〔摘 要〕以SSCI（社會科學引文索引）收錄的信息科學和圖書館學期刊為范圍，在2年影響因子時間窗口內(nèi)，實證分析非可被引文獻（Non-citable Document，NCD）的引證特征。結果發(fā)現(xiàn)，信息科學和圖書館學期刊發(fā)文數(shù)量、被引頻次百分比較高的NCD類型是述評、信稿，2種文獻引證效率也較高；NCD不僅可被引而且還對文獻進行施引，NCD的被引量和NCD對可被引文獻引用的引用量在影響因子被引量中占很大一部分；部分期刊NCD對影響因子的貢獻率不容忽視。本研究有利于國內(nèi)信息科學與圖書館學領域科研工作人員了解國際相關領域期刊的文獻特征，有意識調(diào)整辦刊方式、辦刊理念和辦刊技巧，加強選題策劃，提升期刊影響力。

〔關鍵詞〕圖情期刊；社會科學引文索引；信息科學和圖書館學；非可被引文獻；影響因子

〔中圖分類號〕G250.252 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2016）06-0079-08

〔Abstract〕To analysis citation characteristics of non-citable document（NCD）of information science and library science journals from SSCI and their contribution to journal impact factor（IF）in an all-round way.As a result，this paper found that among information science and library science journals，NCD types which had the highest rate of number of papers，citation frequency，were editorial，letter，and that also had a higher citation efficiency.NCD could not only be cited but also lead to the document.Citation frequency of NCD and NCD to CD occupied a large part in citation of IF.The results provided references for the domestic information science and library science editors to understand documents citation characteristics of SSCI journals，learn the way and the idea of SSCI journals，strengthen planning topics，enhance the influence of the journal.

〔Key words〕information science and library science journals；SSCI；information science and library science；non-citable document；impact factor

《社會科學引文索引》（Social Science Citation Index，SSCI）數(shù)據(jù)庫，即美國科學情報研究所建立的綜合性社科文獻數(shù)據(jù)庫——該庫收錄了世界上不同國家和地區(qū)社會科學領域的重要研究成果，信息科學和圖書館學（INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE）是SSCI收錄的學科之一[1]。筆者作為期刊工作者，尤其是信息科學和圖書館學研究者，對如何借鑒國外優(yōu)秀期刊的辦刊經(jīng)驗、辦刊技巧提升我國圖書情報學期刊的影響力也很關注。目前國內(nèi)掀起提升期刊國際影響力的研究，劉筱敏等[2]利用2010-2012年的JCR對中國科協(xié)科技期刊的國際影響力進行了分析發(fā)現(xiàn)我國期刊的國際影響力還較低，提升計劃考核的主要指標是影響因子（Impact Factor，IF），認為挖掘多文獻類型對提升期刊國際影響力至關重要。雖然IF目前被很多研究者所詬病，一度出現(xiàn)新的方法對其進行修正、改進[3-4]，但是毋庸置疑的是IF仍是主要的期刊評價指標[5-6]。國內(nèi)學者劉雪立等[7]對IF結構進行分析和預測——IF的分母是該刊前2年發(fā)表的可被引文獻（Citable Document，CD）數(shù)量[8-10]，即科技論文（Article）和綜述，并未包含“非可被引文獻”（Non-citable Document，NCD），但是分子中的被引頻次則是指所有文獻的被引次數(shù)。Heneberg[11]分析11種不同學科領域國際權威期刊2009年發(fā)表的論文在發(fā)表當年和發(fā)表后2年的被引用情況，認為CD和NCD在對IF被引量的貢獻中平衡存在，發(fā)現(xiàn)NCD的被引量占3%～15%；《Nature Methods》于2011年發(fā)表的一篇信稿的被引頻次為1 093[12]；武夷山[13]認為，既然NCD是可被引的，那么IF的定義是否要調(diào)整一下呢？劉雪立[9]研究表明NCD中述評和信稿對期刊被引頻次和IF的貢獻較高，這是否說明文獻類型多樣化是科技期刊走向成熟的重要標志呢？

近年來有學者對某一學科領域期刊不同類型文獻對IF的貢獻進行研究[14]，但是尚缺乏對某一具體學科領域期刊不同類型NCD的引證特征進行分析，探究他們的引證特征，揭示其辦刊經(jīng)驗和辦刊技巧，對科研工作者尤其是期刊人至關重要?？v觀國內(nèi)外文獻，尚無文獻從NCD的被引和施引情況來全面剖析NCD的引證特征，基于此，筆者選擇SSCI收錄信息科學和圖書館學期刊為研究對象，全面剖析2年引證時間窗口下，信息科學和圖書館學期刊NCD的引證特征，以期為相關領域的研究提供依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)來源與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

登陸Web of Science數(shù)據(jù)庫[15]，進入Journal Citation Reports，點擊2014年JCR Social Science Edition，選擇View a Group of Journals by Subject Category，在學科選項下選擇INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE，獲取2014年被SSCI數(shù)據(jù)庫收錄的85種信息科學和圖書館學期刊的一般情況和文獻計量學指標。將數(shù)據(jù)納入EXCEL表。

1.2 方法

登陸Web of Science數(shù)據(jù)庫，選擇高級檢索功能，以LIBR J為例，輸入“IS=0363-0277”檢索，時間限定為2012-2013年，通過精練和創(chuàng)建引文報告，分析信息科學和圖書館學期刊2012-2013年發(fā)表的不同類型文獻在2014年的被引頻次。步驟如下：（1）統(tǒng)計各刊CD數(shù)量、NCD數(shù)量、被引頻次等一般情況，分析信息科學和圖書館學期刊不同類型CD、NCD的數(shù)量百分比、被引頻次百分比。（2）分析各刊NCD的被引和NCD的施引情況：NCD的被引頻次可通過（1）計算得出。NCD的施引情況：在文獻類型處選擇CD類型進行精煉，創(chuàng)建引文報告，獲取CD的被引頻次，點擊施引文獻并進行精煉（文獻類型選擇NCD、年代選擇2014年），即可獲取2012-2013年發(fā)表的CD在2014年被NCD引用的情況，添加到標記檢索列表，手動檢索計算CD被NCD引用的次數(shù)，統(tǒng)計被引次數(shù)占總被引頻次百分比。（3）記錄不同類型NCD單篇最高被引量、被引文獻量[9]，并計算篇均被引量和文獻被引率。（4）最后分析各刊不同類型NCD對IF的貢獻。

2 結 果

2.1 SSCI收錄信息科學和圖書館學期刊一般情況

2014年被SSCI數(shù)據(jù)庫收錄的85種信息科學和圖書館學期刊，其中ASLIB PROC 2014年改名ASLIB J INFORM MANAG，J AM SOC INF SCI TEC改名為J ASSOC INF SCI TECH，2種刊名均出現(xiàn)在SSCI數(shù)據(jù)庫中，2014年PERSPECTIVAS EM CIENCIA DA INFORMACAO被剔除。實際納入83種期刊。LIBR CULT REC 2012年改名為INFORM CULT，同年新增JOURNAL OF ORGANIZATIONAL AND END USER COMPUTING。從國家分布情況上看，美國出版的最多為32種，其次是英格蘭28種，荷蘭6種，德國4種，加拿大、巴西、澳大利亞、西班牙均為2種。馬來西亞、匈牙利、日本、尼日利亞、墨西哥1種。從出版語言上看，71種期刊的出版語言為英語，多語種5種，西班牙語3種，葡萄牙語2種，匈牙利語、德語1種。32種期刊IF>1，44種IF≥0.1～1，7種IF<0.1。從IF分區(qū)來看，分布比較均衡，Q1區(qū)21種，Q2區(qū)21種，Q3區(qū)21種，Q4區(qū)20種。

2.2 SSCI收錄信息科學和圖書館學期刊CD、NCD數(shù)量、被引頻次比例不同類型文獻對SSCI收錄信息科學和圖書館學期刊IF的貢獻不同，從圖1可以看出：（1）文獻數(shù)量百分比：可以劃分為3個部分：第1部分（>30%）——最高的是書評（Book review，51.28%），其次是CD的科技論文（Article，37.73%）。第2部分（>0.2%～30%）——CD的述評（Editorial，7.43%）、信稿（Letter，1.33%），都高于1%。第3部分（低于1%）——CD的綜述（Review，0.84%）、科技新聞（News item，0.79%）、更正（Correction，0.33%）、人物傳記（Biographical item，0.20%）；最低的3種文獻（<0.2%）——重印文獻（Reprint）、Software review/Database review、文獻目錄（Bibliography）低于0.1%：重印文獻3篇，分布在TELECOMMUN POLICY；Software review共6篇，J MED LIBR ASSOC發(fā)表5篇，SOC SCI COMPUT REV發(fā)表1篇；文獻目錄共2篇：LAW LIBR J、ETHICS INF TECHNOL各1篇。（2）被引頻次百分比：最高的是CD的科技論文（92.09%），其次是綜述（4.28%），NCD中最高的是述評（3.10%），其次是信稿（0.32%）、書評（0.17%），重印文獻、科技新聞、更正分別為0.02%、0.01%、0.01%，其他NCD未被引?？傮w看來，2012-2013年，CD中科技論文的發(fā)文量、被引頻次顯示度都很高，綜述發(fā)文量并不大，雖然被引頻次僅次于科技論文，但是只有4.28%，大部分期刊綜述欄目較少，被引頻次也不高；NCD中，書評發(fā)文量高于CD的科技論文，占1/2，但是被引頻次卻很低，只有2.17%，被引情況并不像發(fā)文量那樣，說明受關注程度很低；述評、信稿發(fā)文量高于綜述，但是被引頻次低于綜述。在NCD對IF被引量的貢獻中，述評和信稿的貢獻相對較大，說明這2種文獻類型是信息科學和圖書館學期刊NCD的主要類型。

2.3 2年引證時間窗口下NCD的被引和施引情況

我們分析SSCI收錄信息科學和圖書館學期刊CD被引量和NCD被引量，表1中列出了CD被NCD引用次數(shù)百分比和NCD被所有文獻引用次數(shù)百分比之和>10%的24種期刊。CD被CD引用次數(shù)百分比最高為100%（21種期刊），62.50%～98.92%（60種），低于62.5%者只有LIBR J（5%），ECONTENT的被引頻次為0。NCD被所有文獻引用次數(shù)百分比>10%者11種，其中最高的期刊是LIBR J（85.00%），0.44%～10%36種，35種期刊為0。CD被NCD引用次數(shù)百分比最高27.27%（J COMP-SUPP COLL），45種位于0.27%～27.27%，38種期刊為0。CD被NCD引用次數(shù)百分比和NCD被所有文獻引用次數(shù)百分比之和最高達95.00%（LIBR J），其次是37.50%（INFORM CULT）、33.33%（J SCHOLARLY PUBL）、32.95%（INT J COMP-SUPP COLL）、30.00%（SCIENTIST），高于10%者24種，IF 0.167～5.311，IF<1者13種。1%～10%者37種，最低1.08%（LIBR INFORM SCI RES）。61種期刊有被引，其IF<1的期刊31種；22種期刊無被引，除INT J INFORM MANAGE、INFORM MANAGE-AMSTER外，IF均<1。由此可以看出，部分期刊NCD的被引量和CD被NCD引用的引用量在IF被引量中占據(jù)很大一部分，對于這些期刊來說，NCD作為被引文獻和施引文獻對IF的貢獻都不可忽視，但是不乏低影響期刊的存在。

2.4 2012-2013年各類型NCD的被引文獻量和文獻被引率SSCI收錄信息科學和圖書館學期刊不同類型NCD的引證特征見表2，NCD的最高被引量、被引文獻量排名前2位的分別是述評、信稿。述評、信稿、重印文獻的篇均被引量和文獻被引率明顯高于更正、傳記、科技新聞和書評，說明引證效率較高；重印文獻之所以文獻被引率較高和其自身特征關系緊密，只有3篇文獻，1篇被引用，因此被引文獻率（1/3）較高，并不能代表普遍現(xiàn)象，書評發(fā)文量很多，高于科技論文，LIBR J發(fā)表了7 997篇，其他期刊在0～200之間，造成書評類型在信息科學和圖書館學期刊領域這種特殊的表現(xiàn)。除重印文獻和書評外，其他NCD單篇最高被引量與篇均被引量和文獻被引率文獻計量學特征基本一致。結合2.2中述評和信稿對IF被引量的貢獻相對較大，進一步驗證2種NCD類型顯示度較高，是SSCI收錄信息科學和圖書館學期刊NCD的主要類型。

2.5 SSCI收錄信息科學和圖書館學期刊論文被引頻次排名前10位的述評和信稿從表2可以看出，述評和信稿是引證效率最高的2類NCD，但是，述評和信稿被引頻次究竟如何呢？僅僅通過篇均被引量是無法完全表現(xiàn)出來的。表3和表4列出了被引頻次最高的前10篇述評和信稿的一般情況（被引頻次均指2012-2013年發(fā)表的文獻在2013年的被引頻次）。2012-2013年部分述評在2014年的被引頻次較高，72種期刊刊發(fā)述評這一類型論文，被引頻次共300，對相應期刊IF的貢獻是不可忽視的。2012-2013年部分信稿在2014年的被引頻次表現(xiàn)的不如述評明顯，僅13種期刊刊發(fā)有信稿這一類型文獻，244篇信稿被引頻次共31。

2.6 NCD對IF的貢獻較高的部分期刊的文獻類型分析從表5可以看出，（1）SSCI收錄信息科學和圖書館學期刊NCD（包括述評、信稿、科技新聞和其他NCD）對其IF的貢獻率超過10%的期刊有12種：最高的是LIBR J，達85.00%，同時該刊述評、信稿數(shù)量也是最多（433），文獻類型也最多，但是2種文獻以及所有NCD的被引頻次分別位居12位、8位；貢獻率居第2位的是INFORM CULT，達37.50%，該刊述評2篇，被引頻次6，無信稿文獻，更正1篇，NCD共3篇，被引頻次為6；J GLOB INF TECH MAN為21.43%，無信稿文獻，NCD 24篇，被引頻次3，均由16篇述評貢獻；SCIENTIST為20.00%，NCD 388篇，被引頻次2，均由293篇述評貢獻。前4種期刊IF較低，都沒有綜述論文，CD數(shù)量和被引頻次較低，NCD的被引頻次反而較高。（2）NCD貢獻率>10%的12種期刊中，IF>1者兩種——INFORM SOC，NCD 43篇，被引頻次8，均由7篇述評貢獻，36篇書評未被引用；另一種期刊EUR J INFORM SYSTIF2.067，NCD 13篇，被引頻次18，均由13篇述評貢獻。（3）IF最高（5.454）的期刊MIS QUART，15篇NCD（全部為述評），被引頻次54；J AM MED INFORM ASSN的IF（3.375）排名第二，NCD數(shù)量、被引頻次分別為39、27，述評和信稿數(shù)量分別為25、12，被引頻次分別為25、2。（4）IF>1的32種期刊中，22種期刊NCD對IF的貢獻率>1%。ECONTENT的IF最低，NCD的貢獻率也最低。NCD對IF貢獻率>0的期刊48種，44種期刊>1%?？傮w看來，部分信息科學和圖書館學期刊NCD對IF的貢獻率較高，不乏低影響期刊的存在，不同期刊差別較大，可能和文獻類型、發(fā)文數(shù)量、期刊的影響等因素有關。

3 討 論

SSCI收錄信息科學和圖書館學期刊NCD不僅可被引而且還對文獻進行施引，NCD被所有文獻、CD被NCD引用的引用量在IF被引量中占據(jù)很大一部分。Heneberg的[12]研究表明NCD提供了30%的引用，我們的研究還發(fā)現(xiàn)NCD對IF的貢獻率最高達85.00%，超過10%的期刊有12種，說明部分期刊NCD對IF的貢獻較高。筆者前期研究也發(fā)現(xiàn)，國際權威期刊BMJ-BRIT MED J這一數(shù)據(jù)為42.66%。這種表現(xiàn)在國際權威期刊中更明顯，在信息科學和圖書館學領域部分期刊中比較明顯，但是不乏低影響期刊的存在。提示我們根據(jù)學科特色，有針對性地加強文獻類型多樣化以及不同類型文獻的選題策劃，可能更有利于期刊的影響力的提升[16]。

NCD類型中述評、信稿發(fā)文數(shù)量、被引頻次百分比較高，文獻引證效率也較高（最高被引量、被引文獻量排名前2位，其篇均被引量和文獻被引率明顯高于更正、傳記、科技新聞和書評），說明2種文獻類型是信息科學和圖書館學期刊NCD的主要類型。盛麗娜對國際眼科學權威期刊不同文獻對IF的貢獻研究表明，信稿、述評、更正、傳記、書評對IF的貢獻不可忽視；本文發(fā)現(xiàn)書評發(fā)文量較大（9 418篇），但是LIBR J就發(fā)表7 997篇，LIBR J這種特別的情況，與其辦刊宗旨等有關；劉雪立[9]研究發(fā)現(xiàn)JAMA述評對IF的貢獻高達12.3%，同時該刊信稿對IF的貢獻也是最高的，為14.8%。筆者發(fā)現(xiàn)，述評、信稿對期刊被引頻次和IF的貢獻較高，最高的是LIBR J，達85.00%；NCD貢獻率>10% 的12種期刊中，IF>1的期刊兩種——INFORM SOC、EUR J INFORM SYST，NCD的被引頻次全部由述評貢獻，這也從另一個側面說明述評的重要性，以及NCD的貢獻率越高IF不一定越大，通常NCD篇幅較小，且與CD在質(zhì)量層面不能相比，因此要提高期刊的影響，主要可能和豐富文獻類型多樣化有關。劉雪立[9]的研究表明文獻類型多樣化可能對提升期刊的國際影響力有促進作用。由于在計算IF時NCD數(shù)量不計入分母，適當?shù)耐ㄟ^增加NCD類型和數(shù)量，尤其是述評、信稿類欄目，可以通過WOS數(shù)據(jù)庫跟蹤分析相關領域的學科研究熱點和發(fā)展態(tài)勢[17]，這些欄目多刊登一些學科領域的前沿的一些觀點、標準、規(guī)范等不僅起到豐富欄目設計的作用，還滿足讀者多樣化閱讀的需求，吸引作者多關注、多引用，還可能對IF提升起到促進作用，提示國內(nèi)期刊工作者可以借鑒國際權威科技期刊的辦刊方式、辦刊理念和辦刊技巧[18]，但是筆者并不提倡通過人為因素控制IF。本文并未分析自引對IF的貢獻，有學者研究認為，自引是正常引用現(xiàn)象，盛麗娜[14]認為通過自引來提升期刊影響力是不可取的。WOS數(shù)據(jù)庫對自引過高的期刊會列入黑名單，2011年這一黑名單已有51種期刊。因此通過提高自引來提升IF是行不通的。當然2年IF存在不足之處，NCD對不同引證時間窗口IF尤其是5年IF的貢獻如何呢？還有待于進一步分析。

綜上，筆者認為，NCD并非學術成果研究的主要表現(xiàn)形式，并非所有NCD類型的被引頻次都很高。除了綜述和科技論文，NCD中顯示度最高的文獻類型是述評和信稿，多刊發(fā)此類文獻，可能對提升期刊IF有促進作用。當然提升學術影響力的主要途徑還是應當吸引優(yōu)質(zhì)稿源，目前五部委聯(lián)合發(fā)文大力支持優(yōu)秀科研成果優(yōu)先在我國科技期刊發(fā)表，對防止科技論文外流有促進作用；圖情領域期刊編輯人員把握本學科領域內(nèi)的熱點問題和研究前沿，豐富欄目設計和文獻類型，做好組稿和約稿工作[19]，但是全面提升我國期刊綜合影響力尤其是國際影響，任重道遠。SSCI收錄信息科學和圖書館學期刊NCD的引證特征及其對IF的貢獻分析，有利于國內(nèi)信息科學與圖書館學領域科研工作人員人員了解SSCI期刊的文獻特征，立足于期刊本身，有意識調(diào)整辦刊方式和辦刊理念和辦刊技巧，吸引國內(nèi)外優(yōu)質(zhì)稿源，提高組稿能動性，彰顯我國信息科學和圖書館學期刊的國際顯示度，提升國際影響力。

參考文獻

[1]盛麗娜.信息科學和圖書館學期刊影響因子的最適引證時間窗口分析[J].情報雜志，2015，34（11）：89-93，99.

[2]劉筱敏，馬娜.中國科協(xié)科技期刊國際影響力分析[J].中國科技期刊研究，2014，25（3）：335-339.

[3]Yang XG，Zhang CT.A proposal for a novel impact factor as an alternative to the JCR impact factor[J].Scientific Reports，2013，（3）：3410.

[4]Van Leeuwen TN，Moed HF.Characteristics of journal impact factors：the effects of uncitedness and citation distribution on the understanding of journal impact factors[J].Scientometrics，2005，23（2）：357-371.

[5]Stuart B.Impact factor：Imperfect but not yet replaceable[J].Scientometrics，2013，96（1）：255-257.

[6]付中靜.國際期刊評價指標的實證分析——基于WOS和Scopus數(shù)據(jù)庫對比視角[J].現(xiàn)代情報，2015，35（4）：112-117.

[7]劉雪立.基于Web of Science數(shù)據(jù)庫預測SCI期刊影響因子的方法[J].科技與出版，2014，（2）：87-91.

[8]Van Leeuwen TN，Moed HF.Characteristics of journal impact factors：the effects of uncitedness and citation distribution on the understanding of journal impact factors[J].Scientometrics，2005，23（2）：357-371.

[9]劉雪立，蓋雙雙，張詩樂，等.“非可被引文獻”的引證特征及其對科技期刊影響因子的貢獻[J].編輯學報，2015，27（5）：495-499.

[10]Miguel CJ，Carretero J，Marangon V.Effect on the journal impact factor of the number and document type of citing records：a wide-scale study[J].Scientometrics，2011，87（1）：75-84.

[11]Heneberg P.Pallel worlds of citable documents and others：inflated commissioned opinion articles enhance scientometric indicators[J].Journal of The Association for Information Science and Technology，2014，65（3）：635-643.

[12]Peters TN，Brunak S，von Heijne G.SignalP 4.0：discriminating signal peptides from transmembrane regions[J].Nature Methods，2011，8（10）：785-786.

[13]武夷山.影響因子定義最好調(diào)整一下[EB/OL].http：∥blog.sciencent.cn/blog-1557-806325.html，2015-01-02.

[14]盛麗娜.國際眼科學權威期刊不同文獻對影響因子貢獻度分析[J].中國科技期刊研究，2015，26（1）：106-111.

[15]曹會聰，朱立祿，王桂敏.基于ISI Web of Science的《中國地理科學》（英文版）文獻計量研究[J].現(xiàn)代情報，2014，34（1）：89-93.

[16]盛麗娜.SSCI收錄信息科學與圖書館學期刊及其文獻計量學指標分析——基于JCR網(wǎng)絡版（2012）[J].情報科學，2015，33（8）：102-107，114.

[17]張立，楊祖國，田麗娜.我國圖書館專業(yè)學科分布和研究熱點剖析——基于學位論文的統(tǒng)計分析[J].情報科學，2010，28（9）：1401-1403，1430.

[18]陳云偉，方曙，鄧勇.基于SSCI研究世界圖書情報學科布局[J].情報雜志，2008，27（12）：95-97，114.

[19]呂紅.近五年國際圖書情報學研究熱點、前沿及其知識基礎——基于17種外文期刊知識圖譜的可視化分析[J].圖書情報知識，2013，（3）：4-15，58.