圖片來源：B. DOUTHITT/SCIENCE
期刊影響因子多年來備受批評，認為其扭曲了學術出版。近日，美國賓夕法尼亞州克拉尼特分析公司推出了其期刊引用報告（JCR）數據庫的更新版本，并表示它提供了理解期刊特征和受眾的背景信息。
影響因子代表期刊文章的引用次數，除以其兩年間發表的文章數量，被廣泛用于衡量學術期刊影響力。但這個指標有很多批評者，人們擔憂編輯可以通過各種各樣的策略輕松地提高期刊排名，而這些影響因素是有誤導性的。
盡管如此，克拉尼特分析公司仍在其JCR數據庫中繼續發表期刊影響因子，但最新版本包含了一些補充信息，以應對一些批評。最顯著的是，期刊影響因子頁面現在包含了一個分布曲線，顯示了期刊中發表的文章和其他條目的總數，而不是每一項被引用的次數。這條曲線也顯示了期刊的研究文章和評論文章的引用數量。
英國倫敦帝國理工學院結構生物學家Stephen Curry說，把這些圖表和影響因子結合起來，“顯然是朝著正確的方向邁出了一步”。由于影響因子衡量的是期刊論文的平均引用，它們往往被少數高引用的論文所影響。相比之下，分布圖能讓研究人員更好地理解期刊中單篇論文被引用的頻率，而不是一個數字所能提供的信息。
數據庫更新還包括了一系列其他改變。JCR產品總監Marie McVeigh表示，這些變化旨在“給你一個更細致入微的關于期刊貢獻的圖景”，而不僅僅是影響因子所能傳達的信息。
用戶還可以深挖數據，比如被引用最多的條目的標題，以及在一個單獨的列表中，用引用次數和文章計算期刊的影響因子。
McVeigh說，總之，我們“試圖從對期刊影響因子的過度使用中恢復過來……并支持更具體地使用數據。看到這么多有價值的數據被扔掉，而人們最終只看看影響因子，真是太遺憾了。讓我們把這個數據變得豐富、有價值和可見”。