3月1日，中心助理研究员逯万辉为全体人员讲述“学术期刊选刊同质化测度方法”。中心主任荆林波、副主任吴敏参加。

　　逯万辉认为，当前学术期刊数量众多，学术成果呈爆发式增长，但同时，学术期刊也呈现市场化转型趋势，其定位和边界逐渐模糊，期刊无论从选题、观点阐述方法还是研究范式，都显现出较严重的同质化，大都是从宏观层面进行叙述和论证。由于选题的同质化，导致研究对象相似，研究方法雷同。此外，还导致论文摘要文本的相似度趋同。

　　针对上述现象，逯万辉用N_gram算法及学术期刊同质化测度模型数据做了进一步说明，由于期刊的同质化所导致的文本相似度、选题同质化和论文语义相似度的现象，通过主题模型，可以完成测定出期刊在每个类上的分布情况；通过深度学习模型，还可以通过特征提取、文本相似度计算，完成语义相似度、特征相似度的分析，从而得出期刊选题的高相似度结论。

　　逯万辉说，通过N_gram算法和学术期刊同质化测度模型数据两种方法可以较为有效地识别期刊载文选题的相似性问题，而且可以相互补充，从而量化地研究期刊同质化问题。其不足在于这两种方法仅用截面数据进行了研究，后续定位期刊选体中的领跑者与跟随者没有涉及，也没有考虑期刊的载文量因素。

　　讲座中，逯万辉还回答了中心同事的提问。     （评价报告编辑部邹青山）