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【光明日报智库研究与发布中心、南京大学中国智库研究与评价中心联合发布】
智库网络影响力是指智库的资源和能力在网络空间中对他者的劝说能力和支配能力,本质上是一种软性的、教化的、理性的“权力”或者“实力”。“互联网+”时代,网络成为信息传播的主要媒介,智库综合影响力与智库在网络空间的影响力日渐趋同,智库网络影响力已成为衡量智库综合影响力、竞争力的重要指标之一。
对比近年来国内外发布的几份智库报告,智库影响力评价指标存在一定差异,业界对其评价结果也存在争议。因此,本研究开创性地提出网络影响力评价模型,引入智库网络影响力概念及定量方法,有助于智库评价研究工作进一步深入,是对现行智库评价工作的有益补充。
智库网络影响力RSC“雪球”评价模型
评价指标体系
智库网络影响力评价指标体系由三部分构成,分别为智库的网络资源指标R(Resources)、智库网络传播能力指标S(Spread)和智库网络交流能力指标C(Communication),即智库网络影响力评价的RSC“雪球”评价模型。
智库网络资源指标:包含资源的量和质两类指标。资源指标不仅要反映智库网络传播的内容总量,而且要反映智库在网络世界中的表现、品牌与声望。根据信息计量相关理论,智库网络资源指标包括智库在网络中的显示度、社会化媒体资源、学术理论水平、媒体曝光率、网络资本(反映智库自身资源在网络中形成的比较优势地位)。具体包括:
1.机构H指数:智库思想产品被引用指数,代表被认可、推荐的程度。H指数是有关引用情况度量的指标。
2.社会化媒体文章数:智库在社交媒体上发表文章数量,主要包括社交网站、微博、微信等。
3.网络显示度:智库在网络中被利用的潜在可能性,反映智库在网络中的影响力和受关注程度。
4.网络新闻显示度:智库的媒体曝光率。
5.网络入度和网络出度:点度中心度指标反映智库在社会网络中具有怎样的权力,或居于什么样的中心地位。网络入度和网络出度共同反映智库网络资本大小。
智库网络传播能力指标:具有媒体功能是智库和纯研究机构的主要区别之一。智库利用自己的实体资源和虚拟资源在网络空间影响决策者和公众的能力就是其网络传播能力。该指标包括智库网站网络总链接数、网络入链数和网络内链数,代表了智库资源被访问情况和资源的利用情况。
1.网络总链数:智库网站在网络中被链接的总数量,包括自身链接和其他机构网站所链接的数量。
2.网络入链数:智库网站在网络中被其他网站所链接的数量,它源于引文分析中的被引次数,在网络中链接等同于引用,代表被推荐或被认可。
3.网络内链数:智库网站在同一域名下的内容页面之间互相链接的数量。
4.社会化媒体文章阅读量:一段时间内在社交媒体上发表文章引起公众阅读的次数。
5.社会化媒体文章点赞量:一段时间内在社交媒体上发表文章得到阅读并点赞的次数。
智库网络交流能力指标:智库网络传播能力主要是单向影响关系,而交流能力则是双向交换和互动关系。它体现了智库吸纳、沟通、交换、交互的能力。这种交流交互能力在网络中体现为一种结构关系,反映智库网络地位。网络影响因子、网络使用因子分别代表在网络中被他者使用情况和使用网络中其他资源的能力,共同反映了智库在网络中的交流、协同创新能力。
1.网络影响因子:反映智库在网络中被其他网络成员利用程度。具体为在指定时间内指向某一国家或网站的外部入链和内部入链网页数的总量与该国家或网站内部的网页数的比值。
2.网络使用因子:又称出链网络影响因子,它反映一个网站的网页指向其他网页的能力的分布情况,该值越高说明网站利用其他网络信息资源的程度越高,相应地,该网站的信息量和质量也就可能越高。
3.社交媒体文章转发率:指一段时间内在社交媒体上发表文章引起公众阅读并转发的次数。
RSC评价指标体系通过资源R、传播能力S、交流能力C三类指标共同反映智库网络综合影响力。在RSC“雪球”评价模型中,三类指标分别代表“雪球”在空间中的三个维度,当智库在三个维度上不断“滚雪球”时,其网络影响力就会不断增强;当智库仅在一个或两个维度上“滚雪球”时,“雪球”就变得长条化或扁平化,其影响力必然受到影响;当智库不再“滚雪球”时,“雪球”便不再变大,影响力逐渐消失。
评价指标数据测度方法
智库网络影响力的指标所需数据全部来自公开信息源,涉及链接分析、社会网络分析、学术引用、社交媒体等多方面数据。
对于链接分析数据,利用搜索引擎和相应的检索命令获取数据,辅以Alexa、Open Site Explore、链接检测工具、SEO插件、搜索引擎管理员等第三方工具,采集链接分析数据。链接指标包括智库网站的入链数、出链数、内链数、总链数、网络影响因子、网络使用因子6项。利用站长工具(http://seo.chinaz.com/)获取反链数、出链数,利用谷歌搜索引擎使用检索命令获取网站规模、入链数、内链数、总链数相关数据。
对于社会网络分析数据来说,点度中心度是用来衡量网络中节点在网络中重要程度的概念。利用上述链接分析获取的数据——网络反链数和网络出链数分别计算智库点度中心度的入度和出度,公式如下:无向图中绝对点度值中心度公式:CAD(i)=i的度数;无向图中标准化点度值中心度公式:CRD(i)=CRD(i)/(n-1)。
对于学术引用数据来说,利用学术软件Publish or Perish,以Google Scholar为统计源,对可以反映智库学术水平的指标数据进行统计收集。
对于社会化媒体数据部分,可通过监测智库公众号的方式获取相关原数据,目前通过“新媒体指数平台”(http://www.gsdata.cn/)进行数据收集。