探析学者的学术影响力主要在揭示学者个人学术表现与贡献。学术影响力不仅攸关学者个人发展，也影响其所属学术机构、区域与国家的学术声誉与竞争力。具体呈现学术影响力，除可让学者在提供聘任或升等条件、申请研究计划、取得荣誉奖项或寻求更高层次生涯发展时，证明自身研究水准与能力以做为有利的争取条件，同时也可让学者自我比较各个不同期间的学术成就，并可与其他同侪相互砥砺，让学术研究能力不断精进提升。学者个人的学术影响力也是所属学术机构学术成果与研究水准具体表现的来源，杰出的个人表现将突显学术机构的特色与卓越之处。因此探析学者学术影响力不仅是个人，也是学术机构愈来愈重视的课题。
然而评鉴学者的学术影响力，不论是以质或量来分析都难以持论公允，尤其不同学科领域有不同的学术形态与特性，难以有划一的衡量标准与方法。而为求得有概括性了解与较为具体的评量参考，目前有些数据库或网路资源可快速提供参考数值，以书目计量方式为快速且较为客观持平的简易评鉴方法。各个学科领域有其相关数据库与可资利用的资源，以下仅就信息工程（Computer Science）领域并以高被引学者资工系林智仁（CHIH-JEN LIN）教授为例，提供探析学者学术影响力的简易指针与取得数据的方法做为参考。
在进行信息工程领域学者影响力探析，较易取得的指针如下：
1. 收录著作数量：为学者著作被该数据库所收录的篇数。各个数据库有其收录范围与标准且宽严不一，因此学者著作被各数据库收录篇数不尽相同。
2. 著作被引用次数：为学者著作被收录在该数据库的其它文章引用的次数统计，但各个数据库有其特定收录范围，因此对同篇一著作被引用次数亦不相同。
3. h-Index：数据库中统计该学者至少有h篇文章中的每一篇文章至少被引用h次。
4. i10-Index：著作至少被引用10次的篇数（只有Google Scholar提供此数据）。
5. 高被引排名：著作被引用次数在该数据库内排名。
6. 全文被下载次数：著作在该数据库被全文下载的次数统计
目前在信息工程领域可取得学者影响力指针数据的数据库与网路资源说明如下：
一、 网路资源：
1. CiteSeerX
CiteSeerX是使用ACI (Autonomous Citation Indexing) 技术，自动在网路搜索爬取 (Crawl) 信息工程领域相关文章的引用文献索引系统，提供免费检索与全文下载服务，2016年初时即已收录超过700万笔的全文。
2. dblp
dblp computer science bibliography由德国Trier University所维护，收录全球以英文发行的信息工程领域刊物，包含期刊、会议论文、书中章节与博士论文等，至2018年2月已收录4百多万则高品质书目信息。
3. Google Scholar
Google Scholar为Google所提供的各个学科领域学术著作的搜索，学术著作类型包含期刊、会议论文、图书等。Google Scholar会主动依据著者姓名来比对抓取文章，并建立其个人学术文件，提供著作清单、各篇文章被引用情形、所有著作被引用次数、h-Index与i10-Index等信息。
4. Microsoft Academic
原Microsoft Academic Search在2012年改由Bing团队接手改为Microsoft Academic，在网路自动爬取出版社网页、大学机构典藏、系所教师页面等学术著作。
二、 数据库：
1. ACM Digital Library
美国电脑协会（Association for Computing Machinery : ACM）所出版数据库，收录自 1954年后其所出版学术期刊、杂志及会议论文之摘要与全文。
2. ESI（Essential Science Indicators）
ESI 是以引文索引数据库 Web of Science 中的“SCIE”和“SSCI”子数据库内容为基础，计算过去10年( Hot papers 为 2 年 )内各学术领域顶尖之学者、期刊、机构与国家的数据库。
3. Scopus
为全球最大的索引摘要与引文数据库，收录文献年限最早自1823年，涵盖主题范畴广泛，为提供泰晤士高等教育所做世界大学排名“发表论文与被引用次数”评比项目数据来源。数据库除引文分析外，尚可分析学者文献产出，包括投稿期刊、文献类型、年代、跨学科领域与共同作者。
4. WOS（Web of Science）
WOS引用文献索引数据库，共涵盖三大领域的引文数据库： Science Citation Index、Social Sciences Citation Index 、Arts and Humanities Citation Index 。所收录的文献包含多种主题，为历史悠久重要的引文数据库。
以林智仁特聘教授为例，其在诸多可供评比参考的数据库所呈现学术指针数据枚举如下，以概略勾勒出目前的学术影响力（查找期间2016.10.21~11.17）：
[使用书目计量的小提醒]
从数据库中可以很便利地检索出学者著作等相关学术计量数据，但学者因同名同姓、名字前缀相同、改名或冠夫姓等等因素而产生混淆问题必须特别注意，尤其国外数据库所著录国内学者英文姓名不易明确区分，一旦混淆则相关数据将失之正确。为解决姓名难以识别的问题，各个数据库皆希望学者可以对其所收录的文章进行确认并同时赋予数据库所专有的著者识别码，例如WOS的ResearcherID，Scopus的AuthorID等。而ORCIDiD则是提供全球学者一个唯一的识别码，借以跨越学科、国籍、区域与不同数据库间的藩离，让学者的学术产出可以明确区分，学术成就可以正确聚集串连。愈来愈多期刊出版者也意识到著者姓名正确识别的重要性，逐渐支持ORCID的理念，纷纷要求投稿者在投稿时必须附上ORCIDiD，而许多学术机构例如国内外许多大学将ORCID导入校内系统做为响应并加以运用，台大学术库即是导入ORCID机理并同时提供许多加值服务。在此呼吁所有学者上网至ORCID免费申请专属个人的一组16位识别码，以便让个人的学术影响力可以被正确计量与呈现。
书目计量虽是评鉴学者学术影响力快速且较为客观持平的简易方法，但取得数据来源的数据库其本身可能潜藏许多难以克服的问题，诸如文献所使用引用格式规范不一或著录格式错误或是引用书目错误、作者姓名与出版品名称／简称不易识别、缺乏著录标准号码以供识别如ISBN、DOI等、预刊本与正式出版文献重复收录计算等等问题，都会造成相关数据的失真。此外，数据库所提供的数据指针有其局限性，例如h-Index即忽略学者的著作被引用情形的两侧极端值以及第一著者与合著者的贡献差异程度。因此，在探析学者学术影响力时，能同时选用多个数据库取得更多的相关数据来加以分析佐证，才能得到更为客观的结果。
by 洪翠锚