“Publish or Perish”一直是让学术界触目惊心的警语，也是颇具争议的话题，意谓学术研究必须要有正式的著作发表，否则就是毫无成就与贡献可言。近来也有人提出“Get Cited or Perish”，进一步强调著作发表后，必须被其他学者加以引用方能显现学术价值，否则著作将被视为无用。学术著作发表与被引用情形，显而易见地已成为学术影响力的重要衡量指针。“Publish or Perish”如今被作为一个免费引用文献分析软件的名称，无疑是提醒学者学术产出与其影响力的重要性。
在以往学术著作的正式发表必须为期刊、会议或是图书所收录才算是真正的发表，而著作被引用的次数，也以筛选期刊严格的 Thomson ISI Web of Science（简称WOS）所收录计算才被认可；尔后收录范围扩大甚多的Scopus虽然异军突起，成为最大的引用文献数据库，但也如同 WOS 一样是高额付费的数据库，并且从收录到可被查找尚有一段时间差距。随著网路的兴起带动学术传播方式的改变，学术界对原先的著作发表与引用有了不同的看法与认知，对著作发表至读者可查阅的时间，期待能缩短变得更为及时；另一方面，对于来源为学术界所产出，但却要学术界高额付费方能查找的商业模式令人深恶痛绝。因此英国学者 Anne-Wil Harzing 撰写轻巧的引用文献分析软件免费提供大众使用，并以“Publish or Perish”（简称PoP）为此免费软件命名，期望学术研究者可以自由地从 Google Scholar与Microsoft Academic免费且及时的资源，通过软件检索与分析的协助下，更快速也更为全貌地了解学术产出被阅读引用的情形，进而了解与掌握学术影响力。
搜索与分析来源
PoP所搜索的数据源，早期是来自Google Scholar Profile (Google学术文件，简称GSP)和Google Scholar (Google学术搜索，简称GS)，后来增加 Microsoft Academic (微软学术搜索，简称MA)（表一）。用户可以选择这三种数据源进行查找，但各个来源有其特性与局限性，查找结果必然有所不同。查得笔数通常是GS 大于 GSP 或 MA；若是学者有维护其 GSP，则自 GSP 所查得数据较为精准，不过前提是必须将个人学术文件公开，否则将查无结果。
表一、PoP分析来源
操作方式
开启PoP后，在左上方功能列点击Query选择所要进行查找的来源，例如选择 New Google Scholar Query 或查找条件区右方的New来选择；键入所需查找条件后，按Lookup运行检索（图二）。在MA做查找时需要至Microsoft Cognitive Services Web申请注册码(需将注册码贴至Tool/Register Microsoft Academic Key中的Subscription Key栏)，这是较不便之处，而GSP 与GS则不需注册使用。在GS和 MA查找著者时，著者姓名要加上双引号，例如”A Harzing”，但 GSP则不用；在MA键入姓名时要注意名在前姓在后，而GSP 与GS则姓名顺序对检索没有影响。
图二、PoP进行查找步骤
分析数据
通过PoP的查找与分析，可以快速得到下列数据（Metric）：所有著作年代范围（Publication years），著作被引用年代范围（Citation years），所有著作总数（Papers），所有著作被引用总次数（Citations），所有著作平均每年被引用次数（Cites/year），平均每篇著作被引用次数（Cites/paper），平均每位著者被引用次数（Cites/author），平均每位著者的著作篇数（Papers/author），平均每篇著作的著者数（Authors/paper），著作至少被引用h次(含)以上的篇数有h篇（h-index），已有n篇著作的被引用次数合计超过n*n次（g-index），平均每位著者的著作至少被引用n次(含)以上的篇数有n篇(hI,norm)，每位著者的著作平均每年至少被引用n次(含)以上的篇数有n篇(hI,annual)，设置著作每年至少被引用n次(含)以上的篇数(*Count)。对于协助PoP的查找结果，最好先仔细查看并筛选（若有重复可直接拖曳至重复的另一笔书目即可，不正确的书目可去除勾选），以便得到更为正确的分析。
h-index 被视为结合“量”与“质”两个面向的评鉴指针，以容易取得的量化数据集成评量学者学术产出及其影响。不过这个简易的评估方式，却忽略合著者多寡对著作贡献度的差异，以及发表年代远近对指针数据的影响，因而有hI,norm与hI,annual的提出来呈现更为客观评比数据。hI,norm为考量合著者数量后所计算出平均个人的h-index数据，以经常与多位著者合著发表的A学者与单独发表著作的B学者来比较，若二者h-index值近似，其hI,norm值应该是以B学者高；hI,annual则是hI,normn除以最早的著作发表至目前的时间，用以排除著作发表时间长短对引用次数的影响因素。
实例说明
以自GSP查找＂Chih Jen Lin＂为例（林智仁教授），所得数据（图三、四）的分析解读（表二）如下：
图三、分析GSP“Chih Jen Lin＂学者（台大资工系林智仁教授）
图四、 PoP分析数据
表二、PoP分析数据说明
导入与导出
PoP所搜索的免费资源来自Google Scholar Profile (Google学术文件，GSP)和Google Scholar (Google学术搜索，GS)与Microsoft Academic (微软学术搜索，MA)。若是已有订购WOS或Scopus，亦可先在数据库中检索学者著作后将书目清单导入PoP做分析，以善用付费资源。在WOS查找著者“姓，名”，若检索结果超过1页，则在每页勾选正确书目并“添加至勾选的清单”，逐页勾选并添加后，再点开右上角“勾选的清单”，勾选“此清单中的所有记录”并“储存为其他文件格式”导出书目txt档；尔后开启PoP，在File/Import External Data开启已导出之txt档即可。在Scopus中以＂作者搜索＂键入学者名与姓，并可加上机构名称来做限定查找结果。勾选查找结果，再＂全部导出为CSV档＂并选择＂仅限引文信息（Citation information only）＂导出，接著在PoP的File/Import External Data开启已导出之CSV档即可。
PoP的分析结果可以有多种不同的输出格式，诸如BibTex、CSV、EndNote Import、ISI Export、RefMan/RIS。在PoP进行查找后，指向某个查找（Query），在File下可看到多种另存盘案的输出方式可以选择。
注意事项
PoP 查找或分析来源来自免费资源或是付费数据库，但各个来源收录范围不同所得分析结果必然有所差异。然而不论数据源为何，即使是高额付费的数据库，检索时正确识别著者以确切查得其著作一直是亟待克服的问题。除了著者识别问题外，尚有其他难题必须加以改善，诸如著作缺乏doi的识别机理、没有一致性或标准化的书目著录格式，或是相同著作在书目数据著录时，因些微差异被视为不同著作而重复收录计算等等。
PoP所分析出的结果有其值得参考与可资评价佐证之处，不过由于各个学科领域与著作型式有其不同性质与特性，不可只凭某一数据而骤下优劣的定论。Anne-Wil Harzing即表示：学者在PoP所分析的数据结果若是良好，其学术影响力必然卓越，但若分析的数据结果不佳，或许其学术影响力的表现的确平凡无奇，但也可能是其它非客观因素所造成数据上的失误，例如学者若是致力于较新或较小的学科领域，或是著作不是以英文发表，或是其主要发表型态为图书等等，皆会造成分析结果的偏颇，此外也可能导因于著者与著作仍无法得以明确识别等影响失真的潜在原因。
以＂Chih Jen Lin＂（台大资工系林智仁教授）为例，分别自GSP、GS与MA进行查找，同时导入来自WOS与Scopus的检索来观察（图五），虽然各个数值呈现结果并不相同，但其被引用次数（5082~64247次）、h-index（18~57）与g-index（48~214）指数皆有优秀的表现数据，可供佐证其学术影响力卓越超群。
图五、自各种不同数据源分析“Chih Jen Lin＂学者（台大资工系林智仁教授）
其他应用
PoP 除了可以查找著者以了解其学术影响力外，还可以进行出版品/期刊或关键字的查找，以得到更多的学术信息。
通过PoP所提供检索项目的组合查找下，可以进一步想得知想要分析的结果。若选择查找来源为GS，使用“Any of the words”、“All of the words”或“The phrase”键入某议题的关键字，所得查得结果为文献书目分析，从中可以了解议题的发展情形，诸如了解该议题被讨论或研究的起始年代、掌握逐年被研究情形，与发现重要的著者/著作/刊物等。但查找GS所得笔数不能超过1000笔，若是查找MA则不限，只要在Tools/Preferences/Microsoft Academic/Maximum number of result per query改变笔数即可。
PoP 是一个免费的引用文献分析软件，及时取自网路免费资源来处理多项分析，亦能自WOS与Scopus导入查找结果，以进行更为精确的判断与取得更多分析结果，此外亦可选择不同输出格式来再加利用。然而PoP毕竟只是一个便于使用的界面，其查找与分析来源有其限制与不足之处，所得分析结果仅能概略勾勒出学者学术影响力情形，可为佐证但无法全然完整说明全貌，这是使用时必须有的理解。
参考来源
本文之撰写大部份参考自“Publish or Perish”（PoP）软件撰写者Anne-Wil Harzing’s 网站 Harzing.com 内容。
by 洪翠锚（学科服务组）