影响因子(Impact Factor,IF)

2018年8月22日22:33:43影响因子(Impact Factor,IF)已关闭评论 342 views

影响因子(Impact Factor,IF)


影响因子(Impact Factor,IF)是科睿唯安出品的期刊引证报告(Journal Citation Reports,JCR)中的一项数据。 即某期刊前两年发表的论文在该报告年份(JCR year)中被引用总次数除以该期刊在这两年内发表的论文总数。这是一个国际上通行的期刊评价指标。

影响因子现已成为国际上通用的期刊评价指标,它不仅是一种测度期刊有用性和显示度的指标,而且也是测度期刊的学术水平,乃至论文质量的重要指标。影响因子是一个相对统计量。

基本信息

网站名称: 影响因子
学科类型: 学术文献
网站分类: 学术文献
国家地区: 中国
收录时间: 2018-08-22
网站地址: http://jcr.incites.thomsonreuters.com/JCRJournalHomeAction.action

详细介绍


影响因子(Impact Factor,IF)

科学信息研究所(Institute for Scientific Information,简称ISI,即科睿唯安的前身)于1960年由尤金·加菲尔德(Eugene Garfield)博士创立,并于1964年开发出了第一套引文索引——Science Citation Index(科学引文索引,简称SCI),这一数据库资源收录了世界上最具影响力的学术期刊的书目和引文信息,使用户能够通过引文链接找到与他们自己的科研工作最密切相关的研究成果。并于20世纪70年代陆续推出了社会科学引文索引(Social Sciences Citation Index,简称SSCI)、艺术与人文引文索引( Arts & Humanities Citation Index,简称A&HCI),以及包括期刊影响因子(Journal Impact Factor)的期刊引证报告(Journal Citation Reports,简称JCR)。这些引文索引集成在一起于1997年形成了网络版的Web of Science数据库。这是一项革新信息检索方式的创举。加菲尔德博士预见到了超链接网页的诞生以及谷歌搜索算法的出现(该算法中的专利技术引用了加菲尔德的研究成果)。相关技术经过40多年的发展,才实现了尤金·加菲尔德的设想。

目前,加菲尔德博士的发明成果在基于互联网的Web of Science平台上得到充分体现和拓展,并继续对广大科研界提供着可靠和有效的数据支持。Web of Science的引文统计数据,记录了各研究领域研究人员(通过引用的方式)共同评判出来的最具影响力的研究成果,同时也为评价和比较个人、机构、国家和地区的科研绩效提供了数据基础。

Journal Citation Report(期刊引证报告,简称JCR)为您提供了一种对世界领先的科学学术期刊进行系统、客观评估的方法。通过分析引文数据,JCR可以在期刊层面对研究影响力进行评估,并显示出施引与被引期刊之间的关系。

JCR涵盖了:

  • 11,655种收录的期刊
  • 234个学科领域
  • 80个国家或地区
  • 220万篇论文、综述和其它类型文献

基于Web of Science强大的数据资源,JCR采用了最为详尽、准确和客观的信息。

因此,JCR以其大量的期刊统计数据及计算的影响因子等指数,而成为一种期刊评价工具。图书馆可根据JCR提供的数据制定期刊引进政策;论文作者可根据期刊的影响因子排名决定投稿方向。

一般来说学术期刊被引用得越多,影响因子通常越高,也就是说杂志被关注的越多impact factor 就越高,医学类好多杂志如《新英格兰杂志》、《柳叶刀》等因为看的人比较多,影响因子有些是很高的,尤其是综述类杂志。 但是,问题也不是绝对的。不能单单凭影响因子(IF)的高低来判断期刊的权威性,如美国科学院院报(PNAS)虽然每年的IF在10.0 左右,但是大家都知道其在学术界的影响力和权威性与<Nature>、<Science>等IF在30.0左右的杂志几乎旗鼓相当。 而且几乎每个学术领域都有自己的顶尖杂志,如糖尿病学、肝脏学等,暂且不管其影响因子大小,公认的权威杂志就是含金量最高的。 而古生物学、系统分类学等领域的很多杂志也有SCI收录的,由于专业性太强,很少有人看懂,也基本没什么应用价值,IF就很低。但是在其自己的领域,也有可能是最权威的。

影响因子(Impact Factor,IF): 即某期刊前两年发(S, T)表的论文在统计当年(U)的被引用总次数 X(前两年总被引次数)除以该期刊在前两年(S, T)内发表的论文总数 Y(前两年总发文量)。这是一个国际上通行的期刊评价指标。公式为: IFU =(X(S,T) / Y(S,T))。 例如,某期刊2005年影响因子的计算;本刊2004年的文章在2005年的被引次数: 48 ;本刊2004年的发文量: 187;本刊2003年的文章在2005年的被引次数: 128 ;本刊2003年的发文量: 154;本刊2003-2004的文章在2005年的被引次数总计: 176 =(48+128);本刊2003-2004年的发文量总计: 341 =(187+154);本刊2005年的影响因子为0.5161 = (176÷341)

作用

影响因子及JCR给出的以上指标,具有非常重要的作用,具体地说,对以下各类人员具有多种实用价值。

1、图书馆员: 制定文献收藏计划和经费预算,向读者推荐优秀期刊。

2、编辑: 了解和掌握自己编辑的期刊的情况,制订有效的编辑规划和办刊目标。

3、出版商: 掌握和监测出版动态,掌握出版机会,做出新的出版决策。

4、作者(科研人员):

a.寻找和确定与自己专业有关的期刊,

b.确定论文投稿期刊,

c.证实已经发表自己论文的期刊的水平。

5、信息研究分析人员:

a.跟踪文献计量学的发展趋势,

b.研究学科之间及各学科内的引用模式。

c.研究学术论文生产的学问。

d.研究专业学科的发展变化趋势。

影响因素

从计算公式看,影响因子虽然只和被引次数和论文数直接相关,但实际上,它与很多因素有密切联系。决定影响因子大小的因素现主要有以下5个方面:

(1)论文因素。如论文的出版时滞、论文长度、类型及合作者数等。出版时滞较短的刊物更容易获得较高的影响因子。若刊物的出版周期较长,则相当一部分的引文因为献老化(超过2年)而没有被统计,即没有参与影响因子的计算,从而降低了影响因子。大量统计资料表明,刊载论文如果是热门课题,且篇幅较短,发表较快,则被引率将很快达到高峰,进而使期刊的影响因子上升很快,然后又迅速下降;刊载完整研究性论文的期刊,持续被引用时间长,影响因子升高较持久。也有资料表明,论文的平均作者数与论文的总被引频次呈显著的正相关。

(2)期刊因素。如期刊大小(发表论文数)、类型等。在计算影响因子时,刊载论文数仅统计论文、简讯和综述,而对评论、来信、通讯和其他一些常被引证的栏目的文章则不进行统计。根据经验判断,期刊发表论文数量与影响因子和总被引频次的大小有密切联系。在多数情况下,论文量少的期刊容易得到高影响因子,并且这部分期刊的影响因子在年度之间会有较大的波动;而论文量多且创刊年代久的期刊往往容易得到较高的总被引频次。此外,还与其他引证指标如:即年指标、期刊被引用半衰期、地区分布数、基金论文比以及期刊发行范围和发行量等指标有密切关系。期刊的规模和结构不同会造成期刊影响因子的不同。一般来讲,同种类型的期刊形成的规模越大,这些期刊的影响因子总的来讲就越大;期刊中所含的“热门”课题或“热门”专业的文章越多,总被引频次就越高,同时这种期刊的影响因子也就越大。

(3)学科因素。如不同学科的期刊数目、平均参考文献数、引证半衰期等都会对期刊的影响因子和总被引频次产生影响。期刊的影响因子和总被引频次均以论文的引证与被引证的数量关系为基础。一个学科的引文数量,总体水平取决于两个主要因素:一是各学科自身的发展特点;二是该学科期刊在数据库来源期刊中所占的比例。从总体上来说,某学科来源期刊越多,该学科期刊的总被引频次和影响因子就越大。这两大因素决定了学科影响因子和总被引频次分布的不均衡性。生物学期刊一直是SCI期刊中比较引人注目的一类期刊,它不仅在期刊数量上明显多于其他学科,而且在总被引频次和影响因子的数量上也有显著优势,从而说明生物科学在当代科学中所处的重要位置。此外,影响因子还受期刊所涉及的学科在专业意义上的社会覆盖面的影响,如果某个科技期刊在专业意义上的社会覆盖面非常小,而且同类期刊又很少,那么它的影响因子就不可能很高 

不同的学科由于其内在的科研规律不同,在做研究时所需引用他人的科研成果情况就不尽相同。这些区别至少在两个方面会影响到影响因子的大小,一方面的区别是需要引用他人成果多少的情况,另一方面的区别是引用他人成果的时间情况。由于影响因子一般都只按近两年内的期刊中所引用的文献计算,可以看出按近两年内的引文年限分布情况做的排序结果和通过用影响因子方法对杂志的排序结果同样也具有一致性,这同样说明了影响因子不能正确地反应出不同学科期刊之间影响力的大小。

由于历史的原因,一个国家不同学科的建设和发展都是不平衡的,甚至同一学科中的不同分支也存在这种情况。有的学科规模很小,但从事这一学科的科研人员多,而且对这一学科的资金投入也大,相关的学科杂志也较多,这样就会形成一种规模优势。而往往那些规模较小的学科就不具备这种规模优势,从而这类期刊的影响因子和总被引频次也不会高。就学科规模发展速度的快慢而言,不同的学科有“冷”、“热”之分。“热”门学科由于时代的需要其规模发展速度是很快的,这种学科的文章在其规模迅速发展的期间将具有很高的被引用率;而“冷”门学科则正好相反。但是,这种“冷”与“热”的划分往往并不是出于科学本身的发展需要,而经常是由于经济、社会等一些非科学因素的制约而造成的。还有一些学科包含了许多热门的课题,这些“热门”课题的文章虽有较高的被引用率,但并不具备多大的科学价值。据以上分析可以认为:这种仅仅因为学科规模的大小和发展速度的快慢而造成的论文被引用率高低的不同,或者是引起相关杂志和机构的影响因子大小的不同,从而造成在重要性的排序上的不同,不是科学本身发展造成的,是其他的一些经济的、历史的和社会的非科学因素造成的,因此对规模小或是“冷”专业的学科进行的这种评价是极为不公平的,也是不合理的。

(4)检索系统因素,如参与统计的期刊来源、引文条目的统计范围等。对于特定刊物来说,在中外的检索系统中,由于其所收录的期刊群体组成的差异较大,因而所计算的影响因子值有较大的差异,并且同一刊物在不同语种的检索系统中具有明显不同的影响因子和总被引频次。

(5)名人效应的影响,名人效应常表现为:一方面人们常引用名人的文章来增加自己文章的权威性,即便是在还有别的更适合自己文章引用的文献时也是这样;另一方面是署有名人名字的文章或被名人所推荐的文章很容易在所谓的高档次的杂志上发表,因而也容易被SCI或CSCD所收录,且有时文章本没有名人科研成果,却为了能在高级刊物上发表署上了名人的名字,所以过分地强调被引用或收录情况,将给文章的总被引频次和影响因子带来人为的偏差。

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附加资料


参考资料


 

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