一种基于惩罚函数的降低影响因子操纵方法——合理影响因子
2022-02-15分类号:G353.1
【部门】浙江工商大学统计与数学学院 浙江工商大学统计数据工程技术与应用协同创新中心 广州商学院图书馆
【摘要】[目的/意义]部分学术期刊通过人为提高被引次数、降低载文量操纵影响因子的问题不容忽视。[方法/过程]本文提出合理影响因子(IFR)这一新的文献计量指标,借助惩罚函数从剔除过度自引、修正人为降低的载文量两方面对影响因子进行修正,降低对影响因子的操纵。基于管理学CSSCI期刊2018—2020年的相关数据,对篇均自引率0.30以上的自引量、载文量与平均载文量之比低于0.50的期刊载文量进行修正后得到合理影响因子,并将其与影响因子进行统计比较。[结果/结论]结果表明合理影响因子能够有效防止人为降低载文量,且对过度自引的防范效果好于影响因子。在实际应用中,根据学科、期刊特色等对修正模型的参数进行适当修改可以使合理影响因子具有一定的通用性。
【关键词】合理影响因子 惩罚函数 过度自引 载文量
【基金】国家社科基金后期资助项目“学术期刊评价——指标创新与方法研究”(项目编号:21FTQB016);; 浙江省自然科学基金重点项目“制造业从数量型创新向质量型创新转型机制研究”(项目编号:Z21G030004);; 浙江省重点建设高校优势特色学科(项目编号:2021A18)的研究成果
【所属期刊栏目】情报理论与实践
文献传递