研究人员常常对期刊影响因子又爱又恨，因为这些影响因子不仅被用来决定要在哪个期刊发表研究论文，还会被用来衡量科学家的价值，并影响到工作、薪水和奖励等。影响因子是根据技术期刊进行排名的计算，算法是过去两年中期刊内的论文引用数。例如《自然》期刊的当前影响因子为42.778，表示在过去2年中，《自然》期刊的平均论文引用数为41次。然而这个简单的数字已经默默地影响了大家发表期刊的选择，导致很多人单纯追求高影响因子，而不考虑该期刊的读者或风格是否真正适合自己的研究内容。
影响因子在不同期刊的变化
基本上重量级期刊如《自然》和《科学》的影响因子都在逐年增加，差别只在于《自然》是从2010年的36.1上升至今年的42.778。《科学》则是从2010年的31.364跃升至今年的41.845，显示能够刊登在这两家顶级期刊上就是论文引用数的保证，而且引用次数也持续增加。在不同领域中的各期刊影响因子差异可以非常大，例如医学著名期刊《刺胳针》今年的影响因子达到了惊人的60.392，但是软件工程领域最顶尖的《IEEE T SOFTWARE ENG》只有6.112，证明了单凭影响因子来判断期刊优劣的缺陷。
为何影响因子降低了？
一般来说期刊刊登的文章数量增加是好事，但已经有报导指出文章数量增加反而会导致影响因子降低。因为在大多数领域中，论文发表的第二年通常会比第三年得到较少的论文引用数。因此，增加刊登文章会间接造成影响因子的计算不平衡。相反来说，在其他所有因素保持不变的情况下，如果减少刊登数就可能会因为人为调整而增加了影响因子。
如何决定会变动的影响因子的真正价值
影响因子的真正关键在于论文引用数，但还是必须建立在正直合法的方法下累积引用数，而不是为了冲高引用数而走旁门左道。除了利用近几年兴起的开放近用(Open Access)，或是LinkedIn或是ResearchGate等知名的专业社交平台，也可以让更多读者认识，进而提升阅读次数与引用率，才是增加论文引用数的正途。
是否有影响因子以外的指标供大家参考
上述介绍到的影响因子缺陷已经让众多研究学者认清其不是评价研究价值的唯一方法。因此越来越多的期刊采用其他方式计算，尝试改变研究人员的观念。例如Nature Research系列期刊采纳了被引用文章的期刊质量作为考虑因素。EMBO 系列则采用了引用分布方式，避免不当的互相引用抬高论文引用数。最近还兴起了用网络分享数来计算引用数的方式。乍看之下用分享数字来评估论文影响力似乎是符合逻辑的，但是网络世界的症结点在于许多人看都不看就把文章分享出去，这就没有达到正确引用的目的。总而言之，目前还没有一个完美的对论文引用数的计算方式，但是不要用简单的影响因子就评断一篇研究的好坏，这已经逐渐成为全球研究人员的共识。