SNIP─SCOPUS期刊評鑑指標(2)

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最近更新日期：2024年10月14日

前文「SJR─Scopus期刊評鑑指標(1)」中已介紹過用Google PageRank為核心概念所提出的期刊評鑑指標，本文將繼續針對Scopus資料庫中的另一指標SNIP作基本介紹。

SNIP全稱Source Normalized Impact per Paper，是由荷蘭Leiden大學Centre for Science and Technology Studies (CWTS)團隊的Henk F. Moed教授提出，較傳統Impact Factor的主要突破在於考量不同學科領域的引用情形，例如人文、生命科學領域的引文量一般而言較數學、工程學、電腦科學等高，換言之這些高引用領域的文獻被引用的潛力(citation potential)較高，在傳統的Impact Factor單純計算引用次數的取向上容易獲得較高的分數，而難以在跨領域比較時達到客觀。SNIP最大的特色在於讓不同領域期刊的被引情形標準化(normalized)，將原始的期刊Impact Factor透過其所屬領域的Citation Potential換算，以合理的方式將高引文領域期刊的SNIP值縮小、低引文領域的值放大，以利跨領域的比較。計算公式如下：

 

分子的Raw Impact per Paper (RIP)是期刊原始的每篇文章平均被引用次數，與SJR相同，取3年為時間區間，意即某期刊2007年的RIP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。這個被引用次數再除以該期刊2004~2006年間發表的文章總數，即可得文章的平均被引用次數。如下：

 

接下來要處理分母的Relative Database Citation Potential (RDCP)。首先要定義期刊所屬的領域並計算該領域的Citation Potential，J期刊於特定年度所屬的領域，是該年度發表的所有文章中，有引用J期刊過去10年內發表的文章至少一次的文章集合。這些有引用過J期刊的文章群I，其每篇引用文獻數的總和，除以文章群I的文章數量，即為J期刊所屬領域的Citation Potential。

然而只有收錄於Scopus資料庫的資料來源才會納入引用計算，可能會失去引用非Scopus資料的數據，因此特別將此稱之為Database Citation Potential，代表與原始的完整Citation Potential之差距。

當所有期刊都計算出所屬領域的Database Citation Potential後，接下來要進行標準化(normalized)。SNIP的作法是找出所有Database Citation Potential的中位數(Median)，使其他DCP各有50%高於與低於此DCP，之後將所有DCP除以此中位數DCP，讓DCP高於中位數的縮小，低於中位數的放大，所獲得的結果就是標準化後的Relative Database Citation Potential (RDCP)。

計算出了各期刊的Raw Impact per Paper (RIP)以及其所屬領域的Relative Database Citation Potential (RDCP)，接下來就套用一開始提到的公式，將RIP除以RDCP，所得之商即為該期刊的SNIP指數。SNIP指數考量各領域引用情形將原始被引數據作合理調整，突破傳統Impact Factor單純計算引用次數而無法進行跨領域比較的限制，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：

作者：張育銘

本文更新歷程：
張育銘 2024/2/5
Lee Ming-Ching 2024/10/14

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