《一种基于惩罚函数的降低影响因子操纵方法：合理影响因子》

技术简介：

[目的/意义]部分学术期刊通过人为提高被引次数、降低载文量操纵影响因子的问题不容忽视。[方法/过程]文章提出合理影响因子(IFR)这一新的文献计量指标，借助惩罚函数从剔除过度自引、修正人为降低的载文量两方面对影响因子进行修正，降低对影响因子的操纵。基于管理学CSSCI期刊2018—2020年的相关数据，对篇均自引率0.30以上的自引量、载文量与平均载文量之比低于0.50的期刊载文量进行修正后得到合理影响因子，并将其与影响因子进行统计比较。[结果/结论]结果表明合理影响因子能够有效防止人为降低载文量，且对过度自引的防范效果好于影响因子。在实际应用中，根据学科、期刊特色等对修正模型的参数进行适当修改可以使合理影响因子具有一定的通用性。

研发人员：俞立平;王龙华;