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摘 要 构建一种考虑引用质量的加权影响因子：IF(sub)wh(/sub)指数,该指数既能反映影响因子与H指数计算简便、设计巧妙的优点,又体现SJR指数与Eigen{actor计算算法中考虑引用质量的思想,以期客观科学地反映期刊的影响力.在详细阐述IF(sub)wh(/sub)指数设计思想的基础上,以CSSCI收录的我国图书情报学期刊为例进行实证研究,一方面检验利用IF(sub)wh(/sub)指数评价学术期刊的可行性；另一方面通过分析IF(sub)wh(/sub)指数评价与影响因子、H指数评价以及CSSCI评价的关系,研究IF(sub)wh(/sub)指数的特性.IF(sub)wh(/sub)指数同样适用于学科专业和科教人员等层面的学术影响力评价.
关 键 词 期刊评价 引用质量 影响因子 H指数 IF(sub)wh(/sub)指数
1 引言
学术期刊评价是优化学术期刊使用,提高学术期刊内在质量的重要环节,也是学术影响力与科技评价的重要手段.学术期刊评价方法主要有专家主观评价与利用引文分析的定量评价,引文分析法比较客观,是当前评价学术期刊的主流方法.文献计量学家从不同角度提出了许多期刊评价引文计量指标,如传统的文献计量指标：被引频次、影响因子、即年指标、他引率、引用半衰期、被引半衰期等；现代最新发展的文献计量指标：H指数、SJR指数与Eigen-factor等.其中E.Garfield提出的期刊影响因子(Impact Factor,简称IF)影响最广,现已成为国际上通行的期刊评价指标.但随着文献计量学、计算机与期刊数据库的深入发展,影响因子越来越暴露出其不合理一面,如引用质量、自引、跨学科比较、统计源期刊等问题.
鉴于IF与H指数不能反映引用质量以及SJR指数与Eigenfactor计算复杂,笔者(201：1)曾经提出使用熵值法将IF与H指数结合起来构建HIP指数评价科技期刊,该方法仍然没有弥补IF与H指数将期刊之间的引用同等对待的缺点.本文构建一种新的学术期刊评价指标：加权影响因子(IF(sub)wh(/sub)指数),该指数既能反映IF与H指数计算简便、设计巧妙的优点,又体现SJR指数与Eigenfactor计算中考虑引用质量的思想,实现IF、H指数、SJR指数与Eigenfactor的优势互补,得出更为简便、合理的评价结果.本文余下部分结构安排如下：第二部分是对期刊评价计量方法研究进展进行综述；第三部分介绍IF(sub)wh(/sub)指数设计思想及其计算方法；第四部分以20种CSSCI收录图书情报学期刊为例,计算它们的IF(sub)wh(/sub)指数值,在此基础上研究IF(sub)wh(/sub)指数评价与IF、H指数评价以及CSSCI评价的关系；第五部分是对本文及其未来发展方向的总结,以期为IF(sub)wh(/sub)计量指标的研究和利用提供科学依据.
2 期刊评价文献计量指标研究综述
进入21世纪以来,期刊评价取得了一些突破性进展,在文献计量学界影响最大的首先是美国物理学家Hirsch(2005)创造性地提出H指数来测评科学家的成就,H指数兼顾了论著数量和质量.随后,Braun等将H指数引入并应用于期刊评价,即期刊的H指数是该期刊所发表的全部论文中最多有h篇论文至少被引用了h次.短短几年,H指数就已成为文献计量学中评价期刊的重要指标之一.然而,H指数与IF一样,未考虑引证期刊的质量差异,也即对于不同质量的期刊引用某一被引文献是同等对待的,这显然与不同期刊得到的认可度差异较大的现实相背离.因而,随后诞生了考虑引用行为质量的SCImagc Journal Rank(SJR指数,又称期刊声望指数)与Eigen-factor(特征因子).SJR指数是借鉴Google网页排名的PageRank算法结合Elsevier的Scopus数据库的数据应用而提出的一种新型的期刊评价指标,该算法赋予高声望期刊的引用以较高的权重,并以此规则迭代计算直到收敛.SJR指数同时衡量了期刊被引数量和质量,如果一种期刊越多地被高声望期刊所引用,则此期刊的声望也越高,该指标2008年得到了Nature的报道并被认为是对International StatisticalInstitute(ISI)的期刊影响因子的强有力的挑战.因此,Thomson Reuters科技集团于2009年推出了增强功能的2007版Journal Citation Reports(简称JCR),并新增了重要的文献计量指标――EigenfaetorTMMetrics(特征因子,简称Eigenfactor,包括EigenfactorScore和Article Influence Score).Eigenfactor是Thomson Reuters与华盛顿大学、加州大学圣塔芭芭拉分校的研究团队构建和完善的,其计算原理与SJR指数设计思想类似,同样依据Google网页排名的PageRank算法.Eigenfaetor基于社会网络理论,并借助完整的JCR引文数据库,通过文献之间的引用关系反映期刊问的关系网络,进而综合评价期刊的权威性和引文影响力.
SJR指数与Eigenfactor同时考察了引用期刊的数量与质量,但sJR指数与EigenfactQr计算较为复杂,而且必须有成熟规范的期刊数据库,目前SJR指数与Eigenfactor分别通过各自数据库(Scopus数据库与JCR的引文期刊数据)计算得到,因而根据SJR指数与Eigenfactor这两个更为科学的评价指标对国内核心期刊进行综合评价尚未普及.国内学者研究多数是对SJR指数与Eigenactor及其算法的理论特性进行研究.赵星、高小强等(2009)较早在国内期刊上引入SJR指数及其计算方法,并探讨了SJR指数与IF、H指数的关系；杨康、刘明政等(2009)将SJR指数与IF各方面的特征进行了详细比较；王一华(2010)对S3R、IF和H指数三种指标之间关系进行比较研究后认为SJR同时兼顾期刊被引数量与质量,从而更优.马丽、赵星(2010)认为H指数和SJR指数区分度弱于中心度和特征因子指标.刘艳华、华薇娜(2009)、任胜利(2009)、窦曦骞、祁延莉(2009)、赵星(2009)与朱兵(2010)从不同视角研究了Eigenfactor评价期刊的特征、优势与不足；米佳、濮德敏(2009)用软件实现了Eigenfaetor算法,并以我国CSSCI收录的图书情报学期刊为样本尝试性地对其进行评价,评价结果表明Eigenfactor与期刊综合指数、H指数、IF存在较强的皮尔逊相关性.苏成、潘云涛等(2009)构建了适用于期刊引用网络的Hypertext Induced TopicSearch(HITS)算法与PageRank算法,并探讨了这 些算法用于期刊评价的优缺点以及适用范围.
正是由于学术期刊评价问题的复杂性,不同文献计量指标评价都有其科学合理的一面,也有其不足的缺憾,为了进行客观、公正、科学的学术期刊评价,国内外众多学者始终坚持探寻新的文献计量指标以获得更为科学合理的评价结果,如近年来国际上出现的一些基于引文的文献计量指标：相对影响因子、论文计数影响因子、期刊使用因子、趋势指数、欧洲因子、权威因子、期刊排名计划(JRS)等.本文借鉴IF与H指数设计巧妙的优点以及SJR指数与Eigenfaetor算法中考虑引用质量的思想,构建一种加权影响因子：IF(sub)wh(/sub)指数,通过对不同引用质量的期刊给予不同的权重,试图进一步改进IF,从而完善学术期
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