CiteScore與影響因子及其相關指標的對比分析

〔摘 要〕對比分析Scopus數據庫新推出的期刊評價指標CiteScore及其相關指標CiteScore Percentile、CiteScore Percentile Quartile，與Web of Science常用期刊評價指標影響因子及其相關指標Journal Impact Factor Percentile（影響因子百分位）、影響因子分區的異同，并選取學科規模及影響力均有差異的4個學科進行實證研究，以深入了解CiteScore的文獻計量學特征，為指標的進一步應用提供參考。

〔關鍵詞〕CiteScore；CiteScore Percentile；CiteScore Percentile Quartile；影響因子；影響因子百分位；影響因子分區

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2018.06.006

〔中圖分類號〕G250.252 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕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數據庫，該數據庫涵蓋了世界上最廣泛的科學、技術和醫學文獻的文摘、參考文獻及索引，是一個綜合性多學科的引文索引數據庫[1]。相對于Web of Science（WoS），Scopus數據庫收錄期刊所涉及的國家分布更均衡，具有更好的國際化程度，因此被各界人士認為是WoS最有力的競爭對手，國內外均有諸多研究對兩數據庫各個方面進行對比分析[2-4]。最初Scopus給出的期刊評價指標是SJR（SCImago Journal Rankings），該指標利用Google的Page Rank算法來測量期刊的聲望，并且考慮了期刊的質量和聲望對其引文價值的影響[5]；之后又于2010年推出了另一期刊評價指標SNIP（Source Normalized Impact per Paper），SNIP是通過對不同學科引文潛力進行標準化處理來平衡被引頻次的差異，從而實現不同學科間期刊影響力的比較[6]。SJR和SNIP雖然都有較強的期刊評價效力，但計算過于繁雜[7]。2016年12月8日，Scopus增加了新的期刊評價指標CiteScore，CiteScore的計算方法相對于SJR和SNIP更為簡單、透明，易于理解[8]。隨著Scopus數據庫影響力的不斷擴大，該指標一經問世，立即引起了學界的廣泛關注[9-10]，對CiteScore與影響因子的異同的分析類論文也如雨后春筍般涌現，如國內劉雪立等[11]基于JCR內8個學科的分析表明，CiteScore和影響因子在期刊影響力評價中具有高度一致性，且對于被引半衰期較長的學科期刊，CiteScore表現出一定的優越性；葉艷等[12]基于引文分析通過知識擴散因子和他引率兩個期刊影響力評價指標，比較判斷經濟管理領域的期刊影響因子和CiteScore指數的優劣，認為影響因子提供了一個更加準確和公平的期刊評價環境；肖仙桃等[13]對CiteScore 2016版及JCR 2015版收錄的期刊進行統計分析，結果認為，CiteScore和JCR所采用的評價期刊影響因子的計算方法類似，對期刊影響力的評價結果總體存在較高的一致性。國外Teixeira等[14]分析了期刊影響因子和CiteScore的異同，Poljak等[15]認為CiteScore是一個新的很好的期刊評價指標。Scopus數據庫在推出CiteScore的同時，也推出了其相關指標，即CiteScore Percentile（CiteScore百分位）及CiteScore Percentile Quartile（CiteScore百分位分區）。從計算方式上看，CiteScore百分位類似于Journal Impact Factor Percentile（影響因子百分位），CiteScore百分位分區類似于影響因子分區。查閱國內外文獻后發現，還少見同時對比CiteScore和影響因子及其相關指標異同的論文。鑒于此，本研究即以學科規模及影響力均有差異的4個學科為基礎，對比分析CiteScore與影響因子相關指標的異同，為指標的實際應用提供參考。

1 指標描述

1.1 CiteScore與影響因子

CiteScore沿用了影響因子的計算方式，即使用了“篇均被引”的概念，均使用被引頻次除以文獻量的計算方法，但二者又有所不同。經典影響因子的定義為期刊前兩年文獻在統計當年的被引頻次除以前兩年可被引文獻量。其中，可被引文獻量指的是Article和Review的量，其他文獻類型，諸如Letter、Proceedings Paper、Meeting、Correction等均不計算入分母，但其產生的被引用卻計算入分子。隨著對影響因子研究的逐漸深入，學者們對其評價期刊的效力產生了質疑，并提出諸多矯正形式。質疑的常見原因之一是其2年的引證時間窗口對于部分被引半衰期較長的學科來說太短，不能反映出部分期刊的實際影響力[16-17]，鑒于此，WoS于2009年推出了影響因子的5年引證時間窗口，即5年影響因子，作為2年引證時間窗口影響因子的有效補充[18]；二是其分子（所有類型文獻的被引頻次）和分母（僅Article和Review的量）使用的文獻量的不對稱性，會使部分刊發非可被引文獻量較大且獲得較多被引用的期刊影響因子虛高[19-20]。CiteScore看起來更像是影響因子的改進版，其計算公式與影響因子類似，不同之處主要體現在兩個方面：一是其承襲了SNIP所使用的3年的引證時間窗口；二是分母包括了所有的文獻類型。當然，二者最大的不同之處在于指標來源數據庫的差異，CiteScore來源于Scopus數據庫，其內共計收錄22 256種期刊，約為影響因子來源的JCR數據庫收錄期刊的2倍[14]，加之相對于影響因子的付費才能獲得，CiteScore的免費獲取受到眾多學者的青睞。從CiteScore和影響因子的計算方法可以看出，二者本質是一致的，CiteScore與影響因子一樣，僅能在學科內進行評價，尚不能滿足當前科研績效評價、職稱晉升等所需要進行的學科間期刊的評價。

1.2 分 區

為了便于進一步區分期刊影響力的大小，同時為了便于學科間的比較，JCR對其收錄的期刊在學科內進行了分區，方法是將同一學科期刊按影響因子的大小排序后，由大到小均分為4個區，即Q1、Q2、Q3和Q4區，各區期刊數量基本一致。自然，如果某種期刊屬于兩個或兩個以上學科，其影響因子分區也有兩個或兩個以上。Scopus數據庫也使用了分區的概念，其使用的是CiteScore百分位的分區，即Quartile 1為CiteScore百分位為75～99（省略了%）的期刊（包含Top10%的期刊）；Quartile 2為CiteScore百分位為74～50的期刊；Quartile 3為CiteScore百分位為49～25的期刊；Quartile 4為CiteScore百分位為24～0的期刊。可見，兩種數據庫的期刊分區均是按學科內期刊影響力大小等分為4個區。這點與中科院期刊分區有較大差異[21]。無論哪種分區，均一定程度上實現了對不同學科期刊比較的目的，期刊分區也是目前進行科研績效評價等的主要依據之一。

1.3 CiteScore Percentile與影響因子百分位

2015年6月，WoS推出了影響因子百分位指標，即為影響因子的位置指標[22-23]。其計算公式為：

可見，影響因子百分位是>0且<100的數值（省略了%）。相應地，伴隨著CiteScore的提出，Scopus數據庫也給出了CiteScore Percentile（CiteScore百分位），其給出的定義為“CiteScore Percentile Indicates the Relative Standing of a Serial Title in Its Subject Field”。舉例來說，如果一種期刊的CiteScore百分位為96，則說明在學科內，該刊的CiteScore大于或等于96%的期刊。根據其定義可以得出其計算公式為：

可見，CiteScore百分位與影響因子百分位一樣，屬于CiteScore的位置指標，但與影響因子百分位不同的是，CiteScore百分位是可以等于0的。由于Scopus數據庫和WoS中JCR的學科分類并不完全一致，故CiteScore百分位與影響因子百分位數值大小無法直接進行比較。另外需要指出的是，影響因子百分位保留到了小數點后3位，而CiteScore百分位均為整數，其進退位似乎沒有規律，數據庫內給出的最高值為99。由CiteScore百分位與影響因子百分位的計算方式可知，二者均一定程度上屏蔽了學科間的差異，使之具有了在學科間進行對比的能力，進一步擴大了原指標的適用范圍，且相對于分區指標來說，二者的指標定位更精確，未來有可能會逐步取代期刊分區而成為科研績效評價等的主要指標。

2 實證研究

為了進一步對比CiteScore與影響因子及其各相關指標情況，本研究以JCR中的SCI期刊為基礎，選擇在Scopus數據庫與SCI共同擁有的4個學科，對各指標詳細狀況進行對比分析，具體報告如下。

2.1 學科選擇

在JCR內獲得2016年SCI收錄期刊的學科分布及各學科影響因子均值，在Scopus數據庫獲得2016年收錄期刊的學科分布，在兩個數據庫共同收錄的學科中，按照WoS學科影響因子均值降序排列后近似均分為4個小組，獲得每個小組的影響因子均值，即獲得4個影響因子數值；再將兩個數據庫共同收錄的學科按照WoS學科收錄期刊量降序排列后近似均分為4個小組，在每個小組內分別隨機選擇一個學科影響因子均值與上述4個影響因子數值相近的學科為研究對象，最終入選的4個學科為OTORHINOLARYNGOLOGY、FORESTRY、INFECTIOUS DISEASES和IMMUNOLOGY。入選的4個學科規模和影響力均有所差異，認為具有一定代表性。

2.2 學科間收錄刊數對比

本研究選擇的4個學科分別為OTORHINOLARYNGOLOGY、FORESTRY、INFECTIOUS DISEASES和IMMUNOLOGY，各學科兩個數據庫收錄刊數見表1。由表1可知，同一學科內，SCI收錄刊數均小于Scopus數據庫，且部分學科差異很大，如INFECTIOUS DISEASES Scopus數據庫收錄刊數為SCI收錄刊數的近3倍。但是，并非所有入選SCI的期刊都被收錄到Scopus數據庫中，SCI中約有82%的期刊同時被Scopus數據庫收錄，這與以往報道相同[3]。

被兩個數據庫共同收錄的269種期刊中，分別按SCI和Scopus數據庫的期刊分區后，不同分區入選刊數情況見表2。由表2可知，從各分區期刊數量來看，1區和2區中Scopus數據庫的入選刊數均大于SCI 1區和2區的入選刊數，而3區和4區中SCI入選刊數均大于或等于Scopus數據庫入選刊數。269種期刊按SCI分區，Q1、Q2、Q3和Q4區期刊所占比例分別為25.28%、26.39%、26.77%和21.56%；按CiteScore百分位分區，Quartile 1、Quartile 2、Quartile 3和Quartile 4期刊所占比例分別為36.06%、37.17%、21.19%和5.58%；各分區共同收錄刊數所占比例分別為23.42%、14.87%、5.95%和5.58%。可見，SCI和Scopus數據庫的1區期刊重合度最高，其次為2區的期刊，3區和4區期刊一致程度較低。269種期刊中，位于CiteScore百分位的Top10%者共35種期刊，其中33種（94.29%）期刊在SCI的Q1區，僅有OTORHINOLARYNGOLOGY中的Audiology and Neuro-Otology和International Forum of Allergy & Rhinology 2種期刊在SCI的Q2區。期刊分區相同者共計134種，約占269種期刊的一半，也即是說，有約一半的期刊在SCI和Scopus數據庫內所在的分區是不一致的，相對來說，優質期刊無論在SCI內還是在Scopus數據庫內均有較好的表現，可以分在較好區域，而影響力相對較弱的期刊，在SCI和Scopus數據庫內的分區差異較大。269種期刊中，在SCI內所處分區優于Scopus數據庫內者共6種期刊，分別為IMMUNOLOGY中的Virulence、Lancet HIV、OncoImmunology 和OTORHINOLARYNGOLOGY中的Rhinology在SCI中處于Q1區，而在Scopus中為2區；OTORHINOLARYNGOLOGY中的Clinical Otolaryngology在SCI中處于Q1區，而在Scopus中為3區；IMMUNOLOGY中的Journal of Investigational Allergology And Clinical Immunology在SCI中處于Q2區，而在Scopus中為3區。其余263種期刊（97.77%）在Scopus數據庫內的分區均等于或優于SCI內的分區。以上結果理論上也是成立的，由于Scopus數據庫刊源更廣泛，故各分區期刊數量均較多，而SCI原則上是擇優收錄，這就使SCI內的期刊在Scopus數據庫內表現可能更好，可以分到更好的區域內。

2.3 指標數值對比

各學科的CiteScore、CiteScore百分位、影響因子、影響因子百分位及其對比情況見表3、表4和表5。單因素ANOVA檢驗（SPSS 22.0統計學軟件）結果示，CiteScore百分位和影響因子百分位4個學科間差異均沒有統計學意義（均為P>0.05），而CiteScore和影響因子4個學科間差異均有統計學意義（均為P=0.000），進一步兩兩比較結果示，OTORHINOLARYNGOLOGY與FORESTRY的CiteScore差異無統計學意義（P=0.915），OTORHINOLARYNGOLOGY與FORESTRY、INFECTIOUS DISEASES與IMMUNOLOGY的影響因子差異無統計學意義（P=0.088、0.063），其余組間的CiteScore和影響因子差異均有統計學意義（均為P<0.01）。以上結果表明，CiteScore和影響因子在不同學科間差異較大，而將其轉換為位置指標（即指標的百分位）形式后，各組間差異沒有統計學意義，可以認為，轉換后的位置指標適宜用于不同學科間期刊的評價。

經Wilcoxon檢驗，269種期刊的CiteScore與影響因子相比差異有統計學意義（Z=-6.175，P=0.000），其中，影響因子>CiteScore者174種（64.68%），影響因子影響因子百分位者220種（81.78%），CiteScore百分位<影響因子百分位者47種（17.47%），二者相等者2種（0.74%）。分學科對比結果顯示，除OTORHINOLARYNGOLOGY的影響因子與CiteScore相比差異無統計學意義（P=0.215）外，其余組間的影響因子與CiteScore、影響因子百分位與CiteScore百分位相比差異均有統計學意義（均為P=0.000）。以上結果表明，列入研究的4個學科整體來看，影響因子數值大于CiteScore，CiteScore百分位大于影響因子百分位。分析原因可能為：1）從二者計算公式看，分母中，CiteScore同時包括了除Article和Reviews外的其他非可被引文獻量，在部分學科內該部分文獻量可能不小，分母的增加導致CiteScore數值的減少；分子中，考慮到Scopus數據庫大的收錄刊數，其被引頻次應該是增加的，只是相對于分母的增加，該值增加的程度較小，故最終使影響因子大于CiteScore。2）由于Scopus數據庫收錄刊數遠較JCR多，故各學科內期刊量也較多，平均分成的4個區內的期刊量也就大，優質期刊所在的位置相對于影響因子即有所提前，因此，CiteScore百分位大于影響因子百分位。

2.4 相關性分析

經Spearman相關性分析，269種期刊中，CiteScore與影響因子、CiteScore百分位與影響因子百分位的相關系數分別為0.949、0.873（均為P=0.000），各學科相關性分析結果見表6。可見，影響因子和CiteScore對期刊排序的結果一致性很高，各學科平均的相關系數為0.911，說明影響因子和CiteScore具有相同的期刊評價效力，這與劉雪立等[11]基于JCR 8種學科的研究結果一致；使用影響因子百分位和CiteScore百分位對期刊排序的結果也是一致的，各學科平均的相關系數為0.891，該值略低于影響因子和CiteScore的相關系數的原因考慮可能與CiteScore僅保留整數有關。

3 小 結

本研究對Scopus數據庫新推出的期刊評價指標CiteScore與WoS常用期刊評價指標影響因子及其相關指標作了對比分析，結果表明，Scopus數據庫收錄刊數遠大于WoS，但仍有部分WoS期刊沒有入選至Scopus數據庫；97.77%的期刊在Scopus數據庫內的分區等于或優于其在SCI內的分區，尤其WoS數據庫中影響力較大的期刊，在Scopus數據庫內均有較好的分區結果；CiteScore和影響因子數值在不同學科間差異較大，整體來看，有約2/3的期刊影響因子>CiteScore；CiteScore和影響因子對期刊排序的結果一致，學科內相關系數平均為0.911；CiteScore百分位和影響因子百分位在學科間的排序結果較一致，相關系數為0.873。

CiteScore和影響因子、CiteScore百分位和影響因子百分位、CiteScore百分位分區和影響因子分區除了來源于不同數據庫、計算方法略有差異外，其指標本質是相似的，因此理論上來說他們的適用范圍及局限性也類似。如CiteScore和影響因子僅能在學科內進行比較；CiteScore百分位分區和影響因子分區均具有半定量的性質，雖然可以在學科間比較，但同一分區內的期刊影響力可以相差很大；CiteScore百分位和影響因子百分位相對于期刊分區更為精細，未來有可能成為科研績效評價等的主要依據之一。

本研究較系統地對比分析了CiteScore與影響因子及其相關指標在期刊評價方面的異同，該研究結果有利于深入了解CiteScore的文獻計量學特征，為指標的進一步應用提供參考。需要指出的是，由于數據處理過程過于繁瑣，本研究僅選取了4個學科做對比，雖然考慮到了不同學科規模和影響力的差異，但仍不能代表全部學科期刊在不同數據庫內各指標的對比情況；對同一學科內期刊在兩個數據庫中表現的具體差異性還需要更深入的研究。總之，CiteScore及其相關指標發布時間均較短，對其特性的研究均有待深入。

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（責任編輯：郭沫含）