期刊使用因子 (Journal Usage Factor) -电子期刊定量评价新指标 IEEE 李箐

Citation vs. Usage Before 1927 1927 1955 1963 1975 数据采集工作量大且不精确：流通数据、用户调查 1927 Gross and Gross (1927) 首次提出引文量 (N of Citation，自引除外)可用于识别特定学科核心期刊 1955 美国科技信息研究所(Institute for Scientific Information, ISI)所长Garfield 首次阐明可通过论文的被引证频次来决定期刊影响 1963 Garfield正式提出影响因子 (Impact Factor IF) 1975 ISI在Science Citation Index基础上发布全球性Journal Citation Reports (JCR)，成为期刊定量评价基础

基于Citation统计的几个常见概念 总被引频次 (Total Cites) 影响因子（Impact Factor） 快引指数（Immediacy Index） 被引半衰期（Cited Half-Life） 引用半衰期（Citing Half-Life）

Citations Metrics优点 Impact Factor (IF) 广泛被接受和认可 比较客观，难以被篡改 全球范围数据 独立、简单、易于访问的量化标准 反映特定领域的科研期刊质量 ……

Citations Metrics缺点 Citation本身的争议 Citation是影响力的间接指标，并不直接代表质量 自引、主观性、引文网络 Citation是影响力的间接指标，并不直接代表质量 Citation滞后性 学科差异性 (如 biomedical vs. mathematics) 倾向于英语刊物 期刊层面，非文章层面 统计公式周期过短 Niche Journals被低估 对IF的过度强调影响作者和出版商行为 忽略非作者人群 （如学生、从业者） 不利于新期刊和新学科 Gorraiz, J. & Gumpenberger, C. Going beyond Citations: SERUM — a new Tool Provided by a Network of Libraries. Liber Quarterly 20 (1), 2010, P80–93

能否用JOURNAL USAGE FACTOR辅助JOURNAL IMPACT FACTOR?

Usage Metrics优点 Downloads 被视为Usage最主要衡量指标 Downloads 是一个直观指标，可自动统计 Downloads 在一些出版非密集领域优于Citations Gorraiz, J. & Gumpenberger, C. Going beyond Citations: SERUM — a new Tool Provided by a Network of Libraries. Liber Quarterly 20 (1), 2010, P80–93

Usage Metrics缺点 全球范围内的Usage数据不易获取 手工或自动统计方式都有不准确的可能性 学术资源的多种访问途径增加统计复杂性（如publisher sites、subject repositories、institutional repositories） Gorraiz, J. & Gumpenberger, C. Going beyond Citations: SERUM — a new Tool Provided by a Network of Libraries. Liber Quarterly 20 (1), 2010, P80–93

谁来承担Usage Metrics的研究工作？ 甄选期刊 收集与管理global usage data 研发和推动Usage Metrics 发布期刊排名 监测local usage data 评估确保global usage data 的真实性与可用性 出版社 图书馆 图书馆联盟 图书馆协会 第三方机构 合作

UKSG的Usage Factor项目 Usage Factor = 2007年，英国期刊工作组UK Serials Group 与 COUNTER使用统计标准工作组开始Journal Usage Factor的研究和推广 Usage Factor = Total usage (COUNTER JR1 data for a specified period) Total number of articles published online (during a specified period) COUNTER Journal Report 1: Number of Successful Full-text Article Requests by Month and Journal http://www.uksg.org/usagefactors

研究阶段 第一阶段 October 2006 – January 2007 第二阶段 March 2007 June 2007 深度采访 7 作者 9 图书馆员 13 出版商 第二阶段 March 2007 网络问卷 155 图书馆员 1400 学术作者 June 2007 UKSG发布最终报告 http://www.uksg.org/usagefactors

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研究项目特别关注问题 Journal Usage Factor 优点 挑战与问题 谁来承担相关研究 哪些关键值需要考虑 http://www.uksg.org/usagefactors/final

Journal Usage Factor优点 利于ISI没有涵盖的期刊和领域 利于面向本科教学和实践应用人员的期刊 利于出版量相对较少的期刊 数据时延性优于影响因子 http://www.uksg.org/usagefactors/final

Journal Usage Factor问题与挑战 使用数据的客观性与兼容性 当时COUNTER并没有向现在这样普遍接受 IF较高的期刊是否受到冲击，usage模式是否给低质量期刊生存空间 出版商人为抬高使用量的可能性 纸本使用量如何综合考虑 http://www.uksg.org/usagefactors/final

Journal Usage Factor需要考虑的关键数值 如何定义 Total Usage Specified Usage Period 1年？ Total Number of Articles Published Online ISI涉及面是否太窄？ ISI没有覆盖的期刊如何甄选？ http://www.uksg.org/usagefactors/final

相关研究 1. Do new electronic usage measures correlate with the more established print usage measure of re-shelving data? 2. Do citation data (local and global) correlate with electronic journal usage data? 3. Is local citation data a better measure of journal use than the global journal impact factor? Duy, J. & Vaughan, L. Usage data for electronic resources: A comparison between locally collected and vendor-provided statistics, The Journal of Academic Librarianship, V29 (1), 2003, P16-22

研究发现 Electronic Usage Correlates with Print Usage Local Citation Data Correlate with Journal Usage Data No Correlation Between Impact Factor and Journal Usage Data Duy, J. & Vaughan, L. Usage data for electronic resources: A comparison between locally collected and vendor-provided statistics, The Journal of Academic Librarianship, V29 (1), 2003, P16-22

谁来承担Usage Factor的研究以及后期统计管理 出版商普遍不愿意将其所有使用数据提供给第三方进行统计 大部分出版商倾向于计算自己期刊的Usage Factor，一些出版商已经开始相关工作 COUNTER被认为应该承担此类工作 Google的数据/排名 数据的客观性-图书馆和出版商之间的信任 http://www.uksg.org/usagefactors/final

图书馆与出版商使用数据比较研究 NCSU 图书馆系统对出版商提供的使用统计与本校服务器收集的数据进行深入比较研究 出版商提供的数据格式不一致，收集途径和方式信息缺失 深入比较两者统计数据的差异 深入了解数据收集的不同途径 为资源订购与馆藏建设提供参考 Duy, J. & Vaughan, L., Can electronic journal usage data replace citation data as a measure of journal use? An empirical examination, The Journal of Academic Librarianship, V32, 5, 2006, P512-517

NCSU发现 大部分出版商提供的数据与图书馆本地收集的数据比较类似 6/15 数据基本吻合 7/15 出版商数据比本地数据略高 很多用户直接进入数据库或者经由Google，不通过图书馆平台链接 2/15 出版商数据比本地数据略低 认证方式不同，出版商将同一IP的多次登录进程视为一次 Duy, J. & Vaughan, L., Can electronic journal usage data replace citation data as a measure of journal use? An empirical examination, The Journal of Academic Librarianship, V32, 5, 2006, P512-517

NCSU的结论 尽管目前从出版商获取的统计数据标准不统一 尽管存在出版商因商业目的调节使用数据的可能性 长远来看，图书馆还是需要依靠出版商提供的统计数据来全面了解用户对电子资源的使用行为 Duy, J. & Vaughan, L., Can electronic journal usage data replace citation data as a measure of journal use? An empirical examination, The Journal of Academic Librarianship, V32, 5, 2006, P512-517

UKSG报告建议 与Usage Factor 实施相关的几个核心问题: COUNTER是否可以防止数据的人为调整 收集某本电子期刊100%的全球使用数据并不现实，那如何确定有效的覆盖范围 期刊使用因子是否更利于大型出版商 SCI只收录部分刊物，对于非SCI收录内容如何选择 COUNTER没有包含print usage，是否影响UF可信度 http://www.uksg.org/usagefactors/final

欢迎参加5月19日下午IEL数据库培训！ 李箐 IEEE Client Services/UPP Manager qing-li@ieee 欢迎参加5月19日下午IEL数据库培训！ 李箐 IEEE Client Services/UPP Manager qing-li@ieee.org http://www.ieee.org/go/clientservices