【每周一读】如何选择更合适的文献数据库

期刊：Scientometrics

DOI：10.1007/s11192-022-04289-7

如果我有一个具体的搜索目标，我应该去哪找到最为相关的结果？

文献作为主要的知识传承形式，仍然是学者获取知识的主要来源，而在现在的互联网时代MySQL 选择数据库，学者查阅文献也主要依赖文献数据库，如以Google Scholar 为首的综合文献数据库，和以学科专业性标榜的学科文献数据库。

作者将学者在文献数据库中检索的行为分为了两个目的：得到更多的结果（高召回率）、得到更准确的结果（高准确率）。为了对此展开研究，作者将这两个目的通过学科覆盖率这一指标来定量表示。

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研究假设

假设1：基于关键词的查询在文献数据库中普遍可用，是迄今为止访问学术记录的最常见方式。只有少数文献数据库不提供此类的搜索选项；

假设2：基于查询命中计数的信息(使用基于特定关键词的查询返回的记录数量)通常是可用的，而且大多数情况下是准确的；

假设3：使用特定关键词搜索将得到一组文献记录，这些记录在指定的文本中包含该关键词。这使得确定覆盖范围成为可能，即使不下载个别的记录，仅知道命中的次数就可以评估数据库的内容；

假设4：基于关键词的查询是访问文献数据库中所有可用记录的最有效方法。没有必要提取文献记录的样本

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数据

作者在本研究中共选取了56个文献数据库进行比较，这些数据库满足以下两个要求：

活跃的、可访问的、至少有100万条记录的数据库，(可能是)大部分是英语记录，并且在研究人员中相当受欢迎的数据库【可以是免费的、部分付费的或完全付费的】

包含完善的搜索功能

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研究方法

作者在本研究中选取了两种研究方法，分别是basket of keywords (BOK)和Query hit counts (QHC)：

basket of keywords (BOK) ：

Query hit counts (QHC)：

因为需要计算学科覆盖率，因此需要一个学科分类体系，同时为了给Query hit counts (QHC)寻找基准，因此需要一个可信度较高的文献数据库。数据库需要满足以下几个要求：

根据上述标准，可以筛选出Scopus All Science Journal Classification (ASJC)和Web of Science（WOS），由于ASJC的机构覆盖无差别，即不同机构的学者可以访问到相同的数据且分类体系更稳定，作者选取ASJC作为分类体系参考和QHC基准，WOS则作为验证集

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实验结果

1.不同学科文献的绝对数量（召回率）

2.不同学科文献的相对覆盖程度（准确率）

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总结

本研究提出一种评估文献数据库主题覆盖的新方法。BOK方法和QHC方法的结合能够根据56个数据库的相对和绝对覆盖范围对它们进行排名。由此得到的结果很有帮助，因为它们既量化了覆盖率的文本描述，也促进了主题覆盖率的比较。

同时该方法亦可以检测覆盖率描述中没有描述的主题。作者额外指出，ERIC中超过13%为心理学内容，而这是一个专注于教育的数据库，虽然在其内容中列出了以心理学为导向的期刊，但并没有明确提到它的心理学内容。

撰稿：顾伟业

（编辑：成都站长网）

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