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影响因子等于影响力吗?|Nature子刊社论

2017/04/12 来源:Nature自然科研
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导读
期刊的影响因子(impact factor,IF)虽然受到了广泛质疑,但是依然是被使用的一个评价指标。和所有的评价指标一样,在没有搞清楚它的衡量对象之前,不应该盲目地使用。


原文以On impact为标题发布在2015年7月30日的《自然-方法》上

期刊的影响因子(impact factor,IF)虽然受到了广泛质疑,但是依然是被使用的一个评价指标。和所有的评价指标一样,在没有搞清楚它的衡量对象之前,不应该盲目地使用。

一些读者可能已经注意到了,2015年6月发布的《自然-方法》2014年的影响因子较上一年提高了6个点。我们在此就借用这个数据来好好分析一下影响因子。

几十年前,为了衡量期刊发表的研究的学术分量,有人设计出了影响因子这个指标。现在许多地方都在讨论影响因子的片面性问题,其中包括最近英国政府就统计指标在研究评估中的使用发表的一项报告。

某年某期刊的影响因子实际上测算的是前两年里发表在该期刊中论文的平均引用次数。因此,影响因子实际上受到了其计算及发布机构——汤森路透(Thomson Reuters)的影响,汤森路透决定了哪些内容可以被引用,而哪些又不可以。

不同学科领域有不同的影响因子,而它也受到期刊编辑政策的影响——发表大量文献综述可以有效提高该期刊影响因子。影响因子并不会鉴别恰当的或是有问题的引用,比如有些作者追随众人引用了某篇论文,使该论文的引用量进入正反馈循环,但这并不意味着这种引用是恰当的。

最要命的是,影响因子会向高引用论文倾斜,我们今年的影响因子的上升就属于这种情况。在决定了我们2014年影响因子的论文中,有一小簇论文对产生这个数字的贡献远超于其他的论文。接下来是一部分引用量良好,但不如第一梯队那么突出的论文。最后是一长串引用量偏低的论文。虽然说不同期刊的偏离程度各不一样,但是大多数期刊都存在这种分布状况。

我们可以从中直接得出一个推论:期刊的影响因子不应当成为评价某个科学家科研贡献的标准(比如在进行雇佣或是经费申请决策时)。其实这一点已经有人指出过了。同样地,影响因子也不构成期刊中单篇论文引用率的正确指标。

影响因子的能做到的是,在一定程度上评估过去的2年来某期刊发表的论文,是否让很多科学家产生了兴趣,并且对他们产生了影响。当然即便如此,使用影响因子时也要小心谨慎。但不管影响因子存在多少缺陷,它被认为是预测期刊5年引用量中值的良好指标,因为5年引用量中值不易受到异常值的影响。


一家期刊在y年的2年影响因子的计算方法。Wikipedia

《自然-方法》并不会因为想要发表最优秀、最广受欢迎的研究方法论文而感到心怀愧疚。如果我们的这个抱负被成功转化为高引用量,这也没啥不好。我们当然为占据2014年引用名单前列的论文感到自豪。

但是要强调的是(这一点怎么强调都不为过),我们同样也为那些占了大多数的,没有被大量引用的论文感到自豪。一篇论文在发表后的2年里不受重视的原因可能和它的质量或是重要性没什么关系。比如,它的受众可能是一个相对较小的研究群体,或者它没有追赶研究热点,又或是它过于超前了。

研究方法类论文的引用模式比其他类型论文的变化更多。我们努力争取在前瞻性论文和实用性论文之间找到平衡,并把这个思路推广到许多领域里。

这是因为研究方法的研发是逐步发生的:早期的概念性突破会开创一个新的研究方向(比如超分辨率成像技术),接下来通过不断的改良和推广,最后才会出现稳定、实用的研究方法。

与此形成残酷对比的是,研究方法论文受到引用或是因为它点明了某个领域的可能研究方法方向,或是因为该方法已经被用于最近的研究中。后一种引用能否和前一种同日而语尚待讨论,但是影响因子的计算完全不会区分这两者。

此外,研究方法付诸实践、被某个生物研究采用,并被发表出来的时间可能远超2年。虽然早期的引用量在某些领域里能够预测长期引用量,但是2年的影响因子无法忠实还原被实践的研究方法论文影响力的全貌。影响因子也没有涵盖影响力的其他方面,比如某个研究方法是否得到商业化,或者是否有其他的社会意义。

现在出现了许多评价指标,比如5年特征因子(Eigenfactor)或是SCImago开发的3年SJR指数(SJRindicator)能分析引用网络,并赋予不同引用不同的权重。还有新出现的Altmetric这类指标记录的是论文发表后短时间内获得的网络关注。(关于Altmetric,请看:2016年最受全球媒体关注的100篇论文,5篇有中国学者参与)

就评价一位科学家的科研产出而言,H指数(h-index)及其变式更加合适。虽然上述指标都能解决影响因子的部分问题,但是它们仅仅是工具而已,每个工具都有各自的缺陷。

这话虽然有些老掉牙,但是还是值得一提——不应当在不经判断的情况下依赖一项评价指标。在使用的时候,要考虑到指标衡量的对象、它的假设前提和片面性。任何方法的应用皆是如此。

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