| 标题 | CiteScore与影响因子及其相关指标的对比分析 |
| 范文 | 〔摘 要〕对比分析Scopus数据库新推出的期刊评价指标CiteScore及其相关指标CiteScore Percentile、CiteScore Percentile Quartile，与Web of Science常用期刊评价指标影响因子及其相关指标Journal Impact Factor Percentile（影响因子百分位）、影响因子分区的异同，并选取学科规模及影响力均有差异的4个学科进行实证研究，以深入了解CiteScore的文献计量学特征，为指标的进一步应用提供参考。 〔关键词〕CiteScore；CiteScore Percentile；CiteScore Percentile Quartile；影响因子；影响因子百分位；影响因子分区 DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2018.06.006 〔中图分类号〕G250.252 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2018）06-0040-06 〔Abstract〕Compare CiteScore Percentile，CiteScore Percentile Quartile which are the new evaluation indexes in the Scopus database with the Journal Impact Factor Percentile，Journal Impact Factor Quartile in Web of Science database.The paper selected four subjects empirical comparison of the above indicators in order to facilitate the in-depth understanding of CiteScore bibliometrics，and for the further application of CiteScore and its extension indexes to provide a reference. 〔Key words〕CiteScore；CiteScore Percentile；CiteScore Percentile Quartile；impact factor；journal impact factor percentile；impact factor quartile 2004年11月Elsevier公司推出Scopus數据库，该数据库涵盖了世界上最广泛的科学、技术和医学文献的文摘、参考文献及索引，是一个综合性多学科的引文索引数据库[1]。相对于Web of Science（WoS），Scopus数据库收录期刊所涉及的国家分布更均衡，具有更好的国际化程度，因此被各界人士认为是WoS最有力的竞争对手，国内外均有诸多研究对两数据库各个方面进行对比分析[2-4]。最初Scopus给出的期刊评价指标是SJR（SCImago Journal Rankings），该指标利用Google的Page Rank算法来测量期刊的声望，并且考虑了期刊的质量和声望对其引文价值的影响[5]；之后又于2010年推出了另一期刊评价指标SNIP（Source Normalized Impact per Paper），SNIP是通过对不同学科引文潜力进行标准化处理来平衡被引频次的差异，从而实现不同学科间期刊影响力的比较[6]。SJR和SNIP虽然都有较强的期刊评价效力，但计算过于繁杂[7]。2016年12月8日，Scopus增加了新的期刊评价指标CiteScore，CiteScore的计算方法相对于SJR和SNIP更为简单、透明，易于理解[8]。随着Scopus数据库影响力的不断扩大，该指标一经问世，立即引起了学界的广泛关注[9-10]，对CiteScore与影响因子的异同的分析类论文也如雨后春笋般涌现，如国内刘雪立等[11]基于JCR内8个学科的分析表明，CiteScore和影响因子在期刊影响力评价中具有高度一致性，且对于被引半衰期较长的学科期刊，CiteScore表现出一定的优越性；叶艳等[12]基于引文分析通过知识扩散因子和他引率两个期刊影响力评价指标，比较判断经济管理领域的期刊影响因子和CiteScore指数的优劣，认为影响因子提供了一个更加准确和公平的期刊评价环境；肖仙桃等[13]对CiteScore 2016版及JCR 2015版收录的期刊进行统计分析，结果认为，CiteScore和JCR所采用的评价期刊影响因子的计算方法类似，对期刊影响力的评价结果总体存在较高的一致性。国外Teixeira等[14]分析了期刊影响因子和CiteScore的异同，Poljak等[15]认为CiteScore是一个新的很好的期刊评价指标。Scopus数据库在推出CiteScore的同时，也推出了其相关指标，即CiteScore Percentile（CiteScore百分位）及CiteScore Percentile Quartile（CiteScore百分位分区）。从计算方式上看，CiteScore百分位类似于Journal Impact Factor Percentile（影响因子百分位），CiteScore百分位分区类似于影响因子分区。查阅国内外文献后发现，还少见同时对比CiteScore和影响因子及其相关指标异同的论文。鉴于此，本研究即以学科规模及影响力均有差异的4个学科为基础，对比分析CiteScore与影响因子相关指标的异同，为指标的实际应用提供参考。 1 指标描述 1.1 CiteScore与影响因子 CiteScore沿用了影响因子的计算方式，即使用了“篇均被引”的概念，均使用被引频次除以文献量的计算方法，但二者又有所不同。经典影响因子的定义为期刊前两年文献在统计当年的被引频次除以前两年可被引文献量。其中，可被引文献量指的是Article和Review的量，其他文献类型，诸如Letter、Proceedings Paper、Meeting、Correction等均不计算入分母，但其产生的被引用却计算入分子。随着对影响因子研究的逐渐深入，学者们对其评价期刊的效力产生了质疑，并提出诸多矫正形式。质疑的常见原因之一是其2年的引证时间窗口对于部分被引半衰期较长的学科来说太短，不能反映出部分期刊的实际影响力[16-17]，鉴于此，WoS于2009年推出了影响因子的5年引证时间窗口，即5年影响因子，作为2年引证时间窗口影响因子的有效补充[18]；二是其分子（所有类型文献的被引频次）和分母（仅Article和Review的量）使用的文献量的不对称性，会使部分刊发非可被引文献量较大且获得较多被引用的期刊影响因子虚高[19-20]。CiteScore看起来更像是影响因子的改进版，其计算公式与影响因子类似，不同之处主要体现在两个方面：一是其承袭了SNIP所使用的3年的引证时间窗口；二是分母包括了所有的文献类型。当然，二者最大的不同之处在于指标来源数据库的差异，CiteScore来源于Scopus数据库，其内共计收录22 256种期刊，约为影响因子来源的JCR数据库收录期刊的2倍[14]，加之相对于影响因子的付费才能获得，CiteScore的免费获取受到众多学者的青睐。从CiteScore和影响因子的计算方法可以看出，二者本质是一致的，CiteScore与影响因子一样，仅能在学科内进行评价，尚不能满足当前科研绩效评价、职称晋升等所需要进行的学科间期刊的评价。 1.2 分 区 为了便于进一步区分期刊影响力的大小，同时为了便于学科间的比较，JCR对其收录的期刊在学科内进行了分区，方法是将同一学科期刊按影响因子的大小排序后，由大到小均分为4个区，即Q1、Q2、Q3和Q4区，各区期刊数量基本一致。自然，如果某种期刊属于两个或两个以上学科，其影响因子分区也有两个或两个以上。Scopus数据库也使用了分区的概念，其使用的是CiteScore百分位的分区，即Quartile 1为CiteScore百分位为75～99（省略了%）的期刊（包含Top10%的期刊）；Quartile 2为CiteScore百分位为74～50的期刊；Quartile 3为CiteScore百分位为49～25的期刊；Quartile 4为CiteScore百分位为24～0的期刊。可见，两种数据库的期刊分区均是按学科内期刊影响力大小等分为4个区。这点与中科院期刊分区有较大差异[21]。无论哪种分区，均一定程度上实现了对不同学科期刊比较的目的，期刊分区也是目前进行科研绩效评价等的主要依据之一。 1.3 CiteScore Percentile与影响因子百分位 2015年6月，WoS推出了影响因子百分位指标，即为影响因子的位置指标[22-23]。其计算公式为： 可见，影响因子百分位是>0且<100的数值（省略了%）。相应地，伴随着CiteScore的提出，Scopus数据库也给出了CiteScore Percentile（CiteScore百分位），其给出的定义为“CiteScore Percentile Indicates the Relative Standing of a Serial Title in Its Subject Field”。举例来说，如果一种期刊的CiteScore百分位为96，则说明在学科内，该刊的CiteScore大于或等于96%的期刊。根据其定义可以得出其计算公式为： 可见，CiteScore百分位与影响因子百分位一样，属于CiteScore的位置指标，但与影响因子百分位不同的是，CiteScore百分位是可以等于0的。由于Scopus数据库和WoS中JCR的学科分类并不完全一致，故CiteScore百分位与影响因子百分位数值大小无法直接进行比较。另外需要指出的是，影响因子百分位保留到了小数点后3位，而CiteScore百分位均为整数，其进退位似乎没有规律，数据库内给出的最高值为99。由CiteScore百分位与影响因子百分位的计算方式可知，二者均一定程度上屏蔽了学科间的差异，使之具有了在学科间进行对比的能力，进一步扩大了原指标的适用范围，且相对于分区指标来说，二者的指标定位更精确，未来有可能会逐步取代期刊分区而成为科研绩效评价等的主要指标。 2 实证研究 为了进一步对比CiteScore与影响因子及其各相关指标情况，本研究以JCR中的SCI期刊为基础，选择在Scopus数据库与SCI共同拥有的4个学科，对各指标详细状况进行对比分析，具体报告如下。 2.1 学科选择 在JCR内获得2016年SCI收录期刊的学科分布及各学科影响因子均值，在Scopus数据库获得2016年收录期刊的学科分布，在两个数据库共同收录的学科中，按照WoS学科影响因子均值降序排列后近似均分为4个小组，获得每个小组的影响因子均值，即获得4个影响因子数值；再将两个数据库共同收录的学科按照WoS学科收录期刊量降序排列后近似均分为4个小组，在每个小组内分别随机选择一个学科影响因子均值与上述4个影响因子数值相近的学科为研究对象，最终入选的4个学科为OTORHINOLARYNGOLOGY、FORESTRY、INFECTIOUS DISEASES和IMMUNOLOGY。入选的4个学科规模和影响力均有所差异，认为具有一定代表性。 2.2 学科间收录刊数对比 本研究选择的4个学科分别为OTORHINOLARYNGOLOGY、FORESTRY、INFECTIOUS DISEASES和IMMUNOLOGY，各学科两个数据库收录刊数见表1。由表1可知，同一学科内，SCI收录刊数均小于Scopus数据库，且部分学科差异很大，如INFECTIOUS DISEASES Scopus数据库收录刊数为SCI收录刊数的近3倍。但是，并非所有入选SCI的期刊都被收录到Scopus数据库中，SCI中约有82%的期刊同时被Scopus数据库收录，这与以往报道相同[3]。 被两个数据库共同收录的269种期刊中，分别按SCI和Scopus数据库的期刊分区后，不同分区入选刊数情况见表2。由表2可知，从各分区期刊数量来看，1区和2区中Scopus数据库的入选刊数均大于SCI 1区和2区的入选刊数，而3区和4区中SCI入选刊数均大于或等于Scopus数据库入选刊数。269种期刊按SCI分区，Q1、Q2、Q3和Q4区期刊所占比例分别为25.28%、26.39%、26.77%和21.56%；按CiteScore百分位分区，Quartile 1、Quartile 2、Quartile 3和Quartile 4期刊所占比例分別为36.06%、37.17%、21.19%和5.58%；各分区共同收录刊数所占比例分别为23.42%、14.87%、5.95%和5.58%。可见，SCI和Scopus数据库的1区期刊重合度最高，其次为2区的期刊，3区和4区期刊一致程度较低。269种期刊中，位于CiteScore百分位的Top10%者共35种期刊，其中33种（94.29%）期刊在SCI的Q1区，仅有OTORHINOLARYNGOLOGY中的Audiology and Neuro-Otology和International Forum of Allergy & Rhinology 2种期刊在SCI的Q2区。期刊分区相同者共计134种，约占269种期刊的一半，也即是说，有约一半的期刊在SCI和Scopus数据库内所在的分区是不一致的，相对来说，优质期刊无论在SCI内还是在Scopus数据库内均有较好的表现，可以分在较好区域，而影响力相对较弱的期刊，在SCI和Scopus数据库内的分区差异较大。269种期刊中，在SCI内所处分区优于Scopus数据库内者共6种期刊，分别为IMMUNOLOGY中的Virulence、Lancet HIV、OncoImmunology 和OTORHINOLARYNGOLOGY中的Rhinology在SCI中处于Q1区，而在Scopus中为2区；OTORHINOLARYNGOLOGY中的Clinical Otolaryngology在SCI中处于Q1区，而在Scopus中为3区；IMMUNOLOGY中的Journal of Investigational Allergology And Clinical Immunology在SCI中处于Q2区，而在Scopus中为3区。其余263种期刊（97.77%）在Scopus数据库内的分区均等于或优于SCI内的分区。以上结果理论上也是成立的，由于Scopus数据库刊源更广泛，故各分区期刊数量均较多，而SCI原则上是择优收录，这就使SCI内的期刊在Scopus数据库内表现可能更好，可以分到更好的区域内。 2.3 指标数值对比 各学科的CiteScore、CiteScore百分位、影响因子、影响因子百分位及其对比情况见表3、表4和表5。单因素ANOVA检验（SPSS 22.0统计学软件）结果示，CiteScore百分位和影响因子百分位4个学科间差异均没有统计学意义（均为P>0.05），而CiteScore和影响因子4个学科间差异均有统计学意义（均为P=0.000），进一步两两比较结果示，OTORHINOLARYNGOLOGY与FORESTRY的CiteScore差异无统计学意义（P=0.915），OTORHINOLARYNGOLOGY与FORESTRY、INFECTIOUS DISEASES与IMMUNOLOGY的影响因子差异无统计学意义（P=0.088、0.063），其余组间的CiteScore和影响因子差异均有统计学意义（均为P<0.01）。以上结果表明，CiteScore和影响因子在不同学科间差异较大，而将其转换为位置指标（即指标的百分位）形式后，各组间差异没有统计学意义，可以认为，转换后的位置指标适宜用于不同学科间期刊的评价。 经Wilcoxon检验，269种期刊的CiteScore与影响因子相比差异有统计学意义（Z=-6.175，P=0.000），其中，影响因子>CiteScore者174种（64.68%），影响因子 2.4 相关性分析 经Spearman相关性分析，269种期刊中，CiteScore与影响因子、CiteScore百分位与影响因子百分位的相关系数分别为0.949、0.873（均为P=0.000），各学科相关性分析结果见表6。可见，影响因子和CiteScore对期刊排序的结果一致性很高，各学科平均的相关系数为0.911，说明影响因子和CiteScore具有相同的期刊评价效力，这与刘雪立等[11]基于JCR 8种学科的研究结果一致；使用影响因子百分位和CiteScore百分位对期刊排序的结果也是一致的，各学科平均的相关系数为0.891，该值略低于影响因子和CiteScore的相关系数的原因考虑可能与CiteScore仅保留整数有关。 3 小 结 本研究对Scopus数据库新推出的期刊评价指标CiteScore与WoS常用期刊评价指标影响因子及其相关指标作了对比分析，结果表明，Scopus数据库收录刊数远大于WoS，但仍有部分WoS期刊没有入选至Scopus数据库；97.77%的期刊在Scopus数据库内的分区等于或优于其在SCI内的分区，尤其WoS数据库中影响力较大的期刊，在Scopus数据库内均有较好的分区结果；CiteScore和影响因子数值在不同学科间差异较大，整体来看，有约2/3的期刊影响因子>CiteScore；CiteScore和影响因子对期刊排序的结果一致，學科内相关系数平均为0.911；CiteScore百分位和影响因子百分位在学科间的排序结果较一致，相关系数为0.873。 CiteScore和影响因子、CiteScore百分位和影响因子百分位、CiteScore百分位分区和影响因子分区除了来源于不同数据库、计算方法略有差异外，其指标本质是相似的，因此理论上来说他们的适用范围及局限性也类似。如CiteScore和影响因子仅能在学科内进行比较；CiteScore百分位分区和影响因子分区均具有半定量的性质，虽然可以在学科间比较，但同一分区内的期刊影响力可以相差很大；CiteScore百分位和影响因子百分位相对于期刊分区更为精细，未来有可能成为科研绩效评价等的主要依据之一。 本研究较系统地对比分析了CiteScore与影响因子及其相关指标在期刊评价方面的异同，该研究结果有利于深入了解CiteScore的文献计量学特征，为指标的进一步应用提供参考。需要指出的是，由于数据处理过程过于繁琐，本研究仅选取了4个学科做对比，虽然考虑到了不同学科规模和影响力的差异，但仍不能代表全部学科期刊在不同数据库内各指标的对比情况；对同一学科内期刊在两个数据库中表现的具体差异性还需要更深入的研究。总之，CiteScore及其相关指标发布时间均较短，对其特性的研究均有待深入。 参考文献 [1]Falagas ME，Pitsouni EI，Malietzis GA，et al.Comparison of PubMed，Scopus，Web of Science，and Google Scholar：Strengths and Weaknesses[J].FASEB Journal，2008，22（2）：338-342. 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