■何曉慶 王圣潔 胡 琳

四川大學(xué)圖書館，四川省成都市一環(huán)路南一段24號 610065

期刊評價是科學(xué)計量領(lǐng)域一個重要的研究方向。學(xué)術(shù)期刊作為記錄科研人員創(chuàng)新性科研成果最主要的載體，其評價方法的合理性、科學(xué)性、準(zhǔn)確性是學(xué)者們關(guān)注的焦點(diǎn)。情報學(xué)家Garfield于1955年提出了作為學(xué)術(shù)量化評價工具的影響因子(Impact Factor,IF)的概念，并得到了廣泛的應(yīng)用，但是在實際使用中，不少學(xué)者發(fā)現(xiàn)IF存在缺陷。之后眾多學(xué)者致力于研究新的綜合性評價指標(biāo)，如2005年Hirsch 提出h指數(shù)，2006年Egghe提出g指數(shù)，2010年P(guān)rathap提出p指數(shù)等，這些評價指數(shù)各有優(yōu)勢但是又各有局限，比如h指數(shù)不能區(qū)分h 指數(shù)相同而被引頻次相差較大的情況[1]；g指數(shù)存在忽略g核以外的論文數(shù)量及其被引頻次的缺陷[2]；p指數(shù)無法呈現(xiàn)期刊的被引分布情況[3]。

z指數(shù)是p指數(shù)的提出者Prathap為彌補(bǔ)p指數(shù)不能體現(xiàn)引文集中程度的缺陷，于2014年提出的一個新的綜合性評價指標(biāo)[4]。由于z指數(shù)是一個全新的期刊評價指標(biāo)，目前國外的相關(guān)研究主要由Prathap完成[5-8]。文獻(xiàn)[5]進(jìn)一步解釋了z指數(shù)中的指標(biāo)；文獻(xiàn)[6]分析了z指數(shù)與h指數(shù)之間的聯(lián)系；文獻(xiàn)[7]將z指數(shù)用于評價太陽能電池(polymer solar cells)研究進(jìn)展情況；文獻(xiàn)[8]應(yīng)用z指數(shù)評價印度近期的整體科研情況。Prathap認(rèn)為z指數(shù)是一個新型3D能效指標(biāo)，相較于以往的評價指數(shù)，其屬于更高階的期刊評價指標(biāo)[5]，但是目前國內(nèi)對z指數(shù)的研究主要集中在學(xué)者學(xué)術(shù)影響力[9]，而利用z指數(shù)對期刊評價的研究鮮有報道。因此本研究擬以“社會科學(xué)引文索引”(Social Science Citation Index，SSCI)收錄的信息科學(xué)和圖書館學(xué)期刊為樣本，辨析z指數(shù)、h 指數(shù)、p指數(shù)之間的關(guān)系，剖析z指數(shù)的優(yōu)勢與不足，為z指數(shù)在期刊評價中的進(jìn)一步應(yīng)用提供實證研究資料，也為更加客觀、科學(xué)地評價期刊探尋新的視角和方法。

1 z指數(shù)的提出及其計算原理

Prathap認(rèn)為z指數(shù)能夠?qū)Ⅲw現(xiàn)數(shù)量因素的N(總發(fā)文數(shù)量)、體現(xiàn)質(zhì)量因素的i(篇均被引頻次)和反映被引用集中程度的η有效地結(jié)合到1個指數(shù)中。被引分布變化的一致性指標(biāo)η可表示為

(1)

式中X和E為能量因子，N為總發(fā)文數(shù)量，C為總被引頻次，Ck為第k篇文章的被引頻次，k=1,2,…,N。

z=Z1/3

(2)

(3)

Prathap認(rèn)為C可視為一階性能指標(biāo),X和E可視為可靠的二階性能指標(biāo)，而X和E的同時存在為既不是衡量質(zhì)量也不是衡量數(shù)量的三階指標(biāo)η的提出創(chuàng)造了條件。η的計算來源于經(jīng)濟(jì)學(xué)中一種測量集中度的綜合指數(shù)Herfindahl-Hirschman Index (HHI)的計算思路。

(4)

當(dāng)η=1時，即X=E，表明引文呈絕對均勻分布；當(dāng)η?1時，表明引文集中程度較高，因此η可視為引文“濃度”的衡量指標(biāo)。進(jìn)而z指數(shù)可視為quantity-quality-consistency或者volume-velocity-variety(variability)的3D評價指標(biāo)。

2 實證分析

2.1 數(shù)據(jù)統(tǒng)計

來源數(shù)據(jù)庫為Web of Science，時間范圍限定為2012—2016年。選取2016年版JCR中位于Q1、Q2分區(qū)的信息科學(xué)和圖書館學(xué)期刊共計42種，由于TelematicsandInformatics、JournaloftheAssociationforInformationScienceandTechnology以及AslibJournalofInformationManagement在JCR中的近5年數(shù)據(jù)不全，因此將這3種期刊排除，最終列入研究對象的信息科學(xué)和圖書館學(xué)期刊共計39種。本研究統(tǒng)計了2012—2016年39種樣本期刊的總發(fā)文數(shù)量、總被引頻次、篇均被引頻次、一致性指標(biāo)η、h指數(shù)、p指數(shù)、z指數(shù)，結(jié)果見表1。

表1 2012—2016年39種樣本期刊的文獻(xiàn)計量指標(biāo)統(tǒng)計

2.2 結(jié)果分析

2.2.1z指數(shù)、p指數(shù)及h指數(shù)排名比較分析

如表1所示，依照p指數(shù)值排名，MIS Quarterly位居第1，其發(fā)文數(shù)量較小，總被引頻次居中，但是其篇均被引頻次高達(dá)22.37次，因此其p指數(shù)排名相對靠前。按照z指數(shù)和h指數(shù)值排名，MIS Quarterly僅位居第2，被Journal of the American Medical Informatics Association超越。究其原因可以發(fā)現(xiàn)，雖然MIS Quarterly的篇均被引頻次遙遙領(lǐng)先于其他期刊，在292篇論文中，高被引論文多達(dá)24篇，但是其論文的被引分布極其不均勻，如“Businessintelligenceandanalytics:frombigdatatobigimpact”的被引頻次達(dá)到676次，但是該期刊也有零被引文獻(xiàn)。而Journal of the American Medical Informatics Association的篇均被引頻次雖然不及MIS Quarterly，但被引分布相對均衡，并且Journal of the American Medical Informatics Association的總發(fā)文數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于MIS Quarterly，最終導(dǎo)致Journal of the American Medical Informatics Association的z指數(shù)和h指數(shù)排名第1。Government Information Quarterly、International Journal of Information Management等期刊由于其被引分布的不均衡性，因而z指數(shù)的排名低于p指數(shù)的排名；Information and Organization、MIS Quarterly Executive等期刊由于受到總發(fā)文數(shù)量的局限，其h指數(shù)的排名低于p指數(shù)和z指數(shù)的排名。由此可見，z指數(shù)、h指數(shù)和p指數(shù)均為綜合性評價指標(biāo)，都對期刊的質(zhì)量和數(shù)量有所訴求，而z指數(shù)能夠進(jìn)一步反映被引分布情況。

2.2.2 概念對比分析

從h指數(shù)的定義可以看出，h指數(shù)在一定程度上兼顧了質(zhì)量和數(shù)量，并且能夠體現(xiàn)被引分布情況。但是h指數(shù)只關(guān)注核心區(qū)的論文數(shù)量和質(zhì)量，缺乏對期刊低質(zhì)量論文的約束力，因而不可避免地存在“以偏概全”的問題。

p指數(shù)綜合考慮了總發(fā)文數(shù)量和篇均被引頻次，解決了h指數(shù)忽視核心區(qū)以外論文的缺點(diǎn)，使得每1篇論文都會對p指數(shù)產(chǎn)生影響。但其為幾何平均數(shù)，一視同仁對待高被引和低被引的論文，使得p指數(shù)無法完全體現(xiàn)被引分布情況。

z指數(shù)是在p指數(shù)的基礎(chǔ)上引入第3個指標(biāo)η，η是一個描述被引分布曲線的指標(biāo)。η的融入使得z指數(shù)在繼承了p指數(shù)兼具期刊數(shù)量和質(zhì)量評價功能的同時，很好地反映了整個期刊的被引分布情況。

2.2.3 典型研究案例分析

為了更好地驗證h指數(shù)、p指數(shù)以及z指數(shù)是否能夠很好地體現(xiàn)被引分布情況，本研究設(shè)計了3個具有相同p指數(shù)而被引分布完全不同的典型研究案例，分別見圖1～3。將文獻(xiàn)按照被引頻次降序排列。案例2和3在Hirsch前區(qū)都是高核區(qū)(案例2前5篇文獻(xiàn)的被引頻次均大于等于5，案例3前10篇文獻(xiàn)的總被引頻次為200)，在Hirsch研究中案例3為長尾(后區(qū)的30篇論文總被引頻次為0 )，案例2為短尾(后區(qū)的5篇論文總被引頻次為5)。在3個典型案例中，p指數(shù)完全一樣，案例2的h指數(shù)和案例1、案例3的指數(shù)有所不同，但是h指數(shù)對于案例1和案例3卻無法精確區(qū)分。只有z指數(shù)很精確地區(qū)分了案例中的3種情況。案例1中η=1，表明每篇文章的被引為絕對平均分布，案例2中η=0.4587，案例3中η=0.1969，表明案例2比案例3的被引集中程度更高。η很好地區(qū)分了案例的3種被引分布曲線，可以作為描述被引分布的一致性指標(biāo)。

圖1 案例1被引分布情況

圖2 案例2被引分布情況

圖3 案例3被引分布情況

2.2.4 相關(guān)性分析

通過對39種樣本期刊z指數(shù)、h指數(shù)以及p指數(shù)的相關(guān)性分析(表2)發(fā)現(xiàn)，z指數(shù)與h指數(shù)以及p指數(shù)的相關(guān)性均在 0.01 水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)，其相關(guān)系數(shù)分別為0.934和0.958。這表明z指數(shù)能夠很好地模擬h指數(shù)及p指數(shù)。

表2 z指數(shù)和h指數(shù)及p指數(shù)的相關(guān)性

注：**表明在0.01 水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)。

z指數(shù)在探索h指數(shù)、p指數(shù)的研究中被發(fā)掘出來，它們之間必然存在很多共性，它們都是質(zhì)量兼顧型的期刊評價指標(biāo)。但是在對SSCI收錄的信息科學(xué)和圖書館學(xué)期刊學(xué)術(shù)影響力評價表中發(fā)現(xiàn)，不少期刊的h 指數(shù)相同，可見在一定程度上h 指數(shù)的區(qū)分度不太明顯。例如案例3中，無論h1區(qū)域的文獻(xiàn)的被引頻次如何增長或者降低，只要被引頻次大于h，h指數(shù)都不會產(chǎn)生任何變化；同樣地，無論h2區(qū)域的文獻(xiàn)的被引頻次如何降低,或者只要增加的頻次小于h，則對h指數(shù)均不會有任何影響。h指數(shù)具有忽視高被引文獻(xiàn)的貢獻(xiàn)以及完全忽視h指數(shù)以下的文獻(xiàn)數(shù)量及被引頻次的缺陷。p指數(shù)的計算僅僅涉及總被引頻次和總發(fā)文數(shù)量，在對3個典型案例的分析中發(fā)現(xiàn)，當(dāng)評價對象具有相同的總被引頻次和總發(fā)文數(shù)量，無論被引分布情況如何，p指數(shù)相同。然而期刊的每1篇文獻(xiàn)的被引頻次都應(yīng)該對其影響力變化產(chǎn)生作用。z指數(shù)繼h指數(shù)及p指數(shù)發(fā)展后被提出來，是h指數(shù)和p指數(shù)的優(yōu)化和升級，一定程度上克服了h指數(shù)和p指數(shù)的缺點(diǎn)，改進(jìn)了h指數(shù)對期刊學(xué)術(shù)影響力評價區(qū)分度不大、忽視高被引文獻(xiàn)和h指數(shù)以下的低被引文獻(xiàn)的情況以及p指數(shù)完全不能反映被引分布特征的缺陷。

3 z指數(shù)的優(yōu)劣分析

3.1 z指數(shù)的優(yōu)勢

3.1.1 有助于激勵期刊發(fā)表高水平論文

z指數(shù)是一個引文數(shù)量、被引率以及被引分布共同作用的綜合性指標(biāo)，單一的論文數(shù)量的增加不僅不會對其產(chǎn)生直接的提升作用，甚至低被引論文的增長還會對z指數(shù)產(chǎn)生負(fù)面影響。將39種樣本期刊中z指數(shù)排名第22位的InformationandOrganization的被引分布按照被引頻次降序排列，見圖4。為了檢驗低被引論文的增長對z指數(shù)數(shù)值的影響，將InformationandOrganization被引分布圖中的67篇文獻(xiàn)保持不變(情況1)，新增10篇零引用論文(情況2)。在前67篇文獻(xiàn)不變動的情況下，z指數(shù)的數(shù)值并沒有因為這10篇零引用論文的增加而出現(xiàn)增加，反而由原來的13.348下降到12.173，η也由0.343下降到0.299。由此可以看出，低引用論文的增加對z指數(shù)產(chǎn)生負(fù)面作用。只有提升期刊論文的整體質(zhì)量，讓論文的被引分布更加均勻，才能獲得高z指數(shù)數(shù)值。因此z指數(shù)也能夠從一定程度上激勵期刊更加注重論文的質(zhì)量，減少低質(zhì)量論文的發(fā)表。

圖4 Information and Organization被引分布情況

3.1.2 高靈敏度

為了驗證z指數(shù)的靈敏性，分別將案例3的40篇文獻(xiàn)中被引頻次最高的文獻(xiàn)增加1次引用(情況1)和將被引頻次排名第11的文獻(xiàn)增加1次引用(情況2)。由于總被引頻次增加，而總發(fā)文數(shù)量并沒有增加，情況1和情況2的p都相應(yīng)變化為10.0333，因此p指數(shù)并沒有分辨出這2種情況。情況1和情況2的h指數(shù)保持不變。而情況1的η變化為0.19570，z指數(shù)變化為5.8252；情況2的η變化為0.19882，z指數(shù)變化為5.8560。在使用z指數(shù)進(jìn)行期刊評價時，增加的每1篇發(fā)文、獲得的每1次引用都會引起z指數(shù)的變化，因此z指數(shù)具有很高的靈敏度。

3.1.3 較高區(qū)分度

從表1的39種期刊中可以發(fā)現(xiàn)，高達(dá)30種期刊存在和其他期刊具有相同h指數(shù)值的現(xiàn)象，而其p指數(shù)和z指數(shù)數(shù)值均獨(dú)一無二，由此可見，p指數(shù)和z指數(shù)均具有優(yōu)于h指數(shù)的區(qū)分度。在進(jìn)一步的典型案例研究分析中，可以發(fā)現(xiàn)z指數(shù)的區(qū)分度優(yōu)于p指數(shù)。

3.2 z指數(shù)的不足

3.2.1 不能區(qū)分施引文獻(xiàn)影響力大小

由于z指數(shù)的計算過程是均等看待每一次引用，使得不同層次的施引文獻(xiàn)也被平等對待。因此z指數(shù)并不能區(qū)分出文章在被引頻次相同的情況下因施引文獻(xiàn)層次不同而導(dǎo)致的不同影響力。

3.2.2 不能反映時間發(fā)展因素的變化特征

隨著時間的推移，每篇論文的被引數(shù)量只會增加而不會減少。但是由于z指數(shù)的計算公式中并沒有考慮到被引頻次隨時間發(fā)展的問題，只要論文的被引頻次相同，則對z指數(shù)的貢獻(xiàn)相同。因此，z指數(shù)并不能區(qū)分發(fā)表1 年后被引200次和發(fā)表10年后被引200次的具有不同影響力的論文，也不能分辨論文發(fā)表后被引頻次逐年增加和逐年減少的不同影響力論文[11]。

3.2.3 不易獲取

p指數(shù)的計算只需要利用現(xiàn)有的大型文獻(xiàn)檢索平臺的強(qiáng)大引文分析功能，不需要任何其他指標(biāo)的錄入和輔助。h指數(shù)則需要把評價期刊的論文按照被引頻次降序排列，然后將文獻(xiàn)序號和被引頻次進(jìn)行比對。z指數(shù)需要計算每篇文章的被引頻次的平方，進(jìn)而需要掌握每篇文章的被引頻次。相較于h指數(shù)而言，z指數(shù)并不需要對每篇文獻(xiàn)進(jìn)行排序。但是相較于p指數(shù)而言，z指數(shù)的獲取難度相對更大。

4 結(jié)語

目前國內(nèi)外對于z指數(shù)的研究并不多，但是從本研究可以看出：z指數(shù)充分結(jié)合了期刊h 指數(shù)和p指數(shù)的優(yōu)點(diǎn)，使得z指數(shù)不但兼顧了質(zhì)量和數(shù)量因素，還充分考慮了被引分布情況，比h指數(shù)和p指數(shù)更具有整體性和靈敏性，是一個具有廣闊應(yīng)用前景的期刊綜合評價指標(biāo)。但是無論在理論研究還是在實踐應(yīng)用方面，利用z指數(shù)評價期刊影響力的過程中還存在諸多問題，有待進(jìn)一步探究。因此在評價期刊時，不能僅利用單一的指標(biāo)對期刊作出定論，而應(yīng)該憑借多種文獻(xiàn)計量指標(biāo)和方法，從不同的視角對期刊進(jìn)行綜合考量，才能得到公正合理的結(jié)論。

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