提到学术期刊评鉴，最为人所知的就是以Web of Science数据库为基础所建置的《Journal Citation Report》(简称JCR)数据库，其创立的Impact Factor等指针一直以来是学术期刊评鉴的重要参考。近年来，同属引文索引数据库的SCOPUS导入了新的期刊评鉴指针─SJR与SNIP，提供不同计算基础的评鉴参考，以下将针对SJR做基本介绍。
SJR全称SCImago Journal Rank，是由西班牙Extremadura大学Scimago Group团队的Félix de Moya教授等三人提出，其内核概念源自Google的PageRank算法(建议先阅读PageRank简介)，较传统Impact Factor的主要突破在于“将期刊间的引用给予不同的权重”，意即被声望高的期刊所引用，对声望的提升应较被一般期刊引用来得显著，反之亦然。其内核概念的演算逻辑与PageRank相同，通过期刊间的引用关系辗转运算，以下图为例：
计算之初，每个期刊先给予相同的SJR值。而A期刊获得B、C期刊的引用，因此其SJR值来自B和C的SJR值加总。但因C期刊有两个引用，其SJR值将被平均分配，因此SJR(A)=SJR(B)+SJR(C)/2。依此规则辗转运算，最后每个期刊将获得一收敛的趋近值。
概略来说，SJR指针有以下特性：
- 每个期刊的SJR值来自于引用它的期刊之SJR值。
- 被SJR值越高的期刊引用，所获得的SJR值提升越高。
- 期刊的引用越多，其所能贡献给所引用之个别期刊的SJR值将越低；引用越少，其贡献给所引用之个别期刊的SJR值将越高。
SJR计算之时间区间为3年，意即某期刊2007年的SJR值，是通过计算其前三年(2004~2006年)间发表的文章，于2007年被引用的次数。因考量期刊自我引用因素，SJR将期刊自引的门槛限定在33%，意即若期刊自引在当年度超过其整体被引比例的33%，超出的自参数将不予计算。
以下将简介SJR之计算公式：
以上公式可看出SJR值的计算来自3部分的加总。第1部分单纯为期刊被收录在SCOPUS就有的基本分，第2部分为该期刊所收录之SJR采计文献类型(articles, reviews, conference papers)于整个计算母体中所占比例而获得的分数，第3部分则是以前述之SJR内核概念为主轴的计算。通过公式中d和e两个常量可知，第1、2部分加总占整体SJR值的10%，在整个计算过程中固定不变；第3部分则占另外主要的90%，在计算过程中依期刊间的引用关系辗转运算，直到收敛为趋近值。以下将简介第3部分各项目所代表的意义：
这部分就是前述的SJR内核概念，先给予所有期刊相等的SJR值(1/N，N为期刊总数)，在计算I期刊时，先将所有引用I期刊的J期刊群列出，将所有J期刊之SJR值除以个别J期刊的引用总次数后，乘以引用I期刊的次数，再将各个J期刊的[ (SJR值/引用总次数) *引用I期刊次数 ]加总。另可发现在加总前，先将之乘以CF。CF的运算如下：
这里的CF是用来分配J期刊未被计算的SJR值。前面提过SJR计算之时间区间为3年，以计算2007年的SJR值为例，J期刊的引用若是落在2004~2006年文献的区间之外，因无法采计造成SJR流失，必须按比例分配给引用文献年份落在此3年间的期刊中。这个比例就按照期刊J所引用的2004~2006年文献中，I期刊所占的比例，去分配I应获得的SJR值。
第3部分的运算公式另有一段如下：
此部分针对没有引用其他期刊的期刊(称为Dangling Node)之SJR值作分配。这些Dangling Node因为没有引用其他期刊，其SJR值无法在运算中分配给其他期刊，因此这里设计为按所计算之I期刊所含文献类型(articles, reviews, conference papers)于整个计算母体中所占比例分配这些Dangling Node的SJR值总和。
以上为SJR值计算的第一阶段，此阶段结束后各期刊都获得一SJR值。然而此数据尚不利于期刊间的比较，因为这种算法会倾向文章量较多的期刊，因有较大的机会累积SJR值，而造成其SJR值普遍较高的情形。为了克服此问题，第二阶段就是将这些原始的SJR值进行标准化(normalized)，其使用的方法是将原始的SJR值除以其文章总量，让因文章量大而膨胀的SJR值被稀释：
以上为期刊评鉴指针SJR的运算简介，其导入PageRank的方法，突破传统Impact Factor单纯计算引用次数而无法反映个别引用“价值”的缺陷，也提供了我们在评价学术期刊时的另一种参考指针。
参考数据：
- Borja González-Pereira, Vicente P. Guerrero-Bote and Félix Moya-Anegón. The SJR indicator: A new indicator of journals’ scientific prestige. http://arxiv.org/abs/0912.4141
- A new perspective (Video demo): http://info.scopus.com/journalmetrics/videodemo.html
By 张育铭 (更新日期: 2024/2/5)