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特徵係數和影響係數大盤點

期刊影響係數(Impact Factor – IF)和特徵係數之下的特徵係數積分(EigenFactor Score– EF)、文章影響積分(Article Influence Score – AI)在過去的文章中都各別略述過,但兩者之間究竟有什麼區別?是否有優劣之分?還是是情況而異?以下來作個基本的分析和比較。

兩年數據和五年數據

IF作為最常見的影響力指標,使用的是期刊引證報告(JCR)提供的兩年期有效的文章引用數量做為數據,也稱為2YIF,近年也有五年期的影響係數5YIF,以相同算法計算更大量的出版文章和引文數量,但最常見的還是兩年期影響係數;EF基本數據來源同樣為期刊引證報告(JCR),數據來源僅使用五年有效數據。

引文來源和強度

IF直接計算引用的總數,在用途上適合做為期刊普及程度和人氣的指標;EF的計算將期刊的聲望和引用強度納入算法中,例如被聲譽高期刊文章引用將具有比低層級期刊更大的影響,又或是一篇文章中的引用較精簡,則其中的引文則比一篇擁有大量引用的文章中的引文更具有重要性,,並且EF也忽略不計自我引用的情況,因此EF在用途上更適合做為期刊聲望和可信度的指標

IFEFAI比較

2008年的JCR排名比較三者係數前20名之間的關係(見下圖),可以看出一般特徵係數積分EF高的期刊其文章影響積分AI也高,特殊情況例如「P NATL ACAD SCI USA」 排名於EF第二名,但由於前五年論文數量是排名第三的SCIENCE期刊的三倍多,因此AI值減小而排名105名。另外,IF 和AI的排名中有17個相同期刊但排名不盡相同,如「CA – CANCER JCLIN」 於2008年IF值 74排名第一,但EF沒有上榜,而AI排名第8,也反映了期刊中論文被引用數量極多、文章影響力大,但因為範圍專而細不在特徵係數中的前20榜單中。

另一研究顯示,當比較2009年的五年影響係數5YIF和AI分值時,由於兩者基礎數據來源相同,其適合度(goodness of fit)R2高達0.9,顯示出兩分值之前的強烈相關性。

 

部分學者專家稱眾多的指標和算法大同小異甚至化簡為繁,然而數據本來就依靠個人的解讀而有意義,IF設計初衷是提供圖書館訂閱期刊的指標,EF和AI的官方網站提供簡易的解說和免費的查詢,這都是不同係數指標做為工具提供方便和參考的方式,重點還是在使用者是否用正確的方式理解和相輔相成的使用。

 

參考資料:

期刊影響係數與特徵係數比較

利用特徵係數的十大理由

影響係數和特徵係數在JCR WEB中的比較

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