基于数字资源库的《档案管理》期刊画像比较分析
王蕊 刘永
摘? 要：本文通过对本学科领域关于用户画像分析研究成果的梳理，提出了期刊画像分析方法。进而，选取档案学类核心期刊论文作者机构、所在地区、基金论文、被引频次等指标，进行了机构地区基金分布画像、高产高被引期刊作者画像和《档案管理》作者跨刊发文画像并根据画像特征进行了比较分析，据此提出了期刊发展的建议。
关键词：《档案管理》;用户画像;期刊画像;关键词云;比较分析
Abstract： This paper presents a method for analyzing the portraits of journals in this subject area. Furthermore， the authors of the core journals of archival sciences， geographical location， fund papers， citation frequency and other indicators were selected， and the portraits of the regional fund distribution， the portraits of the high-yield and high-cited journal authors， and the authors of the Archives Management were published. According to the characteristics of the portraits， a comparative analysis was made， and the recommendations for the development of the journals were put forward accordingly.
Keywords： Archives Management; User portrait; Journal portrait; Keyword cloud; Comparative analysis
本文從文献计量视角，按照文献计量原理，运用关键词云技术提出《档案管理》期刊画像思路，通过指标和数据实例与档案学类核心期刊画像进行比较分析，总结期刊优劣势特征并对期刊发展提出建设性意见。1 研究思路
在图书情报与档案领域，利用用户画像方法来推行精准服务成为热点研究问题。如袁军[1]探讨了用户画像方法在图书馆阅读推广和读者管理等方面可能的应用。梁荣贤[2]探讨了图书馆用户画像的基本概念及其发展状况。都蓝[3]则利用用户画像方法分析了图书馆收集的阅读数据，以提升阅读推广服务能力。用户画像的一般过程可以总结为用户数据整合、数据关联、建立标签体系和用户画像框架模型的构建等。
学术期刊是科研成果的载体与交流平台，同一学科内，不同期刊的办刊宗旨也有差异，这种差异反映在期刊所发表的论文中。期刊论文一般包括标题、作者、作者所属机构、摘要、关键词、中图分类号、正文、参考文献等结构化信息。如果把期刊比作用户，把论文比作期刊对作者成果的使用，则可以利用这些结构化信息，运用画像技术描绘期刊特征进行分析。
本文基于用户画像技术，提出期刊画像方法，并以《档案管理》及本领域核心期刊所刊载论文的结构化信息为分析对象，进行实例分析。具体方法是根据文献计量理论，作者机构、所在地区和基金论文能在一定程度上体现期刊在核心期刊方阵中的地位和在本专业领域的学术影响及社会影响。同时，论文的被引次数是衡量学术论文影响力和质量的标尺，也是评价文献影响力的重要指标。通过知网[4]数字资源库进行检索并整理档案学类核心期刊论文作者机构、所在地区、基金论文、被引频次等指标，运用关键词云技术对期刊进行画像特征分析和提出发展对策与建议。2 数据收集与处理
本文数据全部来自中国知网期刊论文全文数字资源库。检索方式为期刊精确检索，时间范围的确定按照核心期刊评估周期适当延长至2019年，确定2014年5月1日到2019年5月1日时间段，按期刊名称检索全部文献。
在检索结果中，对作者所属机构进行归一化处理，即同一机构不同部门（非独立法人），如高校的院系、附属医院等，都统一归集到所属单位名称下，不做区分。行业按照高校、医院（高校附属医院归集到高校）、文化（广播、出版社、电视台）、企业、研究所（企业所属研究所归集到企业）、军队、政府机构（含政府属具有社会管理功能的事业单位，如档案馆、图书馆等）进行分类，提取独立机构的名称。
同时，针对作者发文量、作者跨刊发文量、作者论文被引频次、期刊论文被引频次等指标分别进行期刊画像，刻画《档案管理》高产作者、高被引作者和跨刊发文作者等特征并进行直观分析。3 期刊画像比较分析
3.1 机构地区基金分布画像。根据上述数据收集和处理方法，结果为352个机构分布在全国28个省、自治区、直辖市（军队单位不包括在内），8个高校、政府机构、企业，涉及10类基金项目。利用关键词云方法，对上述数据进行标准化处理并画像，结果如图1、图2所示。
机构类型-地区-基金分布画像显示，“河南”“高校”“政府机构”关键词最为突出，其次是国家社会科学基金;再次是企业、医院、研究所、河南省软科技计划基金资助论文数量占一定比例。这些特征反映了《档案管理》立足地方，服务全国的学术定位。进一步按机构分布画像，从图2可以看出高校类占据了全部数量的绝大多数，其中郑州大学、上海大学这两个关键词最突出，其次是濮阳市档案局。
机构基金分布反映《档案管理》作者的主要单位，多位来自高校和行政机关，这样的核心作者团队有利于档案的理论研究与档案工作实践相互融合。由于国家层面基金的资助种类较少，须强化学术共同体协同，注重作者机构和地区的平衡，加大对基础研究的支持力度，提高基金论文，尤其是国家级高水平基金论文的录用比例，以激励更多的学术成果产出。
3.2 高产高被引期刊作者画像。在数字资源库中检索，得到档案学类核心期刊高产高被引作者相关数据。限于篇幅，不再进行数据列表，仅就画像分析作以说明。画像结果如图3、图4、图5所示。
图3显示，在8个档案学类核心期刊中，中国档案、档案管理、档案学研究这三个期刊发文量较大、较为突出。图中作者姓名字体大小差别不大，说明这些高产作者在各个期刊发表论文的数量较为均衡。档案学类核心期刊高产作者也是《档案管理》的潜在作者，如加强联系和互动，可进一步提高稿件的数量与质量。
图4显示，期刊引文画像清楚显示档案管理在整个档案学类核心期刊中的位置，即近5年档案学类核心期刊中高被引的期刊主要集中于档案学通讯和档案学研究两个期刊，其他期刊的引文数量比较接近，说明《档案管理》在期刊引文量上还有提升空间。
图5显示，近5年《档案管理》的高被引作者是刘东斌、吴雁平、陈忠海，其次是丁华东、傅荣校等，其他的作者被引量差别较小。《档案管理》高被引作者是刊物的核心作者，重点关注并针对核心作者采取积极有效的激励措施，可促进更高质量论文的产出。
3.3 《档案管理》作者跨刊发文画像。跨刊发文能够在一定程度上反映作者學术创新的跨界能力。高产高被引期刊作者画像分析得出了期刊和作者发文数量和质量特征，据此还可以分析作者跨刊发文活跃情况，以判断期刊吸引作者向本刊投稿的可能性。通过数据检索并画像，得到跨档案学类核心期刊发文的活跃作者画像结果，如图6、图7所示。
图6显示，《档案管理》作者群中跨刊发表论文情况数量不多。图7显示，将各个期刊归类之后，有少量作者存在跨档案学类核心期刊、非档案学类期刊、档案学类非核心期刊发文现象，跨刊发文活跃程度不是很高，但这是刊物作者群中的重要力量，反映每个期刊都有自己的核心作者群，期刊之间联系与合作还存在薄弱环节。建议《档案管理》杂志社注重对作者和同行刊物的协同，加强开放性，促进跨界合作与知识交流，激励作者与刊物之间的共谋双赢。4 结论与建议
结合上述期刊画像分析，可以得出期刊作者所在地区较集中，所在机构和基金资助不平衡;档案学类核心期刊作者相对稳定、数量较少、跨刊发文活跃度较低等结论。
首先，机构类型-地区-基金分布画像显示，期刊所在地区、所在政府机构、全国高校、国家社会科学基金等特征比较明显，但全国范围的地区和机构数量偏少;继续按机构分布画像，仅少数高校如郑州大学和上海大学等发文量较为突出，国家基金资助种类偏少等。建议强化学术共同体协同，注重作者机构和地区的平衡，加大对基础研究的支持力度，提高基金论文，尤其是国家级高水平基金论文的录用比例，以激励更多的学术成果产出。
其次，高产高被引期刊作者画像和《档案管理》作者跨刊发文画像显示，各类期刊核心作者相对稳定，各类期刊核心作者数量均较少，高产高被引作者跨刊发文活跃度不高，建议《档案管理》杂志社加强与高产高被引期刊作者以及核心作者群的联系和互动，采取积极有效的激励措施，进一步促进更多和更高质量论文的产出;同时，《档案管理》杂志社要注重对作者和同行刊物的协同，加强开放性，促进跨界合作与知识交流，激励作者与刊物之间的共谋双赢。
本文仅针对有限指标进行了《档案管理》期刊画像比较分析，得出的结论和建议相对有限。下一步可以增加指标分析，如非核心期刊、相近领域期刊、期刊作者结构、期刊作者被引期刊和引文网络等进行画像分析，使分析结论更加科学合理。参考文献：
[1]袁军.大数据环境下用户画像在高校图书馆的应用研究[J].图书馆研究与工作，2019（06）： 22-26.
[2]梁荣贤.基于用户画像的图书馆精准信息服务研究[J].图书馆工作与研究，2019（04）： 65-69.
[3]都蓝.基于用户画像的高校图书馆年度阅读报告研究[J].图书馆杂志，2019，38（04）： 27-33.
[4]刘芳.文献计量指标的学术评价功能浅析[J].长沙铁道学院学报（社会科学版），2006（02）：266-267.
