期刊撤銷影響因子的構建及其與期刊影響因子的關系

□范少萍 張志強

1 引言

近年來，國內外學術研究領域的不端行為日益增加，越來越引起學術界及公眾的關注。由于現(xiàn)有的有關科研人員、科研機構的評價標準與體系多與科研人員的科研成果即發(fā)表論文、發(fā)明專利等科研產出相關聯(lián)，勢必導致有些科研工作者為了利益鋌而走險，棄科學倫理于不顧。面對學術研究領域的不端現(xiàn)象，撤銷稿件并發(fā)布公告成為國內外期刊界處理學術不端論文的一項措施。

與國內文獻數據庫相比，國外文獻數據庫如Web of Science、Pub Med等均對撤銷論文的題目進行了標注，以方便論文查閱者及時獲取撤銷論文的信息（撤銷時間、撤銷原因等），以降低撤銷論文對學術界的影響。國外已陸續(xù)開展基于各種文獻數據庫中撤銷論文信息的定量研究，且獲得了一些研究結論。其中，“TopJournals”TopRetractionRates一文指出，發(fā)表在頂級期刊上的很多熱門論文最后以撤銷告終（如表1所示）［1］，即越是發(fā)表在高影響因子期刊上的論文，越容易發(fā)生撤銷現(xiàn)象。

學術不端行為引起的論文撤銷現(xiàn)象日漸突出，嚴重妨礙讀者及研究者對期刊的搜索與閱讀，破壞整體學術研究氛圍，導致科研質量下滑。在醫(yī)學領域，學術不端行為還會危及患者健康。除此之外，無論是期刊影響因子，或是其他期刊評價指標，如IF（JCR）、IF（Scopus）、H 指數及其變體、SJR（SCImago Journal Rankings）值、SNIP（Source Normalized Impact per Paper）值［3］、特征因子［4］等，都是基于對期刊的正向影響，即所引用指標的數值越大越好，往往忽略了學術不端等因素對期刊的負面影響。史慶華［5］在分析了我國學術期刊的四種評價模式的基礎上指出，學術期刊評價應實行零被引率淘汰制和學術不端行為淘汰制。學術期刊是學術成果發(fā)布的平臺，如果不能有效地遏制學術不端行為，縱容其發(fā)展，應將其從優(yōu)秀期刊行列中淘汰出去。

表1 頂級期刊撤銷論文數量與影響影子對應表［2］

本文以Web of Science文獻數據庫作為數據來源，嘗試構建期刊撤銷影響因子（Retracted Impact Factor，簡稱RIF），以此來評判期刊的負影響指數。并對期刊撤銷影響因子與期刊影響因子之間的關系進行探析，尋找二者間存在的定量關系。一方面，對于期刊使用者而言，便于其今后根據期刊影響因子對其撤銷論文情況進行大致預測，更全面地掌握期刊信息。同時，引起學術界及社會對于那些撤銷論文的施引論文的關注。另一方面，敦促期刊出版商、編輯、審稿專家、投稿人等期刊創(chuàng)作者更加嚴謹、認真、負責地工作，還科學一片純凈的藍天。

2 撤銷論文研究現(xiàn)狀

在Web of Science數據庫中以標題＝retracted article，時間跨度＝所有年份，數據庫＝（SCI－EXPANDED and SSCI and CPCI－S and CCR－EXPANDED and IC）檢索得出，出版年份中最早被撤銷的一篇文章是1974年發(fā)表在《英國醫(yī)學雜志》（British Medical Journal）上的Cello Scrotum。該文在2009年被撤銷。

美國是少數幾個擁有政府層面的科學欺騙指控評價系統(tǒng)的國家之一。由美國國立衛(wèi)生研究院發(fā)起廣泛宣傳學術不端案例的研究，由此導致美國國會在1989年建立了科學誠信辦公室（Office of Scientific Integrity，OSI），后期更名為科研誠信辦公室（Office of Research Integrity，ORI）。ORI頒布條例處理科學研究中對學術不端行為的指控，得到了美國衛(wèi)生部的支持。ORI已經制定了一整套的案例法，并調整了部分條例。每年都會收到30－40篇撤銷論文的新案例，這也提醒我們科學研究領域的誠信問題是一個大量且持續(xù)的問題［6］。

奧蘭斯基（Oransky）與馬庫斯（Marcus）［7］于2010年創(chuàng)辦了名叫“Retraction Watch”的博客。他們創(chuàng)建這個博客是為了提高撤銷進程的透明度。他們研究發(fā)現(xiàn)，不僅撤銷論文一般沒有撤銷公告，而且撤銷理由也沒有及時公布，從而導致一些研究人員或者公眾因為不知道撤銷情況，采用被撤銷論文的無效或錯誤結果得出錯誤的結論。同時該博客認為，撤銷論文為科學界提供了一個自我校正的窗口，從而洞察科學欺騙案例。

目前，撤銷論文的定量研究多是基于Pub Med數據庫并得出相關結論［8］－［11］，容易使研究人員誤解為學術不端現(xiàn)象只在醫(yī)學領域比較突出。于是，出現(xiàn)了并不局限于Pub Med數據庫的研究，調研了42個大型專業(yè)學術引文數據庫和出版網站用以識別撤銷論文并對其進行定量分析［12］。作者檢索到從1928到2011年的4449篇被撤銷的學術論文，其中，Web of Science文獻數據庫中醫(yī)學、生命科學和化學論文的撤銷比例超過了其發(fā)表論文在WOS中所占的比例，15位高產作者因為學術不端撤銷的論文數占總撤銷論文數的一半。從2001到2010年，撤銷論文數量以每年19.06倍的速度增長。與此同時，每年發(fā)表的論文數量卻以11.36倍的速度減少。由此可以看出，論文撤銷數量與發(fā)表數量之間并不成正比例關系。作者還分析了論文被撤銷的原因，包括出版商錯誤、作者錯誤、未詳細說明等。具有撤銷論文權利的人或機構包括出版商、編輯、所有作者、部分作者、律師、科研誠信辦公室、研究所等。

一些學者嘗試構建一個可以預測論文從發(fā)表到撤銷所需時間的函數，即“生存分析”［13］。通過分析高被引、高影響因子期刊上被撤銷的論文發(fā)現(xiàn)，撤銷論文的生存時間（從發(fā)表到撤銷所需時間）的中位數為28個月。除此之外，資深研究者發(fā)表的論文較一般研究者的論文需要更長時間被撤銷。資深研究者包括教授、實驗室主任以及有著5年以上發(fā)表論文記錄的研究者。

有學者在2007年構造了出版過程的四參數的隨機模型，用以分析可能的信息［14］。這個模型將出版撤銷過程分為兩方面：期刊在接受論文時嚴格的審查（含兩個參數α和θ）和部分科研社區(qū)在論文發(fā)表后對其的嚴格審查（含兩個參數βandτ）。并利用這四個參數與IF的關系，評價期刊可能會被撤銷的論文數，但與實際情況相比還有較大差距。

為了研究期刊撤銷率和期刊影響因子之間的關系，有學者在2011年以Pub Med數據庫中影響因子從2到53.484的17種期刊的撤銷論文數量作為數據來源，為每種期刊計算了一個“撤銷指數”［15］?！俺蜂N指數”指某刊在2001年到2010年間被撤銷的論文數，乘以1000，再除以該刊2001到2010年間發(fā)表的論文總數。隨后，將期刊撤銷指數與其影響因子進行斯皮爾曼（Spearman）相關性分析，揭示出二者之間有很強的相關性。雖然這種相關性不能預示因果關系，但這些初期的調研表明發(fā)表在高影響因子期刊上的論文比發(fā)表在低影響因子期刊上的論文更容易被撤銷。

3 撤銷影響因子的構建

3.1 相關研究基礎

3.1.1 現(xiàn)有定量研究成果

陳超美［16］在2012年調研了Pub Med數據庫2001－2011年發(fā)表的論文數量與撤銷論文數量后發(fā)現(xiàn)，2001年時論文撤銷率僅為0.00005（撤銷率等于Pub Med每年發(fā)布撤銷通知的文章數量除以當年Pub Med收錄的新發(fā)表論文總數），但撤銷率在2003年、2006年和2011年這三年分別以2倍的速度增長。在2011年撤銷率達到0.00046。撤銷論文數量在2006年達到高峰，但在隨后幾年有所降低。即便如此，他預測撤銷論文的數量還會繼續(xù)增長，因為識別新發(fā)表論文潛在的錯誤要在其發(fā)表之后

除此之外，陳超美根據對檢索得到的 Web of Science文獻數據庫中從1980年到2012年3月的1721條撤銷論文的記錄，發(fā)現(xiàn)被撤銷的論文平均在其發(fā)表后第30個月（約為2.57年）被撤銷。雖然論文被撤銷了，但對其的引用還存在，于是作者又分析了撤銷論文的生存時間。發(fā)現(xiàn)論文撤銷后被引的平均時間為4年（中值為2年），論文從發(fā)表到引用結束，平均時間為6年（中值為5年）。也就是說，一篇論文從發(fā)表到2年后被撤銷，隨后2年會發(fā)現(xiàn)對其引用明顯減少，再經過2年才無引用發(fā)生。

3.1.2 期刊影響因子計算

期刊影響因子是加菲爾德在1972年提出的一個評價期刊的重要數量指標和整體性評價指標。該指標是一個相對數量指標，主要用以調整和修正大刊、老刊憑借發(fā)表論文絕對數量在期刊引用率上所占的優(yōu)勢，同時選擇期刊被引數量達到最高峰時來計算其平均引文率，所以更能反映期刊被使用的真實客觀情況［17］。然而，該指標僅是一個整體性指標，旨在評價某一期刊的整體性影響力，因而并不能將其評價值簡單地用來指代某篇論文的影響力。

普賴斯曾提出，科學論文一般在其發(fā)表1－2年后，被人們所了解并達到被引用的峰值階段?；诖耍臃茽柕露x期刊影響因子的計算公式如下：

自2009年起，湯森路透集團為了降低因2年期期刊影響因子（IF）的統(tǒng)計期較短，缺乏依據，不能合理度量期刊影響力等問題，發(fā)布了新版JCR，增加了包括5年期影響因子（5－Year Impact Factor，IF5）在內的新評價指標［18］。IF5的計算方法如下：

3.2 撤銷影響因子的構建

陳超美關于撤銷論文的定量研究從一定程度上反映了學術界對撤銷論文的研究現(xiàn)狀，特別是基于Web of Science文獻數據庫的研究。為方便定量研究撤銷論文對學術界的影響，我們利用上述研究結論：被撤銷的科學論文從發(fā)表到引用結束的時間為6年，以這一研究成果作為后續(xù)研究的基礎。同時，借鑒期刊影響因子的構建原理，嘗試構建出期刊的撤銷影響因子（Retracted Impact Factor，簡稱RIF）。

本文提出“被撤銷論文生命周期”這一定義。被撤銷論文生命周期，指被撤銷的論文從發(fā)表之日起，到其引用結束終止所需要的時間。被撤銷的論文從發(fā)表之日起，因其存在的學術不端問題已經開始對學術界和社會產生了影響。其撤銷后，由于數據庫數據更新不及時，或未標注撤銷信息，或期刊使用者獲取撤銷信息不及時，導致部分研究者還在引用其中的錯誤結論、錯誤數據、錯誤觀點等。即使有的研究者引用撤銷論文的目的是用作反面例子以佐證自己的新觀點，究其緣由，這種對撤銷論文的引用，仍然是基于撤銷論文的負面影響。因此，在本文中，將被撤銷論文的生命周期整體計算為6年。

按嚴格意義上說，RIF中計算的撤銷論文應該是指那些從發(fā)表之日起，2年后被撤銷，4年后引用結束的被撤銷的論文。但由于目前撤銷論文數據有限，使得數據在年份及期刊分布等數據維度上表現(xiàn)為極為稀疏，不利于進行集中計算或處理。如果按照嚴格意義上的統(tǒng)計計算，會導致過多的“零”出現(xiàn)。為了避免“零”現(xiàn)象的發(fā)生，我們對此公式進行進一步說明。該公式中，分母為：以統(tǒng)計年為原點（a年），向前推到第六年（a－5年），某刊在a－5年發(fā)表的所有論文在這六年間被撤銷的論文數量；分子為：上述被撤銷的論文在a年的被引用次數。（注：RIF公式中的“統(tǒng)計年份”一般為已經過去的全年，如已經過去的2012年整年，這樣方便統(tǒng)計全年的撤銷論文數量以及全年被引頻次，數據較全面）。例如，統(tǒng)計年份為2013年：

撤銷影響因子越大，說明該刊該年刊載的論文對學術界的負影響越明顯，越應該引起相關領域研究者的重視。同時，對于那些引用撤銷論文的論文更要給予更多的關注，因為這些施引論文極有可能引用了撤銷論文的錯誤觀點、錯誤數據、錯誤結論等，容易導致錯誤的放大與傳遞。倘若對其置之不理，如此惡性循環(huán)下去，將會對相關學術領域產生破壞性的影響。因此，關注撤銷論文及其施引論文，便于盡早發(fā)現(xiàn)其中存在的問題，降低其對學術界的惡性影響。

4 撤銷影響因子的實證研究

4.1 數據來源及選擇

為了驗證上述所提因子的有效性，作者以Web of Science數據庫（1900年至今的所有文獻）中的撤銷論文情況為數據來源。同時，檢索到的最新的JCR（自然科學版）的數據為2011年，于是，將統(tǒng)計年份定為2011年。檢索表達式為：標題＝（Retracted article），時間跨度＝1900－01－01—2011－12－31.數 據 庫 ＝ （SCI－EXPANDED and CCR－EXPANDED and IC），共檢索到1980條記錄。在這1980條記錄中，除了規(guī)范數據記錄如圖1，還包括只有撤銷記錄但無具體撤銷論文時間的記錄如圖2。于是，我們選擇有摘要記錄的1814條數據作為分析對象。

4.2 撤銷影響因子計算及結果分析

4.2.1 撤銷影響因子計算

經統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，這1814篇文章共發(fā)表在820種期刊上，且載有撤銷論文10篇及10篇以上的期刊共18種，如表2所示。以這18種期刊為研究對象，計算撤銷影響因子，結果如表2所示。

圖1 被撤銷論文的規(guī)范數據記錄

圖2 被撤銷論文無撤銷時間記錄

圖3 被撤銷論文無摘要記錄

4.2.2 結果分析

通過觀察表中數據發(fā)現(xiàn)，所選取的18種期刊中，具有高影響因子的Nature（《自然》），Science（《科學》），Cell（《細胞》），ProceedingsofTheNationalAcademyofSciencesofTheUnitedStates OfAmerica（《美國國家科學院院刊》）等相應的撤銷影響因子也比較大；撤銷影響因子為0的5種期刊，其影響因子也都在10以下，主要是5以下。這種現(xiàn)象說明，高影響因子的期刊其被撤銷論文的影響比較大，而低影響因子的期刊如果發(fā)生撤銷論文現(xiàn)象，其對學術界的影響也較小。產生這種現(xiàn)象，主要有以下幾種可能性。

第一種可能性是在高影響因子期刊發(fā)表論文的作者相對于那些在較低影響因子期刊發(fā)表論文的作者而言，往往被給予不成比例的利益。例如，作者如果在高影響因子期刊上發(fā)表論文，可以增加工作機會，獲得同行的認可并獲得獎勵，是一種成功的標志，即便大家都知道影響因子這一科學評價標準還是存在缺陷的［19］。因此，高影響因子期刊上的學術欺騙和學術不端現(xiàn)象日漸增多。同時，發(fā)表在高影響因子期刊上所獲得的較高利益又加劇了作者在研究設計、數據介紹、數據分析和解釋上的冒險行為，從而導致論文被撤銷。第二種可能性是高影響因子期刊的需求很明確，于是作者“控制”自己的數據來迎合期刊需求。因而，那些發(fā)表在高影響因子期刊的論文具有有序結果。與這種經不起推敲的論文相比，真實的科學研究往往充斥著不能復制的實驗、異常數據點、無法解釋的結果和無法迎合需求的觀察結果。在這種情況下，絕望中的作者們就可能被迫尋找捷徑、保留送審數據、過度夸張結果、操縱圖片，其行為從有問題的實踐直到最后的徹底欺騙［20］。第三種可能性是發(fā)表在高影響因子期刊的論文具有更高的關注度，因此更容易吸引讀者進行進一步的審查，從而發(fā)現(xiàn)結果存在的問題導致其被撤銷。以上這些可能性，都解釋了影響因子和撤銷影響因子之間的關系。

表2 撤銷論文篇數10篇以上（含）的期刊統(tǒng)計數據表

4.3 期刊撤銷影響因子的優(yōu)勢分析

期刊撤銷影響因子的優(yōu)勢在于：首先，前人的研究往往針對期刊中某一時間段內撤銷論文的數量進行分析，數據過于絕對化，不易均衡大刊、老刊和小刊、新刊在發(fā)文數量上的區(qū)別；其次，利用引用情況進行分析，可以發(fā)現(xiàn)被撤銷論文對學術界的影響程度，更容易發(fā)現(xiàn)其嚴重性，從而引起學術界及公眾的重視；再次，通過對國外各種大型學術數據庫或搜索引擎的調研證明，獲取相關被撤銷論文的數據信息是可行的，為開展相關研究創(chuàng)造了數據基礎；最后，通過分析被撤銷論文的引用情況，還可以發(fā)現(xiàn)被撤銷論文的施引論文，勾畫被撤銷論文的影響路線圖，以方便對其影響深度與廣度進行后續(xù)研究。

5 撤銷影響因子與期刊影響因子的關系分析

分析本文構建的“期刊撤銷影響因子”這一指標，可以發(fā)現(xiàn)撤銷影響因子能較全面地考量被撤銷論文對學術界的各種影響（正向影響與負向影響）。研究同時發(fā)現(xiàn)，影響因子越大的期刊，其被撤銷的論文數量往往也較多，而這些高影響因子期刊中被撤銷的論文大都具有較高引用量。這一結果與一些研究者的調研結果相吻合。因此，我們也不能單純依靠撤銷影響因子來斷定某刊質量，而是要綜合其影響因子與撤銷影響因子。

基于上述研究成果，我們發(fā)現(xiàn)撤銷影響因子與影響因子具有一定的相關性。為進一步研究二者之間的關系，我們假設撤銷影響因子與期刊影響因子具有相關性。并通過SPSS對二者進行相關性分析，試圖發(fā)現(xiàn)二者之間的關系，并嘗試構建二者之間的線性回歸方程，以便可以根據期刊影響因子對其撤銷論文情況進行大致預測。

5.1 撤銷影響因子與期刊影響因子的相關性分析

鑒于撤銷影響因子數據的特點，本文選用SPSS相關分析的皮爾森（Pearson）系數進行分析，得到表3。

通過表3可以看出，二者具有顯著相關性。從而證明期刊影響因子與撤銷影響因子之間具有相關關系，即一般意義上來說，較高影響因子的期刊，其撤銷論文的影響也較大。這與高期刊影響因子論文容易受到業(yè)界較高關注等因素有關系。

表3 期刊影響因子與撤銷影響因子相關性分析表

5.2 撤銷影響因子與期刊影響因子的回歸分析

回歸分析是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統(tǒng)計分析方法，可用于預報、控制等問題?；貧w分析研究的主要問題是：確定因變量與自變量間的定量關系表達式，這種表達式稱為回歸方程；對求得的回歸方程的可信度進行檢驗；判斷自變量對因變量有無影響；利用所求得的回歸方程進行預測和控制［21］。本文利用回歸分析，進一步分析撤銷影響因子（因變量）與期刊影響因子（自變量）之間的線性關系。

利用SPSS繼續(xù)對二者進行線性回歸分析，由于只有一個自變量，因此，選擇“Enter”方法。結果如表4。

表4 輸入＼移去變量表

表5 模型擬合情況匯總表

表6 回歸模型擬合過程的方差分析結果表

表7 期刊影響因子的回歸系數表

表8 期刊影響因子的回歸系數表

5.3 結果分析

表5列出了模型的擬合情況。復相關系數（R）為0.795，決定系數R2為0.632，0≤R2≤1，R2代表了自變量能夠解釋因變量的百分比，其值越接近1，說明模型對數據的擬合程度越好。本實驗結果為63.2%，表明撤銷影響因子的63.2%可以由期刊影響因子的變化來解釋，說明該回歸方程數據擬合的程度一般。造成這種情況的原因是：第一，數據量比較小，僅18種期刊，且測量年份有限，僅選用一年的數據，難以揭示大規(guī)模數據集下的情況；第二，二者之間的關系可能還需要其他參數或因子的參與才會更加明顯。不過，本實驗的結果一定程度上也說明了，撤銷影響因子與期刊影響因子之間具有較大的關系。

表6給出了回歸模型擬合過程中每一步的方差分析結果?；貧w平方和為8596.48，殘差平方和為4999.024，回歸平方和大于殘差平方和，說明線性模型解釋了總平方和中約一半的個案，達到擬合效果?；貧w模型的F檢驗，F(xiàn)＝27.514，P＝0.000＜0.01，按α＝0.01水準，則認為所擬合的回歸方程具有統(tǒng)計學意義，該結果是合理有效的。

表7、表8中期刊影響因子的回歸系數B的t檢驗中，t＝5.245（P＝0.000＜0.01），按α＝0.01水準，則認為撤銷影響因子與期刊影響因子有線性回歸關系?；貧w系數大于0，說明期刊影響因子越大，撤銷影響因子也隨之增大。

綜上數據分析，本實驗的回歸方程為：

其中，

y＝撤銷影響因子，x＝期刊影響因子，

6 結語

本文依據現(xiàn)有的定量研究成果，同時借鑒期刊影響因子的思想，構建了期刊撤銷影響因子（Retracted Impact Factor，簡稱RIF），以此來評判期刊的負影響指數。通過統(tǒng)計2011年Web of Science文獻數據庫中的撤銷論文數據，分別對2011年18種期刊的撤銷影響因子進行實證研究。結果表明，期刊撤銷影響因子可以表征期刊撤銷論文對學術界的影響。同時，撤銷影響因子與期刊影響因子有顯著相關性。進一步的研究證明，2011年，撤銷影響因子與期刊影響因子的關系可以用RIF＝0.781＋1.912＊IF，（P＜0.01）近似衡量。從而可以對其他有撤銷論文情況的期刊的撤銷影響因子進行近似估算，判斷該刊的學術影響力。

本文構建的撤銷影響因子為單年度指標，即對某一年份某一期刊的撤銷影響因子進行計算。本文只是對2011年的情況進行了分析。在后續(xù)研究中，還可以連續(xù)統(tǒng)計幾年的撤銷影響因子與期刊影響因子，并分析二者之間的回歸關系。根據各回歸關系及期刊發(fā)展趨勢，構建撤銷影響因子與期刊影響因子的動力學模型，以期更好地指導期刊的利用與評價研究。

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