SCI来源期刊影响因子预测和结构分析方法——以Nature杂志为例*

■盖双双 刘雪立 张诗乐

Nature杂志由英国商业出版商Nature出版集团出版发行[1]，是Nature出版集团的旗舰[2]，并被Elsevier评为最有影响力的期刊[3]，是2012年全球范围内影响因子最高的综合性科技期刊[4-5]。Nature是一个著名的跨学科科技期刊，并普遍被认为是少数仅存的报道大范围科学领域内原始研究的学术性期刊之一[4]，始终报道和评论全球科技领域里最重要的突破和进展，在国际上享有广泛影响和崇高威望。近年来，中国许多高校和研究机构为鼓励科研人员在Nature发表更多的论文，相继制定了诱人的奖励政策。例如，中国农业大学、华南师范大学、浙江理工大学等对Nature每篇论文奖励100万元人民币。新乡医学院则规定，对于在Nature及影响因子≥20的Nature子刊发表一篇论文均奖励100万元。扬州大学和南京大学每篇分别奖励50和30万；南开大学、哈尔滨工业大学、南京航空航天大学等每篇奖励10万。当然，Nature在中国科学评价体系中的应用不仅仅是金钱奖励，还广泛应用于中国科学院和中国工程院院士评选、教授和其他高级职称的晋升和破格晋升、科研基金支持等方面。

Web of Knowledge数据平台的《期刊引证报告》（Journal Citation Reports，JCR）每年6月中、下旬公布各期刊上一年度的影响因子，每年的这一时刻牵动着全球亿万科研人员的心。但很多情况下我们有必要提前知道SCI数据库来源期刊的影响因子，尤其是国内外影响力较高的期刊。因此，本文选取国际著名的Nature杂志为例，详细阐述了其影响因子的预测和结构分析方法。本研究根据影响因子的定义和计算公式[6-7]，借助Web of Science（WoS）数据库的引证分析功能，提前计算Nature杂志2013年的影响因子。对Nature杂志2013年影响因子的结构特征进行了详细统计和分析，包括不同类型文献、高被引论文、高被引作者、不同机构、不同国家和地区对Nature杂志2013年影响因子的贡献度。

1 Nature杂志2013年影响因子预测方法

2011-2012年Nature发表的文献类型包括article、review、editorial material、news item、book review、letter、correction和biographical item等8种，其中，可被引文献（citable items）（即计算影响因子的分母）仅包括article和review两种文献类型[8-9]，而参与影响因子计算的分子是所有类型文献在统计当年的被引频次。本文通过WoS检索2011-2012年Nature发表的各类型文献数量及其在2013年的总被引频次，预测该期刊2013年的影响因子。检索时间:2014年3月21日。

2011-2012年Nature共发表article和review两类文献1710篇，两年内发表的所有类型文献在2013年的总被引频次为70114，根据影响因子的定义和计算公式，Nature2013年的影响因子为:70114/1710=41.002。为了验证该方法的科学性和合理性，笔者按此方法分别计算了2008-2012年各年度Nature的影响因子，并查询了JCR数据库各年度公布的实际影响因子，结果见表1。

由表1可以看出，按照本文的预测方法，尽管2008-2012年Nature各年度的影响因子预测值与JCR报告的实际影响因子相比均有一定的误差，但除了2012年以外，其余各年度的预测误差均保持在2%以内，其中2010年的误差率仅为0.021%，这在一定程度上反映了此预测和计算影响因子方法的可信性。另外，表1表明，2008年、2009年和2011年Nature影响因子的预测值均高于实际值。经认真比对WoS和JCR数据库之后，我们推测可能的原因是:①作者引用参考文献差错导致JCR和WoS数据库中引证数据存在一定的差异。我们检索了2008-2012年WoS和JCR数据库各年度计算影响因子的所需的被引频次和论文数，发现造成影响因子预测值和实际值差异的因素均为被引频次的不一致。②时间因素。由于个别论文的引用发生在JCR影响因子公布之后，导致我们利用WoS计算影响因子所用的被引频次值高于JCR中计算影响因子的被引频次值。③数据库加工和处理的错误。我们前期的研究表明，仅2012年1年，WoS处理的文献条目就超过182万条（数据库检索结果），期刊引证数据很难避免出现差错，这也将导致影响因子的预测误差[10]。

2 Nature杂志2013年影响因子的结构特征

2.1 不同类型文献对Nature 2013年影响因子的贡献

2011-2012年Nature发表的文献类型包括editorial material、news item、book review、review、article、letter、correction和biographical item，不同类型的文献数量及其对2013年Nature影响因子的贡献见表2。

由表2可以看出，2011-2012年Nature发表的8种文献类型中，2013年被引频次最高的是article和review两种类型的文献。对2013年Nature影响因子贡献最大的是article类型的文献，被引频次远远高于其他类型的文献，贡献率高达86.19%。其次是review类型的文献，贡献百分比为7.75%。从发文量来看，review类型的文献数量远远低于article类型的文献量，但review类型文献的篇均被引频次超过了article类型文献的2倍。另外，Nature发表的editorial material类型的文献数量略高于article类型的文献，但其被引频次却远低于article，对2013年Nature影响因子的贡献位居第三。其他类型的文献对2013年Nature影响因子的贡献微乎其微。

表1 2008-2012年Nature影响因子的预测结果及预测误差

表2 Nature不同类型文献对其2013年影响因子的贡献

2.2 高被引论文对Nature 2013年影响因子的贡献

通过WoS数据库检索2011-2012年Nature发表的所有类型的文献，并按其在2013年的被引频次高低排序，选取被引频次＞200的论文，共18篇，这18篇高被引论文是对2013年Nature影响因子贡献突出的优秀论文。18篇高被引论文对Nature2013年影响因子的贡献见表3。

由表3可以看出，2011-2012年Nature发表的18篇高被引论文中，有9篇来自美国，4篇来自英国，2篇来自德国。西班牙、日本、比利时各1篇。另外，Dunham[11]发表的有关人类基因组的研究论文被引频次明显高于其他论文，对2013年Nature影响因子的贡献最大，贡献值为0.392。

表3 高被引论文对Nature 2013年影响因子的贡献

2.3 高被引作者对Nature 2013年影响因子的贡献

通过WoS数据库检索2011-2012年Nature发表的所有类型文献，共5242篇，其中总被引频次≥1者共3335篇文献，Nature两年内的论文被引率为63.62%。3335篇文献中2013年被引频次≥1者为2964，这些是对Nature2013年影响因子做出贡献的文献。利用Excel对2964篇文献的“通讯作者地址”进行分析，以确定不同高被引作者对Nature2013年影响因子的贡献。高被引作者对Nature2013年影响因子的贡献见表4。

由表4可以看出，前20位高被引通讯作者中，有13位来自美国，3位来自英国，2位来自德国。日本、比利时各1位。对Nature2013年影响因子贡献最大的两位作者分别是来自英国EuropeanBioinformatics Institute的Dunham和来自美国Stanford University的Kobilka，贡献值分别为0.392和0.364。另外，2年内在Nature发文量最多的两位作者分别是来自美国的Meyerson和Golub，发文量分别为14篇和10篇，对影响因子的贡献率分别为0.185和0.149。

表4 Nature的高被引作者对其2013年影响因子的贡献

2.4 高被引机构对Nature 2013年影响因子的贡献

利用Excel对2964篇文献的机构按“2013年被引频次”进行分类求和汇总，选取被引频次最高的前20个机构，这20个高被引机构对Nature2013年影响因子贡献最突出，详见表5。

表5 高被引机构对Nature 2013年影响因子的贡献

由表5可以看出，前20个高被引机构中大学占13个，对Nature2013年影响因子贡献突出的机构主要来源于高校，说明高校是科研产出的重要发源地。对影响因子贡献最大前5个机构均为高校。另外，前20个高被引机构全部集中于美国和英国，其中16个机构来自美国，另外的4个机构来自英国。

2.5 不同国家和地区对Nature 2013年影响因子的贡献

2964篇被引文献来自48个国家和地区，对Nature2013年影响因子贡献突出的前20个国家及其对影响因子的贡献值见表6。

表6 不同国家和地区对Nature 2013年影响因子的贡献

由表6可以看出，对2013年Nature影响因子贡献最突出的国家是美国，贡献值高达24.623，英国次之，贡献值为4.236，两个国家对Nature2013年影响因子贡献率达70.4%，说明美国和英国是Nature的重要稿源地。另外，德国、日本、瑞士、加拿大、法国和中国等均对Nature影响因子做出了较为突出的贡献。

3 结论

3.1 影响因子预测方法的科学性

本文所介绍的影响因子预测方法严格遵循了影响因子的定义和计算原理，计算影响因子的数据与JCR同源，均来自WoS，而且我们曾就此预测方法专门咨询了WoS数据库官方技术服务人员，他们对此预测和计算方法给予了充分肯定。

按该方法对2008-2012年Nature各年度影响因子进行了预测（见表1），预测结果显示:各年度的预测值与JCR公布的实际值都非常接近，从实证研究的角度进一步验证了该预测方法的科学性。

3.2 不同来源文献对影响因子的贡献差异巨大

本文对Nature2013年影响因子的结构分析结果显示:

不同类型文献对影响因子的贡献差异巨大，对Nature2013年影响因子贡献最大的article和review两种文献类型，二者的贡献率高达93.94%。另外，虽然editorial material的文献数量高于article，但前者的被引频次远远低于后者，说明很难通过增加该类型文献量来大幅度提高期刊影响因子，当然不排除个别期刊存在特例。

通过对Nature高被引论文（作者、机构）的结构分析，我们发现Nature2013年影响因子的增长是由该杂志众多高被引论文（作者、机构）共同贡献的，其分布较为均衡。不像某些期刊由少数高被引文献贡献较多被引频次[12]，如Cancer Journal for Clinicians2012年影响因子高达153.459，而如此高的影响因子主要由Jemal等[13-14]的2篇文章“2010年癌症统计”和“全球癌症统计”贡献（贡献率为70.9%）。

不同国家和地区对Nature2013年影响因子的贡献相差较为悬殊，贡献突出的国家主要分布于欧洲、亚洲和美洲。美国和英国贡献最突出，其中美国的贡献遥遥领先于其他国家，中国对其贡献排在第8位，说明近年来中国的生命科学发展蒸蒸日上。国家和地区的贡献差异在一定意义上提示我们要继续关注全球科研的均衡发展问题，以促进不同国家和地区之间的学术交流。

1 Waaijer CJF.Careers in science:policy issues according to Nature and Science editorials.Scientometrics，2013，96（2）:485-495

2 刘彦，王秀峰.Nature出版集团简介.中国科技期刊研究，2003，14（2）:231-232

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8 Simons K.The misused impact factor.Science，2008，322（5899）:165

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10 刘雪立.基于Web of Science数据库预测SCI期刊影响因子的方法.科技与出版，2014，（2）:87-91

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