每當投稿選擇期刊時，大家都會很關注自己目標SCI期刊影響因子的走勢，除了近幾年的影響因子外，

實時影響因子

也十分具有參考價值。選刊也是一種“投資”，每年六月份公佈當年最新影響因子時，大家有些會為跌下神壇IF驟降的期刊備感惋惜，當然也有些會為自己剛中的期刊IF上漲而捂嘴偷笑。那今天就讓我們一起來看一下如果計算實時影響因子，輕鬆掌握後就會對即將到來的影響因子做到心中有數。

首先我們看一下SCI期刊的影響因子（Impact Factor，簡稱IF）是如何計算的。如果計算某一個期刊2018年的影響因子，則IF=該期刊2016和2017年（前兩年）發表的文章在2018年（當年）的引用總次數/該期刊在2016和2017年（前兩年）發表文章總數。以PNAS為例，2016年與2017年所發表的文章在2018年共引用了35202+26570=61772次，2016和2017年發表文章總數為3187+3261=6448篇，所以2018年PNAS的IF=61772/6448=9。58。這就是影響因子的計算方法。

圖1 2018年PNAS影響因子計算（來源：Web of Science）

那實時影響因子怎麼來計算呢？這裡為大家推薦兩個方法，大家可以選擇自己方便的進行計算和檢視。

1.微信公眾號“桑格助手”

這個是筆者強烈推薦的一個快捷便利的方法，與手動從Web of Science進行查詢計算（下述方法2）相比，不需要校內網條件以及繁瑣的計算，只需要關注公眾號“桑格助手”併發送期刊名稱就可以。傳送期刊名稱後，公眾號便會立刻返回

實時期刊影響因子

及其他相關期刊資訊，比如審稿週期、去年及今年文章數以及國人發文比例、自引率以及近四年影響因子。可以說資訊很多，一張圖就夠啦。比如下面我們輸入PNAS，就會給出該期刊的相關資訊。

圖2 使用公眾號“桑格助手”對期刊PNAS進行實時影響因子查詢

除此之外，這個公眾號還有一些其他的小功能，比如查詢文獻、搜尋資訊、翻譯文件等等，都不在話下，是一個非常實用的小工具。

2. Web of Science手動查詢

這個方法適用於購買該資料庫的使用者，一般在校內網的環境下可以使用。首先進入Web of Science網站，選擇核心合集資料庫，輸入期刊名稱並自定義時間跨度（想要計算年份的前兩年）。

圖3 實時影響因子查詢計算（來源：Web of Science）

點選搜尋後，顯示搜尋結果，從文獻型別中選擇“Article”和“Review”兩種，然後點選“精煉”。如果此處沒有完全顯示出來文獻型別，可點選下方的更多選項/分類進行選擇。

圖4 實時影響因子查詢計算（來源：Web of Science）

對搜尋結果進行精煉後，點選右側的“建立引文報告”。

圖5 實時影響因子查詢計算（來源：Web of Science）

結果中的出版物總數6534就是IF計算時的分母。下面顯示的2019年的引用次數60640就是IF計算時的分子。實時影響因子IF=60640/6534=9。28。另外，以上兩種方法所計算出的IF也不完全相同，僅供大家選刊時進行參考。

圖6 實時影響因子查詢計算（來源：Web of Science）

圖7 實時影響因子查詢計算（來源：Web of Science）

這樣計算的實時影響因子會略低於最終影響因子，因為Web of Science對新發表的SCI論文的收錄會有些滯後，而且存在著遺漏。筆者嘗試用這種方法計算往年已經公佈的影響因子，發現這樣計算的結果會低於官方公佈的結果，不過在官方釋出之前，這可以作為一種參考的方法。

最後，

為大家附上20本生信友好的期刊的最新實時影響因子

，供大家參考：

（截至2020年3月5日，資料查詢來自“桑格助手”）