■林 曉

福州大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）編輯部，福建省福州市大學(xué)新區(qū)學(xué)園路2號 350116

一直以來，各種期刊評價指標層出不窮諸如：影響因子、自引率（他引率）、期刊被引半衰期、數(shù)據(jù)庫收錄、基金論文比、平均作者數(shù)、文章發(fā)表數(shù)量以及近幾年流行的h指數(shù)。但是國內(nèi)大量期刊評價的研究是圍繞影響因子這一指標展開的?！坝绊懸蜃樱↖mpact Factor，IF）是美國 ISI（科學(xué)信息研究所）的JCR（期刊引證報告）中的一項數(shù)據(jù)。即某期刊前兩年發(fā)表的論文在統(tǒng)計當年的被引用總次數(shù)除以該期刊在前兩年內(nèi)發(fā)表的論文總數(shù)”［1］，這是一個國際上通行的期刊評價指標。這種經(jīng)典的影響因子計算公式能體現(xiàn)期刊大體的被引情況，在影響因子相差不大的情況下能對論文質(zhì)量進行有效的區(qū)分。但隨著文獻計量學(xué)、計算機與期刊數(shù)據(jù)庫的深入發(fā)展，影響因子越來越暴露出其不合理的一面，如引用質(zhì)量、自引、跨學(xué)科比較、統(tǒng)計源期刊等問題［2_3］。

近幾年，圍繞期刊影響因子，文獻［4_14］的作者提出了相關(guān)討論。但是，“鑒于IF與H指數(shù)不能反映引用質(zhì)量以及SJR指數(shù)與Eigenfactor計算復(fù)雜”［5］這一事實，很多建立在經(jīng)典影響因子基礎(chǔ)上的研究結(jié)果也顯的不完善。如：劉雪立［6］、韓維棟［7］、戴麗瓊［8］指出“期刊的影響因子主要由少數(shù)高被引論文貢獻的”；張壘［9］認為“高被引論文傾向于引用影響力較高的期刊而且高被引論文對影響因子的貢獻度較大”。如果這些低被引文章大部份都是被Science或者Nature一類頂級刊物所引用，那么其對影響因子的貢獻度也不會小。為了克服經(jīng)典影響因子計算公式無法反應(yīng)引用質(zhì)量所帶來的缺陷，張新玲［1］指出“鑒于引用期刊影響因子不同，建議在計算影響因子時，細化期刊中文章被引用次數(shù)，深入運用引用期刊影響因子，采用加權(quán)求和算法（m1i1+m2i2+，…，+mmim），并提出深度影響因子Is”。鄭美鶯［4］則提出“基于引用期刊學(xué)術(shù)質(zhì)量的影響因子修正法，即追蹤引用者產(chǎn)出論文所在刊物的學(xué)術(shù)質(zhì)量（影響因子），設(shè)計以權(quán)重修正的影響因子計算方法”。然而，文獻［1］的IS公式中的影響因子仍然為經(jīng)典影響因子，這就導(dǎo)致其結(jié)果并不完善，并且有可能產(chǎn)生錯誤。而文獻［4］引入的質(zhì)量權(quán)重計算方式相對簡單，得出的結(jié)果也較為粗糙。評價指標的選取及權(quán)重的確定在期刊評價過程中起著非常重要的作用［10］。本研究結(jié)合文獻［1］的“加權(quán)求和算法”以及文獻［4］的“考慮引文質(zhì)量權(quán)重作為評價指標”，將IS算法中的引文影響因子替換成重新定義的引文質(zhì)量權(quán)重，并考慮兩年的情況IS*。該方法能較好的克服IS公式中采用經(jīng)典影響因子所帶來的精確度差的問題。同時，也是對文獻［4］計算方法的一種的修正和補充。以期達到能夠更加準確和客觀的表達期刊影響因子的目的，亦是對兩年期影響因子計算公式的修正。

1 對經(jīng)典兩年期算法的修正

對于經(jīng)典兩年期影響的計算公式，在文獻［4］中用以下計算式來表達

其中：IFk，t表示第t年某刊Xk的影響因子；aj，k，t_1、aj，k，t_2分別表示每種期刊Xj在第t年引用第t_1、t_2 年的期刊Xk的文章數(shù)；Nk，t_1、Nk，t_2分別表示Xk在第t_1、t_2年的文章總數(shù)。

很顯然，式（1）并未考慮到引用期刊的影響因子，只考慮到文章的引用數(shù)?！捌诳d文的被引量可以評價期刊的學(xué)術(shù)水平。一般來說，期刊論文的被引量越大，則期刊的影響力越大。也就是說，不論被何種層次期刊引用，只要引用1次。被引頻次就是1。該算法從引用次數(shù)上來計算期刊的影響因子，完全忽略引用期刊的影響因子”［1］。針對這一情況，文獻［1］中給出了深度影響因子Is算法，但是該算法僅考慮了當年的情況，為了達到細化影響因子算法的目的，本文考慮t_1、t_2最近兩年的情況，給出了下面算法。

其中：Is△表示Xk在t年的深度影響因子；aj，k，t_1、aj，k，t_2分別表示每種期刊Xj在第t年引用第t_1、t_2年的期刊Xk的文章數(shù)；Nk，t_1、Nk，t_2分別表示Xk在第t_1、t_2 年的文章總數(shù)；Ij，t_1、Ij，t_2分別表示Xj在第t_1、t_2年的影響因子。

以下我們不妨就文獻［4］給出的t_1、t_2年的數(shù)據(jù)，利用文獻［1］的深度影響因子算法進行數(shù)值計算。

從表2、表3可以很清晰的知道，期刊X5在t_1年和t_2年的被引用總數(shù)都略低于X6在t_1和t_2年的被引用總數(shù)。但是，結(jié)合表1可知X5在t_1和t_2年被較高影響因子期刊引用的次數(shù)居多。而X6在t_1和t_2年被較低影響因子期刊引用的次數(shù)居多。并且X5和X6在這兩年文章總數(shù)也相差不多，因此，顯而易見X5的期刊質(zhì)量應(yīng)該高于X6的期刊質(zhì)量。

如表4所示，按照經(jīng)典兩年期影響因子算法得到X6的影響因子為2.12，這大于X5的影響因子2.07，這個結(jié)果和上面的分析顯然是相反的。而按照公式（2）計算出來的結(jié)果是：X5的影響因子為4.77，這明顯大于X6的影響因子3.62，所以，相對經(jīng)典兩年期影響因子而言，影響因子IS△更能準確、客觀的反應(yīng)刊物的學(xué)術(shù)質(zhì)量。但是，IS△計算公式中的影響因子 Ij，t_1、Ij，t_2的計算方式依舊是采用經(jīng)典兩年期的算法，所以IS△計算方式也存在計算結(jié)果不夠精確的缺陷。為了能夠得到更加合理的結(jié)果，筆者認為在IS△計算公式中考慮期刊的質(zhì)量權(quán)重是一個不錯的選擇，即將 Ij，t_1、Ij，t_2這兩年的的影響因子替換成引文的質(zhì)量權(quán)重。但是，質(zhì)量權(quán)重該怎么定義才較為合理？下面一節(jié)我們將結(jié)合文獻［4］中對質(zhì)量權(quán)重的定義來解決這一問題。

表1 10種期刊在某2年的影響因子及文章總數(shù)［2］

表2 10 種期刊在 t-1 年的相互引用（ aj，k，t_1 ）情況［2］

表3 10 種期刊在 t-2 年的相互引用（ aj，k，t_2 ）情況［2］

表4 兩種算法計算后的10種期刊影響因子對比

2 對以期刊質(zhì)量為權(quán)重的影響因子算法的修正

2.1 基于當年質(zhì)量權(quán)重的影響因子計算方法

對于考慮期刊質(zhì)量的影響因子算法，文獻［4］提出了考慮以期刊質(zhì)量為權(quán)重的影響因子算法。該計算公式“直接利用期刊影響因子占所有期刊影響因子的比重，作為該刊質(zhì)量的權(quán)重”［4］。雖然，通過此法給出了相對于經(jīng)典兩年期影響因子計算公式更為準確的結(jié)果。但是，該公式中期刊質(zhì)量權(quán)重，只是簡單的近兩年的影響因子之和占所有期刊的影響因子的比重。文獻［4］的影響因子表達式如下：

是權(quán)重。IFj，t_1和IFj，t_2（j=1，2，…，n）分別是 t_1年和t_2年的期刊影響因子。雖然wj這種加權(quán)平均算法在影響因子相差不大或者很接近的情況下是相對合理的（即可用wj來表示t_1和t_2這兩年的質(zhì)量權(quán)重）。但是，實際情況是即使同一個期刊在t_1年和t_2年的影響因子較接近，但也存在差別。那么期刊的質(zhì)量在t_1和t_2這兩年是有所不同的。這說明在t_1和t_2年分別考慮不同的質(zhì)量權(quán)重wj，t_1和wj，t_2是非常有必要的，同時也更為合理。有鑒于此，本文充分考慮期刊t_1和t_2年影響因子分別占t_1和t_2年所有期刊影響因子之和的比重作為期刊在t_1和t_2年的質(zhì)量權(quán)重wj，t_1和wj，t_2，結(jié)合（2）給出了以下影響因子計算式：

aj，k，t_1、aj，k，t_2分別表示每種期刊 Xj在第 t年引用第t_1、t_2 年的期刊 Xk的文章數(shù)；Nk，t_1、Nk，t_2分別表示 Xk在第 t_1、t_2 年的文章總數(shù)；IFj，t_1、IFj，t_2分別表示Xj在第t_1、t_2年的影響因子。

下面我們不妨利用文獻［4］表1中的數(shù)據(jù)，來驗證公式（4）的有效性和可行性。

表5 10種期刊在t-1和t-2兩年的影響因子和比重

從表5可知：文獻［4］的質(zhì)量加權(quán)wj的數(shù)值幾乎全部介于本文 wj，t_1和 wj，t_2的數(shù)值之間，這也從數(shù)據(jù)方面說明了文獻［4］質(zhì)量加權(quán)wj反應(yīng)的是期刊在t_1和t_2這兩年質(zhì)量的“平均值”，而本文（4）的質(zhì)量加權(quán)算法 wj，t_1和 wj，t_2則反應(yīng)的是刊物近兩年具體的質(zhì)量情況。所以，本文算法（4）相對于文獻［4］算法而言更為合理

2.2 影響因子計算公式的精確度分析

以下表6為本文影響因子算法（2）、（4）和經(jīng)典兩年期算法以及文獻［4］算法的計算結(jié)果對比。

表6 四種算法計算后的10種期刊影響因子對比

從表6可以看出除了經(jīng)典兩年期算法計算出來的結(jié)果和實際情況相反（X5被較高影響因子期刊引用的次數(shù)比X6多，但是影響因子卻比X6低），其他三組的數(shù)據(jù)均能如實反映實際情況。很自然的這就會涉及到余下三組數(shù)據(jù)的計算式（2）和（4）的精確度問題。從表5分析可知，本文（4）算法IS*考慮到了期刊在t_1、t_2兩年期刊的質(zhì)量會有所不同，并在（4）中加入了t_1和t_2年不同的質(zhì)量權(quán)重。所以，這種計算方式更為科學(xué)合理，所得結(jié)果應(yīng)更為精準。但這僅是從評價指標定義方式所得結(jié)論，而影響因子最終計算結(jié)果是否支持這一推論才是關(guān)鍵所在。那么表6數(shù)據(jù)是否會支持這一觀點？我們從表6中可以看到10種期刊的影響因子按照本文（4）計算方法計算出的結(jié)果，在不同程度上均低于文獻［4］計算方法所給出的結(jié)果，且并未出現(xiàn)過高于文獻［4］計算方法所給出結(jié)果的現(xiàn)象。同樣的，10種期刊經(jīng)文獻［4］計算出的影響因子明顯低于經(jīng)本文（2）計算方法Is△計算出來的結(jié)果。即這三種算法所求的數(shù)值縱向?qū)Ρ仁浅蔬f減趨勢的，這種趨勢說明這三種計算方法的精確度是朝一個方向發(fā)展的（遞增或者遞減）。那么區(qū)分這三種算法（IS△、IFk，t*、IS*）精確度大小問題就可以歸結(jié)為分析精確度的變化問題（確定IFk，t*、IS*的精確度較IS△變大或者變?。?。

下面我們結(jié)合表7中數(shù)據(jù)從相鄰兩個期刊影響因子的差值角度來討論計算結(jié)果精確度問題。

表7 （2）、（4）以及［4］的三種算法的9組期刊相鄰影響因子差對比

從表7不難發(fā)現(xiàn)，考慮兩年情況的Is△的9組相鄰影響因子差，均比考慮質(zhì)量權(quán)重計算式所算出來的結(jié)果高，雖然，這個差值從直觀上不能直接作為衡量這兩個計算方法精準度的手段。但是，經(jīng)典兩年期影響因子計算式是在各個期刊間影響因子相差不大的情況下能較好區(qū)分期刊質(zhì)量，而本文所基于的數(shù)值模擬也是在各期刊影響因子相差不大的情況下完成的。所以，經(jīng)過某個算法計算后，期刊間影響因子差值變化越明顯（差值變化大），則說明該算法越不精確。綜合以上分析，考慮兩年情況的Is△的數(shù)值從橫向（相鄰影響因子差）明顯要高于文獻［4］算法 IFk，t*和 IS*。 所以，橫向數(shù)值對比支持IFk，t*和IS*的精確度較IS△有所提高這一事實。結(jié)合表6的分析結(jié)果可知：這三種計算方法的精確度是遞增的，IS*最高，IFk，t*次之，IS△最差，這也充分說明在細化期刊影響因子的時候，考慮期刊的質(zhì)量權(quán)重應(yīng)以（當年）期刊影響因子占所有期刊影響因子的比重的可行性和必要性。

3 小結(jié)

在研究細化期刊影響因子計算式時，著重考慮引文質(zhì)量權(quán)重的計算方式，這對精確影響因子計算結(jié)果起較好作用。雖然，利用該計算方式并通過數(shù)值模擬后能給出相對客觀、合理的數(shù)據(jù)。但是，新的計算公式的提出只是對前人工作的一種補充和改進，它僅是從技術(shù)層面上來完善影響因子計算結(jié)果。然而，現(xiàn)實當中的影響因子不僅只受到計算方式的影響，目前不單是國內(nèi)在盲目崇拜影響因子，劉雪立在文獻［16］也指出西方國家也存在“影響因子越高，期刊水平就越高”這一說法，所以，人為地制造文章高被引頻次以期達到提高影響因子的現(xiàn)象隨處可見。這樣造成的結(jié)果是這類抱團互引的期刊的影響因子是不可信的。盡管，單純的從技術(shù)層面對期刊影響因子的計算公式進行改進，并不能完全克服影響因子存在的實際問題，這類問題還需要國家制定完善相關(guān)的政策來加以解決。但是，希望此類期刊影響因子的修正法的提出，可以起到拋磚引玉的效果，能為期刊評價體系研究提供一定的理論依據(jù)。

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