了解 Scopus 和 SciVal 以及 QS 世界大學排名

大學排名使用什麼資料？

全球有許多排名組織。 其中包括雜誌、報紙、網站、高等教育機構和政府。 有些排名組織專注於國際排名，有些則專注於國家或地區排名，有些則兩者兼而有之。 如需了解七大排名組織的概況，請下載快速指南(打開新的分頁／視窗)。

排名方法依賴一系列外部資源的資料輸入。 這些資源通常包括大學和研究人員資料、人力資源相關資料、學生管理資料、財務資料以及聲譽調查資料 — 每種資料都因排名的定位和焦點而有所不同。

在本指南中，我們將重點放在 Quacquarelli Symonds (QS)(打開新的分頁／視窗) 世界大學排名 (WUR) 所使用的書目計量學。 如需更全面的了解大學排名，請造訪《世界大學排名指南》。

書目計量資料集

大多數排名機構在其方法論中使用的一個資料集是書目計量資料。這些資料與研究人員為了分享他們的研究發現而發表的文獻或出版物（見術語表）相關聯。您可以從書目計量資料中獲得一些資料點和見解，其中一些詳細如下：

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  機構研究者發表的文獻所獲得的引用次數。

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  機構研究人員發表的文獻量。

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  研究人員和機構的研究合作情況，尤其是國際合作。

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  研究人員所屬機構。

透過使用來自權威來源的書目計量資料集，排名機構可以對每所大學的研究成果進行定量、一致和可比較的考察，從而更容易對它們進行比較。

大學在排名所使用的書目計量資料集方面面臨哪些挑戰？

要了解和取得用於計算排名的實際書目計量資料非常困難。 因此，如果您正在為您的機構制定或執行排名策略，您可能會發現自己根據最佳估計的基礎上建立替代指標，這限制了策略價值。

應對這項挑戰的兩種方法是：

1. 了解排名背後的方法，並關注每年的變化。

2. 無需手動整理和開發替代指標。

在本指南中，我們將首先討論 QS 世界大學排名的方法，並進一步提高排名所依據的書目計量的透明度。 然後，我們將討論如何克服對替代指標和人工統計的需求。

QS 世界大學排名是如何計算的？

Quacquarelli Symonds(打開新的分頁／視窗)（通常稱為 QS）的排名方法透過九項指標對大學進行評估，在 2024 年的排名中引入了以下幾項調整：

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  學術聲譽佔 30%（在 2024 年排名中減少 10%）

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  教師人均論文引用率 20%

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  雇主聲譽佔 15% （2024 年排名中增加 5%）

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  學院學生佔 10% （2024 年排名中減少 10%）

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  國際學生佔 5%

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  國際教師佔 5%

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  國際研究網絡佔 5% （2024 年排名中引入）

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  就業成果佔 5% （2024 年排名中引入）

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  永續性佔 5% （2024 年排名中引入）

關於每位教師的引用率（20%）的更多詳情

Scopus 為 QS 排名的這個部分提供書目計量資料。 為了計算 "每位教師的引用次數 "指標，QS 將 "標準化總引用次數 "除以各院校報告的 "教師人數"，後者基於 QS 納入的學術表現。 QS 將學術表現的發表時間窗口定為五年，將引用時間窗口定為六年，標準化總引用次數是各學院領域引用次數之和，按學院領域和機構所在國家進行了標準化處理。 這旨在確保考慮到每個學院領域的出版和引用模式的差異。

關於國際研究網絡（IRN）的更多詳情

根據 QS，IRN 指數

IRN 指數反映了院校透過與其他高等教育機構建立永續的研究合作關係，實現其國際研究網絡地域多樣化的能力。

它是一個衡量院校研究網絡實力和多樣性的指標，由院校與國際高等教育機構的永續研究合作關係決定。 永續研究合作關係是指在所計算的時間內發表了三篇或更多論文的合作關係，這決定了在指標計算中考慮的 Scopus® 論文子集。

QS 也採用 QS 關聯上限來確定所考慮的出版物。 這樣做的目的是為了防止由大型研究團體撰寫的高引用率資料給那些可能只做出少量貢獻的機構帶來過多的榮譽。 每個學院領域的上限不盡相同，以確保在特定領域被排除在外的研究成果不超過 0.1%。

IRN佔 QS世界大學排名總分的 5%。 計算公式如下：

IRN 指數 = L/ln(P)

這將所納入計算的文獻中列出的國際地點(L)的去重數量，除以這些地點中國際合作夥伴(P)（高等教育機構）的去重數量。

IRN 指數以五個 QS 學院領域中的每個領域進行標準化，每個學院領域的數值單獨取值，並按比例求平均值。 總平均值再次按比例計算，得出 IRN 指標的最終分數。

想了解有關 IRN 的更多資訊，請造訪 QS 支援網站(打開新的分頁／視窗)。

關於所有 QS 研究指標的說明

QS在每個排名週期中使用的所有研究指標都是使用Scopus®的數據計算的，這些數據是Elsevier在每年年初提取的。 因此，這個提取的數據用於QS世界大學排名（WUR）和在WUR之後的每個排名週期中的其他排名。

我如何才能進入 QS 世界大學排名？

如果您認為您的大學符合這些要求，請聯絡 QS(打開新的分頁／視窗) 代表。 該代表能協助您進行 "排名入門評估"。 這個數據豐富的工具可以讓院校了解自己目前在九個關鍵領域的表現。

Elsevier 如何貢獻 QS WUR

Elsevier 透過提供從 Scopus® 中提取的有關院校研究的書目計量資料集來支援排名過程。 WUR 最終使用的方法由 QS 決定。 Elsevier與排名機構和研究機構合作，提供客觀權威的書目計量資料集，並提供書目計量和資料科學的專業知識。

Elsevier的書目計量資料集和指標佔 QS WUR 方法和總體排名分數的 25%。

QS 為什麼要使用 Scopus 資料？

Scopus 是多個排名機構所依賴的研究論文資料來源。

2015年，在與 Elsevier 續約協議後，QS 資深副總裁本-索特（Ben Sowter）說、

QS 是第一個全球排名機構將 Scopus 認定為評估全球大學研究活動和卓越性的優秀資料來源。 自2007年以來，Elsevier 一直是個樂於合作的合作夥伴；我們的合作續約代表著我們工作關係的深化，我們期待探索合作帶來的新機會。

QS 在多個排名中使用 Scopus 資料：

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  QS 世界大學排名

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  54 個學科排名

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  5 個地區排名 + 金磚國家（巴西、俄羅斯、印度、中國和南非）

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  “QS Top 50 under 50 排名"，對成立不到 50 年的大學進行排名。

近距離了解 Elsevier 書目計量的貢獻

Elsevier 提供 Scopus 和 SciVal 等研究資訊和分析解決方案，幫助大學評估其研究表現並制定研究策略--既包括一般表現，也包括與大學排名相關的表現。

您可以使用 SciVal 存取和分析 QS 和 THE 等排名機構在其世界大學排名方法中使用的實際書目計量資料集。 這可以為您的排名策略提供資訊，或幫助您分析您的論文產出、引用影響力、合作模式以及其他可能影響排名指標和結果的因素。

Scopus 和 SciVal 有什麼關係？ Scopus 是權威、可信賴的書目計量資料庫，主要排名機構都會選擇 Scopus 來提供他們在方法論中使用的書目計量資料集。 SciVal 可提供排名機構在計算所有機構排名時所使用的實際書目計量資料集和指標，從而增加了分析能力和靈活性。 這樣，您就無需再開發替代指標和衡量標準，從而提高了策略價值，並幫助您調查和了解排名中使用的書目計量背後的驅動因素。

什麼是 Scopus® 資料？

了解 Scopus 在排名中的作用對於確保 QS 和 THE 等排名機構準確反映貴機構的情況非常重要。

Scopus是一個權威的、來源中立的摘要和引文資料庫，由獨立的學科專家策畫。

關於 Scopus，您需要了解三件事：

1. 資料庫中有哪些內容，哪些部分為 QS 排名提供資訊？

2. 什麼是機構或組織簡介，如何檢視我的機構或組織簡介？

3. 什麼是作者簡介？

Scopus 資料庫

Scopus 將一個全面的、精心規劃的摘要和引文資料庫與豐富的資料和連結的學術內容獨特地結合在一起。 它是一個結構化的論文發表來源（見術語表）此結構包括依作者、引文、機構等關係組織產生的資料。

本影片介紹了您需要了解的有關Scopus 資料的要素，以便了解QS大學排名的背景。

影片顯示，Scopus 包含數百萬個資料點、7000 多個出版商、平台和來源。 除了所有這些數據，Scopus 還利用人工智慧將數據與正確的作者和機構串聯起來。

Scopus 以結構化的方式進行組織，因此您（和 QS）可以使用它來深入了解您的研究。 此外，透過使用 API，還可以在其他機構系統中提取和使用資料。

作者簡介、機構簡介與隸屬關係層級結構

在討論排名時，必須討論 Scopus 作者簡介、機構簡介和隸屬關係層級結構。 在計算排名報告時，THE 和 QS 都會使用這些資訊將正確的研究歸屬於您的機構。

機構簡介精靈（IPW）允許機構修改其機構簡介並更正其組織層級結構，以確保機構簡介的分組和在 Scopus 上的顯示準確無誤。 這可確保排名機構清楚了解各機構的研究活動。

作者還可以透過免費的作者簡介精靈（APW）檢查和驗證其 Scopus 作者簡介。 儘管 Scopus 的作者簡介具有很高的準確性和召回率，但讓作者自己能夠檢查和驗證其簡介，可以進一步提高數據準確性和資料可信度。

雖然作者可以透過免費的 APW 檢查自己的簡介，但對於 Scopus 使用率較高的機構來說，研究人員自然會更積極地存取和維護自己的作者簡介。

Scopus 資料與排名組織： 範例

您可以透過 Li 的例子來了解 Scopus 數據、機構簡介和排名是如何共同工作的。 Li 在研究辦公室工作，需要應對校長提出的挑戰：

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  確定影響大學排名的因素

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  制定展示大學最佳形象的計劃

Scopus 中包含人工智慧，可正確發展機構隸屬關係。 定期檢查以確保準確性是非常重要的。 這樣，像泰晤士高等教育和 QS 這樣的排名機構就能夠準確地了解您的出版數據。 您可以使用機構設定精靈（IPW）進行變更。

SciVal 如何幫助您了解自己大學的研究和排名？

SciVal 建立在 Scopus 可信賴的全球資料基礎之上，並透過政策和專利資料等來源進一步豐富了補充資訊。 所有這些資料都與 Scopus 中的基礎出版物相關聯。 透過利用先進的資料科學和人工智慧，SciVal 可以提供全面的分析能力，並對全球研究活動和大學排名所依據的書目計量資料集提出有意義的見解。

換句話說，SciVal 可以根據全球同儕比較和新興研究趨勢，深入了解貴機構的研究活動，從而加強研究策略和決策。 憑藉獨特的適應性分析和靈活性，您可以評估和展示研究人員、系所和大學層面的專業知識和影響力，為未來的資金和研究成功提供支援。

SciVal如何幫助您進行排名分析並建立排名策略，並消除對替代指標的需求？

SciVal 的排名分析使您能夠根據 QS 世界大學排名（QS WUR）以及THE世界大學排名（THE WUR）和 THE 影響力排名所使用的實際書目計量資料集進行調查、了解並提出見解，而不是依賴於人工整理和開發替代指標。

就 QS WUR 而言，這代表您可以分析、理解 QS 實際使用的書目計量資料集，並從中獲得見解，該資料集佔總排名分數的 25%。 在下圖中，您可以看到這項功能的實際應用。

其中包括所有排名院校在《2024 年 QS 世界大學排名》中使用的每個書目計量指標方面的詳細表現。 2021 年至 2023 年的 QS WUR 也提供了書目計量資料集和詳細視圖，使您能夠分析每個排名年份分數背後的驅動因素。 此外，透過存取基準模組中的書目計量資料集，SciVal 還可以將您的排名表現與全球任何同行進行標竿比較。 這進一步提高了您了解自身定位和任何機構排名表現背後驅動因素的能力。 全面的指標也有助於您了解新的和先前的排名方法。

您從排名分析功能中獲得的洞察力旨在幫助您更深入地了解自己的排名情況和排名背後的驅動因素，並為您的排名策略提供基礎。

儘管SciVal無法預測您在未來任何排名中的具體位置，尤其是考慮到眾多因素的影響，但它可以幫助您更好地處理與當前排名相關的書目計量資料集和指標的問題，而這些資料和指標正是目前排名的依據。 透過獲得這些見解，您可以將其回饋到您的策略和發展計劃中。

總而言之，無論您在大學中擔任什麼職位和角色，如果您需要了解大學排名，SciVal 都可以為您提供多種支持，例如

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  在深入研究主要排名中使用的基於書目計量學的資料基礎上，建立管理層面的報告。

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  根據排名中使用的計量計量學資料，建立與同儕的標竿比較報告。

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  利用分析結果為制定系級策略計畫和論文發表策略提供資訊。

總結

總之，Scopus® 是一個權威且全面的資料庫，受到主要排名機構的信任，可提供準確且相關的書目計量資料集。 它也是 SciVal 的核心。 透過將存取實際書目計量資料集與 SciVal 的分析能力和靈活性相結合，再加上Scopus® 提供的廣度和深度相連的書目計量數據，SciVal 扮演數位顧問的角色，它不僅能幫助您回答與排名相關的問題，也能幫助您發現可以應用於整個研究計畫和策略規劃的見解。

術語表項目

在 Scopus 中，項目(Items) 也被稱為論文(documents)。 論文有多種類型：

《泰晤士報高等教育》在計算排名時使用五種論文類型：

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  文章

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  評論

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  會議論文集

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  書籍

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  書籍章節

FWCI 領域權重引用影響指數

領域加權引用影響指數是一種可以比較其他領域不同引用做法的指標。

FWCI 的計算方法為：分母的產出所獲得的總引用次數，以及根據學科領域的平均預計獲得的總引用次數。

領域加權引用影響指數:

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  *恰好 1* 表示論文的表現與全球平均的預期一致。

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  *大於 1* 表示該論文被引用的次數多於全球平均的預期。 例如，1.48 表示被引用次數比預期多 48%。

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  小於 1 表示論文被引用低於全球平均值。

領域加權引用影響指數考慮了跨學科研究行為的差異。 儘管您可以將其應用於任何分母，但它對於組合多個欄位的分母是有益的。

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  與數學和教育等領域的研究人員相比，醫學和生物化學領域的研究人員通常會產生更多的文獻、更多的共同作者和更長的參考文獻清單； 這反映了研究文化，而不是表現。

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  在涵蓋多個學科的分母中，醫學和生物化學領域的文獻產出超過了數學和教育領域的產出。

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  使用非加權指標，專注於醫學的機構似乎比專門從事社會科學的機構表現更好。

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  領域加權引用影響指數的方法正好解決了這些學科差異的問題。