SCI与Google学术之间的博弈
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美国《科学引文索引》(Science Citation Index, 简称 SCI )于1957 年由美国科学信息研究所(Institute forScientific Information, 简称 ISI)在美国费城创办,是由美国科学信息研究所(ISI)1961年创办出版的引文数据库。SCI(科学引文索引)是世界著名的三大科技文献检索系统之一。截止2016年6月,共收录3700余种国内外优秀期刊。2016年7月11日,著名的情报数据提供商汤森路透公司(Thomson Reuters Corp)宣布将知识产权业务和科学信息业务(IP & Science)以35.5亿美元的价格出售给Onex Corp和霸菱亚洲投资(Baring Private Equity Asia)。
Google学术自2004年11月推出以来,收到广大学者的一致好评,影响力日益增大。Google学术能够帮助用户查找包括期刊论文、学位论文、书籍、预印本、文摘和技术报告在内的学术文献,内容涵盖自然科学、人文科学、社会科学等多种学科。据估计,截止至2014年5月,Google学术共收集1亿6千万篇学术文献,几乎是同期Web of Science的三倍,已经成为学者们文献检索不可或缺的重要工具。2016年Google最新的学术指标已经出炉。
SCI和Google学术都在6月份公布了新的一期期刊评价指标。SCI基于期刊影响因子对期刊进行了比较,而Google学术则基于h5因子进行评价。
期刊影响因子是表征期刊影响大小的一项指标,也就是一本期刊平均每篇论文的被引比用数。它的计算方式是:某年被全部源刊物引证该刊前两年发表论文的次数,与该刊前两年所发表的全部源论文数之比。
Google学术的h因子评价体系最初由美国加州物理学家Jorge Hirsch提出,用于评价一个学者的影响力,即一个人在其发表的所有学术文章中有h篇论文分别被引用了至少N次,他的h指数就是N。类似的,Google学术也将其用于期刊评价,并设定了5年的时间限定,以避免h因子只增不减的问题。另外一个与之相关的概念是h5中位数(h5-median),即所有文章中被引用次数的中位数。因为期刊中论文的被引一般并非正态分布,所以这与计算影响因子时的平均数概念也是不同的。
2016年SCI与Google学术公布的前5位期刊对比。
SCI根据自己对期刊的评价原则从全世界范围内挑选期刊,建成一个强大的数据库。SCI提出的影响因子既是根据某篇文章在这个数据库中的其他文章被引次数计算得到。这样做在一定程度上保证了学术引用的质量。但是影响因子很容易受一篇高引用文章所扭曲,也就是说,如果在期刊某期发表的某一篇文章有较高的被引频次,即便同期其他文章不被引用,那么期刊的影响因子也会很高,这样就无法客观评价一本期刊的整体实力。例如去年和今年影响因子排名第一的CA-A Cancer Journal for Clinicians,在Google学术指标中始终在100位以外。
相比于SCI只搜索收录期刊的文章,Google学术则是彻底搜索整个互联网,提供了更为完整的信息。Google学术的h因子评价体系不受单篇论文的超高引用,相对比较客观反映整本期刊的影响力。Google学术的h5指数可以免费,并且对9种不同语言的出版物前一百名进行评估分析。但由于Google学术覆盖了整个互联网,文章的质量无法得到保证,也会存在假论文的引用,并造成学术论文中的“垃圾信息”的泛滥。Google学术指标具有一定的代表性和指导意义,但由于谷歌的学术指标发布时间不长,有些问题仍有待完善,比如杂志数据库收录的各项指标等,一旦修改就会影响全部数据。
综上所说,Google学术采用的h因子评价体系使得我们在评价期刊的时候多了一种选择。随着Google学术评价体系的不断完善,必将对SCI形成冲击。不过这样的竞争,对于科研工作者或者期刊从业者都是有好处的,我们不必再只依赖一个评价标准,而有了更多的选择。
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