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为什么你不应该对影响因子这么兴奋(下) 精选

已有 9250 次阅读 2017-6-16 09:06 |系统分类:观点评述


本文首发于意得辑专家视点  影响因子和其他引用指标的7大国际趋势

转载请联系小编  封面图片来自网络


在上篇文章中,我们介绍了过度追捧影响因子的误区,让科研作者对期刊影响因子能有一个正确的认识。那么除了影响因子,什么或者是哪些才是真正客观衡量期刊质量的标准呢?要回答这个问题,就要看当下受数字出版大潮影响的学术出版业在引用方面有哪些国际趋势:


1. 来自非作者国家的引用涌入

引用是学术写作的核心,提供读者与论文主题相关的额外信息,2015 STM 报告显示引用数对比论文发表数自 2003 年到 2008 年增长许多:发表数成长 33%,而引用数则增长了 55%,就全球来说,单篇文章的平均引用数在 1992 年是 1.7 次,2012年是 2.5 次,造成这个趋势的原因有三:

  • 文献数量的增长

  • 作者合作增加

  • 参考文献清单变长

值得注意的是,研究全球化对引用造成了影响,来自非作者所属国家的引用增加。由于跨国合作和国际研究意识的增长,国际引用,也就是作者引用国际期刊上、非自己国家的文献,在过去 20 年间逐渐增加,尤其是主要的科研大国。唯一的例外是中国,国际引用的比例从 1992 年的 69% 降至 2012 年的 49%,暗示着中国的论文产出多被自己国家的人使用。

2. 发表在高影响因子杂志上的文章也有不同质量

期刊影响因子(impact factor,IF)系衡量以期刊在特定时间段中发表文章的“平均”被引频次,因此高分期刊一向被视为有高质量的文章,但 STM 报告指出:「50% 的引用来自 15% 的文章,90% 的引用来自 50% 的文章。」期刊中最好的文章收到的引用数可能比后半的文章多出 9 倍,期刊中也有许多没有收到引用的文章。

3. 引用情况因领域不同各异

引用的情况根据研究领域不同有很大的差异,这主要是因为作者合作的关系。基础单一的研究领域一般有比较高的影响因子,而较窄门或应用领域相对来的低,所以数学领域的平均 IF 是 0.556,而分子和细胞生物学的 IF 则有 4.763,这中间的差异可以大到一领域中的顶级期刊 IF 低于其他领域中后面的期刊。作者一般偏好参照自己的研究,合作情况也因研究领域有所不同,每个领域的平均引用数也有所不同,然而,要比较不同领域的引用情况,可使用领域权重来调整引用数。

4. 替代指标的兴起,记录单篇文章或单位作者影响力

尽管期刊影响因子有许多的争议和缺陷,它始终是评价作者工作影响力的标准,不过最近几年陆续有人提出可以补充引用数和下载数的指标,更全面的衡量单一工作的影响力,现在有在使用的几个热门指标有AltmetricSNIP(Source Normalised Impact per Paper)、SJR(SCImago Journal Rank)和 H-指数等。此外,大家也开始在意单篇文章和单位作者的影响力,KudosImpactStory 就是这类型的指标,使用单篇文章指标的一个挑战是很容易有人为操作,因此不能完全依赖单一指标。另一个计算单篇文章指标的方法是社交网络活动,虽然社交网络在传播科学中的角色才刚起步,已经有人质疑社交网络用来衡量长期影响力的可靠性。

5. 早期文章相较过去被引用的频次增加

根据谷歌学术上一群研究人员的观察,引用的行为已有改变,比起过去,现在作者引用更多早期文献,而非顶级期刊也有更高的几率出现高引频次文章。这个研究的作者相信互联网的出现,让科研文献更容易被发现与取得,促使了这些早期发表在非顶级期刊上的文献重新被注意到。

6. 专利引用衡量更广的影响力

专利引用指的是引用具有专利的科研文献,专利引用被视为跨越学术的影响力指标,因为这代表这研究论文和创新之间的强力关联。专利引用一般发生比文献引用晚,主要是因为获得专利的时间较长,举个例子来看,美国国家科学基金会(National Science Foundation,NSF)分析发表五年后的 11 年间表现专利学术文献在 2003 到 2012 年间从 12% 增加到 15%,主要被引文章的领域为:生命科学(48%)、医学科学(23%)、化学(11%)。

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影响因子占主导地位的局面已持续数十年。但是,近年来,人们开发出了衡量期刊关注度的替代指标。据发现,所有这些指标都互相密切相关。也就是说,根据这些指标进行的期刊排名几乎都是一致的,虽然期刊的绝对排名存在差异。因此,在选择关注或准备发表论文的期刊时,研究者可自由地使用以下任何一种指标,而无需局限于影响因子。

Scimago期刊排名(SJR)
数据来源:Scopus
查询网址:
http://www.scimagojr.com/
计算方法:来自知名期刊的引文分值高于来自较低等级期刊的引文(类似于谷歌网页排名的计算方法)。2010年的SJR根据2010年所引用的2007年、2008年和2009年(三年期)的论文数量计算。
优点:SJR可指示哪些期刊被知名期刊引用论文的可能性更大,而不是仅仅指示哪些期刊被引用最多。
单篇文章源标准化影响(SNIP)
数据来源:Scopus
查询网址:
http://www.journalindicators.com/
计算方法:计算单篇文章源标准化影响的目的是实现某领域引文的标准化,因此消除了期刊影响因子在不同领域的高低变化。单篇文章源标准化影响也计算其它多种指标,如在某期刊学科领域内的引用潜力。
优点:在衡量各学科知名度方面,单篇文章源标准化影响的可靠性要明显高于期刊影响因子。
特征因子分值(ES)和论文影响分值(AIS)
数据来源:美国科学情报研究所(ISI)Web of Science
查询网址:
http://www.eigenfactor.org/
计算方法:特征因子分值类似于SIR,来自于知名期刊的引文所分配的分值较高。特征因子分值以5年为周期进行计算。最重要的是,特征因子分值还建立研究者针对各期刊所花费时间的数学模型。论文影响分值类似于影响因子,但论文影响分值利用特征因子分值进行计算,因此其计算结果比影响因子的可信度更高。
优点:有证据表明,相较影响因子,特征因子分值和论文影响分值是衡量期刊知名度的更可靠指标。


推荐阅读:除了期刊影响因子,还有哪些其他测量指标?


同时,也是因为数字化出版趋势的影响,出版界也在衍生出以数字化指标为标准的引用指标。意得辑专家视点主编Clarinda Cerejo 在三年前就已经撰文预言数字化引用指标趋势:


所以这次我的博文我想谈谈在现在的数字化环境下,我对影响因子的新的想法。数字化对学术发表产生了革命性的改变,互联网改变了人们接收信息的方式。我这边用个比喻来说明这个情况:我很喜欢煮饭,也煮的不错,看来是受了妈妈的遗传。现在我都记得母亲是如何宝贝她的食谱,她会把书拿出来,抹干净上面的灰尘,找出她很多年前曾经煮过的一道菜的食谱。但我自己却从来没有买过一本食谱,我通常是想到要煮某样东西,然后上网搜寻,看看一道料理的几个不同煮法,然后用我自己的方式混合那些料理方式,煮出我自己的料理。我只有一个巨大的食谱:在浏览器中收藏的许多博文。

想想:作者仍然认为影响因子是决定目标期刊最重要的因素。但是作者是否在意期刊是不是有发表相关的文章?研究人员在写前言和讨论章节时,他们会用关键词来搜索相关的论文,然后在自己的文章中引用这些论文。他们会因为这些文章发表在分数比较低的期刊而不引用吗?影响因子的基础是期刊中每篇文章的平均被引频次,但却被用来衡量整个期刊的质量,这不是很讽刺吗?

已经有越来越多的发表研究被证实无法重现越来愈多的论文被撤稿媒体曲解、夸大、误报发表研究的用处,越来越多作者抱怨期刊的撤稿原因不够透明,这样期刊的影响因子多少还重要吗?

回到我刚刚提到的烹饪比喻,当我在看网络上找到的食谱,我觉得下面的评论、评分很重要,看其他人照着食谱做的经验如何,他们对食材比例调整有什么建议。不管是什么领域,消费者的评价是质量和成功的指标。将这个想法延伸到学术界,研究人员是期刊的消费者,不管是传统订阅制期刊(读者付费)或是开放获取期刊(作者付费)模式,作者都是掏钱的人,是不是应该让消费者发声,将消费者的看法纳入期刊排名评价中呢?那我又是怎么看期刊质量的?我希望有个论坛让作者评价期刊,根据期刊投稿要求说明是否清楚,如何处理投稿论文,有多快回复作者咨询等,让作者点评。应该要有个权威单位决定期刊排名,决定排名的标准除了上面提到的几点外,还要看期刊审稿的完整性跟同行评审程序。

至于研究论文,引用指标altmetrics 都是很好的工具,不过它们单独来看都不够完整。不管是什么类型的研究,不管研究方法先进或可疑,都该有被引用的机会,在社交媒体上被讨论,因此正确考量这些要素变得很困难。另一方面,如果单独使用这些指标的话,研究论文的“影响力”就很容易判断,或是说很容易被出版商或作者单位在宣传发表文章上的预算影响。


推荐阅读:学术界不断变化的时候,影响因子是否魅力依旧?


随着技术的不断革新,学术发表与出版的方式也在不断变化,有更多的科研作者和读者将能够参与到学术发表的过程中,对于期刊方面也会发生更多的变化。这将意味着有更多元化的指标来评定期刊,而不仅仅是单一引用数。最终有没有一个系统的方法来评估期刊质量现在还无法预言。但是作者投稿的方向将做出投票,如果科研作者依然仅依赖影响因子来决定投稿方向,那么任何一个有创新性的指标都会因此而来的更缓。这将是不利于学术发表,也就是不利于科研进步的。


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