“期刊超越指数”为何取代“三年平均影响因子”

“期刊超越指数”为何取代“三年平均影响因子”

7月5日, 微信公众号“中科院文献情报中心分区表”发布一篇题为《惊!分区表竟已推广期刊超越指数4年了》的文章。

 

该篇文章表明,2022年分区表将只发布升级版结果,分区指标不再采用“三年平均影响因子”,而是替换为“期刊超越指数”此举意义何在?我们先了简单解一下什么是“三年平均影响因子”。

 

所谓期刊影响因子(Impact factor,IF),就是某刊平均每篇论文的被引用数,是体现期刊影响力的一项衡量指标。举个栗子,如下面的截图所示,当我们在2022年的今天去JCR系统查一个期刊的影响因子时,其计算的数据是统计于2019-2021三年期间的。比如Academy of Management Journal (AMJ)的影响因子是10. 979,这个数字在人文社科类期刊中是非常高的(理工科类的影响因子通常会更高,这个和学科属性有关系,跨学科的影响因子数字没有直接可比性)。这个10. 979是由1,581除以144得到的。我们先来看看144的计算过程,它是2019年和2020年所有发表在该期刊上的文章数总和 (144=73+71) 。再来看分子上的1,581,它是截止2021年底,2019和2020年所发表文章的被引用数总和(1,581=944+637)。

 

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图片来源:JCR|以期刊 Academy of Management Journal 为例

 

这么直观的公式,不仅提升了信息的透明度,也提供了很大的“数字游戏”操作空间。一个期刊想要提升影响因子,无外乎就是减小分子或增加分母或双管齐下,或通过少数超高被引的论文来拉高期刊整体的均数。近年来,学术圈过于看重论文数量和影响因子的风气,导致很多高校、科研机构和研究人员花费了大量精力和资源去追逐这些指标而逐渐淡忘了科研的初心。同样的,很多国内期刊为了能吸引更多研究者投稿,把大量精力和资源都投入到了这场“数字游戏”中,而忽视了期刊的整体质量和长远发展。很多有前途的冷门学科也在这场“数字游戏”中被严重忽视,危害到我国未来教育和科研的可持续发展。

 

所以近些年,学术界中关于过度依赖影响因子的质疑声愈演愈烈。教育部联手科技部发布了《关于规范高等学校SCI论文相关指标使用树立正确评价导向的若干意见》。学术界很多领袖人物也纷纷提出令人深省的建议。首都医科大学校长饶毅教授曾表示,“科学刊物的SCI,是否可以代表科学刊物的重要性,有争议……突然一批国内学术刊物的SCI分数高于国际著名刊物,除了极少数可能是学术努力的结果,恐怕大多数是用了伎俩、甚至走了歪路。”西交利物浦大学校长席酉民教授曾在2021年底发表的《特立独行:和谐教育之道》一书中提到:“在过度的指标追随环境下,我们科学家的职业精神也被侵蚀,在同行评议过程中也过分关注数‘数’(各种指标)……在目前的情况下,要想系统性地扭转‘SCI至上’的局面,需要从资源配置体系上动大手术”。

 

也正是如此中科院分区表升级版中的分区指标——“期刊超越指数”应运而生,有效解决上述“疑难杂症”。根据中科院分区表,所谓期刊超越指数,是指随机从期刊A中选择一篇论文,其引用数大于从其它期刊随机选择的一篇相同主题、相同文献类型论文的引用数的概率。这一算法的精妙之处在于概率事件的无法操控和预测,因此可以有效解决原来由“三年平均影响因子”导致的各种弊病,原来不受待见被打入冷宫的冷门学科会获得更多关注机会和重视,从而一定程度上也促进了学科交叉。

 

其具体计算方式为如下:

 

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此外,微信公众号“中科院文献情报中心分区表”还表示:“除了‘期刊超越指数’,在学科体系方面,也进行了计算分类体系的升级。通过直接基于论文的方式,构建更为精细的学科体系。首次将论文主题体系引入到期刊评价,作为影响力归一化的基础。论文主题体系基于引用关系和文本相似性生成,将每篇论文都划分到一个主题。”国际上很多期刊从去年开始已经着手将论文按主题分类(如下图)。按主题分类有很多好处,比如研究者们可以更快速高效地了解到不同主题下的优质论文都有哪些,从而通过这些高质量的信息来分析更具有价值的研究方向。

 

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总体来说,经过一系列升级改革措施,在多个维度上都提升了优势:

  • 从学科范畴维度来看,收录期刊为自然科学期刊(SCIE)、社会科学期刊(SSCI)和ESCI收录的中国期刊 ,覆盖面更广;
  • 学科体系维度来看采用了论文层级的学科分类,设置18个大类,让原来坐“冷板凳”的研究得到更合理的评价权重;
  • 从分区指标维度来看,评价结果更精准、更公正,更能客观全面地反映期刊的整体价值及水平。

让我们一起乘着“超越指数”的东风,一起超越自我,成为一名有理想有追求的科研人吧。

参考资料 :https://mp.weixin.qq.com/s/Mde7XMLSISdc0Az7S9_nWg

https://www.yuque.com/scientometrics/fenqubiao_blog/cz7aml

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