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专家视点

皮书数据库的“小数据”分析——皮书数据库影响力指数之报告使用量Top100为例
——社会科学文献出版社数字出版分社社长 胡涛
来源:第十七次全国皮书年会  作者:胡涛   发布时间:2016-08-31

  一、 做皮书数据库影响力指数的目的与意义

  对于为什么做皮书数据库影响力指数,我们有四个目的和想法。

  1. 为皮书研创者提供皮书写作的量化参考,提供数据层面的支持

  2. 为研究机构提供学术成果评价的新视角和数据依据

  3. 为智库研究提供使用数据方面的参考

  4. 最终希望形成当代中国研究智库报告的文献索引评价标准,即中国版的SSCI。

  这是我们基本的目的和想法,有了想法,还有基本的数据支持,皮书数据库做影响力指数是否准备好?通过一系列皮书数据库的相关数据,主要是内容、影响力、研究力量、用户数据、运营数据,我们也可以做一些基本的分析跟大家分享。

  二、 数说皮书数据库

  1. 内容规模

  图书:5391本,报告:109306篇,字数:24.2亿字。

  2. 研究力量

  作者:3.2万人,机构:794家。

  3. 用户数据

  国内机构用户有1032家,海外机构用户102家,个人用户是65364人。

  4. 运营数据

  皮书数据库报告总点击量达到102万余次,我们也做了区域和机构的点击量和分析,机构点击量前五分别是广州社会科学院、中国人民大学、北京大学、清华大学和北京师范大学。区域点击量前五分别是北京、广东、上海、天津、江苏。做为单体的学术专业数据库产品,有这样的基础数据,我们可以做一些分析并且和大家做一些分享。

  三、 怎么做皮书数据库影响力指数

  我们在做影响力数据分析的时候是采取皮书数据库的发展策略:小步快跑,先易后难。首先,一步步把工作做扎实。其次,形成完整的指标体系。皮书数据库影响力指数TOP100主要有两方面,一个是使用量,另一个是使用深度。我们主要通过一级指标、二级指标的选择,对不同指标赋予不同的权重,最后,计算报告使用量,得出最终得分。这是统计情况说明(见PPT),包括时间选取范围(统计分析的报告均为2015年12月31日前入库的报告,统计数据选取时间截止到2016年6月30日)、内容选取范围(保证报告之间的可比性,皮书数据库内的非皮书、资讯类报道等内容均不在本次统计分析之列)和结果呈现(目前只以报告使用量的最终得分进行排名,形成报告使用量TOP100)。

  四、 皮书数据库影响力指数之报告使用量TOP100 情况解读

  1. 内容越新越受关注

  前100名主要集中在2015年和2014年,越新内容在数据库使用的时候会受到更多关注,有一点要提及,我们在做皮书数据库的时候,做了一些关联推送和具体的设计,但实际上关联阅读并未带来更好的影响,即历年皮书内容之间的真切关联,或者是历年皮书出版对同一主题或同一话题持续性的关联研究还是做得不太够,这点需要课题组多加注意。

  2. 社会民生类、行业前沿类、重要政策类更受青睐

  按内容分析, TOP100里边社会民生类(30篇)、行业前沿类(19篇)、重要政策类(9篇)这样的报告受青睐,比如说“一带一路”、京津冀、行业新媒体、移动互联网方面的报告受到更多的欢迎。

  3. 数据类报告魅力独具

  统计数据、指标体系、研究模型等的报告有33篇,一些以附录形式出现的数据类报告,如中国碳排放数据、汽车行业相关的报告数据有很高的使用量,说明数据类的报告深受欢迎。

  4. 好报告源自好皮书

  TOP100的报告源自于近几年获奖的皮书,分别来源于“社会蓝皮书”“经济蓝皮书”“新媒体蓝皮书”“就业蓝皮书”“互联网金融蓝皮书”“投资蓝皮书”。

  5. 皮书总报告出类拔萃

  使用量TOP100报告来自62本皮书,其中46本皮书的总报告榜上有名,占总来源皮书的74.2%,在用户市场的受欢迎度很高。

  6. 皮书作者、皮书机构目前是百花齐放的状态

  目前作者、研究机构重复率不高,无明显集中度。可以看出,皮书是由作者、机构、出版社合力打造的集体品牌。以上是从数据层面看到的一些解读。

  五、 服务与合作

  我们可以为作者、课题组提供各种想要的数据和评价参考指标,为作者、课题组的核心观点、智库研究成果提供各种形式的快速发布渠道。基于我们对数据分析的情况,我想提两点,第一,数据类的资源可以和课题组有更多、更深的合作,课题组在做分析时背后有调研数据和文献资源整合,所以,课题组如果有这方面的需求可以与我们合作。第二,皮书数据库作为综合性智库报告研究成果发布平台,课题组已经发表或者没有发表的重要智库成果都可以放到皮书数据库中。当然,皮书数据库具有专业性,也有门槛,我们也会有一些想法和专题策划,如果大家有需求可以再具体洽谈合作方式。

  (根据录音整理)

  PPT链接:皮书数据库的“小数据”分析——皮书数据库影响力指数之报告使用量Top100为例

 

 

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