高 岚
(中国舰船研究设计中心《中国舰船研究》编辑部，湖北 武汉 430064)
(N=139)
(N=136)
传统科技期刊的传播渠道和传播内容相对单一，互联网技术为其带来了新的挑战和机遇，也同时改变了学术传播的生态环境。以科技期刊的优质内容为根本，通过互联网平台进行精确推送和主动传播，将有利于实时发挥科技期刊的学术引导作用。为了吸引黏性读者群，除了建设官方网站之外，科技期刊也普遍通过微博、微信、客户端App等新媒体，以适应新一代用户特别是青年科研人员对信息传播便捷性、即时性、互动性的获取要求。基于此，大量学者相继开展了科技期刊互联网传播影响力方面的研究工作，并提出建立相应的评价体系。王芳等[1]分析了期刊数字化应用程度对其学术影响力指标的正面影响，孔秋丽[2]探讨了期刊影响因子、论文被引次数和下载次数的关系，程海燕等[3]研究了科技期刊微信公众号的运营对其学术影响力的提升作用，王亚丽[4]基于知识扩散理论构建了学术期刊网络影响力的综合评价指标体系。在编辑部办刊过程中，为了优化期刊互联网平台的资源调配，有必要开展量化评估工作，以提高主管单位的重视度和投入比例。
中国知网数据库中收录了33种船舶工业类期刊，作为船舶类核心期刊(中文核心、中国科技核心)的第一梯队，《中国舰船研究》一直坚持数字化的品牌转型之路[5]，其系列影响因子逐年稳定增长。为了定量评估互联网传播平台对《中国舰船研究》学术影响力的提升效果，本文将基于期刊官方网站、微信公众号、中国知网数据库等平台的统计数据，针对传统的期刊评价指标、微信传播影响力、网络影响因子等开展对比分析，为我国船舶行业和传统工业科技期刊的互联网平台建设发展提供借鉴。
本研究选择船舶类《中国舰船研究》期刊为研究对象，该刊年均发文量约140篇，近4年的他引影响因子在船舶期刊中连续保持第一，并从2016年的0.296增长至2021年的0.789，增长率达165.88%。
1.1 论文被引量和下载量的相关性分析
为了研究互联网传播对期刊发展数据的影响，以中国知网(www.cnki.net)为数据源，本文基于SPSS 22.0软件，计算了2020年和2019年《中国舰船研究》已发表论文在知网的被引量与下载量之间的相关性，结果如表1和表2所示，其中2020年为139组数据，2019年为136组数据。
根据计算结果，用Pearson相关性判断2个变量之间是否存在相关关系，以及相关关系的紧密程度，在置信度(双侧)为0.95时，二者之间存在显著的正相关关系，显著性P<0.001，其中2020年和2019年论文被引量和下载量的相关系数分别为0.593和0.705。由此可见，互联网传播下载在一定程度上对论文被引量具有积极的正面影响，且2019年的影响力高于2020年。
表1 2020年论文被引量和下载量的皮尔森系数相关性分析
表2 2019年论文被引量和下载量的皮尔森系数相关性分析
1.2 论文被引量的箱型图分布
《中国舰船研究》2020年和2019年论文被引量的箱型图分布如图1所示，纵坐标为被引论文的数量。根据统计结果，2020年高被引论文的数量明显低于2019年，这与上文分析结果一致，究其原因，可能是出版时间较晚距今尚不足2年，存在一定的引用时滞。为此，应相对提高单篇论文的网络首发比例，以尽量减小引用时滞的影响。
图1 论文被引量的箱型图分布
随着新媒体对期刊出版业的深入渗透，微信公众平台对期刊发展的推动效用也在日益增强，目前已成为期刊数字化传播的重要窗口[6-7]。《中国舰船研究》微信订阅号陆续推出了“舰船动态”“专题研究”“精品论文推荐”“小编开讲”“舰船说”“海洋防务快讯”等特色栏目(见图2)，并坚持每周5次高频推送“有趣味、有价值、有深度”的船舶资讯。目前，微信号的关注人数近3万人，年均阅读量近35万次，形成了前沿动态、写作指导及论文推广的一条龙服务体系。
图2 《中国舰船研究》微信公众号特色推文
2.1 相关性分析
基于微信公众平台已专题推送的论文，分析微信阅读量对论文被引量和下载量的影响。由于论文发表与引用之间存在明显的时间差，为获取更为有效的参考数据，本文选择了2020年和2019年的“中国舰船研究”微信平台数据进行统计。2020年和2019年Pearson相关性分析的计算结果如表3和表4所示。
表3 2020年推送论文的阅读量、被引量和下载量的相关性分析(N=31)
在置信度(双侧)为0.95 时，2020年31组数据和2019年42组数据的下载量与被引量之间存在显著的正相关性(2020年的显著性P<0.05，相关系数为0.456；
2019年的显著性P<0.001，相关系数为0.813)；
在置信度(双侧)为0.95时，2020年和2019年微信阅读量与下载量之间存在一定的正相关关系，相关系数分别为0.443和0.568。
表4 2019年推送论文的阅读量、被引量和下载量的相关性分析(N=42)
2.2 独立样本T检验
为进一步分析微信公众平台推送对论文引用量是否存在影响，将进一步开展独立样本T检验。2020年，《中国舰船研究》共出版学术论文140篇，其中有31篇在微信公众号推送，109篇未单独推送；
2019年，共出版学术论文138篇，其中有42篇在微信公众号推送，96篇未推送。统计结果如表5所示，独立样本T检验的结果如表6所示。
表5中，2020年微信推送论文平均引用量为5.00±4.54，不推送的论文平均引用量为2.20±2.74。在对假设进行验证之前，需要进行Levene"s检验，即将2组数据的方差进行比较以确定方差是否齐性：若方差不齐，则按照未假设方差齐性的检验结果进行判断；
若方差齐性，则根据已假设方差齐性的检验结果对原假设及备择假设进行取舍。根据Levene"s检验结果，F=5.808且显著性<0.05，即二者方差不齐，而检验值T=3.259，P=0.002<0.05，如表6所示。由此可见，2020年已推送与未推送论文的被引量均值之间存在显著差异，即2020年微信公众平台推送对论文的引用量存在较大的影响。
表5中， 2019年微信推送论文平均引用量为5.71±5.64，不推送的论文平均引用量为3.78±3.46。根据Levene"s检验结果，F=7.716且显著性为0.006，即二者方差不齐，而检验值T=2.060，P=0.044<0.05，如表6所示。由此可见，2019年微信公众平台已推送与未推送论文的被引量均值之间存在显著差异。
因此，微信公众平台推送对论文引用量存在较大的影响，二者之间呈显著的相关关系[8]。
表5 2020年和2019年推送论文的组统计结果
表6 2020年和2019年推送论文的独立样本检验结果
3.1 网络影响因子
为了分析期刊自有网站的传播影响力，以拥有独立官网的6种船舶期刊(核心期刊/EI数据库收录期刊)作为研究对象，在Bing中获取6个网站的网页总数和与该网站之间存在链接的网页总数，网页总数可以反映网站规模，链接总数可以反映网络辐射力，其数据的采集时间为2021年11月22日14:00～16:00。在此基础上，即可计算6个网站的网络影响因子(Web Impact Factor，WIF)(见表7)，WIF=链接总数/网页总数，用以反映网站网页被链接的平均水平[9]。
表7 6种期刊的评价数据
3.2 相关性分析
基于SPSS 22.0统计软件，对期刊互联网传播影响力指标(下载量，官方网站的网页总数、链接总数和网络影响因子)与传统评价指标(被引量、复合影响因子)开展Pearson相关性分析，期刊评价数据的时间跨度为2018年1月1日～2020年12月31日，计算结果如表8和表9所示。
由表8可知，在置信度(双侧) 为0.95时，总下载量和总被引量均与期刊的发文量显著相关，相关系数分别为0.985和0.984，且总下载量与发文量的相关性更强一些；
总下载量与总被引量有显著的相关性，相关系数为0.990；
篇均下载量与复合影响因子2021年版、3年平均复合影响因子、篇均被引量都具有显著相关性，相关系数分别为0.968，0.944，0.943；
篇均被引量与复合影响因子2021年版、3年平均复合影响因子显著相关，相关系数分别为0.985和0.935。
由表9可知，在置信度(双侧)为0.95时，官方网站的网络影响因子WIF仅与中国知网的总下载量之间为相关性，相关系数为-0.848；
总下载量与总被引量之间为显著的正相关性，篇均下载量与复合影响因子、3年平均复合影响因子、篇均被引量之间为显著的正相关性，复合影响因子与3年平均复合影响因子及篇均被引量之间存在显著的正相关性，3年平均复合影响因子与篇均被引量之间存在显著的正相关性。
表8 期刊传统评价指标的Pearson相关性分析 (N=6)
表9 期刊网络传播影响力指标与传统评价指标的Pearson相关性分析 (N=6)
由此可见，期刊官方网站对中国知网数据库的总下载量具有一定的分流影响，但对读者群体的吸引力仍显不足，故其对期刊影响因子的贡献度也相对较小，因此，应在优化网站功能模块和用户服务体验的基础上，进一步增加官网与其他互联网传播平台[10]、在线出版平台、移动媒体之间的数据关联引流，从而进一步发挥立体化精准传播的科技论文成果推广体系的作用。
4.1 互联网传播平台的量化评价
为了综合分析期刊互联网传播平台对其发展数据的影响，以5种船舶期刊作为研究对象；
虽然《中国造船》(EI收录期刊)的影响因子很高，但其互联网传播平台的投入却相对最低，故其办刊模式在该方面的统计参考性不强，所以不列为本节的分析对象。期刊互联网传播指标的赋值结果如表10所示[11]，其中：优先发表即本刊经同行评议确定正式录用的文章，这些文章目前处在编校过程，尚未确定卷期及页码，但可以根据DOI进行引用；
在高级平台方面，《舰船科学技术》通过一点资讯、超星“学习通”、微店等移动App,从多个途径递增了互联网平台的传播效果，故该项赋值最高；
在期刊集群传播方面，《船舶力学》和《船舶工程》均依托于中国造船工程学会，这有利于增强自身的竞争优势；
在国际数据库出版方面，《中国舰船研究》被Scopus数据库收录[12]，《船舶力学》被EI数据库收录，这将有助于吸引国际化优质稿源并提升期刊的国际知名度[13]。
4.2 相关性分析
互联网传播平台量化得分与3年评价数据的Pearson相关性分析结果如表11所示：在置信度(双侧)为0.95 时，3年平均复合影响因子与3年篇均被引量呈显著的正相关关系，相关系数为0.907；
互联网传播平台量化得分与3年平均复合影响因子、3年篇均被引量之间存在正相关关系，相关系数分别为0.895和0.955。因此，为了缩小与国际一流期刊的差距，作为传统优势领域的船舶行业科技期刊，应全面重视多层次、多渠道的互联网融合传播工作，并加强相应资源的投入力度[14-17]。
表10 5种船舶期刊互联网传播平台的量化评价
表11 互联网传播平台量化得分与3年评价数据的相关性分析 (N=5)
根据互联网传播平台对科技期刊影响力提升效果的统计分析数据，互联网在线平台与移动媒体传播对期刊发展数据具有积极的正面影响，因此：(1)应提高单篇论文的网络首发比例，逐步实现即时出版的理想模式，以提高知识传播效率，并充分保护作者的知识产权。(2)应充分利用微信订阅号和微信服务号的优势，有效吸引黏性读者群，实现论文成果的精准匹配与主动传播。(3)应基于官方网站的传统出版形式，重点开发网络首发、增值出版、个性化定制服务等功能模块，尝试视频文章、数据文章等多样化的论文形态，优化官方网站的用户体验和吸引指数。(4)应积极探索适合本刊特色的互联网传播模式，打通官方网站与其他互联网平台、移动媒体之间的碎片化数据融合渠道，全方位提升期刊的学术影响力和国际竞争力。
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