實證研究操作步驟

3.3.1 論文引文分析 

本研究實施對象為交通大學資訊工程學系研究所，選擇此研究所之博碩士畢 業論文為樣本，主要基於以下因素：(一)《評鑑》雙月刊第五期刊載交大資訊工 程學系論文近十年來在《基本科學指標》(Essential Science Indicators，簡稱 ESI) 被評選為全球第二十一名，明顯領先國內各大學，其分析結果應較具代表性；(二) 理工學院學系參考西文期刊比例通常高於文社學院，以此為例應可取得較多樣本

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數量；(三)交通大學本身已有適用之博碩士論文系統，在實證過程中資料取得較 為容易。

交大資工所論文引用文獻統計操作方法如下：

一、 先利用交通大學博碩士論文系統匯出92 學年至 96 學年資訊工程學 研究所之博碩士畢業學生上傳之論文基本資料，包括：論文名稱、

學生姓名、指導教授、論文摘要、參考文獻…等。並利用 XML 程 式篩選出全部的參考文獻。

二、 再將篩選出之參考文獻整理後匯入程式，利用程式進行初步分類。

將參考資料分為：西文期刊、會議論文、中文期刊、圖書、網路資 源、其他六大類，並截取出西文期刊之期刊名稱。

三、 書目資訊經過初步統計整理後，尚需利用人工方式逐一檢視並修正 上項程式截取之結果，將系統分析錯誤或者無法分析出來的資料檢 核修正為正確的分類及正確的期刊名稱。

四、 檢視各期刊被引用次數統計後，並需要再用人工方式將各種縮寫格 式以及各種不同著錄方式之期刊名稱加以辨識並做權威控制，以利 將各種不用著錄方式之相同期刊加以合併計算，並將結果予以排序 統計。

五、 再者，將統計結果利用布萊德福定律與布萊德福—齊夫定律分析出 核心期刊，並依據研究問題分別敘述解釋，以圖表呈現分布情況及 差異。

六、 最後，為了訂定以使用者為導向之核心期刊評選模式，特將引用次 數正規化，做為評選模式之一個重要項目，故將被引用次數最多者 以100 分計，分別依照被引用次數占被引用最多次者之比例，給予 各期刊差別計分，例如：若最高引用次數為 100 次，計為 100 分，

則引用次數為 98 次者，計為 98 分。

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3.3.2 期刊清單評選決策 

本研究將使用二種標準期刊清單做為評選核心期刊之項目之一，分別為 (一)2007 年版之 JCR(Journal Citation Report)之電腦科學類期刊清單；(二)92 年科資中心出版之核心期刊清單。選擇此二期刊清單為評選指標，最主要原 因為：(一)縱使期刊引用報告近年來受到不少討論批評，但不可否認地，它 仍為目前最具權威性的期刊評選報告之一； (二)為免完全依賴外國之指 標，失去本國地域性及獨特性研究成果，故輔以科資中心出版之核心期刊清 單做為另一評選指標，以平衡以英語系國家為主之期刊清單之缺失。以下分 別描述本研究之主要統計程序：

一、 匯出2007 年版 JCR 中 SCI(Social Citation Index)裡，包括 Computer Science, Artificial Intelligence；Computer Science, Cybernetics；Computer Science, Hardware & Architecture；Computer Science, Information Systems；Computer Science, Interdisciplinary Applications；Computer Science, Software Engineering；和 Computer Science, Theory &Methods 所有類別之全部期刊共計382 種的 Impact Factor。

二、 將上列全部期刊依照其Impact Factor 由高到低排序，並算出上述 382 種期刊之Impact Factor 的平均數為 1.078，而標準差為 0.836。

三、 然後，將上述期刊依序分成四組，第一組為Impact Factor 高於平均數 一個標準差以上，即Impact Factor＞1.914 者；第二組為 Impact Factor 介於一個標準差到平均數，即 1.914＞Impact Factor＞1.078 者；第三 組為Impact Factor 介於平均數與低於平均數一個標準差(0.242)者，即 1.078＞Impact Factor＞0.242；第四組則為 Impact Factor 低於平均數超 過一個標準差者，即Impact Factor＜0.242 者。

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四、 將上述1~4 組期刊分別給予 100、75、50、25 四種分數，做為期刊清 單的第一個項次之得分。

五、 將科資中心之核心期刊清單中層級1~4 的期刊分別給予 100、75、50、

25 四種分數，做為期刊清單第二項次之得分。

六、 最後，決定清單中各面向之權重，並可藉由權重的修正，比較各種權 重結果清單間的差異。

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