在“双一流”建设大背景下,各高校机构及研究人员在不同的排名和评价体系寻找参照标准,努力寻求获得一种能提供学科发展、跟踪、比较、评价等服务的评价方法或评价体系。基本科学指标数据库(Essential Science Indicators,ESI)是当前用以评价一流学科的主要评价标准,被我国教育部门和各省市采用以评价高校机构等其他科研绩效。高校图书馆承担着基于ESI的学科服务,为高校制定学科发展策略,为高校行政部门和上级决策部门提供学科评价参考咨询报告。此外,近年来研究前沿被国内外学者广泛关注,ESI研究前沿成为主要数据源,而学科服务部门是ESI研究前沿的主要研究群体之一。因此,如何更高效地采集、追踪、分析ESI数据,如何探测并挖掘ESI研究前沿并据此总结规律或联系就显得十分重要。本文在梳理ESI数据库的结构、功能和应用的基础上,采用文献调研法、统计分析法、比较分析法和可视分析法,以ESI数据库为研究对象,以R语言为研究工具,弥补学科服务部门传统分析方法的不足,解决ESI信息检索与咨询过程中面临的问题,发现ESI研究前沿尚未挖掘的价值并验证其合理性。充分了解ESI数据的数据结构、主要指标及重要功能后,通过R自编函数封装了采集的ESI数据,在此基础上统计分析了ESI的排序功能,包括学科排名、国家排名、机构排名等。统计了ESI无法直接应用到ESI分析工作中的功能,发现学科服务部门的主要业务均依赖于ESI的四组指标,利用ESI数据字典,通过R实现ESI四组指标的可视化,从ESI指标功能的角度补充排序功能不能直接显示的信息,提高研究人员的工作效率。最后,通过自动翻译、比较分析和文本分析,以新颖的角度、创新性的方法挖掘ESI研究前沿的学术内涵,其研究成果提高了ESI研究前沿挖掘研究的工作效率,有利于学科服务部门针对性地开展学科情报服务工作,更有利于各学科研究人员或机构发现研究前沿热点主题,有针对性地开展分析研究。