第二章 文獻探討
第三節 書目計量學
framework: Taiwan's communications competitive
pressure, regulatory environment A perception-based model for EDI
adoption in small businesses using atechnology-organization-environment Social influence
第三節 書目計量學
一、 起源
書目計量學（Bibliometrics）一詞是由 Pritchard 於 1969 年，在他寫的論文「Statistical bibliography or bibliometrics」中提出，他也說明這是一種數學與統計的應用，可運用於 各書籍文獻或各媒體上。書目計量學（也有人稱文獻計量學）主要是針對某個研究主題，
從 1969 年至 2016 年有許多 bibliometrics 論文的研究被發表，搜尋的結果有 17906 筆資料，我們取 article 文件類型來看，有 4451 筆資料，但有些文獻可能會同時屬於多 種領域的文獻，故我們共得到 6613 筆記錄，其領域分布如圖 3，我們可以看到最大部分 是運發表在圖書資訊（6613 筆記錄中佔了 2692 篇）的領域，第二多則是在電腦科學（6613 筆記錄中佔了 1303 篇）的研究領域，而其他為 120 個領域的文獻總數（6613 篇中佔了
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2618 篇）。
利用 bibliometrics 方法來研究的論文數量近年來也大幅成長，從 1969 年開始，每年 都有 30 至 40 篇文獻，至 2009 年至 2016 年每年都有超過 100 篇的相關研究。在這方面 貢獻最多的國家為美國（1410 篇），其次是英國和西班牙（各為 266 篇和 241 篇），相較 於其他國家，臺灣在 Web of Science 上可以找到的文獻有 101 篇文獻，可看出各國家盛 行的研究方向有所差異。
二、分析方法
Bibliometrics 能包括以下五種分析的方法（Zupic etc., 2015）： (一)被引用（Citation）
透過被引用的數量，可以看出哪位作者、哪篇文獻、哪個期刊的影響力比較大，但 引用程度會因時間而改變，比較早發佈的文獻會比新發布的文獻有更高的引用度。
(二)共被引用（Co-citation）
若論文 A 和論文 B 都被同一篇論文 C 所引用，這 A 和 B 就有共被引用的關係，且 有越多其他論文同時引用此兩篇論文，代表此兩篇的相似程度越強（主要是指主題上的 相似），以圖 4 可以看到，論文 A 和論文 B 同時被論文 C 所引用，則論文 A 和 B 的強 度為 1。
透過共被引用的強度，可以看出作者、文獻、期刊之間的連結關係以及相似強度。
圖 4 Co-citation 共被引用示意圖 (三)書目對（Bibliographic Coupling）
若論文 D 和論文 E 都引用到共同的書目資料論文 F，則 D 和 E 便產生了耦合關係
（Coupling），且有越多的共同書目資料，表示此兩篇的主題越相近，關係越強烈，從圖 5 可以看到，論文 D 和論文 E 的書目對強度為 1。
書目對和共被引用很相像，都能夠看出兩篇文獻的主題相似度，唯一不同的是被引 用會隨時間的不同，而有不同的引用數，書目對的引用不會隨時間而改變。
論文 A 論文 B
論文 C
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圖 5 Bibliographic Coupling 書目對示意圖 (四)共同作者（Co-author）
將共同撰寫文獻的作者串聯在一起，能看出作者間的合作性和作者於不同領域的社 會結構。
(五)共現字（Co-word）
若兩篇文獻的摘要或標題都使用到相同的關鍵字，如論文 G 和論文 H 的內文都有 關鍵字 A，而兩篇文獻的共現字越多，代表主題相似度越高，關聯度也越強。從圖 6 可 以看到，論文 G 和 H 在共現字上的關聯強度為 1。
圖 6 Co-word 共現字示意圖
總結以上五種方法，各有各個分析結果和用法，就看個人要如何使用，而在引用、
共被引用的部分，因為會隨時間而改變，一般在使用上要多加注意。
三、 輔助軟體
在進行文獻整理時，既耗時又費力，於是有不少的輔助軟體出現，可以協助研究者 省下處理資料這塊的時間和力氣，但每個軟體所提供的功能都有所差異，故需依照使用 的需求去挑選適合的軟體做輔助；這邊我們選了幾個較多人使用的軟體做簡介，可供研 究者參考，也可以去發掘更多的軟體來輔助使用。
(一)VOSviewer
依據 Van Eck etc.在 2010 年發表的「Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping. Scientometrics」，可以看到此輔助軟體的功能，主要著重在資料 的視覺化，VOSviewer 能夠基於前面介紹過的 co-citation、bibliographic coupling 或是 co-author，將實際的網絡圖展現出來，比起其他軟體，他在配色及網絡上讓使用者更容 易看懂其中的關聯性，如圖 7。
論文 D 論文 E
論文 F
論文 G 論文 H
關鍵字 A
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圖 7 VOSviewer 範例圖
圖片來源：VOSviewer 官網 (二)Bibexcel
此軟體由 Polytechnic University of Valencia 於 2012 年發行，跟其他軟體的書目計量學 輔助軟體相似，幫助使用者分析文獻資料，此軟體跑出的結果能以 Excel 或其他的格式儲 存，目前能免費下載使用，軟體的使用介面如圖 8。
圖 8 Bibexcel 範例圖
圖片來源：Bibexcel 官網 在 Bibexcel 官網的下方，還有提供許多的執行練習教學，讓使用者在第一次接觸時，
能夠更快上手，也能夠從 Perssonetc.（2009）的論文「How to use Bibexcel for various types of bibliometric analysis.」中了解軟體的應用方式。
本研究使用的輔助軟體為台灣師範大學所發展出來的 CATAR 軟體（曾元顯, 2011）
和 CiteSpace 輔助使用相關詳細介紹會在本章第三節進一步詳述。
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四、資料剖析
圖 9 從 Web of Science 下載後的文獻資料項目
本研究會從 Web of Science 網站下載相關的文獻，但在下載之後的文獻和軟體執行 出來的結果，都含有許多的不同的紀錄項目如圖 9，在此我們將幾個之後會用到的簡稱 及其相關意義都整理在表 2 中：
表 2 Web of Science 文獻資料項目說明
簡稱 說明 簡稱 說明
AB 摘要 ID Keywords Plus®
AF 作者全名 IN 作者所屬之機構
AR 文獻號碼 LA 語言
AU 作者 NC 一般累計論文篇數，不管一篇文
章有幾個作者，每位作者都累加 一次論文篇數
BN 國際標準書號 (ISBN) NR 參考文獻數
C1 作者所屬之國家 PD 出版日期
CA 團體作者 PT 出版類型 (J=期刊；B=書籍；S=
系列；P=專利) CPP CPP 是 TC/NC PU 發行者
CR 參考文獻 PY 出版年份
DE 作者關鍵字 SC 研究領域
DP 作者所屬之系所 SN 國際標準期刊號 (ISSN) EI 電子國際標準期刊號
(eISSN)
SO 出版品名稱 FC 加權累計論文篇數，一篇文
章若有 N 個作者，每位作 者僅累計 1/n 次
TC Web of Science 核心合輯被引用 次數計數
FCPP FCPP 是 FTC/FC TI 文件標題
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FN 檔案名稱 WC Web of Science 領域 FTC 若某篇論文被引用一次，而
該論文有 n 為作者，則每位 作者的被引用次數都累計 1/n 次