연구 성과를 분석, 평가하는데 이용되는 평가 지표를 크게 4가지로 구분하면 다음의 표와 같다. 각 인용 색인 DB의 인용 정보를 기반으로 산출하는 것이기에 여러 평가 지표를 함께 활용하여 평가하는 것이 바람직하다.
| 구분 | 설명 | 평가 지표 |
|---|---|---|
| 학술지 영향력 지수 | 학술지에 수록된 논문의 피인용 수 활용한 지수로 영향력 지수가 높은 학술지일수록 해당 분야에서 가지는 위상이 높다고 볼 수 있다. | Impact Factor, CiteScore, IMP, Immediacy Index |
| 학술지 영향력 보정 지수 | 연구 주제 또는 인용 학술지 영향력에 따라 가중치를 부여, 학술지의 피인용 횟수에 따른 양적 평가를 보정한 영향력 지수이다. | Eigenfactore Score, SJR, SNIP |
| 논문 영향력 지수 | 상대적인 피인용 지수로 해당 연구 주제 분야, 논문 타입, 발표 연도에 따른 전 세계 대비 피인용 비율로 기관별, 국가별 비교 분석 및 평가에 활용된다. | AI Score, FWCI |
| 연구자 영향력 지수 | 연구자의 연구 영향력을 측정하기 위한 지수로 생산성과 효과를 함께 측정, 발표한 논문 건수와 피인용 횟수를 모두 고려한다. | h-Index, h5-Index |
인용 색인 DB(Citation Index Database)는 일정한 기준에 따라 질적으로 우수하다고 판단되는 학술지 및 논문을 선정하여, 해당 인용(citing) 및 피인용(cited) 정보를 바탕으로 자료의 서지 정보와 인용 관계를 체계적으로 편성해 놓은 DB를 말한다. 대표적으로 Clarivate Analytics의 Web of Science, Elsevier의 Scopus, 한국연구재단의 KCI가 대표적인 인용 색인 DB이다. 학술 자료의 서지정보를 수록하고 있으며, 원문 또는 원문 링크를 제공하는 경우도 있어 주제 분야의 논문, 저자, 참고문헌으로의 접근점으로 사용할 수 있다. 또한, 주제 분야 인용 네크워크를 형성해 한 서지와 인용 관계에 있는 다른 서지를 함께 탐색하는 데 도움을 주며, 주제 분야의 연구 동향을 분석하는 데 유용하게 사용 가능하다.
| 인용색인 DB | 내용 | 수록 종수 |
| Web of Science | SCIE, SSCI, AHCI 등재 학술지 | 약 13,796종 |
| Scopus | Scopus 등재 학술지 | 약 44,034종 |
| KCI(Korea Citation Index) | KCI 등재 학술지 | 약 2,670종 |
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CiteScore란 Scopus에 등재된 정기 간행물을 통해 발행된 연구 문헌이 얼마나 인용되는지를 근거로 계산된 학술지의 영향력 지수이다. 연 1회 발표되며, 최근 4년치의 피인용 정보를 기반으로 한다. 학술지에서 지난 4년간 발행된 논문의 인용수를 4년간 발행된 논문수로 나누어 계산한다. 여기서 말하는 논문(Publications)은 articles, reviews, conference papers, book chapters, data paper이다.(Article in Press는 지수 산출 시 제외됨)
[출처] ELSEVIER
SJR(Scimago Journal Rank)이란 인용된 학술지의 명성도를 반영한 영향력 지수이다. CiteScore와 함께 연 1회 발표되며, 최근 3년치 피인용 정보를 기반으로 한다. '모든 인용은 동등하지 않다'라는 전제를 기반으로 Google의 Page Rank 알고리즘에서 착안한 계산법을 사용한다. 인용 학술지의 영향력과 주제 분야 특성(인용 빈도)을 고려하여 인용 1회에 가중치를 달리 부여한다. 전체 인용 네트워크에서 노드에 점수를 매기는 방식으로, 명성이 높은 학술지에서의 인용은 고득점으로 평가되어 같은 인용이라도 보다 높게 평가된다. Scopus의 인용 정보를 활용하여 산출되며, SCI에 등재되지 않은 오픈 액세스 학술지 평가에 유용하다. 해당 평가 지표는 Scimago Journal & Country Rank에서 무료로 확인 가능하다.
SNIP(Source Normalized Impact per Paper)이란 학술지 주제에 따른 영향력 지수이다. CiteScore와 함께 연 1회 발표되며, 최근 3년치 피인용 정보를 기반으로 한다. 학술지 주제 분야별 인용 패턴을 고려하여 산출하는 것으로 Henk Moed 교수에 의해 고안되었다. SNIP은 해당 주제 분야의 전체 인용 수에 대비하여 상대적으로 결정되는 점이 특징으로, 해당 연도의 Impact per Publication(IPP)과 주제 분야의 인용 잠재력(Citation Potential)간의 비율로 계산된다. 평균은 1이며, 1보다 높으면 주제 분야에서 평균 이상으로 해석한다.
*Impact per Publication (IPP)란 최근 3년 간 발표된 논문의 해당 연도에 인용된 비율을 동 3년간 발표된 논문 수로 나눈 것으로, 주제 분야 보정을 하지 않는 값이다.
*인용잠재력이란 학술지가 속한 주제 분야의 평균적인 인용 수준을 의미한다.
FWCI(Field Weighted Citation Impact)란 같은 출판 연도, 주제 분야, 논문 형태에 따라 인용을 측정하여 정규화 한 인용 지수로 상대적인 피인용 지수라 할 수 있다. 특정 논문들이 받은 실제 인용 수에 대한 비율로, 전체 인용은 주제 분야 평균에 기반에서 산출한다. 정규화된 지수로 다양한 주제 분야를 비교하는 데 있어 활용될 수 있다.
FWCI의 전 세계 평균은 1이며, 1보다 크면 평균 이상, 1이하이면 평균 이하로 본다. 예를 들어 FWCI 지수가 1.34이면, 전 세계 평균 대비 34% 더 인용되었다는 의미이다. 또한, 연구자나 기관 전체의 논문의 FWCI 평균으로 연구자의 FWCI, 기관의 FWCI를 구할 수 있어 확장성과 활용도가 높은 편이다.
[출처] ELSEVIER
Impact Factor(IF)란 1955년 Eugene Garfield에 의해 고안된 것으로 가장 널리 사용되는 학술지 영행력 지수이다. SCIE 및 SSCI에 등재된 학술지의 최근 2년 동안 발행된 논문이 해당 연도에 인용된 수의 평균값을 기반으로 산출된다. 매년 6월 경 발표되며, 10월에 확정된다. 단순한 평균치로 주제 분야가 다른 두 학술지의 IF값을 비교하는 것은 주의해야 한다.
5 Year Impact Factor는 해당 학술지에서 최근 5년 동안 발행된 논문이 해당 연도에 인용된 수의 평균값을 기반으로 산출된다. 단기간의 데이터만으로는 영향력을 판단하기 어려운 분야(사회과학, 수학 등)에서 활용하는 영향력 지수이다.
[출처] Clarivate Analytics
Eigenfactore Score란 Carl T. Bergstrom 교수에 의해 개발된 것으로 Impact Factor의 보완을 위해 고안되었다. 현재 연도에 인용된 최근 5년간의 피인용 횟수를 기반으로 산출하며, 학술지의 인용지수에 따라 가중치를 부여하여 계산한다. Impact Factor와 달리 자기 인용(Self-Citation)을 포함하지 않는다. Eigenfactore Score의 총합은 100으로, Eigenfactore Score가 높을수록 학술지의 영향력이 크다고 할 수 있다.
Normalized Eigenfactor Score는 각 학술지의 Eigenfactore Score를 해당 연도에 수록된 학술지의 총 수로 재산정한 값으로 전체 학술지의 평균이 1이되도록 정규화한 값이다. 특정 학술지의 Normalized Eigenfactor Score가 3이라면, 해당 학술지는 평균적인 학술지보다 3배의 영향력이 있다는 의미이다.
[출처] Clarivate Analytics
Article Influence Score(AI Score)는 이전 5년 동안 인용된 학술지의 누적 크기에 따라 Eigenfactor Score를 정규화한 것이다. 학술지의 주제 분야별 인용 패턴을 고려하여 산출되며, 전체 논문의 평균 AI는 1.00이다. 1.00보다 크면 학술지의 각 논문이 평균 이상의 영향력을 가지고 있음을 의미한다. 논문 게재 시 후보 학술지를 선정하는데 유용하게 활용될 수 있다.
[출처] Clarivate Analytics
KCI Impact Factor란 특정 기간 동안 한 학술지에 수록된 하나의 논문이 다른 논문에 인용된 평균 횟수로 동일 분야 학술지의 상대적 중요성을 비교 평가하는 방법을 제공하는 학술지 영향력 지수이다. KCI(한국학술지인용색인) 등재 학술지의 최근 2년 동안 발행된 논문의 피인용 횟수를 기반으로 한다. WoS의 IF 계산법을 그대로 차용하고 있다.
[학술지 A의 IF 계산 예시]
[출처] 한국연구재단
KCI + WoS Impact Factor란 특정 기간 동안 한 학술지에 수록된 하나의 논문이 국내 KCI와 국외 WoS(Web of Science) 논문에서 인용된 평균 횟수로서, 국내외적 인용도를 통합하여 평가할 수 있는 학술지 영향력 지수이다. 다만, WoS 등재 학술지에 한하여 제공된다.
[학술지 A의 KCI + WoS IF 계산 예시]
[출처] 한국연구재단
KCI SJR은 Scopus의 SJR 방식과 동일하게, 인용하는 학술지들의 종수와 명성도에 기반하여 산출하는 영향력 지수이다. 인용 색인 DB 내의 모든 학술지에 대하여 중심적 역할의 정도를 나타내는 명성도를 부여한 후, 주어진 학술지를 인용하는 학술지의 명성도의 가중 합을 구한다. 이때, 사용되는 가중치는 인용하는 학술지가 주어진 학술지를 인용하는 상대 인용 횟수이며, 명성도는 인용의 관계와 정도에 의해 측정된다. SJR 값이 높아지려면, 보다 많은 학술지와 보다 명성도가 높은 학술지로부터, 많은 인용을 받아야 한다.
[출처] 한국연구재단
IMP(Diachronous Journal Impact Factor)란 특정 연도에 한 학술지에 수록된 논문이 이후 일정한 기간 동안 인용된 평균 횟수로, 통시적 학술지 영향력 지수이다. IF가 여러 해에 걸쳐서 발표된 논문이 특정 해에 인용된 수준을 비교하는 것이라면, 통시적 영향력 IMP는 한 해에 발표된 논문이 여러 해에 걸쳐 인용된 수준을 비교하는 것이다. 논문이 발표된 당해 연도에 인용된 횟수도 평가에 포함된다.
[학술지 A의 IMP 계산 예시]
[출처] 한국연구재단
Immediacy Index(II)란 저널의 논문이 인용에 걸리는 시간 또는 저널에 수록된 논문이 당해 연도에 인용 되는 빈도를 측정, 얼마만큼 빨리 인용되는지를 나타내는 지수이다.
[학술지 A의 II 계산 예시]
[출처] 한국연구재단
h-Index란 연구자의 연구 성과를 평가하기 위한 지표로 UCSD의 물리학자 Jorge E. Hirsch에 의해 개발되었다. 연구자가 발표한 논문의 질적인 측면과 양적인 측면 모두 고려하는 지표이다. 논문의 인용 빈도가 높은 순부터 나열하였을 때, 논문의 인용 빈도가 논문의 순위보다 크거나 같은 마지막 논문의 순위가 h-Index(논문의 순위 ≤ 피인용 횟수)이다. 현재는 연구자 뿐만 아니라, 학술지, 연구기관, 국가의 연구성과 측정에도 활용되고 있다.
연구자의 h-Index가 13이라면, 최소 13회 이상 인용된 논문을 13편 발표했다는 의미이다. 다만, 연구를 오래한 연구자들에게 유리한 부분이 있어 최근에는 신진 연구자들을 위해 5년 이내로 제한하는 h5-Index를 사용하기도 한다.
* 각 인용 색인 DB에 등재된 학술지를 기반으로 산출하기 때문에 h-Index가 다를 수 있다.(Scopus, Wos, Google Scholar, KCI 모두 h-Index 제공)
[출처] ELSEVIER