Page 113 - 《中国图书馆学报》2013年第1期

数据引证研究：进展与展望 木

侯经川 方静怡

摘 要 随着大数据时代的来临以及数据密集型科学研究范式的兴起，“数据引证”问题日益受到关注。 本文对该领域
的国际研究现状进行了梳理总结，研究发现：①对数据引证的知识计量研究，将推动文献计量学、信息计量学和科学计量
学三者的合流.形成一个统一的新学科——知识计量学；②数据引证实践的现状不尽如人意，但已在诸如数据集标识系
统建立等问题上取得了重要进展.统一规范化数据引证格式的趋势日益清晰；③数据引证现状评估与研究进展的追踪，
数据引证索引的编纂、指标体系研究以及数据引证数据库的建立，基于数据引证行为、记录以及索引的分析，应是未来需
重点突破的方向。 图 l 。 表 2。 参考文献 I4。
关键词 数据引证 知识计量学 大数据 数据密集型科学
分类号 G350 G30l

Review on Data Citation in the Context of Big Data

Hou Jingchuan & Fang Jingyi

ABSTRACT In the context of big data and data-intensive science,data citation now calls for special attention of many organi-
zationa and workshops worldwide. This paper summarizes international research on "data citation" in recent years, and gives some
conclusions aq follows: l) "data citation" studies will bridge the gap among bibliometrics, informetics and scientometrics, and
lead to the forming of knowmetrics; 2) "data citation" practices are far from satisfactory, but with some important advancement
such as establishment of data set identifier systems, and the normalizatiun of data citation practice is just on the way; 3) the most
important research topics about data citation in the future include evaluating the progress of data citation,compiling data citation
indices,building data reference database,and extending analysis based on data citalion records and indices. 1 fig. 2 tabs. 14
refs.
KEY WORDS Data citation. Knowmetrics. Big data. Data intensive science.

数据文件（ 可被机器处理的数据.MRDF） ，并以区
1 引言 别于正文的规范化的参考格式列出.正如他们引用
书籍、论文和报告一样，这绝对不是一个新的话
科学研究的科学性与可考证性，有赖于其所 题”【 1 1。
使用方法与数据的透明化，以及参考来源的明确 随着海量数据获取、存储与处理方法与技术的
化。 数据引证的必要性，早在 1982年就由著名的 飞速发展.“大数据”时代已经来临，并对每个领域
科学计量学家 Howard D.White指出：“社会科学学 都造成了影响‘2] 。 20盯7 年计算机图灵奖得主 Jim
者们应该在他们的著作中，引用他们所使用的那些 Gray在 NRC.CSTB的演讲报告中提出了科学研究

·本文系国家自 然 科学 基金 青年项 目“基于信 息 主权的国 家核心 竞 争力 保护 与 提 升策略研 究”（ 项目编号：
70g73087） 的研究成果之一。
通讯作者：侯经川 .Email：jchou@ infor.ecnu.edu.cn