Web of Science:引文报告与高影响力作者图谱

Web of Science提供引文报告与高影响力作者图谱相关功能，引文报告能呈现文献被引用情况等数据，帮助研究者了解研究在学术领域的影响力、传播范围等，高影响力作者图谱则以可视化方式，展示在特定学科或研究领域内具有高影响力的作者群体及其相互关系，包括合作网络等，助力研究者快速把握领域内核心作者，发现潜在合作对象，为学术研究提供有力参考 。

Web of Science的引文报告与高影响力作者图谱是评估学术成果影响力、追踪研究趋势的重要工具，二者分别从宏观统计和个体表现两个维度为科研人员提供数据支持,具体分析如下：

引文报告：量化研究趋势与学术影响力

功能定位
引文报告通过统计文献的被引频次、出版年份、研究机构等数据，揭示特定领域的研究热度、发展脉络及学术影响力分布,其核心价值在于：

• 趋势分析：通过按年份的被引频次分布图，直观展示领域研究的兴起、高峰与衰退周期，某领域在2010年后被引频次持续上升,可能反映其成为研究热点。
• 机构与国家对比：统计施引文献的机构和国家分布，识别全球范围内的研究力量对比，如美国机构在某领域的施引文献占比达40%,凸显其主导地位。
• 高影响力文献筛选：按被引频次降序排列文献，快速定位经典论文，某篇论文被引频次超过5000次,可能为领域奠基性研究。

典型应用场景

• 选题开题：通过引文报告判断研究主题的成熟度,避免重复研究。
• 投稿选刊：分析目标期刊的施引文献分布,选择与研究方向匹配的期刊。
• 学术评估：量化个人或机构的学术贡献，如计算h指数（至少N篇论文被引N次）。

高影响力作者图谱：可视化个体学术表现

功能定位
高影响力作者图谱以可视化方式展示科研人员的论文产出、引文影响力及合作网络,核心工具包括：

• 作者影响力射束图（Author Impact Beamplots）：
  • 紫色点：代表单篇论文，位置由出版年份（y轴）和引文百分位（x轴）决定，引文百分位将论文被引次数与同学科、同出版年、同文献类型的论文对比，数值越大影响力越高（如90分位表示超过90%的同类论文）。
  • 绿圈：显示同年度所有论文的百分位中位数,反映年度表现稳定性。
  • 灰色虚线：代表全部论文的百分位中位数,衡量整体影响力水平。
• 合作网络分析：通过共同作者、机构关联等数据,揭示科研合作模式与核心团队。

典型应用场景

• 个人学术评估：通过射束图判断科研产出的连续性与影响力波动，某作者射束图显示近年论文百分位持续高于中位数,表明其研究影响力稳步提升。
• 合作对象筛选：通过共同作者推荐功能，识别潜在合作对象，系统推荐与某高影响力作者合作过的学者,可能为优质合作伙伴。
• 学科交叉分析：通过合作网络中的机构分布，发现跨学科研究团队，某作者与材料科学、生物学领域的学者频繁合作,可能涉及生物材料交叉研究。

引文报告与高影响力作者图谱的协同应用

宏观与微观结合

• 引文报告提供领域级数据，如某领域近五年被引频次增长30%,表明研究热度上升。
• 作者图谱聚焦个体表现，如某作者在该领域的射束图显示其论文百分位中位数达80，远高于领域平均水平,可判定为高影响力学者。

典型案例
以“巨磁电阻效应”研究为例：

• 引文报告显示该领域文献总量近13,000篇，最高被引论文（Albert Fert教授，1988年）被引超7000次,揭示其奠基性地位。
• 作者图谱进一步分析发现，Albert Fert教授的射束图显示其论文百分位中位数长期维持在90分位以上，且与多个国家的研究团队有合作,印证其持续影响力与全球合作网络。

使用建议

1. 数据解读注意事项

   • 引文百分位计算基于Web of Science核心合集数据,需注意学科覆盖差异。
   • 射束图中的中位数线仅反映样本内部对比,需结合领域整体水平综合判断。

2. 功能联动策略

   • 先通过引文报告定位高影响力领域与机构,再利用作者图谱筛选具体合作对象。
   • 结合“分析检索结果”功能，进一步挖掘施引文献的关键词、研究机构等细节。