影响因子是有明显漏洞的机制，为何还有那么多聪明人崇拜它？
原文以Deciphering impact factors为标题
发布在2003年8月的《自然-神经科学》上
在五年前《自然-神经科学》期刊发行后不久，我们就发表了一篇社论文章来提醒大家期刊的影响因子（IF）会遭到误用。鉴于该期刊现已发展得相当成熟，我们决定进一步探究期刊影响因子高意味着什么。我们的研究结果表明需谨慎解读这项被滥用的衡量指标。
我们观察了《自然-神经科学》（2002年影响因子14.857）中论文被引次数的分布，然后将其和《自然》（总体影响因子30.432）、《神经科学杂志》（影响因子8.045）、《大脑研究》（影响因子2.409）中选取的神经科学类论文的被引次数分布进行同期比较。
最明显的特征是它们都呈偏态分布（见图1），中位数都比平均数低，进一步说明了将影响因子（算术平均数）作为期刊中任一篇论文被引次数的预测性指标是没什么意义的。
图1
四大期刊论文的累积被引次数。
数据来源于ISI Web of Science
尽管上述分布有所重叠，但是它们在进行非参数检验时差异非常大。不出所料的是，各分布中的峰值移动方向都系统性地和整体的影响因子保持一致，例如，在《自然》中被引次数处于中位数的论文相对《自然-神经科学》来说就处于第68个百分位，相对《大脑研究》处于第99个百分位。
高影响因子的期刊最显著的特点是长尾分布，也就是说有相对少的论文被显著地、大量地引用，它们对影响因子产生不成比例的贡献，由此推知，对这些期刊的整体声望也产生不成比例的贡献。而在分布的另一端，低影响因子的期刊则发表了更多被引次数少的论文。
当然，被引次数并不是衡量一篇论文重要性的最佳标准，尤其是因为引用率会随研究主题的不同而变化。比如，比起皮质生理学，阿尔茨海默症相关的论文更吸引他人引用。上述分布差异可能和研究主题有一定的关系，但这不太可能是唯一的影响因素，因为四大期刊基本涵盖了神经科学的方方面面。
综合考虑到它们重叠的部分和相去甚远的影响因子，这些期刊算是一个体现了文献中的“垂直分层”现象的合理案例。从这些数据似乎可以得出这么一个结论，尽管这些期刊之间有重叠的部分，但影响因子最高的期刊似乎充满了引用经典，发表的低引用率论文明显更少。
可能会有人认为，论文被引次数高和学术质量关系不大，只不过是由于它发表在顶尖期刊上更容易引人注意。这种观点过于极端，期刊的论文筛选机制不太可能是完全随机的，但论文的引用也不大可能完全不看其来源。
的确，知名度高的期刊存在的主要目的是吸引人们关注重要论文，如果期刊不影响论文的引用，那么人们可能就要质疑期刊体系的衡量作用和存在的意义了。
作为编辑，我们相信（尽管没办法证明）事实介于二者之间，并且期刊体系的作用就是扩大细微的差异性；也就是说，我们选择发表会被广泛引用的高质量论文，然后这些论文由于拥有了更多的读者而进一步被引用。
反馈循环的作用也不容小觑。近期基于引用错误滋长而做的一项估计表明，大约80%的参考文献是直接从他人论文的参考文献列表中转过来的，而非查阅了原始文献。鉴于这项发现，我们很难不去怀疑很多作者是否真的阅读了他们引用的所有论文，还是只引用了在他人参考文献中出现频次较高的那些论文。
而在整体文献中被引次数的分布的确符合上面提到的这种模式。在35年前的一篇经典文章中，社会学家Robert Merton指出，科学也逃脱不了所谓的马太效应，即强者愈强（“凡有的，还要加倍给他……”）。在目前一味追求量化和排名的风气下，Merton的言论一如既往地切合时宜。
解读恰当得话，引用数据对评估期刊、论文、作者、甚至是编辑来说都是一个有价值的工具。但是再有价值充其量也不过是一个粗糙的工具，如果把复杂的分布简化为平均数来看待的话，那么其大部分价值也就随之消失了。我们不能用期刊影响因子来量化论文的重要性或作者应得的荣誉，我们所处的时代有一点很奇怪，就是那么多精通科学的人竟会如此相信一个有明显漏洞的机制。ⓝ
Nature|doi:10.1038/nn0803-783
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在使用影响因子等量化指标时，应注意其存在的局限性。
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