洛卡、布萊德福與齊夫─淺談書目計量學

|書目計量學是什麼

書目計量學（Bibliometrics），是以書目、目錄和主題為對象，利用數學和統計方法，對它們做單一或是集體的分析。例如：文獻生產力的分布狀況、文獻使用率、文獻出版及累積預測，以及引用關係等。

書目計量學可以廣泛地用於計算和評估主題、學科領域、學者、期刊、文章等的影響力和地位，藉此描繪出一個領域的生態；而透過這些數據，我們也能夠看出評估對象歷年來的表現變化，進而掌握未來的發展方向。

舉例而言，我們可以分析學術文章引用的參考文獻，推斷出不同文章之間的主題相似程度；我們可以計算一名學者發表過的文章數量、被引用情況，來判斷他在研究領域內的學術地位和影響力；我們可以觀察期刊論文的引用次數，篩選出一個領域之中的核心期刊，作為採訪與館藏發展時的參考依據。

|書目計量學三巨頭

前面提到，書目計量是利用統計的方法，對書目、主題、研究者等作分析。但這些混亂的數字、琳瑯滿目的資料，是如何變成有意義、可以解讀的資訊呢？透過這些資訊，我們能夠看出期刊、研究者、主題的什麼特質呢？所以，讓我們先來認識書目計量學世界的三大定律──洛卡定律（Lotka’s law）、布萊德福定律（Bradford’s law）以及齊夫定律（Zipf’s law）。

洛卡定律 Lotka’s law

數學家洛卡在1926年提出洛卡定律，又稱為「倒數平方律」，用來計算作者和出版品數量的關係，解釋科學生產力的分布。發表n篇文章的作者數量，會是發表1篇論文的作者數量的n2分之一，也就是說，發表2篇文章的作者數量是發表1篇文章作者數量的1/4，發表3篇文章的作者數量是發表1篇文章作者數量的1/9 ……以此類推。

洛卡定律可以被用來評估作者的生產力，或是預測學科內的作者數量和文章數量，以掌握文獻的增減趨勢。

布萊德福定律 Bradford’s law

布萊德福定律由倫敦科學博物院圖書館的館長布萊德福在1934年提出，他觀察到經常被引用的論文會出自於少數幾本核心期刊，引用次數低的期刊數量則會呈現平方數遞增，也就是n1：n2：n3 = 1：a：a2，其中n的數字越小代表它越靠近核心期刊，a則是期刊的數量。

這個定律的主要用途在於界定一個研究領域內的核心期刊，可以利用於圖書館在進行採購、館藏評鑑時，作為重要的參考。

齊夫定律 Zipf’s law

齊夫定律又稱作「字詞分布定律」，是語言學家齊夫在1949年發表的實驗定律。他發現一個字彙的出現次數和它的排名順序相乘，會得到一個常數；也就是說，單詞出現的頻率和他在頻率表中的排名成反比，第二常見詞彙的出現頻率是最常見詞彙的1/2、第三常見是最常見的1/3……以此類推。

齊夫定律所提出的概念可以被應用於資訊檢索，使用低頻率或中頻率的詞彙進行檢索，可以達到比較好的效益。這樣的字詞分布現象不只表現在整體的資料庫，在單篇文章中也是如此。

|書目計量學的應用

在我們認識到書目計量學的定義、發展和計算方式後，這樣的一種研究方法可以發展出什麼研究議題呢？透過數據的計算，我們能夠解讀、觀察出什麼現象呢？

引用文獻分析 Citation analysis

引文分析是書目計量學中最重要的領域之一，其目的在探討原始文獻和參考文獻之間的關係，透過質化與量化的分析，協助評鑑出版品、研究者和研究單位等，並作為圖書館徵集資料的參考來源。

目前國際上最著名也最具權威的引文資料庫包括科學引文索引（SCI, Science Citation Index）、社會科學引文索引（SSCI, Social Science Citation Index）、藝術人文引文索引（A&HCI, Arts & Humanities Citation Index）以及Scopus資料庫等；臺灣則有臺灣人文及社會科學引文索引資料庫（TCI-HSS, Taiwan Citation Index–Humanities and Social Science）。

除了文獻和被引文獻之間的單一關係，我們也可以擴大連結不同文獻的引用狀況，觀察它們主題和研究領域的相似性。以下簡單介紹幾種常見的狀況 ：

共被引 Co-citation

如果A、B兩篇文獻共同被另一篇C文獻引用，我們就可以推測，A、B在主題上有某些關聯或相似程度， C文的作者才會同時引用二者。所以，當A、B同時被更多文獻引用，就代表著它們的主題相似程度更高。

我們可以依此想像出一個文獻的網絡，透過引用的關係判斷彼此的相似程度、親疏遠近；同時，這也是一個動態的關係，當有新的文獻加入其中，這個網絡的結構也會隨之改變。

書目耦合/書目對 Bibliographic coupling

當兩篇文獻有共同的參考文獻，它們之間就存在著書目耦合的關係；共同參考文獻的數量越多，書目耦合的強度就越強，主題也就越相近。

文獻一經出版之後，參考的文獻就不會再有變動，因此，相對於共被引，書目耦合呈現的是一個靜態的引用網絡結構。

除了文獻以外，我們也可以作者、期刊、主題等為研究對象，討論它們之間的引用關係，藉此看出不同作者在研究主題上的相似關係，或是不同學科領域的重疊程度。

書目計量因其量化、客觀的特質，被認為可以作為學術評鑑的方式之一，平衡質化、主觀的同儕審查，提升合理性和透明性，藉此了解受評者的影響力，較完整地呈現學術評鑑的全貌。例如：JCR（Journal Citation Reports）資料庫中，就以影響係數（IF, Impact Factor）、五年影響係數、引用半衰期等數值，作為評估期刊影響力的指標。

|書目計量學的進化

隨著圖書資訊學的發展，計量的對象由書目擴增到網路資源等，看待影響力的方式除了透過檢視引用關係，亦拓展到更多層面，因此衍生出科學計量學（Scientometrics）、資訊計量學（Informetrics）、網路計量學（Webometrics）、另類計量學（Altmetrics）等。

其中，科學計量學和資訊計量學多所重疊，但科學計量學著眼於科學領域的學術傳播、科學政策；資訊計量學著眼於資訊系統與服務；網路計量學則以前述資訊計量與科學計量方法，探究網路連結、網路內容、網路探勘等。此外，另類計量學主要則是計算文章在社群媒體與開放取用平台上的影響力，例如：文章在社群平台上的點閱量、分享轉發次數等數值。

|書目計量的缺點

書目計量雖然可以較客觀且快速的了解文獻、期刊、學者、領域等的生產力和分布特性，但在操作時，仍然有一些難以避免的問題，例如：統計數據來源的資料庫中，引用格式的規範不一、著錄或引用錯誤、預刊本與正式出版重複計算等狀況，都有可能導致結果失真；有些指標的計算也有其侷限性，可能會忽略極端值，或是低估不同作者的貢獻程度等。

另外，書目計量學與其他的計量學也並非全然客觀的研究方法，數字、指標若透過刻意的操弄，一樣會扭曲現實，變成帶有主觀色彩的詮釋。因此，當我們要利用書目計量學的方法進行評估與推論時，更需要謹慎地判斷和解讀。

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