[论文解读] Normative versus strategic accounts of acknowledgment data: the case of the top-five journals of economics

Alberto Baccini, Eugenio Petrovich|arXiv (Cornell University)|May 27, 2021

scientometrics and bibliometrics research参考文献 84被引用 15

一句话总结

本研究分析了2015至2019年间顶级五本经济学期刊中1,218篇论文的致谢内容，比较了规范性动机（偿还智力债务）与策略性动机（通过知名人士提升论文可信度）的作用。通过网络分析与文本特征分析，研究发现两种动机并存，从而削弱了致谢数据在衡量合作或评估学者时的可靠性。

ABSTRACT

Two alternative accounts can be given of the information contained in the acknowledgments of academic publications. According to the mainstream normative account, the acknowledgments serve to repay debts towards formal or informal collaborators. According to the strategic account, by contrast, the acknowledgments serve to increase the perceived quality of papers by associating the authors with influential scholars. The two accounts are assessed by analyzing the acknowledgments indexed in Web of Science of 1218 articles published in the "top-five journals" of economics for the years 2015-2019. The analysis is focused on six dimensions: (i) the style of acknowledging texts, (ii) the distribution of mentions, (iii) the identity of the most mentioned acknowledgees, (iv) the shares of highly and lowly mentioned acknowledgees, (v) the hierarchy of the acknowledgment network, and (vi) the correlation at a paper level between intellectual similarity, measured by common references, and social similarity, measured by common acknowledges. Results show that the normative and the strategic account should be considered as valid but partial explanations of acknowledging behavior. Hence, acknowledgments should be used with extreme caution for investigating collaboration practices and they should not be used to produce acknowledgments-based metrics of scholars for evaluative purposes.

研究动机与目标

• 调查顶级经济学期刊中的致谢是否反映真实的智力债务偿还，还是策略性信号以增强论文可信度。
• 评估使用致谢数据构建学术合作或声誉度量指标的有效性。
• 考察大规模高影响力经济学出版物中致谢的结构与语言模式。
• 评估通过共同引用体现的智力相似性与通过共同致谢体现的社会相似性之间的相关性。

提出的方法

• 通过Web of Science索引，收集了2015至2019年间发表于顶级五本经济学期刊的1,218篇论文的致谢数据。
• 分析致谢语言的文本风格与提及分布，以识别致谢语言与频率中的模式。
• 绘制致谢网络，以评估层级结构并识别核心或边缘的致谢对象。
• 在论文层面测量智力相似性（共同引用）与社会相似性（共同致谢）之间的相关性。
• 根据提及频率将致谢对象分类为高频与低频组，以评估可见性偏差。
• 使用网络中心性与分布分析，评估致谢行为中的结构性模式。

实验结果

研究问题

• RQ1 顶级经济学期刊中的致谢在多大程度上反映规范性智力债务偿还，而非策略性信号？
• RQ2 致谢提及在不同类型的贡献者（如高影响力与低影响力学者）之间如何分布？
• RQ3 学术论文中，共同引用（智力相似性）与共同致谢（社会相似性）之间的相关性如何？
• RQ4 致谢的语言风格有何差异，它们揭示了何种潜在动机？
• RQ5 致谢网络在多大程度上表现出体现策略性影响的层级结构？

主要发现

• 规范性与策略性致谢解释均具有效性，但均不完整，表明致谢具有多重且常相互冲突的目的。
• 频繁被提及的致谢对象多为极具影响力的学者，表明策略性信号在致谢实践中扮演显著角色。
• 智力相似性（共同引用）与社会相似性（共同致谢）之间存在强烈相关性，表明合著者与被共同引用的学者常被一同致谢。
• 提及分布极不均衡，少数学者获得了不成比例的致谢数量。
• 致谢网络呈现出清晰的层级结构，少数核心人物反复被提及，支持策略性解释。
• 文本分析显示，致谢语言常包含正式且泛化的感谢表达，可能掩盖了潜在的策略性动机。