知道了影响因子IF，怎能不了解CiteScore!

我们上期跟大家介绍了SCI期刊的影响因子Impact factor以及如何计算实时IF：SCI期刊实时影响因子的意义和算法。今天我们来谈谈的它的最强有力的竞争者：CiteScore。

CiteScore（CS）是由Elsevier集团开发，类似IF用来评估杂志期刊学术影响力的一个指标。相比目前广为流行的IF，CiteScore采用了三年区间来计算每个期刊的学术引用。有意思的是，Elsevier认为，CiteScore完美填补了IF的两年或者五年的IF计算模式，即CiteScore充分考虑到了诸多学科的发展特征。有些学科成长缓慢，两年的IF计算模式稍显短促。而五年IF计算模式则很难涵盖快速发展的特定学科。因此，CiteScore在时间划分上精心设计，的确有过人之处（但小编这里有些不服，CS只是找了人家IF中间一个年数，有什么可精心设计的，哈哈~）。

CiteScore拥有自带数据库Scopus，而非Web of Science来源。因此，在很多细节上均表现出迥然不同的特征，比如期刊专业领域排名等。Scopus主要两个特点：一是免费面向所有人开放；二是采用透明的操作与计算，具有极高的可重复性。自从2016年CiteScore诞生以来，Elsevier就带着诸多小弟一直力捧。目前越来越多的出版商也开始接纳该指标。但是，就像二维码的普及一样，CiteScore在学术领域的普及仍然需要大量的时间和资源。

//接下来介绍两个CiteScore的特征指标：CiteScore Rank和 CiteScore Trend。//

CiteScore Rank 提供了具体每个杂志的学科领域内排名。这种具体分数排名可以有效的削弱单纯IF分数的影响。比如材料科学领域的文章普遍引用数量远超其他专业，因此其IF也往往较高。所以对于外行来说，这是很容易被忽略的一点。但是，通过CiteScore的Rank，则可以看出具体一个材料杂志在材料领域的排名。而非简单的一维分数决定论。（这个其实类似于IF的Q分区，也不能说有太大的新意。）

CiteScore Trend 所显示的信息则更为人性化。这个指标系统整理了目标期刊的五年内引用情况，评估该杂志的CS在过去五年的动态变化，是下跌还是上涨。这种五年的连续判断有助于我们对一个杂志的未来走势进行科学客观的分析。

总结

CiteScore的发展体系其实还是跟IF很相似的，虽然还有不少亟待改进的设计，但由于是新出现的体系，具有一定的后发优势，所以确实也规避了不少在期刊评价方面的陈旧劣势。下一篇文章，我们将系统的比较IF与CiteScore的不同。跟大家一起讨论一下未来的学术期刊评价体系中IF与CiteScore各自的优势和劣势。

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