Blog Khoa Học Máy Tính

Tôi vừa xem qua Journal Citation Reports (cho 2004) của ISI. Một trong những chỉ số gây tranh cãi là Impact Factor của các journals. Đại khái, impact factor của một năm - ví dụ năm 2004 - của một journal X được tính như sau:

• Gọi A là tổng số lần các bài của journal X đăng trong 2 năm 2002 và 2003 mà được tham chiếu (cited) bởi các bài năm 2004 của tất cả các journals có trong cơ sở dữ liệu của ISI.
• Gọi B là tổng số bài mà journal X đăng năm 2002 và 2003.
• Thì Impact Factor năm 2004 của Journal X là A/B. Con số này còn được gọi là 2-year impact factor.

Tính tương đối của Impact Factor đã được nói nhiều. Ví dụ:

• Không thể so sánh Impact Factors của các journals ở các ngành khác nhau. Journal có impact factor cao nhất trong KHMT là ACM Computing Survey (dĩ nhiên rồi!) với chỉ số 10.037, trong Toán là SIAM Review (again, dĩ nhiên) với chỉ số 6.118 (Annals of Math có chỉ số là 1.845), trong ngành Y là New England J. of Medicine với chỉ số chót vót 38.57, trong Vật Lý là Review of Modern Physics với chỉ số 32.771, vân vân.
• Không thể so sánh Impact Factors của các phân ngành của cùng một ngành. Trong KHMT, phân ngành AI có Journal of Machine Learning and Research với chỉ số 5.952, phân ngành Networking có ACM/IEEE Transactions on Networking với chỉ số 2.851, phân ngành Theory and Algorithms có Journal of the ACM với chỉ số 2.414, vân vân.

Xem xếp hạng Impact Factor của toàn bộ các ngành trong KHMT thì có vẻ có xu hướng sau:

• Các phân ngành liên quan đến AI có nhiều journals với (2-year) impact factor cao nhất: machine learning, pattern recognition, data mining, …
• Tương đương với AI là các phân ngành liên quan nhiều đến Y học như bioinformatics, bio-computing, medical imaging, evolutionary computing (điều này phản ảnh bức tranh chung về nghiên cứu trong Y học, và nói riêng là mấy thứ này có nhiều funding hơn! Budget của NIH mỗi năm đến gần 30 tỉ USD, trong khi của NSF chỉ có khoảng 6 tỉ mà lại chia cho hầu như tất cả các ngành khoa học)
• Kế đến là Networking và Theory/Algorithms và vài ngành khác (software engineering).

Để thấy sự tương đối, xét ví dụ khác: SIAM Journal on Computing là một Journal đỉnh của Theory/Algorithms mà chỉ đứng thứ 85 trong KHMT (thua một số journal rất thường thường bậc trung trong các phân ngành khác như Wireless Networks, …) với impact factor 1.306. Tuy nhiên, vì SIAM Journal on Computing cũng là một Journal toán, nên có xếp hạng trong các Journal toán nói chung, và lần này nó đứng thứ 39. IEEE Transactions on Information Theory là một journal đỉnh của lý thuyết thông tin cũng chỉ đứng thứ 44 overall.

Impact Factors của Nature và Science khoảng chừng hơn 25 một chút, tiếc rằng họ không có expertise và ít đăng các bài trong Toán, KHMT, nếu có đăng thì cũng bài nho nhỏ hoặc đôi khi tầm thường.

Nói chung, xếp hạng các journals là một đề tài nhạy cảm. Sinh viên mới tốt nhất là

• Hỏi các chuyên gia trong ngành để biết journals nào tốt, journals nào không.
• Nếu ở ngành này thì đừng phán về journals của ngành khác chỉ nhìn vào impact factor. Ví dụ: tôi đã nghe có người phán rằng impact factor của Journal Y chỉ có 2.1, thường quá, mấy journals kia có impact factor 5, 10, 20 cơ - mà không biết rằng trong một (phân) ngành nhất định thì 2.1 có thể là cực cao rồi.
• Một điều quan trọng nữa là: một bài cụ thể đăng ở một journal có impact factor cao thì không đồng nghĩa với việc bài đó có giá trị cao (như ví dụ trên ở tạp chí Nature). Dù một journal cụ thể có Impact Factor cao, phân bố của tổng số tham chiếu đến các bài trong journal đó theo power law (nghĩa là một số ít bài được cite rất rất nhiều, phần còn lại cũng thường thôi; âu cũng là điều dễ hiểu!).

Chủ đề: Dành cho du học sinh |