特征因子实证研究
3: 2009年出版的JCR报告中将特征因子分值引入期刊评价，引发了学者的研究热潮。但是JCR中收录的期刊范围近8000余种，很多期刊几乎不引用其他学科的期刊，也不被其他学科的期刊引用，因此基于全部期刊范围的特征因子分值不利于不同学科的期刊比较，尤其是那些封闭性较强的学科。因此，本文在特征因子模型和算法的基础上,以2008-2010三年JCR收录的生物学、经济学、法学和图书情报学的外文期刊为例，在学科范围内利用自编软件计算出它们的特征因子值和论文影响力值,将计算得到的小学科期刊特征因子与公布的特征因子值进行比较分析，验证小学科期刊特征因子值的有效性。
目 录
Abstract 3
Keywords 4
引言 4
一、 特征因子概述 4
（一）特征因子的提出 4
（二）特征因子原理 4
（三）国内外研究现状 4
二、 研究思路与方法 5
（一）研究假设 5
（二）数据采集和计算过程 5
1数据采集 5
2.数据统计与计算 5
三、 结果与分析 6
（一）上游期刊 6
（二）下游期刊 8
（三）中游期刊 9
四、结论与讨论 11
（一）基于学科范围特征因子的价值 11
（二）数据统计与处理问题 11
致谢 12
参考文献 12
表1：20082010年JCR收录各学科期刊种类数 5
表2：期刊互引矩阵(片段) 5
表3：小范围特征因子值与全学科特征因子值的斯皮尔曼系数 6
表4：2010年生物学下游期刊特征因子排名比较 8
表5：2010年法学下游期刊特征因子排名比较 8
图1：2008年生物学科上游期刊特征因子排名波动图 7
图2：2008年经济学科上游期刊特征因子排名波动图 8
图3：2010年经济学科下游期刊特征因子排名波动图 9
图4：生物学科中游期刊特征因子排名波动图（片段） 10
图5：图书情报学中游期刊特征因子排名波动 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072^
图 11
附录A：生物学特征因子排名波动图 13
附录B：经济学特征因子排名波动图 15
附录C：法学特征因子排名波动图 16
附录D：图书情报学特征因子排名波动图 17
特征因子实证研究
以生物学、经济学、法学和图书情报学外文期刊为例
信息管理与信息系统专业学生 安琪琪
指导教师 阎素兰
Empirical Study of Eigenfactor
Based on Biology、Economics、Law and Lisa journals of SSCI and SCI
Student majoring in Information Management and Information System An Qiqi Tutor Yan Sulan
Abstract: JCR report published in 2009, brought Eigenfactor into journals evaluation factors, has caused the scholar research boom.JCR journals included nearly 8,000 species, many journals hardly citing journals in other disciplines, nor cited journals in other disciplines, Therefore, based on the characteristics of the entire range of journals factor scores is not conducive to compare journals in different disciplines, especially those who closed strong discipline. Therefore, this article on the basis of the Eigenfactor factor model and algorithm, take biology 、economics 、law 、library and information science journals included in Journal Citation Report in 20082010 as example, and calculate the Eigenfactor Score,Article Influence Score within a citation metworks of management field. This thesis makes a comparsion between the researchs results and the Eigenfactors publish by JCR, and analyses the characteristics when conducting metering in the certain fields of subjects. It also discussed the differences between the results of research and that of JCR, and gives out some possible reasons contributing to the differences. Finnaly, it provides some proper suggestions about Eigenfactors metering.
Key words: Eigenfactor; Biology; Economics;Law; Library and Information Science
引言
自2009 年汤姆森路透科技集团在《期刊引用报告》增强版中引入—— 特征因子[1]后， 引起各领域研究者的广泛关注。国外的研究者从各方面对特征因子进行了理论和实证研究，探讨了特征因子与影响影子、总被引次数、H 指数等期刊评价指标的联系和区别。而国内研究者则另辟蹊径，从学科范围计算国内期刊的特征因子，探讨小范围特征因子与其他期刊评价指标的关联。为从学科层面测量特征因子的有效性,探析小范围特征因子的合理性，本文选用SSCI和SCI 数据库中生物学、经济学、法学和图书情报学期刊的数据，计算其特征因子，分析其与JCR 公布的特征因子间的差异，以期为其他研究人员对特征因子进行深入研究时提供一定的参考。
一、 特征因子概述
（一）特征因子的提出
2007 年，美国华盛顿大学Carl Bergstrom 提出了一种网络评价学术期刊影响力的新指标: 特征因子，创新性地将“引文质量”纳入测评范围[2]。后来经由华盛顿大学Jevin West，加州大学Theodore Bergstrom 和华盛顿大学Carl Bergstrom等组成的团队构建和完善[1,3]，特征因子使用汤姆森路透科技集团的JCR 为原始数据，扣除期刊自引数据，构建期刊5 年引文矩阵，以Google的创始人Page和Brin创立的评价Google 网页重要性的PageRank 算法[4,5] 来计算期刊的权重影响值，综合引文数量和质量对期刊影响力进行评价。
目 录
Abstract 3
Keywords 4
引言 4
一、 特征因子概述 4
（一）特征因子的提出 4
（二）特征因子原理 4
（三）国内外研究现状 4
二、 研究思路与方法 5
（一）研究假设 5
（二）数据采集和计算过程 5
1数据采集 5
2.数据统计与计算 5
三、 结果与分析 6
（一）上游期刊 6
（二）下游期刊 8
（三）中游期刊 9
四、结论与讨论 11
（一）基于学科范围特征因子的价值 11
（二）数据统计与处理问题 11
致谢 12
参考文献 12
表1：20082010年JCR收录各学科期刊种类数 5
表2：期刊互引矩阵(片段) 5
表3：小范围特征因子值与全学科特征因子值的斯皮尔曼系数 6
表4：2010年生物学下游期刊特征因子排名比较 8
表5：2010年法学下游期刊特征因子排名比较 8
图1：2008年生物学科上游期刊特征因子排名波动图 7
图2：2008年经济学科上游期刊特征因子排名波动图 8
图3：2010年经济学科下游期刊特征因子排名波动图 9
图4：生物学科中游期刊特征因子排名波动图（片段） 10
图5：图书情报学中游期刊特征因子排名波动 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072^
图 11
附录A：生物学特征因子排名波动图 13
附录B：经济学特征因子排名波动图 15
附录C：法学特征因子排名波动图 16
附录D：图书情报学特征因子排名波动图 17
特征因子实证研究
以生物学、经济学、法学和图书情报学外文期刊为例
信息管理与信息系统专业学生 安琪琪
指导教师 阎素兰
Empirical Study of Eigenfactor
Based on Biology、Economics、Law and Lisa journals of SSCI and SCI
Student majoring in Information Management and Information System An Qiqi Tutor Yan Sulan
Abstract: JCR report published in 2009, brought Eigenfactor into journals evaluation factors, has caused the scholar research boom.JCR journals included nearly 8,000 species, many journals hardly citing journals in other disciplines, nor cited journals in other disciplines, Therefore, based on the characteristics of the entire range of journals factor scores is not conducive to compare journals in different disciplines, especially those who closed strong discipline. Therefore, this article on the basis of the Eigenfactor factor model and algorithm, take biology 、economics 、law 、library and information science journals included in Journal Citation Report in 20082010 as example, and calculate the Eigenfactor Score,Article Influence Score within a citation metworks of management field. This thesis makes a comparsion between the researchs results and the Eigenfactors publish by JCR, and analyses the characteristics when conducting metering in the certain fields of subjects. It also discussed the differences between the results of research and that of JCR, and gives out some possible reasons contributing to the differences. Finnaly, it provides some proper suggestions about Eigenfactors metering.
Key words: Eigenfactor; Biology; Economics;Law; Library and Information Science
引言
自2009 年汤姆森路透科技集团在《期刊引用报告》增强版中引入—— 特征因子[1]后， 引起各领域研究者的广泛关注。国外的研究者从各方面对特征因子进行了理论和实证研究，探讨了特征因子与影响影子、总被引次数、H 指数等期刊评价指标的联系和区别。而国内研究者则另辟蹊径，从学科范围计算国内期刊的特征因子，探讨小范围特征因子与其他期刊评价指标的关联。为从学科层面测量特征因子的有效性,探析小范围特征因子的合理性，本文选用SSCI和SCI 数据库中生物学、经济学、法学和图书情报学期刊的数据，计算其特征因子，分析其与JCR 公布的特征因子间的差异，以期为其他研究人员对特征因子进行深入研究时提供一定的参考。
一、 特征因子概述
（一）特征因子的提出
2007 年，美国华盛顿大学Carl Bergstrom 提出了一种网络评价学术期刊影响力的新指标: 特征因子，创新性地将“引文质量”纳入测评范围[2]。后来经由华盛顿大学Jevin West，加州大学Theodore Bergstrom 和华盛顿大学Carl Bergstrom等组成的团队构建和完善[1,3]，特征因子使用汤姆森路透科技集团的JCR 为原始数据，扣除期刊自引数据，构建期刊5 年引文矩阵，以Google的创始人Page和Brin创立的评价Google 网页重要性的PageRank 算法[4,5] 来计算期刊的权重影响值，综合引文数量和质量对期刊影响力进行评价。
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