임팩트 팩터(IF, Impact Factor)는 피인용지수라고도 불리우며, 1955년 유진 가필드(Eugene Garfield)에 의해 만들어진 저널 영향력을 나타내는 지표입니다. 유진 가필드가 설립한 데이터베이스 업체 ISI(Institute for Scientific Information)는 이후, 톰슨 로이터(Thomson Reuters)에 인수되었고, 현재 별도로 분리된 회사인 클래리베이트(Clarivate Analytics)에서 논문을 출판하는 저널의 평가 지표를 발표하는 JCR(Journal Citation Report)을 매년 6~7월 경에 발표합니다.
일반적으로 저널의 임팩트 팩터(IF) 수치가 높을수록 더 많은 연구자들로부터 인용이 되고, 신뢰도가 높은 저널로 인식되어 국내 많은 대학 연구기관에서 연구 결과 및 평가에 IF 수치를 활용합니다. 하지만, 임팩트 팩터가 저널의 영향력에 대한 평가에 그치지 않고, 개인 연구자에 대한 평가로 인식 및 활용되면서, 해당 지표의 활용에 대한 다양한 의견이 나오고 있습니다.
임팩트 팩터(IF) 수치 어떻게 계산할까?
먼저, 임팩트 팩터(IF)의 수치는 어떻게 얻어지는지 계산 방법을 알아 보겠습니다. IF 수치는 저널에서 발표한 이전 2년 간의 출판 자료를 근거로 계산합니다. 매년 IF 수치는 새로 보고되기 때문에, 해당 저널의 절대적 고정 수치는 없습니다. 아래에서 IF 계산 방법을 보겠습니다.
IF(Impact Factor, 2022) = 2020년과 2021년 출판된 논문에 대해 2022년 저널이 받은 총 인용 횟수 / 2020년과 2021년 저널에 게재된 인용 가능한 논문 수
따라서, 지난 2년 간의 출판된 논문의 숫자가 100이고, 저널 전체의 논문이 인용된 횟수가 1000이면 IF는 10이 됩니다. 임팩트 팩터(IF)는 이전 출간물을 평가하는 것이기 때문에, 저널 창간 후 3년 미만인 경우 IF 수치가 나타나지 않습니다. 신간물에 대한 결과를 나타내기 어렵다는 점 외에도 IF는 분야 별 비교를 하기 어렵습니다.
예를 들어 의료 분야 저널인 CA: A Cancer Journal for Clinicians의 IF는 508.7로, 2019년에 해당 저널의 IF수치가 108.49 였던 것을 생각하면, 수치의 급격한 증가가 있었습니다. 이는 지난 몇 년 간 전 세계를 휩쓴 신종 코로나 감염증의 영향으로 관련 분야의 연구 결과가 쏟아지면서 IF 수치가 급등하게 된 결과입니다. 반면, 수학계의 최고 저널 Annals of Mathematics은 해당 저널에 논문을 출판하는 것이 굉장히 어렵고, 오랜 시간이 소요되는 명망 높은 저널이지만, 저널의 IF는 5.24(2022년 기준)입니다.
이처럼 각 학문 분야별 저널 임팩트 팩터의 범주 차이가 많이 납니다. 의학계 논문처럼 전 과학 분야에 인용 될 수 있는 분야의 저널은 IF 수치가 높습니다. 따라서 서로 다른 학문 분야의 영향력을 비교하기에는 무리가 있습니다.
IF는 절대적 가치 지표가 아니다
학술지의 논문 발간 수와 인용 횟수를 활용하여 저널의 영향력을 나타내는 척도인 임팩트 팩터는 과거 도서관에서 저널 구독 권 구매 여부를 판단할 수 있는 가이드라인을 제공하는 목적으로 개발되었습니다. 임팩트 팩터는 학술지의 전반적인 질을 측정할 수 있는 객관적 지표로 활용되어, IF가 높을수록 신뢰도가 높은 것은 사실입니다. 따라서, 임팩트 팩터는 도서관 사서, 관리자들에게 저널 이용 구매권 결정 시 중요한 척도로도 이용됩니다.
그러나 한 개인 연구자의 학문적 평가를 나타내는 척도로 사용 되기에는 어렵습니다. 매년 저널 임팩트 팩터를 발표하는 클래리베이트도 임팩트 팩터가 개별 논문이나 연구자 평가를 위해 개발된 척도가 아니라고 하였으나, 많은 연구자들이 임팩트 팩터를 개별 연구에 대한 질적 평가로 인식하여 오용되는 경우가 있습니다.
IF는 절대적 가치 지표가 아닙니다. 분야가 다른 학술 분야를 비교 평가하기 어렵고, 산업이 작은 분야는 연구 인용 수가 적기 때문에 IF가 낮게 나타날 수 밖에 없습니다. 특정 분야에서는 IF를 중요하게 사용하지 않기도 합니다. 또한, IF 수치가 기존에 있던 저널이라 하더라도, IF 요구에 충족되지 않은 해에는 IF를 상실할 수도 있습니다. 상실된 IF는 해당 저널에서 재정비 후에 다음 해에 다시 IF 수치를 갖게 될 수 있으나, IF가 있고 없고의 유무, 혹은 수치가 높고 낮고의 유무로 출판사 및 개인 연구자가 신뢰 할만한가를 절대적으로 판단하기에는 어렵습니다.
출판하고자 하는 저널의 영향력을 확인하고 싶은데 IF가 없는 경우, 해당 연도 이전의 수치를 확인하거나, 에디터 구성원을 확인하는 것이 좋습니다. 해당 저널에서 출판되고 있는 출판물의 내용을 확인하고, 주변 전문가들에게 해당 저널에 대한 의견을 확인해보는 것도 필요합니다. 만약 이 과정에서 저널의 신뢰성이 확인되지 않았다면, 투고한 논문은 철회 요청을 통해 다른 저널에 다시 투고할 수 있습니다.
새로운 저널 평가 지표들의 등장
디지털 시대가 도래한 이후, 1990년대부터 차츰 각 분야에서 피인용지수가 낮은 저널에 피인용 지수가 높은 논문이 나타나는 현상이 점차 퍼져나갔습니다. 디지털 시대에는 논문을 검색할 때 키워드에 의존하여 검색하기 때문에, 전체 논문을 읽지 않고 접근하는 트렌드가 참고문헌 활용 방법에 큰 변화를 불러온 것입니다.
2012년 Journal of the American Society for Information Science and Technology 학술지에 발표된 논문 ‘The weakening relationship between the Impact Factor and papers’ citations in the digital age’에 따르면, 피인용수가 높은 논문이 인용지수가 높은 저널에서 출판되는 경우가 줄어들고 있고, 피인용지수가 높지 않은 저널에서 피인용 지수가 높은 논문 연구들이 증가하고 있는 현상으로 보아 IF가 저널, 논문 및 연구자를 평가하는 방법으로 활용되는 것이 끝나야 한다고 보고하기도 했습니다.
현재, 학술지를 평가할 수 있는 다양한 방안들이 개발되고 있습니다. 따라서 출판하고자 하는 저널을 선택할 때에 임팩트 팩터에만 의존하지 않고, 다른 지표들을 참고하여 보시길 권장합니다.
SJR(Scimago Journal Rank)는 구글 페이지 랭크의 알고리즘과 유사하게 명성이 높은 학술지의 인용에 더 가중된 수치가 부여됩니다. 엘스비어 Scopus에서 제공하는 지표이며, 단순히 어떤 저널이 가장 많이 인용되었는지가 아니라, 어떤 저널이 권위 있는 저널의 논문을 인용할 가능성이 더 높은지를 나타냅니다.
Scopus에서 발표하는 또다른 지표인 SNIP(Source Normalized Impact per Paper)는 전문분야 표준화를 위해 사용하며, 저널 비교를 위해 많이 활용 됩니다.
Eigenfactor score (ES) 와 Article Influence Score (AIS)는 ISI Web of Science에서 제공합니다. ES는 SJR과 비슷하게 유명한 저널지의 인용에 더 높은 가치를 두고 5년 기준 데이터를 통해 계산합니다.
이 외에도 SNS활동 기반으로 척도를 나타내는 Altmetrics는 소비자의 온라인 패턴 분석 기술을 적용하여 나타내는 척도로 연구 디지털 발자국으로 표현되는 인용 횟수, 트위터에 공개된 좋아요 횟수, 공유 횟수, 즐겨찾기 횟수, 다운로드 횟수, 리뷰 횟수 등을 포함한 온라인 플랫폼에서 사용되는 척도로 연구에 대한 실시간 피드백 수집이 가능합니다. 하지만 SNS에 기반한 영향력 활동에 대해 회의적인 의견도 있습니다.
최근에는 클레이베이트도 JCI라는 새로운 평가 방법을 반영하여, 기존에 2년에 한하여 자료를 데이터화 했다면, 3년으로 늘려 평가를 진행하는 방식을 택하였습니다. 또한 CNCI 분석법을 활용하여 IF의 맹점이었던 분야가 다른 저널들의 비교를 할 수 있게 JCI 기준 값을 설정하여, 평균 1 이상 이하로 표기하는 방법을 사용하고 있습니다. 이처럼 지속적으로 저널을 평가하는 새로운 방안들이 나오고 있으나, 아직까지는 IF가 대표적인 저널 평가 지표로 여겨지고 있습니다.
IF의 잘못된 적용을 피하고자, 최근 과학계에서는 IF와 함께 h-index를 많이 표기합니다. h-index는 연구자 개인의 과학적 결과물을 측정하는 수치로, 연구자가 출판한 연구물 수와 각 연구 결과물의 인용수를 활용하여 나타낸 지표입니다. h-index는 개인의 연구 질과 양을 평가하는 척도로 인식되고 있습니다.
지금까지 살펴본 바와 같이, 임팩트 팩터(IF)의 원 취지인 학술지 평가를 벗어나, 연구자 개인의 평가로 해당 지표가 사용되지 않도록, 과학 연구에 종사하는 연구자들은 논문을 출간하기 위해 저널을 선택할 때나 다른 연구자의 연구 결과를 평가할 때 IF 수치의 절대적 의존을 피해야 할 것입니다.
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