只看IF？这几个期刊新指标再不关注可能就来不及了

　　查询影响因子的步骤非常简单，但首先你要有Web of Science权限。

　　影响因子IF提出已经一甲子了，改开后引入国内也有三十多年历史。国内学者对此趋之若鹜，追捧成风。中国科学院前院长路甬祥曾指出，我国“权威期刊”效应日趋风行，期刊以被SCI收录为荣，个人以在高影响力期刊或SCI收录期刊发表文章为最终目标，甚至有一篇定“乾坤”之说。中国科学院院士李国杰甚至戏谑“SCI成了Stupid Chinese Idea（中国人的蠢主意）”并批判科研考核仅以SCI 来衡量学术水平这一做法。

　　批评归批评，但影响因子评价在科研体系中的作用已得到我国多数科研机构及科研人员的认同。无论是职称晋升、成果申报、技术奖励、基金申请，甚至学位授予、大学或科研机构排名，影响因子已无处不在。学术圈也无奈地称此为中国的“SCI现象”。

　　无独有偶，印度有“影响因子综合症”，美国则有“影响因子神话”，欧洲也普遍认可影响因子评价体系用于科研绩效考核。既然能被广泛接受，说明影响因子还是有可取之处的，至少能从一定程度上反应一本杂志的水平（并不是科研人员水平）。

　　然而，单一影响因子的评价方式，确实过于粗暴和草率。以CA（CA: A Cancer Journal for Clinicians，《临床肿瘤杂志》）为例，该杂志的高影响因子实际上是由每年两篇的统计报告扛鼎，一篇Global cancer statistics和一篇Cancer statistics。如果排除这两篇报告，该杂志的引用数将缩水八成。反言之，如果该杂志每年只发这两篇报告，则影响因子会轻松破千。

　　JCR也充分意识到单一影响因子带来的评价失真，所以也在不断地改进评价方式。比如会定期剔除一些自引率过高的期刊，从而打击刷引用的行为。此外，JCR也引入一些新参数来尽量公平公正地评价期刊。

　　从2009年开始，这两个指标在JCR中每年固定发布。两者仍然以期刊文章的被引用次数为基础，但与IF不同的是，在考虑被引用次数的同时，也将引用该期刊文章的期刊档次考虑进来。引用的期刊档次越高，对这两个指标的贡献就越高。通过这两个指标可以有效区分“良性自引”和“恶性自引”对于期刊评价的影响，这也就解释了为什么有的期刊自引率很高，但仍然不会被JCR除名。从实际情况来看，高档次期刊上发表的文章所引用的高水平学术论文也很可能将出自于本期刊，因此在这些期刊中出现较多的自引现象是合理的。

　　这两个指标的计算公式非常复杂，具体数值则由站按照年度发布。Eigenfactor Score和Article Influence Score的区别在于前者与总被引次数有关，所以会受到期刊发表文章总数量的影响，数量增加则有利于本征值分数的提升；而后者则用来描述该期刊中每篇文章的平均影响力，与期刊发文总数量的增减无关。在JCR上发布的这两项指标，均经过归一化处理，这样可以保证不同期刊的该项指标具有可比性，同时这两项指标也在时间上具有一定稳定性。

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