CiteScore、CiteScore百分位与常用期刊评价指标的相关性分析

■盛丽娜

1)新乡医学院期刊社《眼科新进展》编辑部，河南省新乡市金穗大道601号　4530032)河南省科技期刊研究中心，河南省新乡市金穗大道601号　453003

2004年11月，Elsevier公司推出Scopus数据库，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、参考文献以及索引，是一个综合性引文索引数据库[1]。相对于Web of Science(WoS)数据库，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[2-4]。2016年12月8日，Scopus数据库发布了新的期刊评价指标CiteScore，该指标一经问世，立即引起了学界的广泛关注[5-6]。CiteScore使用了类似影响因子的计算方式，即引入了篇均被引的概念，但是不同于影响因子的2年引证时间窗口，CiteScore延续了计算SNIP、SJR时一贯使用的3年引证时间窗口，因此对于被引半衰期较长的期刊，CiteScore的评价效果更加理想[7]；另外，影响因子计算时使用的分母是研究论文(Article)和综述论文(Review)的数量[8]，而CiteScore的分母则包含了所有类型文献的数量[9]。当然，二者最大的差异是来源数据库不同，CiteScore来源于Scopus数据库，而影响因子则来源于WoS数据库。由于来源数据库规模的差异，拥有CiteScore指标的期刊数量是拥有影响因子期刊数量的2倍[10]，Scopus关于期刊的计量指标可免费获取，诸多学者对于CiteScore的发展前景持乐观态度[11-12]。

由于CiteScore发布时间较短，国内外对于CiteScore的研究较少。刘雪立等[13]基于《期刊引证报告》(JournalCitationReports,JCR)内8个学科的分析发现，CiteScore和影响因子在期刊影响力评价中具有高度一致性，而对于被引半衰期较长的学科期刊的评价，CiteScore表现出一定的优越性；叶艳等[14]通过分析知识扩散因子和他引率2个期刊影响力评价指标来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。而在WoS上尚未查及分析CiteScore指标数据的论文。Scopus数据库在发布CiteScore的同时，推出了CiteScore百分位(CiteScore Percentile)，即CiteScore Percentile indicates the relative standing of a serial title in its subject field[15]。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大于或者等于96%的期刊。可见，CiteScore百分位类似于2015年6月JCR报告推出的影响因子的延伸指标——影响因子百分位(Journal Impact Factor Percentile)[16]，二者均属于排序的位置指标。目前，国内外有关CiteScore百分位的研究类论文较少。鉴于此，本研究在Scopus与WoS数据库共同拥有的学科中，考虑学科规模以及影响力的差异，选择4个学科的期刊为研究对象，评价CiteScore和CiteScore百分位与常用期刊评价指标的相关性，了解期刊文献计量学的新指标CiteScore和CiteScore百分位对期刊评价的特点和效力，为这两个指标的进一步应用提供参考。

1　资料与方法

1.1　学科选择

在JCR内检索2016年SCI收录期刊的学科分布，并计算各学科影响因子的平均值，在Scopus数据库检索2016年收录期刊的学科分布。在2个数据库共同收录的学科中，按照WoS学科影响因子平均值降序排列后近似均分为4个小组，计算每个小组的影响因子平均值，即获得4个影响因子数值；再将2个数据库共同收录的学科按照WoS学科收录期刊数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1个学科影响因子平均值与上述4个影响因子数值相近的学科为研究对象，最终入选的4个学科为耳鼻喉科学(Otorhinolaryngology)、林学(Forestry)、传染病学(Infectious Diseases)和免疫学(Immunology)。

1.2　数据来源

进入WoS数据库，检索上述4个学科2016年SCI收录期刊的状况，分别记录各学科期刊的总被引频次、影响因子、特征因子、论文影响分值、影响因子百分位、标准特征因子和即年指标等；进入Scopus数据库下载所有收录期刊2016年的CiteScore、CiteScore百分位、SNIP和SJR。

1.3　统计学处理方法

采用SPSS 22.0统计学软件进行数据统计，多组间比较采用单因素ANOVA分析，学科内指标的相关性采用Pearson相关性分析，学科间指标的相关性采用Spearman等级秩相关分析，以P小于0.05为差异具有统计学意义。

2　结果与分析

2.1　一般状况

2016年，WoS和Scopus数据库中Otorhinolaryngology、Forestry、Infectious Diseases和Immunology 4个学科共同收录的期刊数量分别为36、54、73和106种，4个学科间的CiteScore、SJR、影响因子、特征因子、论文影响分值、即年指标、被引半衰期和引用半衰期差异均具有统计学意义(方差检验F=15.464、7.073、13.955、6.886、10.720、95.349、6.435和7.270，P均小于0.001)，因此入选的4个学科学术影响力差异具有统计学意义。各学科主要文献计量学指标情况见表1。由表1可知，在Otorhinolaryngology、Infectious Diseases和Immunology 3个学科中，CiteScore平均值均小于影响因子平均值；而在Forestry学科中，CiteScore平均值大于影响因子平均值，该结论与刘雪立等[13]基于JCR 8个学科的研究得出的大部分期刊CiteScore大于影响因子的结论一致。

表1　4个学科的文献计量学指标　(均值±标准差)

2.2　学科内指标的相关性分析

学科内指标的相关性分析结果如表2所示，可以发现，4个学科内的CiteScore与CiteScore百分位、SNIP、SJR均呈显著正相关，相关系数平均值分别为0.857、0.853和0.888(P均小于0.001)；CiteScore与影响因子、特征因子、论文影响分值、影响因子百分位、标准特征因子、即年指标亦均呈显著正相关，相关系数平均值分别为0.854、0.578、0.850、0.788、0.578和0.610(P均小于0.05)；除Otorhinolaryngology外，CiteScore与总被引频次均呈显著正相关(P均小于0.001)，这可能与Otorhinolaryngology入选期刊数量过少，数据还没有表现出相关性有关。以上数据说明Scopus数据库内新增加的CiteScore，与现今常用的期刊评价指标SNIP、SJR、影响因子、特征因子、论文影响分值、影响因子百分位、标准特征因子、即年指标等均有相同的期刊评价效力，相关系数由大到小依次为SJR、影响因子、SNIP、论文影响分值、影响因子百分位、特征因子和标准特征因子、即年指标。CiteScore在学科内与影响因子表现出较高的一致性，可能与二者类似的计算方式有关，这与刘雪立等[13]的研究结果一致，也从侧面说明使用篇均被引的方式评价期刊，即便在不同数据库、不同被引时间窗口也可以得出较为一致的结果。该结论也与文献[17-18]报道的结果一致。

由表3的学科内CiteScore百分位与其他文献计量学指标的相关性分析结果可知，CiteScore百分位表现出与CiteScore类似的统计学特征，即在学科内与SNIP、SJR均呈现显著正相关，相关系数平均值分别为0.715、0.702(P均小于0.001)；与影响因子、特征因子、论文影响分值、影响因子百分位、标准特征因子、即年指标亦均呈显著正相关，相关系数平均值分别为0.735、0.500、0.680、0.890、0.500和0.507(P均小于0.05)；与总被引频次也呈显著正相关，相关系数平均值为0.421。以上数据说明CiteScore百分位也具有与常用期刊评价指标类似的期刊评价效力，常用期刊评价指标与CiteScore百分位的相关系数由大到小排列为影响因子百分位、影响因子、SNIP、SJR、论文影响分值、即年指标、特征因子和标准特征因子。需要指出的是，除影响因子百分位外，CiteScore百分位与其他指标的相关系数平均值均较CiteScore与其他指标的相关系数的平均值低，说明在学科内,CiteScore较CiteScore百分位具有更好的期刊评价效力。这应该与CiteScore百分位仅保留整数，没有像影响因子百分位一样精确到小数点后3位数字有关，从而造成较多期刊具有相同的CiteScore百分位，因此在同一学科内其评价效力弱于CiteScore。在学科内，CiteScore百分位与影响因子百分位相关性最强，这可能与二者类似的计算方式有关。这二者分别由各刊的CiteScore和影响因子在各自学科内的排序转换而成，而CiteScore和影响因子又具有很强的相关性，故CiteScore百分位与影响因子百分位表现出强相关也可以理解。

表2　学科内CiteScore与其他文献计量学指标的相关性分析

注：**为P<0.001，*为P<0.05。

表3　学科内CiteScore百分位与其他文献计量学指标的相关性分析

注：**为P<0.001，*为P<0.05。

2.3　CiteScore百分位与CiteScore的统计学特征对比

CiteScore百分位与CiteScore的统计学特征对比结果见表4。由表4可知，4个学科中，CiteScore百分位的极小值与极大值之比、中位数与极大值之比均大于CiteScore，离散系数均小于CiteScore，说明CiteScore百分位较CiteScore分布更均衡，波动更加平稳；CiteScore百分位的偏度均为负数，说明其数据分布形态与正态分布相比为左偏，数据左端有较多的极端值，但是其偏度绝对值均小于CiteScore，说明其分布形态的偏斜程度较小，相对于CiteScore更接近于正态分布；CiteScore百分位的峰度也均为负值，说明其数据分布与正态分布相比较为平坦，为平顶峰，但是其绝对值在CiteScore峰度较大的学科，即Forestry和Immunology中明显较小，分布形态的陡缓程度与正态分布的差异程度较小，更接近于正态分布，说明其对CiteScore峰度较大的学科峰度的纠正效果明显。总体来看，CiteScore百分位较好地改善了CiteScore的分布偏性，使数据更接近于正态分布，可以在一定程度上用于跨学科评价。这点与影响因子百分位相似[19]。鉴于此，本研究同时分析了CiteScore百分位的跨学科评价效力。

表4　学科内CiteScore与CiteScore百分位统计学特征对比分析

2.4　学科间指标的相关性分析

常用的期刊评价指标中，SNIP是常用的跨学科评价指标[20-21]，除此之外，影响因子百分位和标准特征因子也具有跨学科评价效力[22-23]，而CiteScore百分位与影响因子百分位类似，也具有一定的跨学科评价能力。本研究同时对4个指标在学科间的评价结果进行Spearman等级秩相关分析(表5)，结果表明CiteScore百分位、SNIP、影响因子百分位、标准特征因子间的跨学科评价效力较为一致，4个指标间的相关系数均较高，平均值为0.731。CiteScore百分位与影响因子百分位、SNIP的相关系数均很高(均大于0.800)；与标准特征因子的相关系数最低，但是也大于0.500，验证了CiteScore百分位具有较强的跨学科评价能力。尤其是，相对于共同来源于Scopus数据库的SNIP，CiteScore百分位的计算方法更简单、明了，易于核查。

表5　学科间指标的相关性分析结果

注：**为P<0.001。

2.5　各学科CiteScore前3位和后3位期刊指标对比

将4个学科内的期刊分别按照CiteScore降序排列，选择位于前3位和后3位的期刊，对比CiteScore、CiteScore百分位、影响因子、影响因子百分位等的差异，结果见表6。由表6可以较为直观地看出，学科内期刊的CiteScore排序与影响因子排序较为一致，尤其是Forestry和Infectious Diseases学科内CiteScore和影响因子排序的前3位以及Infectious Diseases和Immunology学科内CiteScore和影响因子排序的后3位完全一致。另外，由表6还可以看出，Infectious Diseases学科中的LancetInfectDis的CiteScore为5.96，而影响因子却达到19.864，虽然其CiteScore和影响因子均位列学科第1位，但是相对于相同学科的其他期刊，其CiteScore和影响因子数值间相差很大，查看其指标后发现，该刊的可被引文献占比为79.03%，考虑除了引证时间窗口不同以及数据库不同造成的指标计算时使用的被引频次不同以外，还与指标计算时的分母相差较大有关。CiteScore计算时使用了所有类型文献的数量，而影响因子计算时仅使用了研究论文和综述论文的数量。

表6　CiteScore和影响因子及其相关指标的对比

注：*均为在学科内的排序。

3　小结

本研究在Scopus和WoS数据库共同收录的学科中，综合考虑学科规模和影响力的差异，选择了4个学科作为研究对象，分析Scopus数据库新近提出的期刊评价指标CiteScore、CiteScore百分位与常用期刊评价指标的相关性。结果表明，在学科内，CiteScore与常用期刊评价指标具有相同的评价效力，其相关系数由大到小排列为SJR(0.888)、影响因子(0.854)、SNIP(0.853)、论文影响分值(0.850)和影响因子百分位(0.788)、特征因子和标准特征因子(0.578)、即年指标(0.610)；CiteScore百分位与常用期刊评价指标排序也呈现正相关，其相关系数由大到小排列为影响因子百分位(0.890)、影响因子(0.735)、SNIP(0.715)、SJR(0.702)、论文影响分值(0.680)、即年指标(0.507)、特征因子和标准特征因子(0.500)。在学科间， CiteScore百分位与影响因子百分位、SNIP、标准特征因子均呈现显著正相关，相关系数分别为0.873、0.827和0.555，说明CiteScore百分位具有较强的跨学科评价能力，尤其与影响因子百分位、SNIP的期刊排序结果一致性较高。

综上所述，虽然CiteScore和影响因子来源于2个不同的数据库，但是二者在学科内对期刊评价的排序一致，CiteScore和影响因子等一样可用于学术期刊的评价。同时，CiteScore百分位也适用于期刊的跨学科评价，并且CiteScore百分位相对于SNIP，计算方法更加简单、明了，易于核查，更易于推广和接受。Scopus数据库具有收录期刊的范围广、国别间的平衡性好，以及其期刊计量指标可免费获取等特点，相信随着对Scopus数据库指标认识的不断深入，Scopus数据库期刊评价指标的使用范围和影响力将进一步扩大。2013年Brody[24]曾认为影响因子“imperfect but not yet replaceable”(影响因子并不完美，但是仍不可替代)，而CiteScore的提出对影响因子造成了重大冲击，肖仙桃等[25]认为CiteScore和影响因子将并存一段时间，并且推动完善国际期刊评价方法的研究热潮。笔者认为CiteScore为新推出的指标，与影响因子相比，其较少由于人为操控而造成评价指标的不合理，因此CiteScore相对更加客观。随着对CiteScore认识的不断加深，其使用范围的不断扩大，可能也有期刊采用不正当手段提高CiteScore，而相应地对CiteScore的各种修正也将应运而生。总之，新指标的提出对于完善期刊评价体系具有积极意义，对CiteScore逐步解析，将有助于其尽快普及应用。