侯剑华，李 昊，张 洋，高继平

（1.中山大学信息管理学院，广州 510006；2.中国科学技术信息研究所，北京 100038）

1 引 言

2004年，van Raan[1]将科学文献在发表后的一段时间未被引用（“沉睡”），而后突然获得了大量引用（“被王子唤醒”）的现象称为“科学睡美人”（SBs）。而后，Li等[2]又提出“全要素科学睡美人”对这一概念进行补充。科学文献演化的这一现象也被称为“抵制发现”（resisted discovery）[3]、“过早发现”（premature discovery）[4]、延迟识别（delayed recognition）[5]。实际上，科学睡美人是基于引文轨迹的科学知识扩散的一种特殊现象，其揭示了科学信息通过引文进行扩散的重要机制[6]，是科学发展不可或缺的[7]。本文将基于引文指标揭示的科学睡美人称为citation-based sleeping beauty（C-SB），在其演化轨迹中，“沉睡-苏醒”阶段的转换特征以及苏醒机制等都是通过引文指标的变化进行测度的。

然而，社交媒体的快速发展给科学交流和知识扩散模式带来了革命性的变化，科学文献在社交媒体平台获得的浏览、保存、讨论等大量数据，以及由此建立起来的定量测度指标，为研究科学睡美人文献的演化机制提供了新的视角和途径。科学文献在发表后的知识演化轨迹不仅包括基于引文指标的演化轨迹，而且包括基于社交媒体指标的演化轨迹。本文将基于引文指标和社交媒体指标综合作用形成的睡美人，称为Altmetrics-based sleeping beauty（A-SB）。从引文指标和社交媒体指标综合视角下，重新审视科学文献的知识扩散和演化轨迹，是对传统基于引文的科学睡美人研究的重要补充和创新发展。

因此，本文基于社交媒体平台，综合社交媒体指标和引文指标，对基于引文的科学睡美人的研究进行拓展，在Altmetrics视角下揭示科学睡美人在延迟识别阶段的动态演化特征。……