아이겐팩터 점수 (Eigenfactor Score)
한 줄 정의: 영향력 높은 학술지에서 받은 인용에 더 큰 가중치를 주어 계산한 학술지 전체 영향력 지표입니다.
쉽게 풀면
모든 인용을 똑같이 세지 않고, 영향력 있는 학술지에서 받은 인용을 더 높게 쳐 주는 방식입니다. 구글이 웹페이지 순위를 매길 때 중요한 페이지의 링크를 더 높게 치는 것과 비슷합니다. 학술지가 인용 네트워크 안에서 얼마나 중심에 있는지를 보여 줍니다.
왜 중요한가
영향력지수의 단순 인용 수 계산을 보완하는 지표로, 학술지 평가와 구독 결정 연구에서 함께 보고됩니다. 같은 학술지 내부 인용을 빼기 때문에 자기인용 부풀리기의 영향을 줄인다는 장점이 강조됩니다.
논문에서는 이렇게 쓰입니다
"영향력지수와 아이겐팩터 점수의 순위 상관은 높았지만, 게재 논문이 많은 대형 학술지일수록 아이겐팩터 순위가 더 높게 나타났다."
총량 지표인 아이겐팩터가 학술지 규모의 영향을 받는다는 점을 보여 준 예입니다.
조금 더 깊게 보면
칼 버그스트롬(Carl Bergstrom)과 제빈 웨스트(Jevin West) 연구진이 2007년 무렵 제안했습니다. 5년간 게재 논문이 받은 인용 네트워크에 페이지랭크와 비슷한 고유벡터 계산을 적용하며, 같은 학술지 내부 인용은 제외합니다. 학술지 규모가 클수록 커지는 총량 지표이므로, 논문당 값으로 환산한 논문영향력점수(Article Influence Score)가 함께 쓰입니다. 클래리베이트의 저널 인용 보고서에 수록됩니다.
주의할 점
저널영향력지수는 논문당 평균 인용이지만, 아이겐팩터 점수는 학술지 전체의 몫을 나타내므로 직접 비교하면 안 됩니다. 학술지 지표를 개별 논문이나 연구자 평가에 그대로 옮겨 쓰는 것도 피해야 합니다.