影響因子是有明顯漏洞的機制，為何還有那麼多聰明人崇拜它？

原文以Deciphering impact factors為標題

發佈在2003年8月的《自然-神經科學》上

在五年前《自然-神經科學》期刊發行後不久，我們就發表了一篇社論文章來提醒大家期刊的影響因子（IF）會遭到誤用。鑑於該期刊現已發展得相當成熟，我們決定進一步探究期刊影響因子高意味著什麼。我們的研究結果表明需謹慎解讀這項被濫用的衡量指標。

我們觀察了《自然-神經科學》（2002年影響因子14.857）中論文被引次數的分佈，然後將其和《自然》（總體影響因子30.432）、《神經科學雜誌》（影響因子8.045）、《大腦研究》（影響因子2.409）中選取的神經科學類論文的被引次數分佈進行同期比較。

最明顯的特徵是它們都呈偏態分佈（見圖1），中位數都比平均數低，進一步說明了將影響因子（算術平均數）作為期刊中任一篇論文被引次數的預測性指標是沒什麼意義的。

儘管上述分佈有所重疊，但是它們在進行非參數檢驗時差異非常大。不出所料的是，各分佈中的峰值移動方向都系統性地和整體的影響因子保持一致，例如，在《自然》中被引次數處於中位數的論文相對《自然-神經科學》來說就處於第68個百分位，相對《大腦研究》處於第99個百分位。

高影響因子的期刊最顯著的特點是長尾分佈，也就是說有相對少的論文被顯著地、大量地引用，它們對影響因子產生不成比例的貢獻，由此推知，對這些期刊的整體聲望也產生不成比例的貢獻。而在分佈的另一端，低影響因子的期刊則發表了更多被引次數少的論文。

當然，被引次數並不是衡量一篇論文重要性的最佳標準，尤其是因為引用率會隨研究主題的不同而變化。比如，比起皮質生理學，阿爾茨海默症相關的論文更吸引他人引用。上述分佈差異可能和研究主題有一定的關係，但這不太可能是唯一的影響因素，因為四大期刊基本涵蓋了神經科學的方方面面。

綜合考慮到它們重疊的部分和相去甚遠的影響因子，這些期刊算是一個體現了文獻中的“垂直分層”現象的合理案例。從這些數據似乎可以得出這麼一個結論，儘管這些期刊之間有重疊的部分，但影響因子最高的期刊似乎充滿了引用經典，發表的低引用率論文明顯更少。

可能會有人認為，論文被引次數高和學術質量關係不大，只不過是由於它發表在頂尖期刊上更容易引人注意。這種觀點過於極端，期刊的論文篩選機制不太可能是完全隨機的，但論文的引用也不大可能完全不看其來源。

的確，知名度高的期刊存在的主要目的是吸引人們關注重要論文，如果期刊不影響論文的引用，那麼人們可能就要質疑期刊體系的衡量作用和存在的意義了。

作為編輯，我們相信（儘管沒辦法證明）事實介於二者之間，並且期刊體系的作用就是擴大細微的差異性；也就是說，我們選擇發表會被廣泛引用的高質量論文，然後這些論文由於擁有了更多的讀者而進一步被引用。

反饋循環的作用也不容小覷。近期基於引用錯誤滋長而做的一項估計表明，大約80%的參考文獻是直接從他人論文的參考文獻列表中轉過來的，而非查閱了原始文獻。鑑於這項發現，我們很難不去懷疑很多作者是否真的閱讀了他們引用的所有論文，還是隻引用了在他人蔘考文獻中出現頻次較高的那些論文。

而在整體文獻中被引次數的分佈的確符合上面提到的這種模式。在35年前的一篇經典文章中，社會學家Robert Merton指出，科學也逃脫不了所謂的馬太效應，即強者愈強（“凡有的，還要加倍給他……”）。在目前一味追求量化和排名的風氣下，Merton的言論一如既往地切合時宜。

解讀恰當得話，引用數據對評估期刊、論文、作者、甚至是編輯來說都是一個有價值的工具。但是再有價值充其量也不過是一個粗糙的工具，如果把複雜的分佈簡化為平均數來看待的話，那麼其大部分價值也就隨之消失了。我們不能用期刊影響因子來量化論文的重要性或作者應得的榮譽，我們所處的時代有一點很奇怪，就是那麼多精通科學的人竟會如此相信一個有明顯漏洞的機制。