是那些卓有成就的科研人员，无不背靠着一个强大的科研团队。但目前还未见有专门针对学术团队的检测和学术能力评价的指标体系。
技术实现思路
本申请的专利技术目的是提供一种能够检测科研团队并前瞻性地、科学有效地对科研团队的学术能力进行评价的方法。为实现上述专利技术目的，本申请的技术方案如下：一种科研团队学术能力的评价方法，包括以下步骤：(1)获取用于进行学术能力评价的论文池，对论文池中所有数据进行清洗，数据清洗完成后，按照式(1)计算期刊影响因子标准值：IFNOR＝IFV/λ(1)；其中，IFNOR为期刊影响因子标准值，IFV为期刊影响因子，λ为半衰期；(2)构建作者的邻接矩阵、论文参考期刊与论文矩阵；(3)根据作者的邻接矩阵制作合作者网络图，利用聚类分辨系数检测科研团队，为每个科研团队制作net文件，确定每个科研团队的成员构成及成员之间的合作关系，并构建科研团队与论文矩阵；(4)根据论文参考期刊与论文矩阵计算论文参考期刊值RFV_d：RFV_d＝∑IFNOR(2)；根据科研团队与论文矩阵和论文参考期刊值RFV_d计算团队参考期刊值RFV_t：RFV_t＝∑RFV_d(3)；对不同科研团队的团队参考期刊值RFV_t进行比较，根据比较结果评价相应科研团队的学术能力。本申请的评价方法不以论文为切入点，而是创造性地以论文作者作为切入点，利用作者的邻接矩阵检测出作者之间合作密切的科研团队，并以团队参考期刊值RFV_t作为科研团队学术能力的评价指标。团队参考期刊值RFV_t反应了该团队的论文作者的文献阅读经历和知识运用能力，论文作者阅读文献的质量越高，运用知识的能力越强，RFV_t越高；提高科研人员的文献阅读的质量和知识应用的能力，即可提高RFV_t。团队参考期刊值RFV_t不依赖于极具不确定性的论文被引频次，是由期刊影响因子标准值决定的，且期刊影响因子是一个确切值，是成熟的并为学术界所广泛认可和接受的，获得的期刊影响因子标准值，波动性非常小，因此采用团队参考期刊值RFV_t能够十分准确地对科研团队的学术能力进行评价，评价结果科学有效。由于团队参考期刊值RFV_t依赖于期刊影响因子标准值，因此论文一经发表，团队参考期刊值RFV_t即可赋值，这就意味着论文一旦发表就可以利用本申请的评价方法对科研团队的学术能力进行评价，具有极强的时效性。有助于科研机构加强对学术团队的管理，有助于科研机构了解相同或相似研究领域的科研团队的学术动态，促进研究领域相近或相似的团体之间的合作与联系。在计算某一前溯时间段内(如在2018年8月26日评价科研团队在2011-2015年间的学术能力)科研团队的团队参考期刊值RFV_t时，同时在评价时间节点时(即2018年8月26日)构建论文被引频次与论文矩阵、科研团队与论文矩阵，根据论文被引频次与论文矩阵计算论文被引频次TC，再根据科研团队与论文矩阵和论文被引频次TC计算团队被引频次TCV_t：TCV_t＝∑TC(4)；对团队被引频次TCV_t和团队参考期刊值RFV_t进行相关性分析发现，论文发表之初的RFV_t和未来的TCV_t之间存在强相关关系，即团队参考期刊值RFV_t高的科研团队在后期也具有高的团队被引频次TCV_t，这就表明团队参考期刊值RFV_t确实能够前瞻性地预测和评价科研团队的学术能力，评价结果稳定有效；通过在论文发表之初就计算科研团队的团队参考期刊值RFV_t并进行比较，就可以帮助科研团队找出彼此之间的差距，明确努力的方向，有利于科研团队建设。步骤(1)中，所述的数据清洗包括：a、清洗作者，以确保一个作者只有一个姓名书写形式，一个姓名书写形式只对应一个作者；b、清洗期刊，以剔除非期刊的参考来源，确保论文池中所有论文参考期刊的刊名和ISSN与WOS期刊列表匹配，并剔除不属于WOS期刊列表的期刊。清洗期刊的目的在于，参考来源中只保留与WOS期刊列表中的期刊相匹配的参考期刊。因为WOS期刊的影响因子是被学术界广泛认可并接受的用于评价期刊质量的指标。当然，如果学术界出现了影响因子以外的其他可以用来表征非期刊的参考来源质量的标准，本申请的评价方法也可以采用。由于不同学科之间的期刊的影响因子差别很大，本申请为了避免学科不同带来的影响因子差异对实证研究结果的影响，对论文参考期刊给予标准化赋值，计算期刊影响因子标准值。其中，λ优选为被引端半衰期。被引端半衰期(CitedHalf-life)显示的是一份期刊从当前年度向前推算引用数占截止当前年度被引用期刊的总引用数50％的年数，是测度期刊老化速度的一种指标。当然，除了使用被引端半衰期计算期刊影响因子标准值，也可以采用施引端半衰期进行计算，被引端半衰期只是比较常用的参数。步骤(3)中，聚类分辨系数的大小决定了科研团队的大小，聚类分辨系数越大，科研团队的数量就越多；在实际评价过程中需要根据具体情况进行设置。一般情况下，可以将所述的聚类分辨系数值设置为：r＝0.0-5.0。该聚类分辨系数值适用于绝大多数情况下科研团队的检测，确保同一科研团队内的所有成员之间的连接较紧、而不同科研团队之间的连接则较松，从而对邻接的团队进行有效分割，确保科研团队的独立性。与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：(1)本申请脱开论文，以一个较宽的视角独辟蹊径地从作者单元和团队单元下进行分析，分别对科研团队的学术能力进行评价：本申请利用作者的邻接矩阵检测出作者之间合作密切的科研团队，并以团队参考期刊值RFV_t作为科研团队学术能力的评价指标，团队参考期刊值RFV_t不依赖于极具不确定性的论文被引频次，是由期刊影响因子标准值决定的，且期刊影响因子是一个确切值，是成熟的并为学术界所广泛认可和接受的，获得的期刊影响因子标准值，波动性非常小，因此采用团队参考期刊值RFV_t能够十分准确地对科研团队的学术能力进行评价，评价结果科学有效。(2)由于团队参考期刊值RFV_t依赖于期刊影响因子标准值，因此论文一经发表，团队参考期刊值RFV_t即可赋值，这就意味着论文一旦发表就可以利用本申请的评价方法对科研团队的学术能力进行评价，具有极强的时效性。通过对学术能力强的科研团队的考察和分析，了解这些团队中的作者构成，十分有利于当前时期下人才的发现和培养，有利于人才引进。(3)对团队被引频次TCV_t和团队参考期刊值RFV_t进行相关性分析发现，论文发表之初的RFV_t本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种科研团队学术能力的评价方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)获取用于进行学术能力评价的论文池，对论文池中所有数据进行清洗，数据清洗完成后，按照式(1)计算期刊影响因子标准值：IFNOR＝IFV/λ (1)；其中，IFNOR为期刊影响因子标准值，IFV为期刊影响因子，λ为半衰期；(2)构建作者的邻接矩阵、论文参考期刊与论文矩阵；(3)根据作者的邻接矩阵制作合作者网络图，利用聚类分辨系数检测科研团队，为每个科研团队制作net文件，确定每个科研团队的成员构成及成员之间的合作关系，并构建科研团队与论文矩阵；(4)根据论文参考期刊与论文矩阵计算论文参考期刊值RFV_d：RFV_d＝∑IFNOR (2)；根据科研团队与论文矩阵和论文参考期刊值RFV_d计算团队参考期刊值RFV_t：RFV_t＝∑RFV_d (3)；对不同科研团队的团队参考期刊值RFV_t进行比较，根据比较结果评价相应科研团队的学术能力。...
【技术特征摘要】
1.一种科研团队学术能力的评价方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)获取用于进行学术能力评价的论文池，对论文池中所有数据进行清洗，数据清洗完成后，按照式(1)计算期刊影响因子标准值：IFNOR＝IFV/λ(1)；其中，IFNOR为期刊影响因子标准值，IFV为期刊影响因子，λ为半衰期；(2)构建作者的邻接矩阵、论文参考期刊与论文矩阵；(3)根据作者的邻接矩阵制作合作者网络图，利用聚类分辨系数检测科研团队，为每个科研团队制作net文件，确定每个科研团队的成员构成及成员之间的合作关系，并构建科研团队与论文矩阵；(4)根据论文参考期刊与论文矩阵计算论文参考期刊值RFV_d：RFV_d＝∑IFNOR(2)；根据科研团队与论文矩阵和论文参考期刊值RFV_d计算团队参考期...
【专利技术属性】
技术研发人员：吕国良，
申请(专利权)人：浙江理工大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33
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