期刊评价指标体系
（一）.影响因子
影响因子(ImPact Factor 即IF)是1972年由E·加菲尔德提出的，现已成为国际上通用的期刊评价指标。
影响因子的计算方法为：某期刊前两年发表的论文在统计当年的被引用总次数除以该期刊在前两年内发表的论文总数。这是一个国际上通行的期刊评价指标。
例如，某期刊2010年影响因子的计算
该刊2009年的文章在2010年的被引次数： 48 ；本刊2009年的发文量： 187
该刊2008年的文章在2010年的被引次数： 128 ；本刊2008年的发文量： 154
该刊的文章在2010年的被引次数总计： 176 =（48+128）
该刊年的发文量总计： 341 =（187+154）
该刊2010年的影响因子：0.5161 = （176&341）
&&& 由此可知,
期刊的影响因子反映在一定时期内刊发论文的平均被引率。影响因子的三个要素是论文量、时间和被引次数。也就是说,
期刊所刊发论文的被引次数决定了该期刊的影响因子。该指标是相对统计值，可克服大小期刊由于载文量不同所带来的偏差。通常期刊的影响因子越大,
相对来说它的学术影响和作用也越大, 学术水平也越高。
期刊影响因子是评价期刊质量的一个重要指标，由于期刊的质量是由其上发表的所有论文的质量水平决定的，所以反映期刊整体水平的影响因子在某种程度上可以间反映其上发表论文的质量。因此，目前各科研院所、高等院校和一些评价机构，一般均把期刊的影响因子作为科研人员发表论文水平高低的评价指标。
自1975年起,影响因子每年都会在期刊引用报告(JournalCitationReports,
JCR)中进行发布,影响因子也越来越多地被学者关注。20世纪90年代起,影响因子在我国被广泛使用,它在我国科研成果的评价和期刊的评测中发挥了重要的作用。
（二）H指数:
1.h-指数内涵
h-指数是美国加州大学圣地亚哥分校物理系J.E.Hirsch教授设计提出的一种新的科学计量评价指标，是一项用于科学家个人科研绩效评价的文献计量学指标。自2005年提出以来，h-指数得到了国内外情报学界和科技期刊界的广泛关注，并由用于科学家个人评价迅速扩展到期刊、机构、国家和地区、基金资助项目、学科研究热点等方面的科学评价。
h-指数是衡量一个研究人员学术水平的文献计量学指标，h 代表“高引用次数”( high-citations)
。h指数的定义：科研人员的 h-指数是指他至多有 h 篇论文分别被引用了至少
以Hirsch教授为例，他是一位成功而正直的科学家，主要从事超导电性和铁磁性固体中集体效应的微观机制研究工作，迄今已发表200多篇科研论文。在由美国科技信息研究所发布的被引次数最多的1000名物理学家列表中排第1”位，Hirsch
本人的 h-指数是 49，这表示他已发表的论文中，被引用了至少 49 次的论文总共有 49 篇。要确定一个人的 h-指数非常容易，登陆
SCI 网站，查出其发表的所有 SCI 论文，并按被引次数从高到低排列，一一核对，直到某篇论文的序号大于该论文被引次数，则该序号减去
1 就是 h-指数
Hirsch给h指数的定义仅是对科学家个人而言，鉴于h指数也完全可用作其他具有相同来源项的评价对象(如科研群体、学术期刊)的评价，我们提出如下适合各种评价对象的广义的h指数定义：当评价对象发表的论文中有h篇论文的被引次数大于h，且其余论文的被引次数都小于h时，此h值即为该评价对象的h指数。举例来说，一位科学家(一个科研群体或一种学术期刊)的h指数为20时，表明在该科学家(科研群体或期刊)发表的论文中被引次数达20次以上的论文至少有20篇。
从h指数的定义可以看出，评价对象的论文质量高低和数量多少是h指数大小的决定性因素。论文数量很多而每篇论文被引次数不多时，h指数一定不会很高;但即使有些论文被引次数很多而高质量论文数不多时，也不会得到高的h指数。除此之外，所属学科主题、从事科研工作的时间长短、统计时限长短、所用的统计来源数据库等情况也会对h指数大小有所影响。
（三）特征因子
鉴于影响因子和h指数考虑的均是施引文献的数量,并没有涉及施引文献的质量。影响因子也暴露出诸多缺陷：如易被人为操纵、统计错误、不能跨学科比较、选源标准问题以及对非英文期刊不公平等。另外，期刊影响因子隐含假设：在剔除论文数量因素后，期刊越多的被引用则其影响力越高。显然，此假设成立需要满足“所有引文重要性等价”的条件。但每条引文的重要性是否等价是值得讨论的，如在总被引频次相等的情况下，被《nature》或《science》大量引用的论文影响力显然会大于只被一些低水平期刊引用的论文。因此，要更为准确的反映期刊论文影响，还需考虑每条引文本身的价值。影响因子对于期刊的评价远非完美，理论上和实践上都需要更为准确的期刊评价指标。
为解决这一问题,2007年,美国华盛顿大学和加州大学的Bergstrom等人组成的研究小组发布了一个新的期刊引文评价指标——特征因子(Eigenfactor)。与影响因子和h指数等单纯依靠引用的数量来判断期刊影响力不同,特征因子的基本假设是:期刊越多地被高影响力的期刊所引用则其影响力也越高,从而实现了引文数量与质量的综合评价。其工作原理类似于
Google的“网页排名”(PageRank)：两者都基于社会网络理论,区别在于 Google利用网页链接，而 Eigenfactor
则借助引文链接。 他们都基于整个社会网络结构对每篇论文(或每个网页)的重要性进行评价。期刊Eigenfactor 使用Thompson
公司的 Journal Citation Reports(JCR) 为数据源 ，构建剔除自引的期刊 5 年期引文矩阵， 以类似于
PageRank 的算法迭代计算出期刊的权重影响值，实现了引文数量与价值的综合评价。
这一新指标以期刊影响力为权，以更贴近实际的权重网络形式重构了最早由
Price提出的引文网络。其计算思想也与社会网络分析中用于描述节点在关系网络里权力和地位的特征向量中心度相似，重要的不同之处是Eigenfactor
的算法避免了孤立点的影响。
特征因子（Eigenfactor）已经成为 2009
年以来最受关注的期刊评价新指标。一方面因为特征因子的创新性，将学界热切期望的“引文质量”纳入测评范围，颇具理论价值；另一方面，汤姆森公司（SCI
体系的掌控者）09 年初已经将其作为新版 JCR 的指标，正式开始实际应用。
（四）其他指标
1.总被引频次
　　指该期刊自创刊以来所登载的全部论文在统计当年被引用的总次数。这是一个非常客观实际的评价指标，可以显示该期刊被使用和受重视的程度，以及在科学交流中的作用和地位
2.即年指标
这是一个表征期刊即时反应速率的指标，主要描述期刊当年发表的论文在当年被引用的情况。
3.Web 即年下载率
Web即年下载率是指期刊在某一期刊全文数据库中当年出版并上网的论文在当年被全文下载的次数与该期刊当年出版并上网论文总数之比。它反映了阅读频率，较好地体现了期刊在读者中的扩散程度，更加真实地反映了期刊中论文流通和被读者阅读的情况。
4.他引率：
　　指该期刊全部被引次数中，被其他刊引用次数所占的比例。 具体算法为：他引率=被其他刊引用的次数/期刊被引用的总次数
5.引用刊数：
引用被评价期刊的期刊数，反映被评价期刊被使用的范围。
6.他刊影响因子。 他刊影响因子是指其他期刊引用本期刊的影响因子，
即该刊前两年论文被其他期刊在统计年引用的篇均次数，客观上能排除自引文献量对影响因子的不正当影响，可以更加客观的反映期刊的学术水平及学术影响力。
7.扩散因子：
　　这是一个用于评估期刊影响力的学术指标，显示总被引频次扩散的范围。具体意义为该期刊当年每被引100 次所涉及的期刊数。
8.学科扩散指标：
　　指在统计源期刊范围内，引用该刊的期刊数量与其所在学科全部期刊数量之比。
9.学科影响指标：
　　指期刊所在学科内，引用该刊的期刊数占全部期刊数量的比例。学科影响指标=所在学科内引用被评价期刊的数量/所在学科期刊数
10被引半衰期：
　　指该期刊在统计当年被引用的全部次数中，较新一半是在多长一段时间内发表的。被引半衰期是测度期刊老化速度的一种指标，通常不是针对个别文献或某一组文献，而是对某一学科或专业领域的文献的总和而言。
11来源文献量：
　　指来源期刊在统计当年发表的全部论文数，它们是统计期刊引用数据的来源。
12参考文献量：
　　指来源期刊论文所引用的全部参考文献数，是衡量该期刊科学交流程度和吸收外部信息能力的一个指标。
13平均引文数：
　　指来源期刊每一篇论文平均引用的参考文献数。
14平均作者数
　　指来源期刊每一篇论文平均拥有的作者数，是衡量该期刊科学生产能力的一个指标。
15地区分布数：
　　指来源期刊登载论文所涉及的地区数，按全国31
个省、市和自治区计（不含港、澳、台地区）。这是衡量期刊论文覆盖面和全国影响力大小的一个指标。
16机构分布数：
　　指来源期刊论文的作者所涉及的机构数。这是衡量期刊科学生产能力的另一个指标。
17海外论文比：
　　指来源期刊中，海外作者发表论文占全部论文的比例。这是衡量期刊国际交流程度的一个指标。
18基金论文比：
　　指来源期刊中，各类基金资助的论文占全部论文的比例。这是衡量期刊论文学术质量的重要指标。
19引用半衰期：
　　指该期刊引用的全部参考文献中，较新一半是在多长一段时间内发表的。通过这个指标可以反映出作者利用文献的新颖度。
20文献选出率：
按统计源的选取原则选出的文献数与期刊的发表文献数之比。
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。在数字化再造并融合传统出版的大背景下，就学术期刊而言，其传播方式已经发生巨大变化，数字化、新媒体融合已成期刊传播新常态。在近日中国社会科学院图书馆(调查与数据信息中心)、国家期刊库(NSSD)举办的“大数据时代的学术期刊数字出版??机遇与挑战”研讨会上，学术期刊如何应对大数据时代的机遇和挑战，成为关注的主题。
主动适应“大数据”时代
据社科院图书馆数据网络部主任杨齐介绍，为适应“大数据时代”的需求，中国社会科学院国家期刊库项目组对643种学术期刊的网站建设进行了详细的调研分析，包含社科基金资助期刊195种，非社科基金资助期刊448种，并公布了调研结果。从调研数据中发现，目前大部分学术期刊在大数据时代的数字出版及开放获取意识有待提升，对于数字化和新媒体融合发展前景及方向还在探索之中。
专家认为，从表面上看，“大数据”的概念及其价值更多的是为IT业和企业营销领域所关注，但从深层次看，传媒业将是受到大数据时代冲击较大的行业。在大数据时代，与学术期刊处于同一环境体系的学术创新模式、学术研究范式、知识形态、知识获取、知识交流及处理机制的改变，将直接影响着学术期刊的生存和发展。
“大数据”深刻地改变着学术期刊的边界，使学术期刊面临新的挑战和机遇， “大数据”将造就新意义上的中国学术期刊。因此，各个学刊必须积极主动探索以学术期刊为纽带的大数据全产业链和新业态发展路径，应用大数据技术，跳出传统学术期刊的编辑出版流程局限，实现以学术期刊为纽带的学术研究全流程传播。
数字化时代的诸多挑战
当前，来自数字化潮流的挑战使得学术期刊正经历着一场革命。这场肇始于传播，继而扩展至整个编辑出版流程的革命，使学术期刊抛掉了纸本载体而实现了更为迅捷的网上编辑和传播，在传播流程中，数字化传播已成为学术期刊的主流渠道。学术期刊以综合性为主的结构和分散的布局导致以原期刊为单位的数字化传播意义不大，而经过汇集和重新编排后更能适应读者的需求，大型期刊数据库网站做的正是这样的工作。
另外，当以综合性、分散性和内向性为特征的学术期刊遭遇来自学术国际化、评价数量化和传播数字化的挑战时，处境更是日益艰难，而自然科学期刊尤甚，每年以10万篇计的优秀稿源的流失，使得国内一些顶尖学术期刊也面临着前所未有的稿源荒，更遑论一般期刊了。优稿的外流必然带来学术前沿的失守和读者的流失，使得学术期刊在数字化时代面临着诸多挑战，急需创新观念，走出一条数字化发展的新路径。
对此，中国社会科学院调查与数据信息中心副主任赵胄豪表示，通过高层次的文化碰撞，刷新旧有理念，加速学术期刊数字化、网络化的建设步伐；变革学术期刊投稿、编审、出版、传播及阅读的方式与途径；积极探索哲学社会科学领域学术期刊数字化转型、新媒体应用、开放获取及网络化建设等方面的问题，这是今后学术期刊适应数字化之路的重要途径。
加快数字化转型步伐
在如何探索学术期刊数字化转型上，中国科学院文献情报中心编辑出版中心主任初景利从数字出版环境与技术、学术期刊建设要素、期刊质量与影响力、传播能力的关系、数字出版平台建设、语义出版、开放获取出版等多方面详细介绍了科技期刊的经验，并提出六方面建议：一是期刊质量是期刊的生命；二是学术期刊编辑须承担社会责任与使命；三是采取综合措施提升期刊的传播力与影响力；四是重视数字出版与数字化刊群建设； 五是善于知识分析工具的开发与利用； 六是加强技术的研发和投入。
浙江大学学报社科版执行总编徐枫提出“在线优先出版”兼具网络与纸本优势，一方面，融合了传统期刊严格的审稿流程，海量信息中提供经同行筛选的文献，另一方面兼具数字出版所有优势，短频快、不择时地、按需出版。而好的期刊传播路径应是“拥有自己的网站+借力大型数据库等集成网站+全媒体传播”。
《中国人口资源与环境》期刊编辑部建议在国家期刊库的基础上，建设英文文摘数据库，加强国际交流，推动我国优秀学术成果走向世界。各个学术期刊未来应加强与国家期刊库的紧密合作，共同打造社会科学数字出版平台，做好学术期刊集群出版，为哲学社会科学的繁荣作出应有的贡献，从而对我国学术期刊的数字化转型、新媒体应用、开放获取及学术期刊的网络化建设起到了积极的推动作用。
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