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SCI新指标——特征因子
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今年1月，汤森路透科技集团又推出了一个新指标：特征因子，它针对期刊发表中的种种“漏洞”提出了新的改进，比如它的计算扣除了期刊的自引率、将论文被引用年限从2年延长到5年，甚至考虑到引文所发表的杂志。经过特征因子指标的评价之后，英国《Science》杂志2007年度的影响因子为28.103，而一本名为《Ca-Cancer J Clin》的期刊影响因子高达74.575；但计算它们的特征因子，后者只有0.03648，《Science》却是1.58344。 特征因子（Eigenfactor，中文名由任胜利老师提出）可能是09年以来最受关注的期刊评价新指标。一方面因为特征因子创新性的将学界热切期望的“引文质量”纳入测评范围，颇具理论价值。另一方面，汤姆森路透公司09年初已经将其作为新版JCR的指标，正式开始实际应用。 Garfield提出的期刊影响因子，已对科学发展产生了巨大影响。但随着研究的深入，影响因子也暴露出诸多缺陷：如易被人为操纵、统计错误、不能跨学科比较、选源标准问题以及对非英文期刊不公平等。另外，期刊影响因子隐含假设：在剔除论文数量因素后，期刊越多的被引用则其影响力越高。显然，此假设成立需要满足“所有引文重要性等价”的条件。但每条引文的重要性是否等价是值得讨论的，如在总被引频次相等的情况下，被《nature》或《science》大量引用的论文影响力显然会大于只被一些低水平期刊引用的论文。因此，要更为准确的反映期刊论文影响，还需考虑每条引文本身的价值。影响因子对于期刊的评价远非完美，理论上和实践上都需要更为准确的期刊评价指标。 2007年，美国华盛顿大学和加州大学的Bergstrom等人组成的研究小组发布了一个新的期刊引文评价指标——Eigenfactor。与影响因子不同，Eigenfactor的基本假设是：期刊越多的被高影响的期刊所引用则其影响力也越高。Eigenfactor使用Thompson公司的Journal Citation Reports (JCR)为数据源，构建剔除自引的期刊5年期引文矩阵，以类似于 PageRank的算法迭代计算出期刊的权重影响值，实现了引文数量与价值的综合评价。这一新指标以期刊影响力为权，以更贴近实际的权重网络形式重构了最早由Price提出的引文网络。其计算思想也与社会网络分析中用于描述节点在关系网络里权力和地位的特征向量中心度相似，重要的不同之处是Eigenfactor的算法避免了孤立点的影响。 总之，Eigenfactor的部分特征如下： 1）同时测量了引文的数量和“质量”，理念上更为先进，理论假设更为合理，无视自引，并相对难以伪造。 2）其结果更好的体现了《NATURE》和《SCIENCE》等顶尖刊物的真实影响力和学术地位。 3）是一个总量性指标，与影响因子等篇均性指标差别明显，具有一些影响因子难以比拟的优点。当然，其派生出了论文影响分值（Article Influence Score）则是较典型的“篇均”性指标。 4）拉大了“好”期刊和“差”期刊的差距，但同时存在对于“差”期刊的区分度较弱的问题。 5）特征因子也有前述影响因子的一些缺陷，并且，特征因子和论文影响分值是目前JCR指标中的数据封闭性最强的指标。 |
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