我们总是喜欢用一些数字化的指标来衡量事情的优劣，应该是从小就被灌输这样的思维，小时候有考试分数，之后又有大学排名，到现在工作后遇到的全球企业排名和SCI指数等。

    影响因子是美国科学信息研究所（ISI）的期刊引证报告（JCR）中的一项数据，具体是指某期刊前两年发表的论文在统计当年的被引用总次数除以该期刊在前两年内发表的论文总数，它是一个国际上通行的期刊评价指标。许多著名学术期刊会在其网站上注明期刊的影响因子，以表明在对应学科的影响力。

   显然，影响因子作为量化指标是一种衡量尺度，但绝不是最完美的体系和标准，但是任何事物都有其两面性。

   支持者认为，影响因子可以衡量一个杂志的质量。虽然关于影响因子有很多的异议，但它毕竟可以粗略的提供一个参考尺度给科研工作者者以了解期刊的质量。

   然而也有人反对说，单纯看论文被引用次数是站不住脚的，比如很多质量不高的论文也会被多次引用。因为大家都知道，一篇论文被频繁引用，可以因为它是好的研究结果，也可以因为它是抢眼的、有争议的，甚至是谬误的。更何况现在影响因子已经被滥用到成为科研人员的职称评定的一个硬指标，还直接和奖金挂钩。

   确实影响因子存在某些先天缺陷，例如，有些学科比另外一些学科更流行、更受关注，这样它们被引用、下载和搜索的频率和次数将大大高于其他学科，而这与其论文科研水平其实并不成正比。还比如某些领域研究者的总人数和经费数都相当高。

    比如美国卫生部（NIH）每年的经费都超高，在医学、生物、制药等领域内就会雇用比其它学科领域多出许多倍的研究人员，在如此众多的研究队伍中，发表文章的总数会大大地增高，其引用率自然会高。而美国自然科学基金会相比之下经费少得多，而且这些经费用于包括物理、化学、数学、材料、生物、计算机、工程等诸多领域。可想而知，每个领域可以分配到的经费数额会更低。因此，不同学科之间的影响因子比较是没有意义的。

     但目前科学界的情况是科研人员竞相“投靠”高影响因子期刊。几乎每个人都对这种现状不满，但是都“骑虎难下”。其实，不论你是否喜欢并支持这项指标，科研人员始终是无法忽略影响因子的作用。再者影响因子本身没什么错，它是说明有限问题的指数，重要的是在评价期刊或论文质量时我们应该引入一些其他量化指标，诸如这篇稿件的下载次数，以及关键词的搜索频率等，或是以后研究出来的更合理的某些指数。

    美国加州大学伯克利分校教授兰迪·谢克曼曾说过：“我认为，唯一衡量论文质量的方法就是：人们应该完整地阅读全文，然后由自己来做出判断。值得一提的是，对于很多严肃的科学期刊而言，除了极少数该领域的专业人士外，其他人或许很少有兴趣把全文读完，我们的做法是，让一名该领域的科学家在仔细阅读后，对其进行概括，我们把这段概括称作“eLife消化”。

    每个阅读《eLife》的读者，都有机会能接触到这种概括性的评价，并最终得出自己的评价。”只能说，也许这是个更好的做法，但是对于影响因子而言，它本身并没有错，错的是滥用它的人。