学术争鸣| 雷蕾：语言学领域高被引论文——文献计量分析

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当代外语研究

2019年1月 第01期

  语言学领域高被引论文  

 ——文献计量分析  

  上海交通大学  雷蕾  

摘要:本研究分析了语言学领域的ESI高被引论文。研究有如下几点发现。首先，来自中国研究机构的论文只有三篇入选高被引论文;其次，应用语言学和心理语言学高影响因子期刊论文更有可能入选高被引论文;最后，研究性综述和研究方法类论文更有可能成为高被引论文。立足双一流建设大背景，本文还从语言学一流学科建设视角对研究结果进行讨论。

关键词:语言学，高被引，文献计量研究，一流学科

[中图分类号]H319 [文献标识码]A

[文章编号]1674-8921-(2019)01-0067-09

[doi编码]10.3969/j.isn.1674-8921.2019.01.009

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研究缘起

    改革开放以来，中国科技实力迅猛增长，中国自然科学领域论文发表量和累积被引数已跃居世界第二(Moiwo & Tao2013; Zhang et al. 2013; Bound et al. 2013)，标志着中国已成为科学研究领先国家之一(Leydesdorff & Wagner 2009)。中国的社会科学研究也取得令人瞩目的成绩(Zhou et al. 2009)，特别是在2002年后，中国的SSCI等国际一流期刊论文发表量以年均19.67%的速度增长(Liu et al. 2015)。尽管如此，相比自然科学领域，中国的社会科学研究在国际学界还处于弱势地位。然而，语言学研究领域似乎跟上了中国社会科学整体发展的步伐，近20年来发展迅速，SSCI等国际一流期刊发表论文量显著增长;但从论文被引数、发表论文的期刊档次等指标来看，我国语言学研究在国际学界也仍处于弱势位置(Lei & Liao 2017)。

    科研产出的质量在国际大学和学科评估或排名中占有重要权重(王晶金、刘立 2016)，在国内的学科评估中也居于非常重要的位置(骆正林 2018)。因此，在国家提出“双一流”建设战略的大背景下，大学建设和学科发展不仅需要提升科研产出量，更需要实现科研产出质的突破。

    作为语言学研究者，笔者欣喜地见证了近年来国内语言学学界对语言学国际一流学科建设的重视和投入，也乐见国内学者在SSCI等国际一流期刊论文发表等方面的长足进步。然而，目前国内语言学界似乎更片面追求发表量，而忽视了对科研产出质的考量。因此，本文采用文献计量方法，对语言学领域ESI高被引论文进行分析，并期望通过本文引起国内学界对高质量国际一流期刊论文的关注，以助力我国语言学的国际一流学科建设。

02

ESI高被引论文

    Clarivate Analytics公司的基本科学指标数据库(Esential Science Indicators，ESI)是基于文献索引及其被引数据的研究分析工具，主要用于甄别和分析SCI、SSCI、A&HCI等数据库中的顶尖研究(Hu et al. 2018)。因此，ESI发布的系列指标数据常被用于对国家、研究机构、研究者个人的评价(Chuang et al. 2011; Fu et al. 2011; Harzing 2015)。

    根据期刊类别和文献内容(如Nature、Science等综合性期刊)，ESI将所有文献分配到22个学科大类中，并根据文献被引数，将学科大类内被引前1%的论文定义为高被引论文(highly cited papers)，将学科内被引前0.1%的论文定义为热点论文(hot papers)(Hu et al. 2018)。ESI的高被引论文和热点论文回溯到过去十年内的文献。由于各年份发表论文的被引用时间窗口长度不同，ESI提供了各学科和各年份入选论文的被引数阈值。根据不同学科和不同发表年份，超过被引数阈值的论文即入选高被引论文或热点论文。

    ESI将语言学领域论文划归到社会科学(Social Sciences，General)学科大类。因此，我们列出本文撰写时(2018年12月)ESI提供的社会科学学科高被引论文入选被引数阈值(见表1)。由表1可见，2018年发表的论文，至少被引四次才有可能入选2018年当年统计的高被引论文。2017年发表的论文，由于发表年限比2018年发表的论文长一年，有更长的被引时间窗口，因此至少被引九次才可能入选高被引论文。2008年发表的论文，由于已发表11年，被引时间窗口长，则需要至少被引127次才能入选。

03

研究方法

    本论文旨在对语言学领域高被引论文的情况做较为全面的分析。研究者2018年12月12日通过Web of Science华中科技大学端口进行文献检索。文献检索方法如下:

    (1)在Web of Science Core Colection的SSCI和A&HCI两个数据库中，使用下列句法，检索语言学领域的文献:

su=“languagelinguistics”orsu=“linguistics”

    (2)在上述检索返回的结果中，筛选"Highly cited in field"，共返回115条高被引论文记录。

    (3)从Web of Science下载高被引论文文献数据，统计高被引论文的发表年份分布、期刊、作者、国家/地区等信息。另外，还统计分析了高被引论文的文献类型。

04

研究发现

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4.1 年份分布

    图1为语言学高被引论文篇数的年份分布图。由图可见，高被引论文篇数呈倒U型分布。发表年份较近的论文(如2015~2018年发表的论文)，由于其要求的被引数阈值较低(见表1)，比较容易入选，因此篇数较多。发表年份较长的论文(如2008~2010年发表的论文)，虽然被引数阈值高，但由于发表年份较久，有足够被引时间，因此也有较多论文入选。而发表年份居中的论文(如2011~2014年)，由于被引时间较短而被引数阈值较高，因此入选篇数较少。

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4.2 期刊

    发表高被引论文两篇及以上的期刊列表见表2。发表高被引论文最多的期刊为Bilingualism: Language and Cognition，共有11篇论文入选，其次为Journal of Memory and Language，共有九篇入选，再次为Applied Linguistics和Language Learning，分别有七篇入选。上述四本期刊入选的高被引论文占所有高被引论文数的近30%(34/115=29.57%)。经仔细观察，我们发现，发表高被引论文的期刊有如下两个特点。

    (1)发表高被引论文较多的期刊，大多为该研究领域顶级期刊。比如，Journal of Memory and Language最新影响因子为2.707，语言学类期刊排名第七;Applied Linguistics最新影响因子为3.225，语言学类期刊排名第三。(2)发表高被引论文较多的期刊，大多为心理语言学和应用语言学/语言习得领域的期刊，较少有其他领域的期刊(Journal of Pragmatics和Lingua为普通语言学领域期刊，而Computational Linguistics为计算语言学领域期刊)。

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4.3 作者

    有两篇及以上论文入选高被引论文的研究者列表见表3。大多数有高被引论文入选的研究者，均为研究领域的著名学者。比如，E. Bialystok为双语研究(Bilingualism)领域的领军学者，R. H. Baayen为计量语言学领域的著名学者，N. C. Ellis和D. Larsen-Freeman在二语习得领域著述颇丰。

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4.4 国家/地区

    从高被引论文的国家/地区分布来看(见表4)，美国(60篇)、英国(25篇)、加拿大(20篇)等国家入选篇数遥遥领先于其他国家或地区，体现了上述国家在语言学研究领域的强大研究实力。

    值得注意的是，有三篇来自中国研究机构的论文入选了高被引论文，具体为香港大学的Hyland发表在Journal of Second Language Writing期刊的论文(Hyland 2016)、Jiang和Hyland合作发表在Applied Linguistics期刊的论文(Jiang & Hyland 2018)，以及台湾省国立高雄科技大学Hung发表在Computer Asisted Language Learning期刊的论文(Hung 2015)。虽然有上述三篇中国研究机构的论文入选了高被引论文，但他们均来自香港或台湾省的研究机构，遗憾的是，大陆机构研究者的论文尚无一篇入选高被引论文。

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4.5文献类型

    ESI高被引论文只收录了研究性论文(Article)和研究性综述(Review)两种文献类型，而不收录通讯(Letter)、书评(Bookreview)等其他类型的文献。从语言学领域115篇高被引论文的文献类型来看，20篇为研究性综述，95篇为研究性论文。研究性综述占所有高被引论文的17.39%。我们检索了SSCI和A&HCI数据库2008~2018年间所有语言学类论文，发现十年间共发表63251篇研究性论文和研究性综述，其中研究性论文62024篇，研究性综述1227篇;研究性综述仅占发表论文总量的1.93%。而高被引论文中，17.39%为研究性综述，说明研究性综述入选高被引论文的几率远远大于研究性论文。

    我们将115篇高被引论文的原始被引频次除以表1所示各发表年份的被引阈值，计算出每篇论文的标准被引频次。根据标准被引频次，最高被引十篇论文见表5。

    仔细分析上述十篇最高被引论文，发现如下三个显著特征。

    (1)研究性综述占比大。十篇最高被引论文有两篇为研究性综述，研究性综述占比20%，与115篇研究性综述占比相当，也再次说明研究性综述有更大可能吸引其他论文的引用，有更大可能入选高被引论文。

    (2)方法类论文占比大。十篇最高被引论文中，前六篇论文均为研究方法类论文。比如，Bayen等(2008)、Bar等(2013)和Matuschek等(2017)讨论了混合效应建模(Mixed-effects modeling)的方法问题;Jaeger(2008)指出了方差分析中常见的问题，建议使用混合逻辑模型(Mixed logit models);Tausczik和Pennebaker(2010)提出了建设心理词库的方法，并描述了他们开发的心理词汇表LIWC; Taboada等(2011)提出了基于词库的情感分析方法。

    (3)心理语言学类期刊占比大。十篇最高被引论文中，有七篇为心理语言学类期刊发表的论文。这一发现也部分验证了4.2小节的结果，即心理语言学期刊入选高被引论文的几率较大。与语言学类期刊论文相比，心理语言学期刊论文有更多被引的一个可能原因在于，心理语言学期刊论文更多受到来自于心理学、教育学、神经科学、认知科学等领域学者的关注，其引用来源量更大、来源面更广。

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结语

    在双一流建设的大背景下，将语言学学科建设成为国际一流学科是国内语言学界当前努力的方向。国际一流学科建设非常重要的指标之一是国际一流期刊论文发表的数量和质量(王晶金、刘立 2016)。国内语言学界近年来在国际一流期刊发表论文的数量方面取得了长足进步(Lei & Liao 2017)，但质量方面有待提高。本研究分析了语言学类高被引论文的发表年份分布、期刊、作者、国家/地区、文献类型等信息，期望从国际一流期刊高质量论文的视角，为语言学国际一流学科建设提供参考。

    首先，所有高被引论文中，仅有三篇来自中国研究机构的论文入选，且全部来自香港或台湾省的研究机构，大陆机构研究者的论文尚无一篇入选。因此，大陆语言学研究者在继续保持国际一流期刊论文发表增量的同时，应该思考论文高被引问题，以提升中国学者国际期刊论文的可视度(Visibility)。

    其次，从发表期刊来看，上述三篇中国研究机构入选论文的发表期刊均为语言学类高影响因子期刊(Applied Linguistics，Journal of Second Language Writing和Computer Assisted Language Learning)。如果期望在高被引论文数量上有所突破，从期刊层面来看，一是应该继续在语言学类高影响因子期刊发表论文，二是需要更多在心理语言学期刊上发表论文，特别是在Journal of Memory and Language和Bilingualism: Language and Cognition等心理语言学类高影响因子期刊发表论文。

    最后，从文献类型来看，综述类和研究方法类论文更受青睐。国内语言学学者可多尝试撰写研究性综述，同时加大研究方法论方面的创新，以引起国际同行关注。论文的高被引与否，除了论文质量之外，还可能受诸多因素，比如前文所述的期刊、文献类型等因素，又如研究话题热度、发表时间和研究领域等其他因素(Hu et al. 2018)。尽管如此，我们必须清醒地认识到，研究质量是论文高被引的根本因素，通过提升研究质量来促进语言学发展才是国际一流学科建设的应有之义。

参考文献

以上内容转载自《当代外语研究》2019年1月 第01期，原文链接：

https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CJFD&dbname=CJFDLAST2019&filename=KJYY201901014&uniplatform=NZKPT&v=Q57HFPXjrrgbcHHGJcZz3kPeYk6pka24rrZ0zcOShL7d8Hag3Yf9fr2eVpLAAfY6