[论文解读] A review of the literature on citation impact indicators

Ludo Waltman|arXiv (Cornell University)|Jul 8, 2015

scientometrics and bibliometrics research参考文献 326被引用 9

一句话总结

本文全面回顾了引文影响力指标，分析了其在主要文献数据库（Web of Science、Scopus、Google Scholar）中的计算方法，重点关注出版物与引文选择、学科归一化、合著者计数以及期刊层面指标。文章识别出关键的方法论挑战，并为科学计量评估的未来研究提供了建议。

ABSTRACT

Citation impact indicators nowadays play an important role in research evaluation, and consequently these indicators have received a lot of attention in the bibliometric and scientometric literature. This paper provides an in-depth review of the literature on citation impact indicators. First, an overview is given of the literature on bibliographic databases that can be used to calculate citation impact indicators (Web of Science, Scopus, and Google Scholar). Next, selected topics in the literature on citation impact indicators are reviewed in detail. The first topic is the selection of publications and citations to be included in the calculation of citation impact indicators. The second topic is the normalization of citation impact indicators, in particular normalization for field differences. Counting methods for dealing with co-authored publications are the third topic, and citation impact indicators for journals are the last topic. The paper concludes by offering some recommendations for future research.

研究动机与目标

• 考察引文影响力指标在科研评价中的作用及其方法论基础。
• 评估主要文献数据库（Web of Science、Scopus、Google Scholar）在计算引文指标方面的可靠性与局限性。
• 研究关键的方法论挑战，如出版物与引文选择、学科归一化及合著者计数。
• 评估期刊层面引文影响力指标的设计与应用。
• 为引文影响力测量与科学计量实践的未来研究提供可操作的建议。

提出的方法

• 对多个科学领域中文献中引文影响力指标的现有文献进行系统性综述。
• 比较不同文献数据库（Web of Science、Scopus、Google Scholar）在覆盖范围、引文计数及计算影响力指标适用性方面的差异。
• 分析出版物与引文选择标准，包括时间窗口与学科范围。
• 考察归一化技术，特别是学科归一化，以应对学科间引文行为差异。
• 回顾合著出版物的计数方法，包括分数计数法与作者贡献分配。
• 评估期刊层面指标（如影响因子、Eigenfactor、SCImago期刊排名SJR）及其底层算法与局限性。

实验结果

研究问题

• RQ1 不同文献数据库（Web of Science、Scopus、Google Scholar）在覆盖范围与引文影响力指标计算的可靠性方面如何比较？
• RQ2 构建引文影响力指标时，出版物与引文选择的最佳标准是什么？
• RQ3 学科归一化在多大程度上能提升跨学科引文影响力比较的公平性与准确性？
• RQ4 如何在引文影响力指标中合理处理合著者关系，以确保对个体研究人员评价的公平性？
• RQ5 现有期刊层面引文影响力指标在反映科学影响力方面的优缺点是什么？

主要发现

• Web of Science、Scopus与Google Scholar在覆盖范围、引文索引实践及完整性方面存在显著差异，影响引文影响力指标的可靠性。
• 学科归一化对于公平比较跨学科引文影响力至关重要，但现有方法在准确性和实施上存在差异。
• 合著者计数方法（如分数计数法）可减少对个体研究人员评价的偏差，但其采用仍不一致。
• 影响因子与Eigenfactor等期刊层面指标虽被广泛使用，但存在易受自引影响及引文分布偏斜等局限性。
• 文献数据库选择与指标计算方法对最终引文影响力得分具有显著影响。
• 科研评价中亟需更透明、标准化且方法论严谨的引文影响力测量方法。