余厚强，章 玮，曹雪婷

（1. 中山大学信息管理学院，广州 510006；2. 南京理工大学经济管理学院，南京 210094）

1 引 言

2020 年2 月，教育部、科技部正式印发的《关于规范高等学校SCI 论文相关指标使用树立正确评价导向的若干意见》①http://www.moe.gov.cn/srcsite/A16/moe_784/202002/t20200223_423334.html中明确指出，“坚决摒弃‘以刊评文’”，不能简单地以SCI 论文相关指标来判断论文的质量。这意味着在完善同行评议制度之外，需要收集反映论文价值的其他指标，来更加全面地评价学术成果。替代计量指标，通常是指基于网络可获取的学术成果交互数据构建的非引文指标，主要数据来源包括社交媒体、新闻平台和灰色文献等，为更加全面地评价学术成果提供支持。

替代计量指标具备多样性，在实际研究中，既可依据数据来源分类，如推特替代计量指标（Twit‐ter altmetrics）；也可依据活动类型分类，如阅读替代计量指标（readership altmetrics）。应对这种多样性，既需要开展指标体系的研究，也需要开展每个指标的纵深研究。 在纵深研究方面，推特[1-2]、Mendeley[3-4]、F1000[5-6]等平台的研究较为深入，其他数据来源也积累了一些研究，例如，新闻平台[7]、政策文件[8]、学术博客[9]、课程大纲[10]以及一些开源软件平台[11]。

脸书用户占世界人口的近三分之一，约占世界社交媒体在线用户的二分之一，虽然在中国访问受限，但是其在国际学术交流中的影响力不可忽视。越来越多的科研工作者倾向于在脸书平台分享学术信息，并通过点赞、关注、转发等方式进行学术交流活动。科研工作者可以在脸书上建立专属的学术研究社交网络，成员之间可以实时获取其他人的学术动态，这极大地提高了学术交流效率[12-13]。……