Bir derginin impact factor'ü (IF; Türkçe kullanımıyla etki faktörü) çoğu zaman kalitesinin tek ölçütü sayılıyor. Oysa IF dergi düzeyinde bir ortalama; ne tek bir makalenin atıf performansını ne de alanın atıf hızını yansıtıyor. Aynı değer bir alanda üst çeyrekte, başka bir alanda orta sıralarda yer alabiliyor; bu yüzden sayı bağlamından koparıldığında yorumlanamaz hâle geliyor.
Dergi düzeyi metrikler, yazar düzeyi metriklerden (h-indeksi gibi) ayrıdır ve birini diğerinin yerine kullanmak yaygın bir hata. IF'in nasıl hesaplandığı ve nerede yanılttığı anlaşıldığında, tamamlayıcı metriklerin (CiteScore, SJR, SNIP, Eigenfactor) hangi boşluğu doldurduğu da netleşiyor. Önemli olan tek bir sayıyı reddetmek değil, onu doğru bağlama oturtmak.
IF nasıl hesaplanıyor, nerede yanıltıyor?
Impact Factor'un formülü basit. Bir derginin son iki yılda yayımladığı makalelere bu yıl yapılan atıf sayısı, o iki yılda yayımlanan makale sayısına bölünüyor. Garfield (JAMA, 2006), IF'i Irving H. Sher ile birlikte Science Citation Index'e alınacak ek kaynak dergileri seçmeye yardımcı olmak için oluşturduklarını anlatıyor.
2022-2023'te 200 makale yayımlandıysa ve bunlara 2024'te 600 atıf yapıldıysa, IF = 3,0.
Ama formülde sinsi bir asimetri var. Pay (atıflar) editoryal yazılar, mektuplar ve düzeltme notları dâhil dergideki her şeyi kapsıyor. Payda ise yalnız araştırma ve derleme makalelerini sayıyor. Bu asimetri, dergilerin IF'lerini şişirmesine kapı aralıyor.
Daha temel bir sorun, IF'in bir ortalama değer olması; oysa dergideki atıf dağılımı ileri derecede çarpık. Makalelerin yaklaşık %15'i atıfların yarısını alıyor. IF=5 olan bir dergide yayımlanan makale hiç atıf almamış da olabilir, 50 atıf almış da. IF bunu söylemiyor. Seglen'in klasikleşen çalışması (BMJ, 1997) bu asimetri ve çarpık dağılım nedeniyle IF'in bireysel araştırma değerlendirmesinde kullanılmaması gerektiğini gösterdi.
Bu ilke sonradan kurumsal olarak da benimsendi. 2013 tarihli DORA (San Francisco Declaration on Research Assessment), dergi düzeyi bir metriğin tek tek makalelerin ya da araştırmacıların niteliğini ölçmek için kullanılmamasını açıkça öneriyor; 2015 tarihli Leiden Manifestosu da araştırma değerlendirmesinde metriklerin sorumlu kullanımına dair ilkeler ortaya koyuyor.
Disiplinler arası karşılaştırma ise tamamen yanıltıcı:
| Alan | Atıf döngüsü | Neden? |
|---|---|---|
| Kardiyoloji | Hızlı | Uzun kaynakçalar, atıfların ilk iki yılda birikmesi |
| Genel cerrahi | Orta | Atıfların iki yıllık pencereye daha az düşmesi |
| Biyoistatistik | Yavaş | Niş alan, atıfların yıllara yayılması |
| Matematik | Çok yavaş | Kısa kaynakçalar, atıfların yıllara yayılması |
Atıf döngüsündeki bu farklar yüzünden IF'i karşılaştırırken aynı alan içinde kalmak ve kategori içi sıralamaya (çeyrek) bakmak gerekiyor.
CiteScore hangi sorunu çözüyor?
Elsevier'in 2016'da tanıttığı CiteScore, IF'in bazı sorunlarını gideriyor:
- 4 yıllık pencere (IF 2 yıl). Atıf döngüsü yavaş alanlarda daha temsili.
- Simetrik sayım. Hem pay hem payda aynı belge türlerini içeriyor; IF'teki asimetri sorunu yok.
- Scopus tabanlı. WoS'tan daha geniş kapsam, özellikle mühendislik ve sosyal bilimler için.
- Ücretsiz. scopus.com/sources adresinden erişilebiliyor.
CiteScore Tracker ise yıl içinde aylık güncelleniyor; derginin o anki performansını izlemeye yarıyor.
SJR atıfın kaynağını nasıl tartıyor?
SCImago Journal Rank, Google'ın PageRank mantığıyla çalışıyor. Tüm atıfları eşit saymıyor; prestijli bir dergiden gelen atıf daha ağırlıklı. Bu özellik SJR'yi öz-atıf manipülasyonuna karşı IF'ten daha dirençli kılıyor.
scimagojr.com'dan ücretsiz erişiliyor. SCImago ayrıca her dergiyi kendi kategorisinde Q1-Q4 çeyrekliğine (quartile) yerleştiriyor. Bu sıralama, disiplinler arası karşılaştırma için IF'ten çok daha anlamlı.
SNIP alanlar arası farkı nasıl gideriyor?
Leiden Üniversitesi'nde geliştirilen SNIP, her alanın atıf potansiyelini normalize ediyor. Atıf potansiyeli düşük bir alandaki dergi, aynı ham atıf sayısıyla yüksek potansiyelli bir alandaki dergiden daha yüksek SNIP değeri alıyor.
SNIP=1,0 her disiplinde "kendi ortalamasında" performans demek. Biyoistatistik dergisinin IF=2 değeri ile kardiyoloji dergisinin IF=10 değerini karşılaştırmak yanıltıcıyken, SNIP bu iki derginin kendi alanlarındaki göreli konumunu net gösteriyor. Farklı alanlardaki dergileri karşılaştırmak gerekiyorsa SNIP gibi alana göre normalleştirilmiş bir ölçü daha uygun.
IF'e karşı çoklu metrik değerlendirme
Yalnız IF'e bakmak
- ✗Disiplinler arası karşılaştırma yanıltıcı
- ✗Öz-atıf manipülasyonuna açık
- ✗2 yıllık pencere, yavaş alanlarda yetersiz
- ✗JCR aboneliği gerekli
Çoklu metrik değerlendirme
- ✓SNIP ile alanlar arası karşılaştırma mümkün
- ✓SJR atıf kaynağının prestijini değerlendiriyor
- ✓CiteScore 4 yıllık pencere ve ücretsiz
- ✓Çeyreklik sıralaması göreli konumu gösteriyor
Eigenfactor ve altmetri ne ekliyor?
Eigenfactor: WoS verileriyle hesaplanıyor, öz-atıfları tamamen dışarıda bırakıyor, 5 yıllık pencere kullanıyor. Article Influence Score (AIS) ise Eigenfactor'u makale sayısına normalize ediyor. Güncel değerler JCR'de (kurumsal abonelik) yer alıyor.
Altmetri (altmetrics): Atıf dışı etkiyi ölçüyor; sosyal medya paylaşımları, haber medyası, politika belgeleri, Wikipedia referansları ve Mendeley kayıtları bu etkinin kaynakları. Altmetric Attention Score bir makalenin çevrim içi ilgisini özetliyor. Geleneksel metriklerin yerini almıyor ama tamamlayıcı olarak değerli; özellikle genç araştırmacılar için çalışmanın toplumsal görünürlüğünü izlemek yararlı.
Türkiye'de hangi metrik önemli?
Türk akademik sisteminde dergi metrikleri üç farklı noktada doğrudan etkili:
ÜAK doçentlik kriterleri. ÜAK 2026 Mart tablolarında SCI-Expanded ya da SSCI makalesi derginin JIF çeyreğine göre puanlanıyor. Sağlık Bilimleri tablosunda (Tablo 10) bu puan Q1'de 30, Q2'de 20, Q3'te 15, Q4'te 10; aynı tabloda AHCI makalesi 20, ESCI ya da Scopus makalesi 10, ULAKBİM TR Dizin makalesi 10, diğer hakemli ulusal dergi makalesi 4 puan alıyor. Kategori kodları ve puanlar temel alana göre değiştiği ve dönemsel güncellendiği için başvuru öncesi güncel ÜAK doçentlik tablosu esas alınıyor. Yani SCI-Expanded ve SSCI makalelerinde IF, puanı derginin kendi kategorisindeki JIF çeyreği üzerinden belirliyor. Yayın listesinin bu kategorilere göre nasıl düzenleneceğini akademik CV hazırlama ve doçentlik başvuru kriterleri yazılarımızda ele aldık. Çeyreklik dilim değişiminin doçentlik dosyasına etkisi ise MDPI ve Frontiers örneği üzerinden ayrı bir yazının konusu.
TÜBİTAK UBYT. UBYT, JCR dergilerini Makale Etki Puanına (Article Influence Score) göre sıralıyor ve teşvik tutarını buna göre belirliyor; JCR'de olmayıp Scopus'ta Q1 ya da Q2 olan dergiler ayrı bir listede yer alıyor. Liste her yıl ilan edildiği için başvuru öncesi kontrol etmekte fayda var.
Üniversite iç yönetmelikleri. Bazı üniversiteler ÜAK'ın ötesinde kendi ek koşullarını belirlemiş durumda. Belirli sayıda Q1-Q2 yayın zorunluluğu veya asgari IF eşiği gibi kriterler olabiliyor. Kendi kurumunuzun atama-yükseltme yönetmeliğini bilmek önemli.
Dergi değerlendirme tablosu nasıl kurulur?
Hedef dergiler için şöyle bir tablo hazırlamak karar sürecini kolaylaştırıyor:
| Metrik | Kaynak | Erişim |
|---|---|---|
| IF, 5 yıllık IF, çeyreklik | jcr.clarivate.com | Kurumsal abonelik |
| CiteScore, SJR, SNIP | scopus.com/sources | Ücretsiz |
| SJR, h-indeksi, çeyreklik | scimagojr.com | Ücretsiz |
| Eigenfactor, AIS | jcr.clarivate.com | Kurumsal abonelik |
| Altmetric skoru | altmetric.com | Ücretsiz |
Bir derginin son beş yıllık IF eğilimi atıf seyrini gösteriyor. WoS'tan çıkarma ise yayın standartlarına ve içeriğe dayalı editoryal bir karar; IF düşüşü tek başına ölçüt değil. Web of Science'tan çıkarılan dergiler yazımızda bu sürecin nasıl işlediğini ele aldık. Ani IF sıçramalarını ise dikkatle incelemekte fayda var; Clarivate, aşırı öz-atıf ya da atıf yığılmasıyla bozulan JIF'leri o yıl yayımlamıyor (suppression).
Metrik analizi, dergiyi seçmenin yalnızca bir boyutu; kapsam uyumu, kabul oranı ve hakem süreci de en az metrik kadar belirleyici. Açık erişim dergi seçimi ve şüpheli (predatör) dergilerin tespiti yazılarımız bu boyutları tamamlıyor.
Model İstatistik olarak dergi seçim sürecinde metrik performansından kapsam uyumuna, kabul oranından hakem sürecine kadar tüm etkenleri birlikte değerlendirerek araştırmacıya rehberlik ediyoruz. Tek bir sayıya güvenmek yerine göstergeleri birlikte okumak, hem ret riskini azaltıyor hem de çalışmanın doğru okur kitlesine ulaşmasını sağlıyor.
Not: Dergi metrikleri, çeyreklik atamaları ve indeks kapsamları her yıl güncelleniyor; buradaki aralıklar ve örnekler yol gösterici niteliktedir. Bağlayıcı değerlendirme için JCR/Clarivate, Scopus ve güncel ÜAK/TÜBİTAK yönergeleri esas alınır.
Kullanılan kaynaklar
- Garfield E. The history and meaning of the journal impact factor. JAMA. 2006;295(1):90-3. PMID 16391221 · DOI
- Seglen PO. Why the impact factor of journals should not be used for evaluating research. BMJ. 1997;314(7079):498-502. PMID 9056804 · DOI
- Hicks D, Wouters P, Waltman L, de Rijcke S, Rafols I. Bibliometrics: The Leiden Manifesto for research metrics. Nature. 2015;520(7548):429-31. PMID 25903611 · DOI
- San Francisco Declaration on Research Assessment (DORA), 2013. sfdora.org
- Üniversitelerarası Kurul. Doçentlik başvuru şartları ve temel alan tabloları (2026 Mart).
- TÜBİTAK ULAKBİM. Uluslararası Bilimsel Yayınları Teşvik (UBYT) Programı Uygulama Usul ve Esasları (Makale Etki Puanı).
- Clarivate. Journal Citation Reports: title suppressions (aşırı öz-atıf ve atıf yığılması).