연구를 하다보면 내가 쓰고 있는 논문을 얼마나 좋은 학술지에 낼 수 있는지 궁금하고,
내가 참고하고 있는 문헌이 과연 괜찮은 논문인지 궁금할 때가 있다.
그럴 때 여러 연구 평가 지표를 쓰게 되는데,
뭐가 뭔지, 어떻게 확인하는지 이번 글과 이어지는 세 개의 글로써 알아보려고 한다.
순서는 '1. 저널 영향력 지수 2. 연구자 영향력 지수 3. 논문 영향력 지수' 이다.
오늘은 '1. 저널 영향력 지수'편이다.
0. 먼저 알면 좋은 정보
인용 색인 DB라는 것이 있다.
세상에 학술지가 얼마나 많은데 그 모든 것을 한 데이터베이스에서 정리를 할 수는 없으니까,
각 데이터베이스마다 일정 기준을 만족하는 학술지를 선정해서 그것만 정리한다.
대표적으로 Clarivate Analytics가 제공하는 Web of Science에서는 SCIE, SSCI, A&HCI 등재 학술지에 대해 정리한다.
cf1. SCI랑 SCIE의 구분은 2020년에 사라졌다.
cf2. SCIE는 과학기술, SSCI는 사회과학, A&HCI는 예술 및 인문과학이다.
Web of Science가 가장 오래된 DB인 것으로 알고 있고, 그 대항마로 있는 것이 Elsevier의 SCOPUS이다.
SCOPUS는 비영어권 논문들도 다양하게 수록하고 있어서 좀 더 광범위한데
아직까지는 내가 있는 분야는 SCOPUS는 비인정이고, SCIE급 논문이 스펙이 되는 것 같다.
어찌되었든 연구 영향력 지수는 DB마다 제공을 하는 것이므로
학술지에 따라 아래 설명할 저널 영향력 지수가 없을 수도 있다.
IF는 없지만 CiteScore가 있으면 SCOPUS만 등재되어 있구나~
...뭐 이런 식으로 생각하면 된다.
1. 저널 영향력 지수
저널 영향력 지수, 혹은 학술지 영향력 지수는 말 그대로 어떤 저널이 영향력이 좋은가에 대한 점수이다.
이 점수가 높을수록 영향력이 큰 것이다.
Web of Science 기반으로 한 척도는 Impact Factor, Eigenfactor Score, AI Score이 있다.
SCOPUS를 기반으로 한 척도는 CiteScore, SJR, SNIP 등이 있다.
1) Web of Science
① Impact Factor (IF)
Journal impact factor라는 개념으로 JIF라고 쓰기도 한다.
해당 학술지의 이전 2년 동안 출간한 논문 개수 대비 해당 연도에 인용된 횟수로 계산한다.
식으로 나타내면, "IF = (해당 연도에 이전 2년간 논문이 인용된 총 횟수) / (이전 2년간 학술지에 수록된 논문의 수)"이다.
예시를 들어보자.
Neuroimage라는 학술지가 2021년에 1,164개의 논문을 출간했고, 2022년에는 784편의 논문을 출간했다.
2023년도 전체 기간동안 인용된 횟수를 보아하니,
2021년도에 Neuroimage에 출간된 것은 6,212개, 2022년도에 출간된 것은 3,007개가 있다.
그래서 (6,212+3,007)/(1,164+784)=4.7로 Neuroimage의 IF는 4.7이 되는 것이다.
2년은 너무 짧으니까 5년을 기준으로 한 IF도 있다. (5 year impact factor)
cf. 코로나로 인해 infectious diseases 분야는 2021-2022년도의 2 year impact factor가 정말정말 높게 측정되었다.
그리고 동일한 주제의 시리즈로 연구를 하다보면 본인의 기존 연구를 인용하거나 투고하고자 하는 학술지에서 나온 논문을 인용하는 경우가 허다한데, 그러한 Self-citation을 제외한 impact factor도 계산을 할 수 있다.
IF는 Web of Science를 제공하는 Clarivate가 만든 사이트에서 쉽게 확인할 수 있다.
링크는 Journal Citation Reports (JCR) (https://jcr.clarivate.com/jcr/home) 여기!
다만, 구독한 자만 볼 수 있기 때문에 보통 저 링크를 바로 누르지 않고 각자의 기관을 거쳐 프록시 연결을 하게 된다.
나도 대학교에서는 와이파이로 그냥 들어가지는데, 집에 오면 안 되어서 도서관을 통해 접속을 한다.
매년 10월에 확정되어 업데이트 되기 때문에 지금쯤 들어가면 2023의 IF를 확인할 수 있다. (글 작성 시점이 2024년 10월입니당)
사용 방법은 간단하다.
제대로 로그인이 되었다면 아래와 같이 화면이 보일 텐데, 검색창에 알고 싶은 저널명이나 ISSN 등의 정보를 넣는다.
그리고 원하는 저널을 클릭하면 기본 정보가 뜨는데,
스크롤을 내리면 최근 5년간의 IF 추이를 볼 수 있는 그래프가 있다.
더 내리다 보면 해당 논문이 속한 주제에서 IF 기준으로 몇 번째 순위인지, 퍼센트는 몇 퍼센트인지 뜬다.
어떤 저널은 여러개 분야에 속해 있어서 위의 캡처처럼 랭킹이 여러개 뜬다.
혹은, 당신이 어떤 기관에 속해있지 않아 저런 사이트를 이용할 수 없다면
각 저널의 홍보글(?)을 보면 우리의 IF는 얼마에요~하고 적어두었을 가능성이 높다.
(About > Journal metrics라는 항목에 보통 있다.)
보통 다른 지수(Eigenfactor, CiteScore) 들은 안 적혀있는 경우가 많지만 IF는 적어두니 쉽게 확인할 수 있다.
만약에 없다면 본인네들의 IF를 숨기고 싶은 것일까(???)
② Eigenfactor Score (EF score)
Eigenfactor는 왠지 독일어스러운 느낌이 나는데, IF를 보완하기 위해 만들어졌다.
하나의 저널이 다른 저널에 비해 상대적으로 어느 정도의 영향력을 갖는가를 평가하는 지표인데,
JCR 등록 저널, 즉 Web of Science에서 검색되는 모든 저널의 EF score 총합을 100으로 두고 점수를 땅따먹기(?)하는 개념이다.
계산식은 가중치를 두고 뭐해서 조금 복잡한데 (계산하는 법을 치니까 요약글은 없고 논문이 나옴...)
말로 설명하면 지난 5년간 발표된 논문이 이후의 5년간 인용이 얼마나 되었는지를 계산해서 내놓는다.
즉, 2023년도의 EF score는 2018~2022년도에 발표된 논문 수와 2019~2023년도에 인용된 횟수를 기반으로 계산하는 것이다.
단, IF와 다른 점은 Self-citation (동일한 저널 안에서 서로 인용)이 기본적으로 제외되며,
발간 논문 편수가 12개 이하면 분석에서 제외된다.
IF와 동일하게 JCR 홈페이지에서 확인할 수 있고 (거의 맨 밑으로 내리면 Additional metrics로 존재함)
Eigenfactor.org에서 확인할 수 있다. (링크: http://www.eigenfactor.org/projects/journalRank/journalsearch.php)
다만, 현재 두 홈페이지의 수치가 달라서 확인해보니 Eigenfactor.org가 2015년 이후로 업데이트가 안 된 것으로 보인다.
즉, 좀 더 최신이고 정확한 값을 보려면 그냥 JCR을 이용하는 것을 추천한다.
참고로 위의 캡처는 둘다 Nature이다.
2015년에 1.443이었는데 지금은 1.02480이 되었다.
뭐... 영향력이 감소한건가... 라 생각할 수 있지만 꼭 그런 건 아니다.
왜냐하면 학술지 개수가 늘어나면 100에서 땅따먹기 하는 양이 줄어들 수밖에 없으니까 비교가 애매하기 때문이다.
그래서 Normalized Eigenfactor score(EFn)라는 항목도 참고하면 좋다.
이는 각 학술지의 EF score를 해당 연도에 JCR에 수록된 학술지의 총 수로 재산정하고,
전체 학술지의 평균이 1이 되도록 정규화한 값이다.
따라서 EFn이 x라면 해당 학술지는 평균적인 학술지보다 x배 영향력이 있다는 것이다.
마찬가지로 JCR에서 확인할 수 있는데(위의 그림 참고)
좌측의 Nature같은 경우는 예전보다 EF는 감소했지만 EFn은 높은 것을 볼 수 있다. (2019년과 2023년을 비교해보세용)
우측의 Clinical infectious diseases같은 경우는 EF가 소수점으로 0.11555라서 아이고 영향력이 작은가보다~했는데 EFn이 25가 넘는다.
즉, 평균보다 25배 영향력이 있는....
개인적으로는 EF는 소수점이 너무 작아서 한 눈에 안 들어오고, EFn이 좋은 것 같다.
③ Article Influence Score (AI score)
이것은 이전 5년동안 인용된 학술지의 누적 크기에 따라 EF score를 정규화한 것이다.
아까 EFn은 해당 연도에 대한 것으로 재산정했다고 했는데 이건 5년치에 대한 것으로 재산정했다고 보면 된다.
역시 마찬가지로 정규화되어있다는 것은 평균이 1이라는 것이니, 1보다 크면 좋구낭, 몇 배 좋구낭, 을 금세 알 수 있다.
계산식은 (0.01*EF score)/(5년간 해당 저널에서 나온 논문 편수/5년간 전체 저널에서 나온 논문 편수)로 이뤄진다고 한다.
2) SCOPUS
cf. 블로그 주인장은 SCOPUS를 한 번도 참고해 본 적이 없다. SCOPUS가 실적으로 인정이 잘 안 되는 곳에 소속되어 있기 때문에...
① CiteScore
자, IF가 2년이나 5년이 기준인데 반해 이거는 4년이 기준이다.
계산방법은 최근 4년간 발행된 논문의 인용수를 최근 4년간 발행된 논문수로 나누어서 계산한다.
여기서 논문수라고 말하긴 했는데, IF와 달리 Article 뿐 아니라 Reviews, Conference papers, Data papers, Book chapte 등을 모두 포함해서 계산한다.
즉, CiteScore 2023은 (2020~2023년의 4년 동안의 인용수)/(2020~2023년의 4년 동안의 출간물 수)인 것이다.
사실 좀 더 직관적인 지표인 것 같다.
IF는 x연도에서의 인용수를 x-1, x-2년도에 출간된 논문만을 대상으로 계산했다면
이건 그런 복잡한 거 없이 그냥 기간 내 인용수로 잡아버렸으니까 말이다.
CiteScore는 Scopus에서 제공하는 자료이니 당연히 Scopus를 들어가서 볼 수 있다.
(링크: https://www.elsevier.com/ko-kr/products/scopus/metrics/citescore)
그것도 로그인 하지 않고 무료로!
위 링크에 들어가서 "현재 CiteScore 지표 보기"를 클릭한다.
거기서 맨 위에 검색창에 검색 종류를 Title로 바꾼 다음에 저널명을 검색해주면 금방 나온다.
② SJR (Scientific Journal Rankings)
(잡담) 여러분 AJR이라는 가수 아시나요 음악 참 좋아요
얘는 특정 분야가 아닌 이공계 전체적으로 저널의 명성을 평가하는 방법이라고 한다.
해당 저널에서 지난 3년간 나온 출간물의 개수를 분모로 하고, 분자가 가중치를 둔 인용 횟수이다.
가중치의 계산 방법은 복잡한데, 대충 인용 네트워크에서 노드에 점수를 매기는 방식이며,
구글의 page rank 알고리즘에서 착안하였다고 한다.
(더 궁금하신 분은 SJR 논문을 참고하세용)
평균값이 1이 되도록 설계했다고 하니까 1보다 큰 곳이 좋은 저널이라 생각할 수 있다.
단점은 가중치에 분야간 connection이 영향을 받아서 순수과학이 점수가 낮고, 공학 및 응용과학과 연관이 되어있으면 점수가 높다고 한다.
순수과학 친구들 눈 감아~
마찬가지로 위에 CiteScore를 확인했던 Scopus 사이트에서 확인가능하다.
화살표로 넘겨서 지표를 봐야 하기 때문에 처음에는 좀 헤맬 수 있다.
앗 Scientific reports가 SJR 점수로 따지면 평균보다 낮넹...
혹은 Scimago journal & country rank(https://www.scimagojr.com/)에서도 확인이 가능하다.
내 생각에는 얘가 좀 더 유저 친화적인 디자인을 가졌다.
(Elsevier... 제발 홈페이지 디자인 업데이트좀... 흑흑...)
일단 검색하면 기본 정보 먼저 뜨니까 쭉쭉 스크롤을 내리면...
요렇게 SJR 점수가 그래프와 함께 뜬다.
cf) 그런데 저 주황색 홈페이지는 광고가 좀 많다.
나도 블로그 광고를 달긴 했는데 인아티클이나 전면광고는 읽는 사람 입장에서 짜증나기 때문에 안 달았는데
둘 다 달려있다....ㅋㅋㅋㅋㅋ
근데 인아티클과 전면광고가 수익이 진짜 많이 난다고는 하더라... (앗 내 수익...)
③ SNIP (Source Normalized Impact per Paper)
SNIP은 주제 분야별로 인용되는 패턴을 고려하여, 어떤 논문이 얼마나 빠르게 그 분야에 영향력을 주는가에 대한 지수이다.
SNIP을 이해하려면 먼저 알아야 하는 것이 IPP(Impact per publication)과 Citation potential (인용 잠재력)에 대한 것인데,
IPP는 (최근 3년간 발표된 논문의 해당 연도에 인용된 횟수)/(동 3년간 발표된 논문 수)로 주제 분야가 보정이 되지 않는다.
그러니까 2023년도 IPP는 (2020~2022년도에 해당 저널에 출간된 논문이 2023년도에 인용된 횟수)/(2020~2022년도에 해당 저널에 출간된 논문의 편수)로 계산을 하는 것이다.
약간 3-year impact factor 느낌?
Citation potential은 학술지가 속한 분야의 평균적인 인용 수준이다.
그래서 SNIP은 (해당 연도의 IPP)/(해당 분야의 Citation potential)로 구한다.
평균은 1이고, 1보다 높으면 해당 주제에서 평균 이상이다.
역시 SCOPUS 홈페이지에서 확인해볼 수 있고... SJR 바로 옆에 있다.
아까 저 학술지 SJR은 1보다 작아서 평균보다 낮다 그랬는데
SNIP은 1보다 커서 평균보다 높다고 그러고 있다.
과연... 영향력이 큰 학술지인가... 낮은 학술지인가...
그러면 다음에 '2. 연구자 영향력 지수'로 돌아오겠다. ㅎㅎ
잘 설명했는가는 모르겠지만 유용한 글이 되었으면 좋겠다!