基于IF(JCR)IF(Scopus)H指数SJR值SNIP值期刊评价研究术.docVIP

基于IF(JCR)IF(Scopus)H指数SJR值SNIP值期刊评价研究术 　　[摘要]把专家评价作为待考察的文献计量学指标的“参照系”，探讨用IF(JCR)、IF(Scopus)、H指数、SJR值、SNIP值进行学术期刊评价的效果。以IF(JCR)、IF(Scopus)、H指数、SJR值、SNIP值与专家评价相比较，进行Spearman非参数相关分析，结果表明：这些期刊评价指标与专家评价值相关性排序(从大到小)依次为SJR值、IF(JCR)、IF(Scopus)、SNIP值、H指数。这表明SJR值可作为IF(JCR)的替代工具，可能由于它同时兼顾期刊被引的数量与质量，与其他评价指标相比，其期刊评价效果更优。建议我国期刊数据库适当开发适应中文期刊需要的评价指标，并指出我国期刊评价未来将呈现多样化、综合化、自动化、国际化的发展趋势。 　　[关键词]期刊评价文献计量学指标专家评价发展趋势 　　[分类号]G350 　　 　　1　前言 　　 　　期刊评价有助于优选高质量的期刊，从而为高水平的馆藏资源建设提供参考；也有助于期刊编辑工作水平的提高，从而提升期刊学术水平。评价期刊的指标有很多，比如影响因子、H指数、SJR值和SNIP值等。由Eugene Garfield提出的大名鼎鼎的基于JCR的影响因子IF(JCR)历史悠久，近年来又出现了基于Scopus~数据库的影响因子IF(Scopus)，影响因子出现多样化。从2005年美国的Jorge Hirsch教授提出H指数以来，研究热潮一直居高不下，各种变体如雨后春笋般涌现，如R指数、g指数、hg指数、m指数、q2指数、h指数、e指数、a指数等，让人眼花缭乱。SJR和SNIP是近年出现的新生事物，大有后来者居上之势。 　　sJR是SCImago Joumal Rankings的缩写，是一个既考虑了期刊被引数量，又考虑了期刊被引质量的指标。它采用Goode的PageRank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。SNIP是Source Normalized Impact per Paper的缩写，是衡量期刊影响力的新工具。它是荷兰莱顿大学科技研究中心(CWTS)的Hank Moed博士开发出的期刊度量指标。SNIP是在三年引文窗中某一来源出版物中的每篇论文的平均被引次数与该学科领域的“引文潜力”之间的比值，其中“引文潜力”是指一篇文章估计在指定的学科领域中所达到的平均被引次数。它不用考虑期刊分类，依据作者引用其他论文的频次、引用影响的成熟速度和数据库在领域内的文献覆盖率，就可以对不同学科领域的期刊进行直接比较。SNIP一年更新两次，具有动态发展性。它在网站ht.tp://www.joumalindicators.corn.或http://info.scopus.corn/joumalmetrics/snip.html上免费可查，也可在收费的Scopus Journal Analyzer(www.省略.)中查到。其来源数据是全球最大的文摘引文数据库Scopus，与SCI相比，该文摘引文数据库的来源文献量较大，但收录的引文数据年限较短。该指标为研究评价提供了新的视角。 　　IF(JCR)、IF(Scopus)、H指数、SJR值、SNIP值各有各的优势，人们不禁要问：到底以哪个指标进行期刊评价效果更佳?尽管同行评议存在一些问题，但是大多数研究人员更愿意选择同行评议。到目前为止，同行专家评价被认为是非常重要的期刊评价方法，而且被认为是验证计量指标有效性的自然标准。因此，本文把专家评价(peer review)作为文献计量学指标的“参照系”：如某指标与专家评价值之间的非参数相关性更强，则认为该指标评价效果更佳；反之，则认为该指标评价效果不佳。 　　 　　2　研究方法 　　 　　2003年ARL图书馆馆长和信息管理系主任共93人对71种图书情报期刊进行了评价打分。笔者以文献中表2数据为基础，以某期刊分值=(ARL图书馆馆长人数*所给的平均分+信息管理系主任人数*所给的平均分)／(ARL图书馆馆长人数+信息管理系主任人数)，计算出2003年期刊专家所给出的分值。需要说明的是，该文中表2把对期刊“不熟悉”的回复和空白回复统统弃去不予考虑。 　　在荷兰莱顿大学科技研究中心(CWTS)期刊指标网站(http://www.省略/SearchJoumal.aspx)输入某期刊名，点击“search”按钮，即可找出2003年该期刊的SNIP值。在SCImago研究组的期刊排序网站(http://www.scimagojr.corn/joumalrank，php)中选中?2003年，点击“Refresh”按钮，下载2003年Excel形式的数据表格，从中可得到期