基于Usage Count发现潜在热点（1）

Web of Science凭借其强大的数据加工和处理能力，已经超越了之前论文索引数据库的功能，成为科研人员离不开的学术发现系统。

自推出InCites开始，Web of Science平台就集成ESI的Highly Cited Paper和Hot Paper的标识，这为广大科研人员发现研究领域的前沿和热点提供很大的帮助。

主任今天要写的不是高被引和热点，而是Web of Science平台新推出Usage Count。它的出现，使得发现研究领域潜在热点成为可能。

什么是Usage Count？

在Web of Science平台上，每篇论文都有详情页。用户查找到论文后，首先会在详情页浏览摘要、作者、关键词等信息，一旦对该论文感兴趣，就会点击论文的全文链接，前往全文数据库网站获取全文。

“

用户点击论文全文链接次数就是Usage Count

”

为什么Usage Count具有参考价值？

1 相比详情页的点击量，它反映用户更加直接的兴趣意图。

2 相比全文数据库的下载量，Web of Science的内容更广，能反映用户数据的广度。

3 相比学术搜索引擎的点击和下载，Web of Science的内容质量更好，能反映用户数据的高质量。

为什么Usage Count能寻找领域潜在热点？

Usage Count直接反映广大科研用户获取参考文献时的兴趣意图。从Usage Count能看出本领域内其他科研人员的选择，结合论文的被引频次就能区分是当下研究热点还是潜在研究热点。

Web of Science平台提供两个不同时间段的Usage Count:一个是最近180天的数据，另一个是自2013年以来的统计数据。

下篇文章，主任将告诉如何妙用Usage Count。