SJR─SCOPUS期刊評鑑指標(1)

提到學術期刊評鑑,最為人所知的就是以Web of Science資料庫為基礎所建置的《Journal Citation Report》(簡稱JCR)資料庫,其創立的Impact Factor等指標一直以來是學術期刊評鑑的重要參考。近年來,同屬引文索引資料庫的SCOPUS導入了新的期刊評鑑指標─SJR與SNIP,提供不同計算基礎的評鑑參考,以下將針對SJR做基本介紹。

SJR全稱SCImago Journal Rank,是由西班牙Extremadura大學Scimago Group團隊的Félix de Moya教授等三人提出,其核心概念源自Google的PageRank演算法(建議先閱讀PageRank簡介),較傳統Impact Factor的主要突破在於“將期刊間的引用給予不同的權重”,意即被聲望高的期刊所引用,對聲望的提升應較被一般期刊引用來得顯著,反之亦然。其核心概念的演算邏輯與PageRank相同,透過期刊間的引用關係輾轉運算,以下圖為例:

計算之初,每個期刊先給予相同的SJR值。而A期刊獲得B、C期刊的引用,因此其SJR值來自B和C的SJR值加總。但因C期刊有兩個引用,其SJR值將被平均分配,因此SJR(A)=SJR(B)+SJR(C)/2。依此規則輾轉運算,最後每個期刊將獲得一收斂的趨近值。(較詳細的說明請參考PageRank簡介)

概略來說,SJR指標有以下特性:

  • 每個期刊的SJR值來自於引用它的期刊之SJR值。
  • 被SJR值越高的期刊引用,所獲得的SJR值提升越高。
  • 期刊的引用越多,其所能貢獻給所引用之個別期刊的SJR值將越低;引用越少,其貢獻給所引用之個別期刊的SJR值將越高。

SJR計算之時間區間為3年,意即某期刊2007年的SJR值,是透過計算其前三年(2004~2006年)間發表的文章,於2007年被引用的次數。因考量期刊自我引用因素,SJR將期刊自引的門檻限定在33%,意即若期刊自引在當年度超過其整體被引比例的33%,超出的自引數將不予計算。

以下將簡介SJR之計算公式:

以上公式可看出SJR值的計算來自3部分的加總。1部分單純為期刊被收錄在SCOPUS就有的基本分,2部分為該期刊所收錄之SJR採計文獻類型(articles, reviews, conference papers)於整個計算母體中所佔比例而獲得的分數,3部分則是以前述之SJR核心概念為主軸的計算。透過公式中d和e兩個常數可知,第1、2部分加總佔整體SJR值的10%,在整個計算過程中固定不變;第3部分則佔另外主要的90%,在計算過程中依期刊間的引用關係輾轉運算,直到收斂為趨近值。以下將簡介第3部分各項目所代表的意義:

這部分就是前述的SJR核心概念,先給予所有期刊相等的SJR值(1/N,N為期刊總數),在計算I期刊時,先將所有引用I期刊的J期刊群列出,將所有J期刊之SJR值除以個別J期刊的引用總次數後,乘以引用I期刊的次數,再將各個J期刊的[ (SJR值/引用總次數) *引用I期刊次數 ]加總。另可發現在加總前,先將之乘以CF。CF的運算如下:

這裡的CF是用來分配J期刊未被計算的SJR值。前面提過SJR計算之時間區間為3年,以計算2007年的SJR值為例,J期刊的引用若是落在2004~2006年文獻的區間之外,因無法採計造成SJR流失,必須按比例分配給引用文獻年份落在此3年間的期刊中。這個比例就按照期刊J所引用的2004~2006年文獻中,I期刊所佔的比例,去分配I應獲得的SJR值。

第3部分的運算公式另有一段如下:

此部分針對沒有引用其他期刊的期刊(稱為Dangling Node)之SJR值作分配。這些Dangling Node因為沒有引用其他期刊,其SJR值無法在運算中分配給其他期刊,因此這裡設計為按所計算之I期刊所含文獻類型(articles, reviews, conference papers)於整個計算母體中所佔比例分配這些Dangling Node的SJR值總和。

以上為SJR值計算的第一階段,此階段結束後各期刊都獲得一SJR值。然而此數據尚不利於期刊間的比較,因為這種演算法會傾向文章量較多的期刊,因有較大的機會累積SJR值,而造成其SJR值普遍較高的情形。為了克服此問題,第二階段就是將這些原始的SJR值進行標準化(normalized),其使用的方法是將原始的SJR值除以其文章總量,讓因文章量大而膨脹的SJR值被稀釋:

以上為期刊評鑑指標SJR的運算簡介,其導入PageRank的方法,突破傳統Impact Factor單純計算引用次數而無法反映個別引用“價值”的缺陷,也提供了我們在評價學術期刊時的另一種參考指標。

參考資料:

By 張育銘


 

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