《表1 各模型参数估计：Altmetrics学术影响力传播贡献度实证研究》

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《Altmetrics学术影响力传播贡献度实证研究》

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注:“***”代表显著性为0，“**”代表显著性为0.001，“*”代表显著性为0.05。

拟合负二项回归模型过程中发现，16个替代计量指标中，统计学意义显著的变量有Blog、Policy、Twitter、Google+、QA、Mendeley等共计6个变量。可以认为，在众多的社交媒体传播平台中，对最终引文量产生实际影响的只有以上6个指标。而且产生正向影响的指标为Blog、Policy、Google+、QA、Mendeley等5个指标，产生负向影响等指标有1个，为Twitter，见表1。负二项回归模型参数中，指标Blog的系数约为0.01，意味着Blog值每增加一个单位，谷歌引文量的预期对数增加0.01。而指标Twitter对引文量的影响为反向的，Twitter每增加一个单位，谷歌引文量的预期对数则减少0.0001。