在人文社会科学研究领域，说起引文，我们常常会想到社会科学引文索引（SSCI）、艺术与人文科学引文索引（A&HCI）和影响因子。引文索引设计的初衷，是通过文献之间的引证关系提供一种文献检索方式。但其建设有一个遴选来源期刊的过程，所以期刊是否被其收录被许多人作为期刊评价的一个依据。其实，引文索引作为一种数据源，为多种层次的引文分析提供了不可或缺的数据基础，而影响因子可谓是引文分析中的一种简单数量统计。

　　目前，国内一些科研管理部门简单地将引文索引和影响因子用于学术评价尤其是对研究人员个人的评价。这种现象在学界尤其是在人文社会科学领域备受争议。这种现象的产生，归根结底是对引文索引工具和引文分析方法认识的不足以及对它们的不合理使用或滥用。

　　正确认识引文分析的功能

　　所谓引文分析（Citation Analysis），就是利用各种数学及统计学的方法和比较、归纳、抽象、概括等方法，对科学期刊、论文、著者等各种分析对象的引证与被引证现象进行分析，以便揭示其数量特征和内在规律的一种文献计量分析方法。引文分析的基本功能是揭示科学和学科结构。根据基本功能，引文分析可应用于以下领域：描述科学、学科发展，判断科学、学科的运动和革命，识别新的发展趋势，为科研管理、学科建设服务；追溯科学发展史，跟踪学科发展轨迹；为信息检索和文献情报服务提供检索点、检索途径和可视化界面；为学科分类、期刊分类、文献分类和学术共同体的划分提供工具与方法；为科研评价、学科评价、期刊评价、人才评价等提供参考。由此可见，将引文分析用于评价只是其基本功能的延伸。从具体做法来看，引文分析可以分为两种类型：引文描述性统计分析和引文网络分析。

　　引文描述性统计分析，是对大量的引文数据进行统计分析并总结规律，是相对简单的引文分析。统计内容包括引文年代分布、引文数量分布、引文类型分布、引文语种分布、引文国别分布等。论文的被引频次是引文描述性统计分析中涉及最多的研究内容，它所反映的是论文在其领域内的影响力，经常被用于评价论文质量。以论文的被引频次为基础，通过统计期刊前两年发表的论文在统计年被引用总次数和该刊前两年内发表的论文总数，就能计算出期刊的影响因子。由此可见，影响因子描述的是期刊刊载论文的篇均被引用的情况。引文描述性统计分析是引文分析中相对简单也是应用比较广泛的一种，经常被用于各种评价实践中，如期刊评价、人才评价、项目评价等。

　　文献引用和被引用的相互关系形成了链、树、网型结构，即科学引文网络。引文网络主要有直接引用网络、文献耦合网络和文献共被引网络三种类型。目前，引文网络分析主要被图书情报学界应用于自然科学，以揭示科学结构或科学发展规律，而人文社会科学领域的应用相对较少。

　　注重人文社会科学的特色

　　引文描述性统计分析固然能揭示出科学文献的一些规律，引文网络分析则可以得出更深层次的有意义的结论。然而，引文网络分析在人文社会科学领域的应用却并不顺畅。究其原因，人文社会科学有其自身的研究特点和文献使用特点。