學術期刊影響力指數CI改進探究
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2015年，中國知網的《中國學術期刊影響因子年報》中，首次了學術期刊影響力指數ci，它是一個復合指標，將總被引頻次和影響因子結合起來進行期刊評價，后引起了業內廣泛的討論。對學術期刊影響力指數的原理進行深度分析，并結合具體的期刊評價進行實證研究，有助于改進學術期刊影響力指數CI，豐富科技評價理論與實踐。將總被引頻次和影響因子相結合來進行期刊評價，影響最大和最早的應該是CSSCI期刊評價，它是將這兩個評價指標進行標準化處理后進行加權匯總，總被引頻次的權重是0.2，影響因子的權重是0.8，方法簡捷。關于學術期刊影響力指數(CI)的研究，由于該指標推出時間還不長，總體上討論不多。楊浦[1]認為CI有引導期刊向指標優化組合方向發展的作用，認為在選取指標時，除了考慮指標自身的重要性，還要兼顧指標之間的獨立性；處理指標時，除了進行歸一化處理，還要加入修正因子以平衡指標提升難度的公平性；設定引導方向時，除了考慮數學上的合理性，更要符合期刊發展規律。丁筠[2]以圖書情報領域19種核心期刊為研究對象，對CI指數與22種傳統期刊計量指標的相關性進行分析，得到與之顯著相關的15個指標，經主成分分析消除這15個指標間的相關性后，將其用作BP神經網絡預測模型的輸入向量，對CI值進行預測，結果顯示了較高的預測精度。從現有研究看，關于CI指數的研究總體不多，研究視角也相對單一。本文在分析CI指數原理的基礎上，分析其中存在的不足，并提出改進建議，最后以中國知網圖書情報學期刊為例加以實證和分析。
1學術期刊影響力指數CI的原理
1）期刊影響力排序空間。將需要評價的同一學科學術期刊評價指標總被引頻次（TC）、影響因子（IF）標準化處理為tc、if，將其散點圖映射到一個二維空間，CNKI稱為“期刊影響力排序空間”。2）期刊影響力等位線。定義影響力最大的期刊為（1,1），各期刊與其距離為：22R(1A)(1B)(1)顯然，R越小，說明期刊與極大值的差距越小，期刊影響力越大。期刊影響力相等點連成的線即為期刊影響力等位線，是一段圓弧。3）期刊影響力指數CI。期刊影響力指數（AcademicJournalCloutIndex，CI），是根據期刊統計年度總被引頻次（TC）和影響因子（IF）綜合計算所得，其計算公式為，其理論極大值為2，理論極小值為0。此外，為了防止單純為了追求總被引頻次（TC），盲目擴大發文量而降低學術質量，從而影響CI計算的公正性，中國知網提出量效指數（JMI）。對學術期刊進行JMI由大到小排序，取排名前5%且可被引文獻量大于平均可被引文獻量的期刊作為需要修正CI的期刊名單，對這些期刊的TC所占權重進行修正，CI中的TC和IF的權重比例為1︰1，被調整期刊的TC權重根據JMI大小分別降低至0.2~0.05。
2學術期刊影響力指數CI的不足之處
1）評價指標權重大小不合理。顧名思義，《中國學術期刊影響因子年報》是每年一次的，為什么每年一次呢？這是因為期刊論文和引文每年是不斷變化的，每年一次，可以反映期刊論文和引文的變化特點，綜合反映期刊影響力情況，但是這種變化對于總被引頻次和影響因子有本質區別。根據總被引頻次的定義，該指標是期刊創刊以來的所有論文在統計年度的被引次數，對于連續的兩個評估年度而言，來源文獻變化是很小的，比如《情報學報》1982年創刊，2015年計算總被引頻次時，來源文獻為1982—2015年期間34年發表的所有論文，2016年計算總被引頻次時，來源文獻為1982—2016年期間35年發表的所有論文，來源文獻變化量是很小的，大致增加了1/34。采用總被引頻次進行評價，其實評價更側重期刊歷史存量。再看影響因子，相比總被引頻次而言，其來源文獻會變化較大。繼續以《情報學報》為例，2015年的影響因子，其來源文獻是2013—2014兩年；2016年的影響因子，其來源文獻是2014—2015兩年，這樣兩年的影響因子，其來源文獻有一半是相同的，一半是新的，變化率大致為50%。采用影響因子進行評價，更注重期刊的年度流量。總被引頻次評價更側重于期刊歷史影響力評價，而影響因子更側重期刊近期影響力評價，兩者有本質不同。俞立平[3]認為在進行期刊評價時，評價指標的時間軸并不統一。俞立平、孫建紅[4]認為總被引頻次是一個存量指標，和影響因子等流量指標結合使用時一定要慎重。既然影響因子年報是每年，那么應該更關注學術期刊近期影響力的變化，這樣影響因子的權重就應該高一些，而總被引頻次的權重就應該低一些。但實際上，CI計算時默認總被引篇頻次與影響因子權重相等，不經意間違背了評價的初衷。2）歸一化方法導致數據分布偏倚。為了說明這個問題，本文以2016年《中國學術期刊影響因子年報》[5]中的圖書館、情報學期刊的相關數據加以說明。2016年年報中，圖書館、情報學期刊共43種，根據公式（3）、公式（4）標準化后，由于數據分布偏倚，更多的點位于正方形的右下角，也就是說，總評價中，總被引頻次相對較高的期刊將取得較好的得分，大多數期刊均是如此。3）CI調整系數k的確定并不嚴謹。為了防止片面追求總被引頻次，盲目擴大發文量而降低學術質量的情況，CI計算提出了根據期刊量效指數（JMI）排序，降低總被引頻次權重k的計算方法，降低幅度為0.05～0.2。但如何確定k值大小并沒有一個規范的計算公式，這種做法本身并不嚴謹，要么是統一系數，根據不同學科、不同類型期刊情況調整權重系數k本身值得商榷。CI作為一種計算期刊影響力的復合指數，不宜確定k值有太多定性的成分。在計算CI時應該追求計算公式的簡捷性，不宜在一個公式中附加一些其他條件。4）部分評價結果與現實相差較大。2016年年報中，圖書館、情報學期刊排在前幾位的期刊分別是《中國圖書館學報》《圖書情報工作》《情報雜志》《情報理論與實踐》《情報科學》《大學圖書館學報》。《中國圖書館學報》排在第一，但《大學圖書館學報》僅僅排在第6位，該期刊是圖書館、情報學的重要期刊，再仔細研究數據就會發現，總被引頻次較高的期刊具有優勢，《大學圖書館學報》由于總被引頻次最低，盡管影響因子排在第2位，但總體排序結果并不理想。
3學術期刊影響力指數CI的修正
1）修正評價指標的權重。根據前文分析，CI對于總被引頻次和影響因子幾乎是等權重的，只不過對部分期刊采用k值進行計算調整，適當降低了總被引頻次的權重。但是等權重處理客觀上使得每年來源文獻信息更新量很小的總被引頻次權重偏大，總被引頻次更多是存量性質的指標，影響因子才是流量性質的指標，年報應該更多反映期刊近年來的信息，因此在評價時，總被引頻次與影響因子不能等權重處理，借鑒南京大學中國社會科學研究評價中心的做法，將總被引頻次的權重設為0.2，影響因子的權重設定為0.8。2）修正歸一化處理方法。由于總被引頻次的數據分布更加離散，極大值與極小值之間相差很大，導致采用公式（4）標準化后，數據分布嚴重偏倚，客觀上又變相增加了總被引頻次的權重。為了降低這種現象，借鑒回歸分析中處理異方差的方法，首先將總被引頻次與影響因子取對數，然后再進行歸一化處理，即：這樣經過歸一化后，總被引頻次與影響因子的散點圖如圖3所示。與圖2相比，新的歸一化方法使得數據分布更加均勻，降低了數據偏倚程度。3）舍棄權重調整系數k。既然權重調整系數的確定有待試算，降低了CI指數計算的科學性，因此干脆將其舍棄，即計算公式為：22CI'1000(2(1A')(1B'))
4新CI指數計算結果分析
4.1修正CI指數評價結果采用修正的CI指數，重新進行計算，結果如表2所示。排在前幾位的期刊分別是《中國圖書館學報》《大學圖書館學報》《圖書情報工作》等，對比修正前將《大學圖書館學報》排到第6位，要合理很多。需要說明的是，《情報學報》之所以靠后，是由于CNKI并沒有該期刊的論文數據，無法下載，導致作者引用較少。無論是CI指數排序，還是修正CI指數排序，圖書情報類前18位期刊與CSSCI圖書館、情報與文獻學前18位期刊均相同，從這個角度，CI指數、修正CI指數具有較高的可信度，但修正CI指數對前幾位期刊的排序更合理，效果更好。4.2修正CI指數與CI指數數據分布比較，可見修正CI指數顯著提高了原來得分較低的CI指數值，但對原來高得分的CI指數提升有限，所以修正CI指數是一種鼓勵后進的評價指數。4.3修正CI指數與其他指標的相關系數，所有指標之間的兩兩相關系數在1%的水平下均通過了統計檢驗，修正CI指數與CI指數的相關系數為0.877,與影響因子的相關系數為0.840，總體較高，但與總被引頻次的相關系數不高，僅為0.514。相對于CI指數與影響因子高達0.905的相關系數，修正CI指數與其他指標的相關系數并不高，說明其能提供更多的期刊評價信息，不會導致評價時指標信息趨同。
5結論
本文分析了CI指數存在的評價指標權重設置不合理、歸一化方法導致數據分布偏倚、調整系數k的確定并不嚴謹等問題，導致圖書館情報學CI指數排名前幾位的期刊排序不夠合理，提出了修正CI指數。結果表明，修正CI指數更加簡捷合理，評價結果更加合理。當然，由于本文僅僅以圖書館情報學期刊為例進行了研究，至于其他學科，有待進一步進行深入分析。