VirtualBox用NAT也能架伺服器：連接埠轉送機制

摘錄自透過Virtualbox下的Windows的網路印表機問題的說明：

因為客端虛擬機器(Guest OS)是以私有的內部網路透過VirtualBox與主端連接，所以客端所提供的網路服務，不管是主端或是在相同區段的其它電腦，不但看不見，而且是不能使用的。(意思是，在GuestOS的服務，其他人都不能使用)

但是VirtualBox可以透過port forwarding的port轉送機制，讓客端的網路服務也可以被外部所存取。在這情形下，VirtualBox會聆聽主機端(Host OS)的確定ports，當有資料送過來時，把資料打包，再重新轉送到內部的客端系統裡去工作。

對於主端的應用程式或是其它網路上的電腦而言，它看起來就像是主端系統所提供的網路服務一樣。(這也意味著，你不可以在主端及客端提供二個相同的服務，比如網頁伺服器服務)經由此種模式，你可以獲得在客端虛擬機器上提供網路服務的優點，比如當你的主端系統對於網路服務是較弱的，比如容易當機或是容易被入侵等，你就可以運用此種方式在主端系統上提供服務。

雖然如此，但是VirtualBox的連接埠轉送機制得靠指令碼來設定VboxManage，對於不習慣指令碼的Windows使用者來說特別不友善，所以乾脆就寫一個指令產生機，方便大家設定吧。

• 連接埠轉送機制指令碼的使用方法：請把輸出的網頁存成bat檔案，存到任意地方並開啟執行即可。
• 執行指令的時候必須先關閉虛擬機器才會生效
• Windows TCP/IP連接埠範圍：根據微軟的說明，Windows XP和2003可供保留的連接埠範圍是從1025到MaxUserPort(預設為5000)以及49152到65535，因此設定時請使用這範圍的連接埠，以免與其他服務相衝。
• 設定完成之後，必需要開啟Host OS的防火牆才行。如何手動開啟 Windows XP 網際網路連線防火牆中的連接埠，其他的設定就麻煩網管吧。
• 網路卡位於[設定值] > [網路] > [介面卡] > [進階] > [介面卡類型]的選單中，請見參考此圖。
  如果網路卡為PCnet-開頭，則值應該設定為「pcnet」；如果網路卡為Intel PRO/1000開頭，則應該設定為「e1000」。當你發生「configutation error: Faild to get the "MAC" value」的錯誤時，應該就是網路卡設錯了，請見此討論的說明。

參考網頁：透過Virtualbox下的Windows的網路印表機問題 [論壇 - Ubuntu基本設定] - Ubuntu 正體中文站 (翻譯自VirtualBox的說明)

1988年-2007年數位學習主題 書目計量分析報告投影片

1988年-2007年數位學習主題 書目計量分析

摘要

本研究將以資訊計量學的研究方法進行，利用Web of Science資料庫，以數位學習相關主題在1988年至2007年共20年間的文獻為研究來源，統計其文件類型、作者國別、文獻語文的分佈狀況，接著比較引用文獻第一層(first-level)與被引用參考文獻第二層(second-level)兩種文獻在各期刊的分佈，最後觀察數位學習的文獻量在這20年間的變化趨勢。

壹、研究背景與動機

數位學習(Digital Learning、e-Learning) 的定義眾說紛紜，Clark與Mayer(2003, p.11)定義數位學習為：「利用電腦，包括光碟、網路等媒介傳遞課程，其設計目的在於協助個人學習以及達成組織績效的目標。」而隨著科技的演變，數位學習從傳統教學、電腦輔助教學(CAI)進步到今日的網路學習與行動學習(陳年興、楊錦潭，2006)，而目前網路學習是數位學習的主要研究主題。

2003年起，我國行政院國家科學委員會積極推動「數位學習國家型科技計畫」，以數位學習提升國家競爭力與相關產業之發展(國科會科教處，2008)。經濟部工業局也積極推動「數位學習產業推動與發展計畫」，以建立數位學習相關產業發展為工作目標(經濟部工業局，2008)。政府大力推動與相關產業快速興起，國內也紛紛開設數位學習課程、成立相關負責單位，數位學習的重要性日與劇增。

游孝慈在2007年對於我國大學圖書館支援數位學習的實施現況進行探討，指出館員在支援數位學習服務時存在著缺乏學科背景的問題。圖書館作為研究支援的重要角色，有必要對於數位學習的發展狀況與未來趨勢有所認識。Wallace(1989)認為書目計量學可用於探討某一特定主題或學科文獻之出版國別、作品語文類別、資料類型等分佈情況，並揭示最具生產力的期刊等特性。因此本研究利用書目分析研究法，探索1988年至2007年這最近二十年以來數位學習的演變與趨勢，以提供圖書館發展特色館藏與相關研究者獲取資料方向之參考。

貳、研究方法與研究樣本

本研究參考陳年興、楊錦潭(2006)整理出的網路教學相關名詞，將Web-Based Instruction、Web-Based Learning、Web-Based Training、Digital Learning、On-Line Learning、Computer-Based Training、Distance Education、Distance Learning、Mobile Learning、Ubiquitous Learning、e-Learning，包含縮寫共11個字彙作為檢索關鍵字，時間限定為1988年至2007年，利用ISI出版的Web of Science資料庫取得相關之書目資料。進而從數位學習文獻之出版年代、資料類型、語文、作者國別、出版期刊、參考資料等六個變項分析該主題文獻之成長及分佈狀況，再應用Bradford定律區分出重要核心期刊，比較引用文獻與被引用文獻的核心期刊有何不同。最後將分析結果與文獻特性之間的關聯加以探討。

一、取樣資料來源

ISI出版Web of Science(簡稱WOS)資料庫包含Science Citation Index Expanded(科學引文索引擴充，簡稱SCIE)、Social Science Citation Index (社會科學引文索引，簡稱SSCI)與Arts & Humanities Citation Index (藝術與人文引文索引，簡稱A&HCI)。WOS為美國Thomson Scientific於1997年間建置之網際網路版引用文獻索引資料庫系統，提供使用者理、工、醫、農、人文、及社會科學等各學科領域之文獻書目、作者摘要、及引用文獻等資料。該系統收錄期刊超過9,000種，每週更新其內容，每年提供超過110萬筆書目及2300萬筆引用文獻資料。WOS除了記錄一般資料庫具備的主題、篇名、作者等欄位資料之外，也完整著錄了文獻作者所引用的參考文獻、專利等資料。該資料庫所收錄之文獻範圍與數量具有一定程度的代表性，而詳盡的著錄資料更有助於本研究的分析處理，因此選擇該資料庫作為來源樣本，以檢索策略結果得到的書目記錄檔案進行分析。

二、檢索策略

WOS提供基本的檢索(Search)與進階檢索(Advanced Search)兩種介面，本研究以進階檢索進行，將檢索關鍵詞作為文獻主題(TS)與題名(TI)的查詢詞彙，以求能取得該資料庫中在這20年間該主題全面性的資料。出版年份限制為1988年至2007年，由於本研究進行中2008年尚未結束，因此未包含2008年。最後採用的檢索策略如圖1。

圖 1 數位學習檢索策略

三、分析工具介紹

本研究以自行發展程式「WOS Output Records分析工具」(http://pulipuli.blogspot.com/2008/05/web-of-scienceoutput-records_11.html)進行書目資料的統計。WOS Output Records分析工具處理的流程如下：

1. 將從WOS匯出之資料依照選擇的欄位、出版類型(Pulication Type)進行篩選。例如篩選期刊時，出版類型是限定在J (Journal)當中。

2. 如果選擇的是作者地址欄位，則再進一步分析篩選出國別。

3. 依據篩選出來的結果，進行頻率與次數統計。

4. 再依據頻率統計結果，繪製Bradford定律分佈表格與計算分區。

該工具的處理流程請參考圖2。該工具分析之結果再以Microsoft Office 2003 Excel匯整並繪製統計圖表。

圖 2 WOS Output Records分析工具的資料處理流程

四、被引用參考文獻的處理

如果上述處理的欄位是被引用參考文獻(Cited Reference)，由於WOS所記載的被引用參考文獻資料不像引用書目的資料一樣詳細，而只有簡短的記錄，例如：「MCDOUGALL A, 1995, J EDUC COMPUT RES, V12, P263;」中，可以觀察到J EDUC COMPUT RES為出版單位，而全名為「JOURNAL OF EDUCATIONAL COMPUTING RESEARCH」，因此在篩選出版單位與出版類型時會遇到問題。以下一一敘述這兩個問題的處理方法：

1. 篩選出版單位

大部分書目都有出版年份，緊接著下一個就是出版單位。如果沒有出版年份，則排除作者(第一個)、冊次、頁數、系統編號之外的欄位。

2. 判定出版類型

本研究借用來自於WOS的期刊標題縮寫對照表(Web of Science Contents Journal Title Abbreviations，2008)作為篩選工具，根據WOS的說明，此對照表包含資料庫內全部的期刊出版單位全名及其縮寫。然而，該對照表中包含了期刊(journal)與連續性出版品(book in series)兩種類型的出版單位，因此必須要先排除掉類似研討會的出版單位。

取樣數筆資料觀察之後，得到連續出版品的特徵為：

• 縮寫名稱句尾為「INT」，但全名沒有「INTER」開頭。
• 縮寫名稱句尾為「SC」，但全名沒有「SC」開頭。
• 全名中有「PROCEEDINGS」。
• 全名中有「CONGRESS」。
• 全名中有「COMMITTEE」。
• 全名中有西元年份，例如「1988」。
• 全名中不能有「JOURNAL」。
• 全名中不能有「Vol.」。

刪除掉具備以上特徵的資料，最後篩選過後的對照表，再拿來過濾被引用參考文獻的出版單位，僅挑出出版類型為期刊的出版單位。本研究也發展了Cited Reference期刊名分析器(http://pulipuli.blogspot.com/2008/05/cited-reference.html)與書目計量統計工具(http://pulipuli.blogspot.com/2008/05/blog-post_5516.html)來處理這個流程。

最後篩選出來的被引用參考文獻出版單位，再進行頻率統計以及繪製Bradford's Law分佈表格，以進行分析比對。

五、Bradford定律

完整應稱之Bradford’s Law of Scattering，源自於Bradford於1934年提出的期刊分佈經驗法則。某一學科主題文獻分散在各種期刊中，其分佈的數量與期刊涉及之主題範圍相關。根據學科相關程度的差別，可將期刊分成若干區，各區文獻篇數大約相等，且各區期刊數量之比例將呈現1:α:α²，而期刊數量最少第一區又稱為核心區，為該學科主題最富生產力的期刊。

參、數位學習文獻分析之結果

本研究從WOS資料庫中取樣，以數位學習相關詞彙，檢索1988年至2007的相關各類型文獻，共取得總計4,755筆資料，再進行資料類型、作者國別、資料語文、期刊、參考文獻之期刊、出版年份之分析，以建立數位學習研究領域的概觀。

一、文獻發展情形

本研究將共計自1988年至2007年為止收集到的4,755篇數位學習相關文獻繪製圖3「數位學習文獻出版年代分析圖」以及圖4 「數位學習文獻出版年代累積篇數圖」。

根據圖3各年份文獻數量統計圖，大致上可以將數位學習相關文獻分成三個時期來觀察，表1為各時期的統計表格。第一個時期是1988到1994年，大約是網際網路剛起步的時期，相關文獻成長緩慢，可謂萌芽期；第二個時期是1995到2002年，文獻快速成長，但在2000年之後成長幅度下降，可謂成長擴張期；第三個時期是2003年到2007年，文獻數量大幅度躍升，然後在2007年時又大幅下降，可能是此領域研究步入成熟的現象，可謂穩定成長期。

文獻累積數量趨勢方面，第一時期跟第二時期大概呈線性成長(linear growth)，而第二時期貌似指數成長(exponential growth)，但並成長幅度並沒有標準的指數成長這麼大。整體而言，數位學習的研究多與科技產品的發展緊密相關，而本研究在相關文獻取樣中也採用了許多與網路、行動裝置的關鍵字，因此數位學習的文獻成長變化也反映了科技的發展。

圖 3 數位學習文獻出版年代分析圖(1988-2007年)

圖 4 數位學習文獻出版年代累積篇數圖(1988-2007年)

表 1 數位學習文獻數量分佈表(1988-2007年)

二、文獻類型分析

分析文獻類型，可以得知該主題的文獻在各種資料中的分佈狀況。表2為統計1988年至1997年數位學習相關文獻類型分佈表，可知文獻類型共有14種，其中類型屬於期刊與研討會等文章共有4,050篇，佔全部的80.4%，其次為書評共342篇，會議摘要與教材名列第三名與第四名，各別為228篇與182。從統計分佈表中可知數位學習的研究者傾向於以文章類型發表，排名第四的教材也反映出其在數位學習研究中的重要性。特別的是，其中一篇詩叫做是由Beach, E所撰寫的「I'm Learning Tai Chi」。

表 2 數位學習相關文獻類型分佈表(1988-2007年)

三、作者國別分析

教育為立國之本，數位學習的發展可反映出該國對於改善教育的重視程度以及國際間的定位。而數位學習與科技發展密切相關，也可以揭示各國的科技發展程度。統計近二十年來數位學習5,036篇文獻中共7,654作者，除去869筆國別不詳的資料後，有效分析對象總計6,785篇，作者來自於共98個國家，表3列出文獻產量前10名的國家列表。

由表1可以看出，美國為數位學習作者的主要所在地，近二十年來共產出2,449篇文獻，佔全部文獻的三分之ㄧ強。其次為英國(10.8%)、台灣(5.7%)、德國(5.2%)以及中華人民共和國(3.9%)。前三名的國家即囊括了超過一半的文獻數，而前五名當中就有台灣及中華人民共和國兩個華文學術社群國家，也反映出華人對於數位學習的重視程度。

表 3 數位學習作者國別分佈表(1988-2007年)

四、資料語文分析

近二十年來數位學習文獻之出版語言共9種，參見表5，英文(97.8%)為主要之使用語言，其次為德文(1.5%)，法文(0.3%)、西班牙文(0.2%)、中文(0.1%)則依序居後。造成數位學習文獻之使用語文分佈上如此高度集中之可能性原因如下：

1. 數位學習在國際學術交流上十分熱絡，因而國際共通語言英文則理所當然成為主要的寫作語言。這項推論可以由作者國別廣泛分佈於千種以上國家的分佈情形獲得驗證，顯示出數位學習不分區域性、強調國際交流的特性。

2. 本研究資料來源ISI的WOS資料庫是由美國Thomson Scientific製作，因此仍不可避免地以英文為使用主流。

表 4 數位學習文獻語文統計表(1988-2007年)

五、Bradford定律核心期刊分析

期刊發表是研究學者常用來衡量專業發展的指標，分析文獻在期刊中的分佈，可以揭示數位學習重要的核心期刊。本研究統計4,397篇文獻，分佈於1,211種期刊之中。

本研究利用Bradford's Law來將期刊分區，將1,211種期刊依期刊所包含的文獻數多寡由多至少排列，分別依期刊數、文獻數、累積期刊數、期刊數乘累積文獻數、累積期刊常用對數値等欄位製成表5。根據表5，可以將期刊分成累積文獻數相近的4區，每區約包含1,099篇文獻，各區包含的期刊數量為21種、69種、250種、871種，約成3.46倍成長，即α=3.46，與Bradford所得到的α=5有所差距，表6為數位學習期刊分區表。

表 5 數位學習文獻分佈(1988-2007年)

表 6 數位學習期刊分區表(1988-2007年)

其中第一區包含的21種期刊即為核心區，表7為核心區期刊列表，核心區期刊生產文獻數量(1,135)佔全部期刊累積文獻數量的四分之一，每種期刊最少刊載25篇以上與數位學習相關的文獻，是數位學習發表的主要期刊。數位學習的核心期刊主要環繞在教育訓練、電腦科技、化學摘要、電子圖書館與學術圖書館、醫學與神經教育、工程教育。

表 7 數位學習排名前21名的核心期刊 (1988-2007年)

接著進一步根據Bradford-Zipf定律圖解，談討數位學習文獻的分布狀況。依據表5中「累積期刊數常用對數值」與「文獻累積數」資料，以半對數形式繪成圖5數位學習期刊文獻分佈。如圖5所示，核心區21種期刊與次核心區的69種期刊，共計90種期刊，呈現出指數成長的曲線；而第三、四區的1,121種期刊則為線性成長的趨勢，尾端下垂的幅度不明顯，是其圖形與Bradford-Zipf定律標準的S型曲線不同的地方。整體而言，數位學習的期刊中排行前面的90種與之後的1,121種各佔了一半的文獻產量，其中有677種僅刊載1篇文獻，而排行第一的BRITISH JOURNAL OF EDUCATIONAL TECHNOLOGY期刊即刊載了173篇文獻。由此可見，數位學習文獻之分佈程度相當地分散。

圖 5 數位學習文獻之Bradford-Zipf定律曲線圖 (1977-2008年)

六、引用文獻與被引用文獻之期刊分佈分析

分析數位學習相關文獻所引用的參考文獻，可以更進一步地得知對於數位學習研究所需資源的資料來源。本研究統計4,397篇文章之中共84,323條引用的參考文獻，而更進一步篩選出僅在期刊發表的文獻共28,100條，分佈在2,893種期刊當中。本研究再以Bradford定律將被參考文獻的期刊分成5區，平均每區有5,620篇文獻，Bradford乘數α=3.28。表8是數位學習參考文獻期刊分區表。

表 8 數位學習參考文獻期刊分區表(1988-2007年)

本研究調整了被引用參考文獻分區的比例，使之與數位學習相關文章所刊載的核心期刊種類數量相近。前21名的期刊出版的數位學習引用參考文獻數量佔全體的21.2%，每種期刊最少刊載172篇文獻，是數位學習研究主要的引用核心來源。表9是核心區的被引用期刊列表，除了統計排行、被引用文獻數量、百分比、累積百分比之外，最後一欄記載該期刊在數位學習核心期刊中的排名。

21種被引用的核心期刊中，僅有5種同樣也是在引用的核心期刊裡，由此可以看得出引用與被引用的分散程度。而數位學習核心期刊中排行第一的BRITISH JOURNAL OF EDUCATIONAL TECHNOLOGY佔全部文獻的3.9%，而被引用參考文獻的期刊排行第一的IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS只佔了2%，可知道這兩者比較起來，後者分散程度更大。數位學習所引用的參考文獻所載期刊環繞在電腦科技(包括資訊系統)、醫學教育、神經網路、心理學等主題上。與數位學習核心期刊比較起來，技術的期刊佔了更大的比例，顯示數位學習的研究是以技術為基礎應用到各領域上的一種特徵。

表 9 數位學習的被引用參考文獻分佈表 (1988-2007年)

肆、結論

本研究分析數位學習文獻的各個面向，得到各方面的結果。發展情形中，數位學習文獻初期呈線性成長，第二時期有指數成長的趨勢，而靠近現在的第三時期趨勢減緩，甚至有減少的情況。文獻類型以文章為主，作者國別則主要以美國、英國、台灣為主，資料語文則是英文為主。接著本研究以Bradford定律分析引用文獻與被引用的參考文獻的分佈情況，得到共37種核心期刊，主題以電腦科技、醫學與神經網路教育、心理學為主，被引用文獻則更偏重於技術來源，揭示了數位學習以技術為本、強調應用的特性。

本研究因受限於時間與人力，僅以WOS料庫收錄的期刊進行取樣，並沒有進行更大範圍的取樣。分析的過程中，過濾被引用的參考文獻的步驟無法確實一筆一筆確認是否為期刊發行，這會影響到被引用參考文獻的分佈分析結果。

未來可以朝向更細部的分析進行，例如以時間序列觀察各種類型的文獻發展，並搭配更多文獻探討，以取得相互映證的實例。此外也應該更進一步分析核心期刊的特徵，可由此探討出成為核心期刊可能具備的條件，以提供未來期刊發展趨勢的一種參考。

心得

資訊計量學是一門很有趣的科目，這份期末報告讓我們實際應用了Bradford定律來分析文獻分佈。為了快速處理這些資料，我些了可以用網頁直接開啟處理的程式，也方便其他人拿去使用。然而如同資料探勘中總是花上八成的時間在做資料前處理的動作一樣，書目資料的分析也花了我很多時間，不小心一個疏忽，整個資料就得重算，又再次挑戰了我這台筆電的CPU速度上限。

在做報告的時候，一邊參考期刊的寫法，一邊參考學長姐的畢業論文，發現可以分析的面向實在是多到做不完。然而由於時間有限，除非要拿去投稿或拿來當畢業論文，做到一定程度就差不多該收手比較好，否則其他科目的期末報告做不完的話，倒也是頗讓人頭大的。

作過書目計量之後，再來聽網路計量與探勘研討會的議題，就會有很多感觸。對於未來研究會在網際網路之上的我來說，這些知識幫助非常有用。加上老師上課時不時點出直得研究的議題，更是激起我在各方面的求知動力。

總而言之，資訊計量學真是有趣啊。

參考文獻

1. Bradford, S.C. (1934). Sources of Information on Specific Subjects. Engineering, 137: 85-86.
2. Ruth Colvin Clark and Richard E. Mayer (2003). E-Learning and the Science of Instruction: Proven Guidelines for Consumers and Designers of Multimedia Learning. San Francisco: Jossey-Bass/Pfeiffer.
3. Wallace, D.P (1989). Bibliometrics and Citation Analysis. Principles and Applications of Information Science for Library Professionals. Chicago: American Library Association, 10-26.
4. Web of Science Journal Title Abbreviations. <http://images.isiknowledge.com/help/WOS/0-9_abrvjt.html> (Update to 29, Feb. 2008)
5. 丁嘉仁、徐敏珠、楊建民。我國數位學習期刊書目分析之研究。第十八屆國際資訊管理學術研討會。http://icim2007.mcu.edu.tw/papers/final/P0182_final.pdf。(2008/5/14)
6. 林怡甄(2007)。1980年-2007年參考服務主題書目計量分析。政治大學圖書資訊學研究所。
7. 洪世芳(2003)。OPAC文獻之書目計量學研究。淡江大學資訊與圖書館學系。
8. 陳年興、楊錦潭(2006)。數位學習理論與實務。台北市：博碩文化。
9. 陳昭珍(2003)。數位學習與數位圖書館。書苑季刊，56期，46-59頁。<http://public1.ntl.gov.tw/publish/suyan/56/46.htm>。(2008/5/14)
10. 國科會科教處(2008) 國科會科教處網站。<http://www.nsc.gov.tw/sci/>。(2008/5/14)
11. 許文華(2002)。醫學基因工程文獻之書目計量學研究。政治大學圖書資訊學研究所。
12. 游孝慈(2007)。我國大學圖書館支援數位學習之研究。臺灣大學圖書資訊學研究所。
13. 經濟部工業局(2005)。數位學習產業推動與發展計畫。<http://www.epark.org.tw/>。(2008/5/14)
14. 蔡明月(2003)。資訊計量學與文獻特性。台北市：華泰。

《資訊科學》自引研究

駱柳寧。情報科學，第24卷第10期，2006年10月。

在文獻的引用過程中，自引(self-citation)是指在引用款目中被引事項與引用事項有相同屬性、屬於同一類的引用關係。自引反映了科學研究的連續性、繼承性、相關性；也反映了作者自己的發展道路、研究方向與過程。研究自引及其規律，將對於揭示科學研究之間、學科之間、作者之間、期刊之間的內在關係有著非常重要的意義。

本篇作者選取中國大陸在情報科學重要期刊《科學》在1998年至2005年所刊載的論文作為文獻統計來源，對其語種自引、著者著者自引、機構自引、學科自引和期刊自引進行統計分析，研究其規律性。並與「中國圖書館學報」、「情報學報」的自引數據做比較。本篇對於各種類型的自引有詳盡的解釋，因此這篇Note也介紹各種自引為主。

1. 語種自引 self-citation of languages

引用同一種語種的文獻稱之為語種自引，對於《科學》來說就是中文文獻的自引。由於統計發現《科學》引用的中文文獻全部都是來自於中國大陸，因此在這裡也可稱為國家自引。藉由對於專業語種自引率或同一國家文獻自引率統計分析，可以評鑑該語種或該國的作者在自己專業的研究領域的學術水準和進行國際交流的能力。

2. 著者自引 self-citation of authors

作者自己引用先前發表或與其他人合著之著作稱為著者自引。由於科學研究中存在著互相借鑒、繼承、參考等特點，因此對於研究者來說，除了學習參考別人的研究成果之外，也要深入自己原有的研究，將自己之前的成果納入。因此，著者自引成為大量而常見的引用現象。作者認為，一個學術論文著者的論著的引文中自引越多，他的研究成果也就越豐碩、影響力越大。

3. 機構自引 self-citation of organs

機構作者引用自己本機構先前發表的活與其他機構合作完成的著作稱之為機構自引。機構自引可以用來評鑑學術機構的水準高低，推論過程同著者自引。

4. 學科自引 self-citation of subjects

某一學科的學術論著引用了本學科的文獻，稱之為學科自引。作者提到學科自引率具備三種特性：1. 字引率的高低，可評鑑學科的相對獨立性與穩定性。2. 學科自引率與該學科的情報吸收利用能力成反比例關係。3. 學科自引中著者被引次數與著者學術水準和影響力大小成正比。

5. 期刊自引 self-citation of periodicals

某一期刊的論文引用本刊以前發表的論文，稱之為期刊自引。

1. 期刊自引率可以評鑑該期刊的成熟穩定性和連續性。

2. 期刊自引率的高低可用評鑑某種期刊的重要程度及在同類期刊的地位和作用，然而過高的期刊自引率也表示該期刊封閉且該學科可參考的期刊種類稀少。E‧加菲爾德指出，專業期刊的自引率應在20%左右。

感想

我覺得自引率的高低是一種平衡的指標。自引率過高，好的看來是這領域的資料豐富、成熟，壞的看來是這領域過於封閉、稀少；自引率過低，好的看來表示開放，壞的看來表示核心不在自己身上。單純看自引率跟自引量，其實難以感覺出平衡在哪裡。

蔡老師在這周上課時教了同時法與歷時法這兩種延伸，同時法是以作者的參考書目來統計，歷時法則是反過來，統計作者被誰引用的比率。這篇作者大多只做做到同時法，歷時法則就更複雜了。

光一個自引就扯出了這麼多方法，書目計量學的領域還真是深奧。

WOS期刊縮寫表，過濾只剩期刊出版類型

資訊計量學期末報告的期中一個部份是分析被引用文獻所刊載期刊的分佈狀態，然而WOS的Cited Reference欄位中，出版單位都是簡寫成28字元的格式。一來是不容易判斷哪個是出版單位，二來是就算找出了出版單位，也不知道是不是期刊發表。因此這個部份處理時會發現到許多棘手的問題。

本篇的主旨在記錄我在寫期末報告時判定出版類型為期刊的方法、問題與之後可以進一步處理的方法。在處理核心期刊時，我是依照學姊的作法，將PT(Publication Type)限定在J (Journal)來進行分析(以下簡稱PT=J)。可是參考文獻並沒有Publication Type這一個欄位，因此得借助其他工具來過濾。

Web of Science Contents Journal Title Abbreviations，WOS所有參考文獻的期刊簡寫表，本篇撰寫時更新日期到2008年2月29日左右，列出0-9、A-Z共23,288個出版單位。然而這份列表並不只包含PT=J，也包括了PT=S (Serise)的資料，因此需要更進一步過濾。

為了要讓PT=J的判定與WOS收錄時的規則相同，嚴謹的過濾方式如下：

1. WOS搜尋每一筆的期刊名
2. 取得第一筆文獻的資料
3. 檢查該文獻是否為PT=J

然而如果期刊超過WOS收錄範圍，那麼得再找其他方法辨別。

儘管如此，光是要做到上述的過慮方式也是大工程一件，受限於時間與人力，我隨機抽樣幾個樣本，觀察PT=J與PT=S的不同，歸納出判定為PT=S的簡易規則，並實作在書目計量統計工具裡面。

1. 縮寫名稱句尾為「INT」，但全名沒有「INTER」開頭。
2. 縮寫名稱句尾為「SC」，但全名沒有「SC」開頭。
3. 全名中有「PROCEEDINGS」。
4. 全名中有「CONGRESS」。
5. 全名中有「COMMITTEE」。
6. 全名中有西元年份，例如「1988」。
7. 全名中不能有「JOURNAL」。
8. 全名中不能有「Vol.」。

根據上述規則過濾掉PT=S的資料，就只剩下PT=J的資料共18,716筆。再將過濾後的列表拿來過濾被引用參考文獻的出版單位，以找出PT=J的資料。最後過濾完成的資料也存在書目計量統計工具最下面的表單中，供有需要的人拿去用，或是幫我改進吧。

我得澄清我跟實驗室的關連

同學甲：「耶，聽說你週末都待在實驗室喔。」

布丁丁：「沒啊，沒必要一直待在實驗室吧。」

同學甲：「是喔，那你週末都在幹麻？」

布丁丁：「在宿舍寫報告。」

雖然別人耳中聽起來好像很無趣，不過我覺得算Bradford分區還蠻有趣的就是。

不知道有沒有人對於應用Bradford's Law時，在固定期刊種類數與固定文獻量中，對於不同的文獻分散狀態會對核心區的期刊數量有何影響感到興趣呢？

政大圖檔與布丁布丁吃？

今天網路計量與探勘學術研討會到了溫達茂老師演講前，負責演講投影片設備的我跟著同學去跟溫老師確認他的投影片檔案是否正確。確認完之後，溫老師似乎是看到我掛在胸口的名牌，問我說：「你就是那個布丁？」我愣了一下，回答「對啊。」「我看過你的Blog。」溫老師笑著說。

然後到溫老師的演講時，我才知道溫老師的意思。

溫老師的講題「A L.I.S. Perspectives Looking Into Webometrics (圖資學門看網路計量)」中為我們介紹了網路計量與書目計量之間的關係，然後作了幾個Link Analysis(連結分析)的研究，第一個便是來看看到底有哪些網站連到政大圖檔所(NCCU LIAS)，而且是非同個domain的網站。

當熟悉的「布丁布丁吃？」出現在溫老師的統計結果表格裡面時，真的是大大地出乎自己的意料之外。「這位叫做布丁的同學為政大圖檔所貢獻很大啊！」溫老師如是說，有興趣的人可以點開這個Yahoo Site Explorer搜尋結果看看。除了受寵若驚之外，下意識地又想挖個地洞鑽進去，已經連續兩週都因為這種意外而出名了。

「你就是布丁嗎？我有看你的Blog喔。」

今天溫老師說了，前幾天來借器材的淡江學弟也說了，然後好像更早之前考研究所的考生也這樣說了。

「你的Blog被老師上課拿出來講耶。」

師大某吾友ONK說，之前期末報告做的Second Life被拿來當教材的樣子。

「就像布丁會把學習歷程放到Blog上這樣。」

連我老闆陳老師也這樣提到了Blog。老師忙著看paper之外還看了我不成熟的報告，還真是辛苦。

就如晚宴結束時陳老師對我說的，Blog「布丁布丁吃？」好像在我不知不覺的時候變得很有名？上圖的Google Analysis計算到5/22，好像看不太出來什麼改變，也許計算到今天之後再來看看，或許會多了很多新訪客也說不定喔？

附帶一題，原來每天都有一百多次造訪次數，原來不全都是搜尋引擎的Spider/Crawler啊。

話說回來，其實就算看得人變多了，好像也跟我打算寫什麼沒有關係。

「布丁布丁吃？」的任務是擺放可能會對大家有朝一日會用到的資源，像是為了慰勞舉辦研討會辛苦的同學們而寫的一些資訊計量學期末報告用的程式之類的東西。當然，還是會有很多錯誤的資訊(尤其是錯字)在裡面，這真的很難避免。寫的不好、不成熟的地方，就請大家多多指導指導囉。