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CI指数和“超越指数”超越了什么?

栏目:行业知识作者:小编 发布时间:2022-07-14 17:26:21阅读次数:
无论是是一项研究、一篇文章、一位学者,还是一本期刊,都需要客观评价。在现有的体系下,如果我们不得不去使用一套量化指标来计算一本期刊的质量,那么最好还是在算法上多下下功夫。——题记在刚刚过去的2022年7月5日,中科院文献情报中心宣布,在今后的JCR中


CI指数和“超越指数”超越了什么?(图1)

无论是是一项研究、一篇文章、一位学者,还是一本期刊,都需要客观评价。在现有的体系下,如果我们不得不去使用一套量化指标来计算一本期刊的质量,那么最好还是在算法上多下下功夫。


——题记


CI指数和“超越指数”超越了什么?(图2)


在刚刚过去的2022年7月5日,中科院文献情报中心宣布,在今后的JCR中科院分区中不再使用影响因子(Impact Factor, IF)来进行期刊分区,转而只根据“期刊超越指数”来进行分区。顿时,这几天对IF的科学性及其替代算法的讨论又热烈了起来。

IF是由科睿唯安公司推出的期刊评价计量指标,在其年度期刊评价报告JCR中使用。其算法为:某刊前2年发表的论文在该年的被引次数/该刊前2年的可被引论文总数。简单地讲,IF表达的是某刊“平均每篇文章被引用的次数”。IF指数简单明了,可操作性强,被业界广泛接受。国内外很多机构在期刊评价时也较多地采用了这种算法,只不过统计范围有所差异。但是,其算法本身有一些固有的缺点。


CI指数和“超越指数”超越了什么?(图3)


IF指数的缺点

1.  IF指数通过“引用率”来从一个侧面反映一篇文章,乃至一本期刊的质量,但二者其实并不存在必然的联系。况且这种算法容易通过一些不正当手段使其数值在短期内异常增高。甚至曾有文章因“烂得出名”而不断被批判,反而吸引更多引用的例子。

2.  不同学科领域之间不存在可比性,比如医学和自然科学就比人文社科的IF指数高得多。不同的文章类型间IF数值也有明显差异,一般综述型的文章数值偏高。

3.  统计的文献范围对结果影响较大。比如,假如某刊吸引的引用都来自质量较为一般的期刊,那么它在高级别数据库统计范围内得出的IF指数可能会偏低。问题就在于,吸引高级别期刊的引用,和吸引普通期刊的引用相比,“影响力”是一样的吗?如果存在谁比谁好,又如何在数字上体现?这是一个十分值得讨论的问题。

4.  统计的时间范围对结果影响也较大。科睿唯安的IF指数统计时间范围是前2年的文章在当年的引用。爱思唯尔Scopus数据库发布CiteScore与其原理类似但统计时间范围更长。假如某刊吸引的引用集中在发表的2年以后,那么这些引用就不会被科睿唯安的IF指数计入。问题在于,引用的时效性更短或更长,对于期刊来讲其“影响力”是一样的吗?如果存在谁比谁好,把统计的时间范围定在多少合适?这同样是一个值得讨论的问题。


CI指数和“超越指数”超越了什么?(图4)

针对IF指数的改革

IF指数在评价期刊质量上的缺点不一而足,很多学者都进行过讨论,甚至有激烈的批评认为IF是信息公司盈利的工具。在中国特殊的国情中,IF指数又常常被机械理解甚至滥用。在不能改变以指标来评价期刊乃至评价学者的情况下,很多机构和学者对期刊评价的计算方法的改革做出了很多尝试,其中比较有影响力的是知网的“期刊影响力指数”(Clout Index,CI)和前文提到的中科院的“期刊超越指数”。两个指数的计算方法都较为复杂。限于篇幅,我们不对具体的计算有过多涉及,而只讨论其基本思想及可能产生的影响。

期刊影响力指数(CI)    

知网CI指数对IF指数的改革首先在于将学科分组。其分类方法共包含 5 个一级类, 46 个二级类, 291 个三级类。然后再在学科组内部进行归一化处理。这样可以尽力拉齐学科之间的差距,但这样一来不同学科类之间不可互相比较。

CI指数和“超越指数”超越了什么?(图5)

知网CI值的第二项改革的思想在于“影响因子”和“被引频次”并重,通过公式统合计算。因为被引频次和载文量有关。这么一来,规模大、载文量大的期刊会得到更高的分数。

CI指数和“超越指数”超越了什么?(图6)

CI指数和“超越指数”超越了什么?(图7)

期刊超越指数    

中科院“期刊超越指数”被描述为:随机从某期刊选出一篇论文,其引用数大于从其他期刊随机选择一篇相同主题、相同文章类型论文的引用数的概率。其算法如下。



CI指数和“超越指数”超越了什么?(图8)

我们可以看出,其与CI值在思想上既有相同又有不同。首先,期刊影响指数和期刊超越指数都是贯彻了“分组”的思想,并且分组更为彻底。把学科分类细化到话题分类,分类的对象是文章而非期刊,并且一篇文章可以有多个话题。这与近年来跨学科交叉研究的发展是相适应的。论著型和综述型论文也分开计算。其次,和CI指数一样,贯彻了归一化的思想,这样避免了一篇超高被引论文拉高整体均数,也可以避免冷门学科备受冷落。但是,它没有像知网CI一样将“被引频次”(总被引次数)计入。


CI指数和“超越指数”超越了什么?(图9)


CI指数和“期刊超越指数”的缺点

CI指数和“期刊超越指数”二者有不少相似之处,它们针对IF的缺点做出了有益的探索,弥补了IF的一些缺点。但是,在解决了一部分问题后,又产生了一些新的问题。

1.  其算法非常复杂,计算涉及多个中间数值和步骤,不易理解和推广。期刊和科研机构无法在一定范围内进行“模拟计算”。

2.  其算法中存在一些标准不明,人为设置的参数。“期刊超越指数”的一些参数和算法没有公布详细的标准。而知网在使用CI值进行期刊评价时,在不少步骤都有加权处理或其他人为干预(如下图)。这样从一定程度上损害了评价的客观性。

CI指数和“超越指数”超越了什么?(图10)


3.  两项改良指数虽然引入了不少其他因素,但几乎还都是是“被引率”基础上的的数学计算,并没有跳出以“被引率”来评价期刊和论文质量的窠臼。

4.  没有解决统计的时间范围和期刊范围的定义问题。现在IF的计算方法,从时间范围看对一些发展周期偏长的学科不够友好,并且一定程度上鼓励追逐热点。从期刊范围看只统计Web of Science核心合集的期刊,普通期刊的引用无法计入。“期刊超越指数”没有改变这一点。CI指数虽然统计范围有所扩大,但扩大和取样的方法论值得进一步讨论。


CI指数和“超越指数”超越了什么?(图11)


 结  语  

“文献计量评价学”是一个新兴学科,正在发展之中。我们相信未来还会有更进步、更科学的方法来进行期刊评价和科研评价。但是从另一方面讲,无论采用什么样的统计和计算方法,都是对期刊质量的间接反映。片面追求某一指标的提升虽然短期内可以提高期刊影响力,却并不是长久之计。对于一本追求上进的学术期刊,了解期刊评价的思想和原理固然重要,但更应该扎扎实实地提高办刊水准和稿件质量。毕竟,我们如此重视期刊评价,并通过期刊来评价科研成果,最终是为了中国的科研水平能够真正在世界上达到领先水平。

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