生物化学领域科学数据的 引文分析
3科学数据作为信息时代最基本、最活跃、影响面最宽的科技资源和一种战略性资源, 对于科技创新具有显著的基础支撑作用。本文运用引文分析的研究思路和方法，对科学数据分享与引用行为进行定量分析，揭示了科学数据分享后对引用频次的促进作用、数据分享后引用次数随时间变化的趋势、科学数据对高影响力论文的促进作用、各国科学数据共享现状，期刊对数据分享的要求，得出科学数据分享行为不仅有利于科学进步，还有利于分析科学数据的研究人员提高自己的影响力，并且应建立健全共享机制,树立公开与共享是原则，不公开和限制是例外的共识，使科学数据的这种特殊社会资源得到高效、有序的管理的结论。
目 录
Abstract2
key words2
引言 3
一、科学数据引文分析现现状 4
二、研究方法 5
（一）数据来源 5
（二）数据处理方法 5
（三）研究问题 5
三、数据分析 5
（一）数据分享与引用次数 5
1.引用次数比较 5
2.现象分析 6
（二）数据分享对高影响力论文的促进 6
1.前提假设 6
2.高影响力论文数量统计 6
3.数据分析 6
（三）数据分享后引用行为随时间的变化趋势 7
1.引文数量随时间变化趋势 7
2.数据分析 7
（四）国家数据分享 7
1.各国数据分享现状 7
2.数据分析 8
（五）期刊对数据分享的要求 9
1.期刊分布 9
2.期刊对数据共享的要求分析 9
四、结论 10
致谢 10
参考文献 10
生物化学领域科学数据的引文分析
信息管理与信息系统专业学生 张英坤
指导教师 何琳
Citation analysis of Scientific data sharing in biochemistry
Student majoring in Informat *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ￥351916072￥
ion Management and Information System ZHANG Yingkun
Tutor HE Lin
Abstract：As the most basic, the most active, and the most important technology resource and strategic resource in information age, scientific data play the important foundation supporting role in technology innovation. In this paper, we using the research mentality and the method of citation analysis, using quantitative analysis on scientific data sharing and citation behavior, revealed sharing scientific data is associate with increasing cite rate, citation trend over time, increasing high impact articles, and scientific data sharing situation in different nations, journal requirement on data sharing. The conclusion is scientific data sharing behavior is not only conducive to scientific progress, but also help researchers improve their influence, we should establish and perfect the sharing mechanism, establish the consensus of open and share is principle, limit is exception, guarantee this kind of special social resources to be efficient, orderly management.
Key words: scientific data；data sharing；citation analysis；Data Citation
科学数据共享起源于科学研究和学术创新的要求，国家政府机构、基金会、学会协会和出版者是科学数据共享的主要推动者。相关的数据存储和数据共享的政策，极大地促进了开放获取的科学数据的发展，科学家们可以根据公布的结果进行验证，探讨分析的新方法。营造科学数据共享的丰富环境，将创造更多的数据，使研究人员能够方便地发布，发现，访问和使用的数据库环境，开放获取的科学数据环境逐渐形成［1］。引文分析是应用数学，统计和逻辑方法，对期刊，报纸，书籍等分析对象的引用或被引现象的分析研究，旨在揭示其数量特点和内部规律，评价和预测科学的发展趋势。
由于数据共享机制不健全，数据质量没有得到有效保障，使得研究人员只能依靠自己观测数据，其后果是重复投入，浪费经费、人力、物力的现象广泛存在于科研实验中。调查显示，目前进行的科研项目中，90%的科学数据管理很松散，科学数据在项目完成后没有明确保管职责，数据流失、损坏的现像相当严重。这些科学数据的存储、使用、保护、更新、维护等重点问题需要得到关注。本文通过对科学数据的引用与被引用现象进行分析研究，以便揭示数据分享后引用行为随时间的变化趋势、数据分享与引用次数的关系等内在规律。
一、科学数据引文分析现现状
科学数据是科研人员从事科技活动所产生的原始观测数据、统计数据,是科学研究基本来源的事实记录，具有明显的潜在价值和可开发价值，并在应用过程中得到增值。作为最基本、最活跃、影响面最宽的战略性科技资源, 科学数据对于科技创新具有显著的基础支撑作用[2] 。
科学数据是具有潜在价值并可在广泛应用中得到增值的巨大社会财富。科学数据有以下特征：(1) 科学数据需要长期积累, 且具有准确性和系统性；(2) 科学数据需要更新和补充；(3) 科学数据数量巨大, 需要通过调控与管理以便于利用；(4)科学数据具有非排它性, 即科学数据的应用不限于本专业、本领域, 可为不同的研究者, 可以从不同的角度去挖掘各自所需的科学技术、社会、经济等不同的知识；(5)数据可以无限制复制, 决定了它不会因为满足某人的需求的同时影响他人对其的需求[3]。
近年来，科学数据的数量呈指数增长，科学数据逐渐成为和研究论文同样重要的科研产出，大多数研究人员、资助机构、图书馆和出版商都认同开放和重用科学数据的好处。
从诸多研究来看, 科学数据分享的积极因素有：(1)支持科学质询。(2)为后续研究提供基础数据。(3)投入研究的经费得到充分利用 [4], 避免因为重复研究造成资源浪费。(4)提高与其他科研人员和机构的合作机率。(5)为稀有数据的长期有效保存提供条件。(6)对作者和研究机构的声誉和知名度产生正面影响[5]。科学数据共享的阻力主要来自于以下几个方面: (1)保证数据生产者的回报[6]。(2)时间、人力和资金花费。(3)法律问题[7]。(4)保密问题。(5)数据安全问题。上述科学数据共享面临的障碍及其解决方案仍有待进一步研究。
目 录
Abstract2
key words2
引言 3
一、科学数据引文分析现现状 4
二、研究方法 5
（一）数据来源 5
（二）数据处理方法 5
（三）研究问题 5
三、数据分析 5
（一）数据分享与引用次数 5
1.引用次数比较 5
2.现象分析 6
（二）数据分享对高影响力论文的促进 6
1.前提假设 6
2.高影响力论文数量统计 6
3.数据分析 6
（三）数据分享后引用行为随时间的变化趋势 7
1.引文数量随时间变化趋势 7
2.数据分析 7
（四）国家数据分享 7
1.各国数据分享现状 7
2.数据分析 8
（五）期刊对数据分享的要求 9
1.期刊分布 9
2.期刊对数据共享的要求分析 9
四、结论 10
致谢 10
参考文献 10
生物化学领域科学数据的引文分析
信息管理与信息系统专业学生 张英坤
指导教师 何琳
Citation analysis of Scientific data sharing in biochemistry
Student majoring in Informat *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ￥351916072￥
ion Management and Information System ZHANG Yingkun
Tutor HE Lin
Abstract：As the most basic, the most active, and the most important technology resource and strategic resource in information age, scientific data play the important foundation supporting role in technology innovation. In this paper, we using the research mentality and the method of citation analysis, using quantitative analysis on scientific data sharing and citation behavior, revealed sharing scientific data is associate with increasing cite rate, citation trend over time, increasing high impact articles, and scientific data sharing situation in different nations, journal requirement on data sharing. The conclusion is scientific data sharing behavior is not only conducive to scientific progress, but also help researchers improve their influence, we should establish and perfect the sharing mechanism, establish the consensus of open and share is principle, limit is exception, guarantee this kind of special social resources to be efficient, orderly management.
Key words: scientific data；data sharing；citation analysis；Data Citation
科学数据共享起源于科学研究和学术创新的要求，国家政府机构、基金会、学会协会和出版者是科学数据共享的主要推动者。相关的数据存储和数据共享的政策，极大地促进了开放获取的科学数据的发展，科学家们可以根据公布的结果进行验证，探讨分析的新方法。营造科学数据共享的丰富环境，将创造更多的数据，使研究人员能够方便地发布，发现，访问和使用的数据库环境，开放获取的科学数据环境逐渐形成［1］。引文分析是应用数学，统计和逻辑方法，对期刊，报纸，书籍等分析对象的引用或被引现象的分析研究，旨在揭示其数量特点和内部规律，评价和预测科学的发展趋势。
由于数据共享机制不健全，数据质量没有得到有效保障，使得研究人员只能依靠自己观测数据，其后果是重复投入，浪费经费、人力、物力的现象广泛存在于科研实验中。调查显示，目前进行的科研项目中，90%的科学数据管理很松散，科学数据在项目完成后没有明确保管职责，数据流失、损坏的现像相当严重。这些科学数据的存储、使用、保护、更新、维护等重点问题需要得到关注。本文通过对科学数据的引用与被引用现象进行分析研究，以便揭示数据分享后引用行为随时间的变化趋势、数据分享与引用次数的关系等内在规律。
一、科学数据引文分析现现状
科学数据是科研人员从事科技活动所产生的原始观测数据、统计数据,是科学研究基本来源的事实记录，具有明显的潜在价值和可开发价值，并在应用过程中得到增值。作为最基本、最活跃、影响面最宽的战略性科技资源, 科学数据对于科技创新具有显著的基础支撑作用[2] 。
科学数据是具有潜在价值并可在广泛应用中得到增值的巨大社会财富。科学数据有以下特征：(1) 科学数据需要长期积累, 且具有准确性和系统性；(2) 科学数据需要更新和补充；(3) 科学数据数量巨大, 需要通过调控与管理以便于利用；(4)科学数据具有非排它性, 即科学数据的应用不限于本专业、本领域, 可为不同的研究者, 可以从不同的角度去挖掘各自所需的科学技术、社会、经济等不同的知识；(5)数据可以无限制复制, 决定了它不会因为满足某人的需求的同时影响他人对其的需求[3]。
近年来，科学数据的数量呈指数增长，科学数据逐渐成为和研究论文同样重要的科研产出，大多数研究人员、资助机构、图书馆和出版商都认同开放和重用科学数据的好处。
从诸多研究来看, 科学数据分享的积极因素有：(1)支持科学质询。(2)为后续研究提供基础数据。(3)投入研究的经费得到充分利用 [4], 避免因为重复研究造成资源浪费。(4)提高与其他科研人员和机构的合作机率。(5)为稀有数据的长期有效保存提供条件。(6)对作者和研究机构的声誉和知名度产生正面影响[5]。科学数据共享的阻力主要来自于以下几个方面: (1)保证数据生产者的回报[6]。(2)时间、人力和资金花费。(3)法律问题[7]。(4)保密问题。(5)数据安全问题。上述科学数据共享面临的障碍及其解决方案仍有待进一步研究。
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