誘惑與困惑：“影響因子游戲”該如何繼續？

　　伴隨著科研競爭的日益激烈，如果你正在獲取tenure職位、獲得基金、評上國家獎或是當選院士的道路上，那么你的一篇最新得意之作發表在哪家期刊比較好呢？論文發表后能否得到較大的認同度和傳播率呢？如果你面臨著科研選題，哪些期刊的研究情報才是最值得信賴的研究動態呢？一個可供你參考的答案那就是“期刊引證報告（Journal Citation Reports，簡稱JCR）”，這是對學術期刊影響力評估的各項指標的概要，是當前全球最具影響力的同行評議期刊的評估報告，其中的一個核心指標就是期刊影響因子（Journal Impact Factors，簡稱JIF）。

　　“影響因子”對于學術研究的影響越來越大，學術界有很多人批評對其濫用，但當前要馬上取消它，或者馬上改革并不是一件一蹴而就的事。就此，國際學術界近年來持續對“影響因子扭曲”現象發聲并努力平衡其對科研產出的不利影響。

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　　1 期刊影響因子年度報告出爐

　　2016年6月13日，湯森路透公布了2016年度《期刊引證報告》（Journal Citation Reports，簡稱JCR）。今年的JCR報告涵蓋了來自81個國家和地區234個學科的11365種期刊（去年為82個國家和地區237個學科11149種），其中自然科學領域（SCIE）收錄了8757種期刊，社會科學領域收錄了3206種期刊（部分有重疊）。與去年相比，今年有239種期刊首次獲得其影響因子，有18種期刊被“鎮壓”；有57%的期刊的影響因子有所提升。

　　CA-A CANCER JOURNAL FOR CLINICIANS、NEW ENGLAND JOURNAL OF MEDICINE（NEJM）以及NATURE REVIEWS DRUG DISCOVERY包攬了榜單的前三甲，影響因子分別為131.723（去年為115.84）、59.558（去年為55.873）和47.120。而去年以46.568排名第三的CHEM REV則降至第12位（37.369）。從分區看，位于一區（Q1）的期刊有3216種，Q2、Q3和Q4區的期刊分別為3650、3677和3592種。

　　本年度中國大陸共有185種期刊被收錄，相對2014年度的173種增加了12種(增長6.94%)，其中影響因子大于1.0的期刊由2014年度的84種增長至93種(增長10.71%)，來自中國的Cell Research（14.812，92位）、Light science and applications(13.6，109位)、NanoResearch(8.893，230位)和National Science Review(8，282位)等四種期刊，從影響因子看表現不俗。

　　今年的JCR報告中綜合性期刊共有62種，其中Nature（JIF=38.138）和Science（JIF=34.661）分別位列第1和第2。值得注意的是NatureCommunications（JIF=11.329）今年再次超過PNAS（《美國科學院院刊》，JIF=9.423），PNAS的影響因子位列全部期刊的第203位（去年為198位）。 來自中國的綜合期刊National Science Review首次獲得的影響因子便達到8，成功躋身63種綜合類期刊的第5名。此外，自去年開始，期刊引證報告的排名新增一個“特征因子”（Eigenfactor score）指標，這一指標是衡量某一期刊在其學科中的總體貢獻（假定一個學科的全部貢獻值是100）。例如上文的Nature, Science 和PNAS的“特征因子”分別為1.45, 1.16 和1.33。總體來說影響因子和這個系數是高度相關的(r2 = 0.83)。

　　世界上的期刊成千上萬，五花八門，要收錄世界所有的期刊顯然是不可能的，湯森路透期刊遴選是一個持續的過程，旨在識別、評價和篩選最重要和最有影響力的國際和地區期刊，收錄進Web of Science數據庫。因此，確保JCR和期刊影響因子的有效性是遴選和維護所收錄期刊的必要環節。JCR通過對可量化統計信息的客觀評價來評估期刊在學術文獻中的地位，JCR候選期刊除了需要被Web of Science數據庫平臺及其所包含的其他數據庫所收錄外，還需要通過一系列包括出版及時性、內容新穎程度、國際多元化、以及其他標準的評估，相關分析包括引證數據、影響力衡量指標、以及來自Web of Science中數百萬的期刊被引及施引數據。

　　期刊影響因子年度官方發布可以追溯到1975年，當初的主要目的是通過期刊對文獻進行分類。

　　根據湯森路透的初衷，期刊影響因子（Journal ImpactFactor，簡稱JIF）作為JCR的一個重要指標，通常被認為代表著期刊的重要性。湯森路透認為，期刊影響因子所具有的優勢是直接反映了科學家和學者自己對于最值得關注和有幫助的科學研究的判斷。然而，盡管影響因子在一定程度上是一本雜志質量高低的標準之一，并且能夠帶來科學以外太多的東西：教職、基金申請、科研獎勵、學術影響力等。學術界有很多人批評對其濫用，但當前要馬上取消它，或者馬上改革并不是一件一蹴而就的事。

　　2 期刊影響因子是怎樣誕生的

　　那么什么是期刊影響因子呢？

　　根據湯森路透的定義，期刊影響因子即某期刊前兩年發表的論文在第三年中平均被引次數。例如，某期刊在2015年影響因子為6.25，說明這本期刊2013年和2014年發表的論文在2015年平均被引用了6.25次。

　　期刊影響因子的計算基于兩個因素：一個是期刊過去兩年發表的論文在當年所獲得總引用次數，被用作分子；一個則是期刊過去兩年所發表的論文總數，被用作分母。之所以這么考慮，是因為如果僅使用之前一年發表的論文用來計算，則賦予學科的快速變化更多的權重；對于某些學科，即便基于兩年論文數據計算的影響因子也不能全面反映該學科期刊的狀況，有人建議使用5年甚至10年的統計期則更為恰當。

　　從影響因子的定義明顯可以看出，其十分依賴于所謂“可被引”的論文類型的數量，顯然其越少越好(即分母越小，影響因子越高)。由于一個期刊的影響因子源自于期刊所有論文的引用，因此這一數字并不能告訴我們該期刊上某一篇特定論文的質量信息，也不能告訴我們任何特定作者的論文質量信息。此外，期刊影響因子通常會極大地受綜述論文的影響(其常較研究論文得到更多的引用)或受到少量極高被引的研究論文的影響。在湯森路透的一份如何正確使用期刊影響因子的聲明中，他們認為：

　　?湯森路透一直強調，作為衡量期刊影響力的常用指標，期刊影響因子應予以恰當的應用，而不是作為評估作者或機構的替代品。

　　?期刊影響因子僅僅是單一數據點，必須嚴謹地并且聯系實際情況加以考慮，因為很多因素都會影響論文在不同學科中的引用情況。

　　?讓期刊影響因子作為評估論文本身或者作者的代替品并不合理。

　　其實早在上世紀60年代的早期，科學引文索引（SCI）之父尤金·加菲爾德（Eugene Garfield）博士就開始了相關嘗試，其將Current Contents所收錄的期刊，如Nature、Science和The Journal of the AmericanMedical Association（JAMA）等大型期刊與發表數量不多但影響重大的綜述性論文（Review）的期刊或其他刊發年度綜述（Annual Review）的專業期刊進行比較時發現，如果僅考慮論文總數或引文總數，后者就有可能被遺漏。為了避免這一現象，他提出了期刊影響因子（Impact Factor）這一概念。此外，加菲爾德博士還發現，每年對于文獻的總引用有25%來自對發表了2-3年的論文的引用，所以他決定使用該期刊之前兩年的所刊載的論文在當年所獲得的平均被引次數來計算當年的期刊影響因子。

　　3 “愛恨交加”的學術界

　　湯森路透每年公布其期刊引證報告時，各出版商可以說是幾家歡喜幾家愁，“愛恨交加”，各期刊也會紛紛吐槽來評論這一“盛事”。正如PLoS Medicine在其2006年6月6日題為“影響因子游戲”的社論中所說：“如果我們說對我們期刊即將誕生的第一個影響因子不感興趣，那肯定是在撒謊。PLoS Medicine的影響因子究竟是多少的確是作者之間討論的常見話題，由于我們作者的看法對我們十分重要，我們必須認真對待。然而，對于一個如此廣泛使用和濫用的數字，令人驚訝的是很少有人真正知道期刊影響因子是如何計算的，更重要的是其在評價某一期刊某一篇論文的真實影響力的作用是如何有限。”

　　2015年6月30日出版的PNAS發表了其主編Inder M. Verma的一篇吐槽文章“影響力而非影響因子”，顯然是針對當年6月18日湯森路透公布的年度期刊引證報告有感而發。Inder M. Verma是一位來自美國加州圣地亞哥索爾克生物科學研究所的分子生物學家，于2011年11月出任PNAS主編，其職責是確保PNAS的水準得以維持，而大部分的論文審查和出版工作則仍將由PNAS的職員和編委會進行。他還在索爾克研究所自己的實驗室里繼續從事基因療法、腫瘤遺傳學和炎癥的研究。他在文章中說：

　　當英國哲學家赫伯特·斯賓塞1864年引入“適者生存”這個短語時，他萬萬沒有想到可用來概括當前年輕科學家所處的困境。隨著教師職位和研究經費競爭的持續白熱化，今天的科研人員面臨在高影響因子科學期刊上發表論文的巨大壓力。但僅在幾十年前的1970年代，當我作為一個病毒學家開始我的科學生涯時，我所在的領域普遍認同的是病毒學專業雜志。而只有跨學科的工作才會發表在那些迎合更多讀者的期刊上。大多數研究人員閱讀和發表論文時很少考慮傳說中的所謂期刊自身的影響。教師任命、晉升以及科研項目的獲取常常主要基于工作本身的未來可察覺的影響力，而不是依據其研究工作發表在所謂的“高影響力”期刊上。

　　不幸的是自那以后變化大潮勢不可擋。美國科技情報所（ISI）（研究所后來成為湯森路透的一部分）的創始人Eugene Garfield引入了期刊影響因子（JIF）這一概念。其最初的想法是幫助指導圖書館員決定訂購哪種期刊，自那以后這一指標長期被用于科技期刊的排名。這一計算方法存在固有的不足，由兩年的時間窗口的引用數來決定影響力可能會造成僅少數論文就會對期刊的總體影響力影響巨大，尤其是在那些多產且快速變化的研究領域，占了絕大多數引用。(例如，最近在桿細胞生物學和基因編輯領域的爆發性增長)。

　　反思這一缺陷，Nature雜志在其2005年的一篇社論中認為其當時的期刊影響因子 32.2的89%可歸因于有關時段發表的25%論文的貢獻。正如Garfield自己所觀察到的，從1900到2005年的3800萬篇文獻中僅有0.5%的論文被引超過200次，有一半論文沒有被引用，并且四分之一并非原創性研究的實際報告。此外，基于細微差別（有時精確到小數點后三位）的影響因子對期刊進行排序，以增加標的外觀精度和識別力。

　　誠然，那種認為選擇何種期刊發表論文不重要的想法也是不切實際的，那些激動人心的重要論文常常發表在影響因子高的期刊上。但這種事實并不意味著科學界認為影響因子很有用處，特別是將發表在高影響因子期刊上作為評價某篇論文質量的一個指標。例如，任職于任命/晉升/評估委員會的研究人員如何將申請人的研究論文歸入特定的類別：屬于低引用的大多數還是高被引的少數？

　　當提及如何判斷研究工作本身的質量和重要性時，沒有更好的質量評價替代指標，只好反復使用影響因子，但它既不是一個論文層面的指標，也不是一個比較研究者學術貢獻的指標。然而，許多機構的績效評估非常看重這一數字，目前其對學者的科學生涯進步有著巨大的影響。以至于一些大學的工作申請根本不考慮那些沒有一篇作為第一作者的高影響因子期刊上論文的申請人。另外有的機構在給予tenure時考核申請人所發表論文的累積期刊影響因子是否達到一個閾值，如果達不到將會影響其職業進步。有的機構甚至提供巨額的獎勵給那些在該影響因子期刊上所發的論文（傳說有的按比例縮減！）。

　　誠然，科學界承擔過多的責任，包括書寫和評審項目申請和論文，教學，還要閱讀成百上千的助理教授申請、tenure以及晉升。因此很容易的將高影響力工作等同于發表在高影響因子的期刊上。但并不是所有高影響力論文發表或能夠發表在這種期刊上。需要記住的是什么因素決定一個特定工作最終對科學發展起作用是同等重要的。就PNAS來說，我們要求作者提交120字的工作重要性聲明，來指出其在領域的影響力。其他機構和經費部門開始要求候選人陳述其重要論文的重要性，這些都將對評審有幫助。

　　作為論文重要性和業績的仲裁者，科學家不能專門依賴于期刊的影響因子，可接受的指標應基于許多考慮，包括趨勢分析和按學科領域分析。令人高興的是科學界已注意到影響因子的負面影響，開始著手認真解決這一問題。“科研評價的舊金山宣言”——這份2012年美國細胞生物學會提出的一系列指南，瞄準研究人員、出版商、經費組織以及其他相關人員——提倡對科研產出的合理評價。在這次會議上，有關不合理使用影響因子的對話已引起科學界注意這一問題。2015年4月在華盛頓舉辦的第152屆美國科學院年會上，由eLife主編Randy Schekman組織了一個研討會，更加深了上面提到的憂慮。持續的努力能幫助阻止對期刊影響因子的濫用，并減少科學界對其過分依賴。對正在慶祝誕生100年的PNAS來說，我們始終關注的影響力，而不是影響因子。

　　2013年5月17日，Scinece雜志還以“影響因子曲解（Impact Factor Distortions）”為題發表了社論。Scinece社論同《科研評價的舊金山宣言（DORA）》的觀點一致，這一宣言是一些有識科學家于2012年美國細胞生物學年會之際開會的產物。

　　為扭轉科研評價中的曲解，DORA認為科學界應停止使用“期刊影響因子”來評價科學家個人的工作。宣言認為“影響因子不能作為替代物用于評價個人研究論文的質量，也不能用于評估科學家的貢獻，以及用于招聘、晉升和項目資助等評審”。DORA還提出了以系列改進科研論文評價方式的行動，供基金資助機構、科研機構、出版商、研究人員以及評價機構借鑒。這些建議得到超過150多位知名科學家和包括美國科學促進會（AAAS）（Science出版商）在內的75家科學機構簽署支持。社論認為這樣做的理由如下：

　　影響因子是基于某一期刊的論文平均被引次數而計算的數字，從未被規定為可用于評價科學家個人。它僅是一個評價期刊質量的指標。但它正日益被濫用于評價科學家個人，人們常常根據論文所發期刊的影響因子對科學家進行排名。基于這一原因，在許多簡歷中，科學家都要標注其每篇論文所發期刊的影響因子，并且一般會按照3位小數(例如，11.345)的降序排列。并且在一些國家，發表在影響因子低于5.0期刊上論文被官方認為是零價值。正如許多知名科學家多次指出，這種影響因子躁狂癥沒有意義。

　　影響因子的濫用具有巨大的破壞性，它鼓勵期刊的指標賭博，（影響期刊出版政策），造成一些期刊不愿發表某些領域的重要論文(如社會科學和生態學) ，僅僅因為這些領域的引用較其他領域（如生物醫學）要少。并且浪費科學家大量時間，他們不顧一切地為從評估人處獲得高分，而濫投高被引期刊（如Science）。

　　但任何“對研究者的質量自動打分”方式的最具破壞性的結果可能是鼓勵“跟蹤模仿”(me-too science)。任何評價體系如果是研究人員論文數量增加就帶來某種純粹數字或分數的增長，一般會成為從事高風險和潛在開創性突破的工作的極大的負面激勵。因為建立新實驗和新方法一般需要多年的努力，而這期間將不會有論文發表。這一指標進一步會阻礙創新，因為它鼓勵科學家工作在已經高度熱門的領域，因為只有這些領域才會有大量科學家引用別人的工作，而不管工作是否杰出。造成僅有那些十分勇敢的年輕科學家才會冒險從事一些冷門研究領域，除非取消對個人的自動數字評估。

　　DORA的建議對維護科學健康發展十分關鍵。作為一個底線，科學家領導人必須承擔仔細周到分析其他研究人員科學貢獻的完全責任。為了做好這個，需要實際閱讀每一研究者少量精選論文，而這一任務不能交由期刊編輯去完成。

　　這里列出《舊金山宣言》中的具體評價建議全文，以供參考：

　　?總體建議

　　1．不使用影響因子等評價期刊的指標作為評價單篇研究論文質量的代替指標，也不用來評價某位科學家的貢獻，也不用于決定是否聘用、提職或經費資助的指標。

　　?對資助機構

　　2．明確用于評價資助申請人科研生產力的標準，明確強調一篇文章的科學內容比刊載該篇論文的期刊的計量指標和知名度更重要，特別是對起步階段的研究人員。

　　3．科研評價的目的，除了發表的論文外，還應考慮其他所有研究產出的價值和影響（包括數據集和軟件等），此外，還應考慮采用包括研究影響力的定量指標在內的更廣泛的影響力測度指標，如測度其對政策和實踐的影響等。

　　?對研究機構

　　4．明確用于決定聘用、tenure和提職的標準，明確強調一篇文章的科學內容比刊載該篇論文的期刊的計量指標和知名度更重要，特別是對起步階段的研究人員。

　　5．科研評價的目的，除了發表的論文外，還應考慮其他所有研究產出的價值和影響（包括數據集和軟件等），此外，還應考慮采用包括研究影響力的定量指標在內的更廣泛的影響力測度指標，如測度其對政策和實踐的影響等。

　　?對出版商

　　6．應大大減少強調期刊影響因子作為促銷工具，最好不推銷影響因子，或只給出一些基于期刊評價的指標（例如，5年影響因子、特征因子、SCImago、出版頻次等），以便全面了解期刊的績效。

　　7．提供一系列的論文層面的指標，鼓勵轉向到基于論文科學內容的評價，而非發表論文的期刊的出版指標。

　　8．鼓勵負責任的作者署名，能提供每一作者特定貢獻的信息。

　　9．無論期刊是開放獲取還是訂閱模式，應去除所有對論文參考文獻列表的再利用限制，使其能按照“公共領域貢獻知識共享”（ the Creative Commons Public Domain Dedication）原則得以獲取利用。

　　10．去除或減少對論文的參考文獻數量的限制，合適情況下，應強制要求引用原創性論文而不是綜述論文，以便讓首次報道某一發現的作者（們）能得到認可。

　　?對指標提供機構

　　11．使用來計算所有指標的數據和方法公開透明。

　　12．允許所提供的數能夠不受限制地被再利用，并提供數據的計算步驟。

　　13．明確聲明不能容忍對指標的不當操控行為；明確哪些屬于不當操控，以及將采用的打擊操控措施。

　　14．在使用、總計或比較指標時，應考慮文獻類別（如綜述 vs.研究論文）和不同學科領域的差異。

　　?對研究人員

　　15. 當參加一個委員會來決策經費資助、聘用、tenure或晉升時，應基于論文的科學內容而非所發表的期刊指標來做出評價。

　　16．任何時候最適當論文引用方式應是引用首次報道觀察結果的原創文獻而非綜述，讓原創作者實至名歸。

　　17．采用一系列論文計量指標和個人指標/支持聲明，作為某人所發論文和其它科研產出影響力的證據。

　　18．挑戰不恰當地依靠期刊影響因子進行科研評價的行為，提倡關注特定研究產出的價值和影響的最佳實踐。

　　4 不斷改進的評價指標

　　2015年7月9日，《自然》雜志也以“數字游戲”為題提出科研機構必須對學術界使用的計量指標保持平常心。文章說，科學家喜歡抱怨同行評議系統用來判斷研究質量，但常常也會反對用學術產出的計量指標來替代同行評議。同一周英國出版的一份有關利用這類計量指標的報告認為，計量指標雖然并未達到能取代同行評議，來判斷研究論文、項目申請書的質量以及研究人員的個人水平，但這一指標的誘惑力日益增加。

　　在英國，許多高校開發各種系統來記錄其學術人員的科研產出，收集其詳細的經費數據和各種類型的產出 ，包括ZL，論文，引用以及科研項目等，并將其同競爭大學進行比較以分析機構的優勢。有的已經建設了其自有的內部科研信息系統，也有的依賴經費資助機構收集的研究人員產出的在線數據庫。有的是公布信息的非營利系統，也有的是文獻計量引用的商業系統。還有許多的商業對標服務也能夠分析這類信息。

　　這類分析服務正日益高端化。他們采用各種特色方式來分組引用指標，涵蓋了個人、系、機構或期刊等的論文集，并同類似組別進行對標分析。因此，科學家不應對這一狀況視而不見，要承認現實，積極參與了解和改進這些指標。

　　影響因子在中國流行也是有它存在的土壤和原因的。由于科研競爭的日益激烈，各種評價也日益增多，面對種種科研不端行為，人們需要找到一種相對客觀而又簡單并且人為因素干預最少的辦法。毋庸諱言，從這個意義上來說，影響因子在科研評價中還是發揮了一定的作用。期刊影響因子雖然不能作為研究水平的絕對和唯一的評價指標，在不同學科之間也是無法比較的。但它在同一學科內作為一般性評價指標還是有價值和意義的，一般來說同一學科內影響因子高的刊物的論文發表要求相對較高，文章的總體質量和平均水平也是相對較高的。雖然影響因子并不能完全反映一個科研工作者的水平，但從統計學的意義上講，同一領域內，發在高影響因子雜志上文章的水平還是要普遍高于低影響因子雜志上的文章。在同行評議還不能做到完全客觀和全面時，影響因子總體上還是能反映一些問題的。因此，影響因子評價雖然是有違科研精神的，但目前階段還是一種較為公平的評價，大家在同一個游戲規則下也是平等的。

　　然而，影響因子只代表研究熱點，不能直接代表研究水平（哪怕是同一個領域的）,因此，影響因子只能作為某種參考，不能唯影響因子是論，更不能賦予其太多的利益和好處。因為，在一些傳統學科的老牌刊物，因為其綜合性強，加之學科本身并不是十分熱門，因而其影響因子并不太高，而一些新的學科其所推出的新期刊反而期刊影響因子很高，他們所發表的論文水平是不能放在一起比較的，更何況在同一高水平期刊中的論文還有好壞之分，有的甚至還會撤稿。

　　值得注意的是，在過去的40多年中，JCR也在不斷發展完善。湯森路透逐步推出了一系列更加成熟的期刊計量評價指標，如期刊影響百分位、標準化特征因子、期刊規范化引文影響力、期刊期望引文數等全新評價指標等。

　　?期刊影響因子百分位（JournalImpact Factor Percentile）：期刊影響因子百分位是一種規范化指標，可實現不同學科領域的期刊間更為恰當的且更有意義的對比分析。該指標克服了不可直接利用影響因子進行跨學科比較的局限性，同時是對期刊分區數據（Q1-Q4）的一種補充。

　　?標準化特征因子（NormalizedEigenfactor）：是由華盛頓大學特征因子（Eigenfactor）團隊開發的經改進的計算方法，使衡量指標更為明確；例如，一本期刊的特征因子（Eigenfactor）為2，這表示該期刊的影響力兩倍于同學科領域的期刊平均水平。

　　?期刊規范化的引文影響力（JNCI）：對文獻發表在特定期刊上的被引次數進行了規范化。即每篇出版物的JNCI為該出版物的實際被引頻次與該發表期刊同出版年、同文獻類型論文的平均被引頻次的比值。一組出版物的JNCI值為每篇出版物JNCI值的平均值。JNCI指標能夠提供某單一出版物（或某組出版物）與其他科研工作者發表在同一期刊（或同一組期刊）上成果的比較信息。這個指標能夠回答，諸如“我的論文在所發表期刊上表現如何？”之類的問題。如果JNCI的值超過1，說明該科研主體影響力高于平均值，如果JNCI的值低于1，說明其影響力低于平均值。JNCI對于出版社評價論文發表后的影響力水平亦是十分有用的指標，它揭示出那些超過平均水平并提高了期刊被引頻次的研究工作。

　　表 作者層面的CNCI與JNCI指標示例

　　注：學科規范化的引文影響力（Category NormalizedCitation Impact）通過其實際被引次數除以同文獻類型、同出版年、同學科領域的期望被引次數獲得的。當一篇文獻被劃歸至多于一個學科領域時，則使用實際被引次數與期望被引次數比值的平均值。一組文獻的CNCI，例如某個人、某個機構或國家，是該組中每篇文獻CNCI的平均值。CNCI是一個十分有價值且無偏的影響力指標，它排除了出版年、學科領域與文獻類型的影響。如果CNCI的值等于1，說明該組論文的被引表現與全球平均水平相當；CNCI大于1表明該組論文的被引表現高于全球平均水平；小于1，則低于全球平均水平。CNCI等于2，表明該組論文的平均被引表現為全球平均水平的2倍。由于CNCI是一個排除了出版年、學科領域與文獻類型的作用的無偏影響力指標，因此使用它可以進行不同規模、不同學科混合的論文集的比較。

　　上表列舉了一個在作者層面應用CNCI和JNCI的例子。科研工作者D和科研工作者E的出版物數量與引文數均十分接近。他們的引文影響力也十分接近，h指數也是相同的。如果只從上表中的前四個指標，則不能區分兩個科研工作者的科研績效。實際上，兩位科研工作者可能在兩個不同的科研領域進行研究，其論文發表的歷史也可能完全不同（老論文與新論文）。

　　使用CNCI和JNCI指標，能夠讓我們更好的了解兩位科研工作者與同領域、同文獻類型、同出版年的同行的對比情況。

　　從規范化的指標中，我們可以很快發現科研工作者D的CNCI（1.32）與JNCI（1.86）的值都超過了平均值（大于1）。發現科研工作者E的CNCI（0.45）與JNCI（0.72）的值均低于平均值（小于1）。

　　應該注意到JNCI是一個相對的科研績效評估指標。盡管在很多情況下，CNCI與JNCI可能正相關，但這并不是對所有情況都成立。例如，如果一個科研工作者的CNCI指標高于平均值，JNCI指標低于平均值，這可能意味著該科研工作者在其論文發表的科研領域獲得了比平均水平更多的引用，但是這位科研工作者發表的期刊具有非常高的被引頻次（例如Science或Nature），因此他/她的論文被引頻次低于這本期刊上論文的平均被引頻次。

　　期刊期望引文數（Journal Expected citations）：是同一期刊、同出版年、同文獻類型的論文的平均引文數。可以通過計算實際/期望引用值的比值，也就是用一篇論文的實際引文數除以該期刊論文的平均引文數，來評估論文的表現。如果該比值大于1，說明論文的引文數高于平均值。

　　例如，2004年，Circulation期刊的篇論文平均引文數為55.34，則期刊期望引文數即為55.34。如果某一2004年發表于Circulation期刊上的論文有30篇引文，則其實際引文數與期望引文數的比值為0.54，說明該論文表現低于平均值。

　　事實上，在很多分析中，期刊實際/期望引文數的比值是一個累積的比值，也就是說，分母（期望引文數）是一組論文集發表的所有期刊期望被引頻次的總和，而分子（實際引文數）則為該組論文集引文數的總和。