前文“SJR─SCOPUS期刊评鉴指针(1)”中已介绍过用Google PageRank为内核概念所提出的期刊评鉴指针，本文将继续针对SCOPUS数据库中的另一指针SNIP作基本介绍。
SNIP全称Source Normalized Impact per Paper，是由荷兰Leiden大学Centre for Science and Technology Studies (CWTS)团队的Henk F. Moed教授提出，较传统Impahttps://www.jiansuoke.com/post/sjr-scopus-1.htmlct Factor的主要突破在于考量不同学科领域的引用情形，例如人文、生命科学领域的引文量一般而言较数学、工程学、计算机科学等高，换言之这些高引用领域的文献被引用的潜力(citation potential)较高，在传统的Impact Factor单纯计算引用次数的取向上容易获得较高的分数，而难以在跨领域比较时达到客观。SNIP最大的特色在于让不同领域期刊的被引情形标准化(normalized)，将原始的期刊Impact Factor通过其所属领域的Citation Potential换算，以合理的方式将高引文领域期刊的SNIP值缩小、低引文领域的值放大，以利跨领域的比较。计算公式如下：
分子的Raw Impact per Paper (RIP)是期刊原始的每篇文章平均被引用次数，与SJR相同，取3年为时间区间，意即某期刊2007年的RIP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。这个被引用次数再除以该期刊2004~2006年间发表的文章总数，即可得文章的平均被引用次数。如下：
接下来要处理分母的Relative Database Citation Potential (RDCP)。首先要定义期刊所属的领域并计算该领域的Citation Potential，J期刊于特定年度所属的领域，是该年度发表的所有文章中，有引用J期刊过去10年内发表的文章至少一次的文章集合。这些有引用过J期刊的文章群I，其每篇引用文献数的总和，除以文章群I的文章数量，即为J期刊所属领域的Citation Potential。
然而只有收录于SCOPUS数据库的数据源才会纳入引用计算，可能会失去引用非SCOPUS数据的数据，因此特别将此称之为Database Citation Potential，代表与原始的完整Citation Potential之差距。
当所有期刊都计算出所属领域的Database Citation Potential后，接下来要进行标准化(normalized)。SNIP的作法是找出所有Database Citation Potential的中位数(Median)，使其他DCP各有50%高于与低于此DCP，之后将所有DCP除以此中位数DCP，让DCP高于中位数的缩小，低于中位数的放大，所获得的结果就是标准化后的Relative Database Citation Potential (RDCP)。
计算出了各期刊的Raw Impact per Paper (RIP)以及其所属领域的Relative Database Citation Potential (RDCP)，接下来就套用一开始提到的公式，将RIP除以RDCP，所得之商即为该期刊的SNIP指数。SNIP指数考量各领域引用情形将原始被参数据作合理调整，突破传统Impact Factor单纯计算引用次数而无法进行跨领域比较的限制，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：
- Henk F. Moed. The SJR indicator: Measuring contextual citation impact of scientific journals. http://arxiv.org/abs/0911.2632
- A new perspective (Video demo): http://info.scopus.com/journalmetrics/videodemo.html
By 张育铭 (更新日期: 2024/2/5)