艾德思：浅谈对影响因子产生影响的主要因素

 　

影响因子是用于期刊影响力的评价,在正常情况下,要计算某刊在某年的影响因子,该刊前两年总的载文量,是容易确定的,而总的被引次数则实际上存在不确定性,而造成影响因子偏差的各种因素主要是对总的被引次数产生影响.经过总结分析得出,对影响因子产生影响的因素主要有:计算精度/引文库的不完备性/引文总数统计量的不确定性/论文类型归类的不确定性/商业性因素等.利用分类的思想,我们可将这些因素分为三类,即主观性因素/客观性因素/认知性因素. 一/客观性因素.一般而言,客观性因素产生的偏差是无法完全消除的,但可以不断改进,计算精度和引文库的不完备性就属于这类.首先,由于计算结果既不可能也无必要绝对精确,产生舍入偏差是不可避免的.当然,这个偏差很小,甚至完全可以忽略不计.其次,尽管sci编辑部每年评审的期刊在sci数据库中大部分已有,但同全世界期刊的数量相比仍是极少数,而引文总量的统计源就出自这些期刊,从而引文库是不完备的,所统计得到的引文总量总是比实际数量要小.这种不完备性对影响因子必然产生影响,不过这个影响虽然是客观存在的,但是由于引文库已经覆盖了绝大多数重要期刊,因此该因素产生的影响应该是比较小的,可以不考虑. 二/主观性因素.一般而言,主观性因素产生的偏差是可以消除的,引文总数统计量的不确定性和商业性因素就属于这类.首先,每年需要统计的引文总量是一个巨大的数字,而且每年的引文总量还在飞速增加,即便引文数量的统计是由计算机辅助完成的,但由于工作量太大,出现偏差是难免的,因而统计数字实际上不准确,而这当然会影响影响因子的结果.这种偏差虽然理论上讲可以消除,但实际上却非常困难.有趣的是,尽管在多数情况下是偏小,但该因素产生的偏差也有偏大的情况,比如把已撤销的论文的引用也统计在内等就会造成这种情况. 其次,商业性因素对影响因子的影响有时也很明显,不容忽视.影响因子是美国科学情报研究所的商业产品之一 ,需要付费订阅,而且具体计算方式和相关数据属于商业机密,缺乏透明度,因而作为期刊是否成为sci源刊的重要指标之一,影响因子有理由而且容易受到非正常干扰,并且还难以察觉.一般认为,如果出现期刊本身没有什么变化而影响因子却突然大幅度变动的情况,那么人为干扰的可能性就很大. 三/认知性因素.认知性因素兼有主/客观性,所产生的偏差是由于不同的主体对同一事物的不同认知造成的,论文类型归类的不确定性就属于这类.这个因素主要通过两种途径来影响影响因子的结果,一是影响引文库的构成,由于一个期刊是否能入选sci需要参考一些专家的建议,不同的专家对同一期刊的看法又可能不同,从而影响到引文库的构成,间接影响了影响因子的结果;二是影响论文类型的分类,这是由影响因子的定义所决定的,比如计算公式中的分母包括所有类型的论文,而分子只包含文章/简讯和综述,述评/来信/通讯和其他一些常被引证的栏目的论文则被排除在外,在计算影响因子时,每一篇论文都要被判定其类型,进行归类,不同的人对同样论文/同一个人对同类型的论文的归类结果都可能存在差异,从而引起引文总量的偏差,影响计算结果.这种偏差是主观的,但又是不可消除的,而且有时对影响因子的计算结果的影响还相当明显,特别是当它与商业性因素交织在一起时.

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