指标类型

 描述

主要用途

 面临挑战

 论文－引文

评价对象所发表的论文数及其论文被引数。

测度科学活动与学术活动的影响力

作者名称与机构名称的不同写法导致很难准确计数。所选数据库的覆盖程度不够导致评价误差。技术报告或灰色文献一般不被数据库收录，导致对某些学科的评价不准确。不同学科的差异，不同机构阅读习惯的差异（博主举例：有的爱读期刊论文，有的爱读会议论文）都会影响评价结果。  

使用量

试图将学术论著下载情况和阅读情况加以定量反映的方法。

将论著被阅读、下载、分享的情况作为影响力的一种测度。使得某些使用量很大但并未高被引的文章的作者也能获得认可。

能提供此类数据的数据商，哪一家的数据都不完整。同样，不同学科的差异及不同机构阅读习惯的差异会影响评价结果。一些软件工具可以帮助人们自动下载大量文献，但下载后未必阅读。          

社媒影响计量指标

试图获取论文被博客、微博或其他社媒平台（如共享参考文献管理工具）所提及的次数。

被社媒所提及也有点类似于被引用或被使用，从而也从某个侧面反映了科研的影响力。    

能够提供社媒跟踪数据的机构很少。各家对于不同社媒形态给予的权重不一，结果出现了五花八门的“影响力”得分。  

 专利

测度不同机构、不同个人各自获得了多少专利。测度专利文献引用了多少基础研究论文，识别出哪些专利是高被引专利。

试图在基础科学和专利技术之间建立直接联系，以说明科研活动做出了经济贡献、社会贡献或方法论上的贡献。

由于专利文献著录不完整、不标准，将专利数、专利引文数准确归属到不同个人和不同机构头上是很困难的。向其他国家申请并获得专利时，如何评价申请者的影响力？也较为困难。专利文献自身的参考文献清单不够详尽，也影响分析结果的可靠性。  

经济影响类指标

测度科学活动及其对产业、创新和经济的影响二者之间的联系强度

提供技术转移指标。表明科研项目成果的“可专利性”潜力。提供本益分析测度值。

采用的统计模型都很复杂，要求科研人员对投资和研发计划都要有深刻理解。对于长程研发计划，本益分析很难实施。该领域的研究人员不仅要懂数学和统计学，还得理解被研究的学科领域。  

网络影响类指标

对机构和个人的国内合作与国际合作的状况进行测度。一般说，建立并保持着活跃的科研网络的机构和个人，不仅发表论文较多，而且他们的学术显示度较高，学术地位较稳固。

通过测度，能对高度互联且在全球活跃的机构与个人进行跟踪。评价者由此可对相互合作的机构与个人进行横向比较。

人们投稿时的机构名称写法不是标准化的，使得开展机构数据跟踪很困难。某些学者在国外学习培训期间也许并未发表合著论文，但这些人可能是未来国际合作的重要纽带，这方面的信息可能被忽略。