影响因子是有明显漏洞的机制，为何还有那么多聪明人崇拜它？在五年前《自然-神经科学》期刊发行后不久，我们就发表了一篇社论文章来提醒大家期刊的影响因子（IF）会遭到误用。鉴于该期刊现已发展得相当成熟，我们决定进一步探究期刊影响因子高意味着什么。我们的研究结果表明需谨慎解读这项被滥用的衡量指标。
我们观察了《自然-神经科学》（2002年影响因子14.857）中论文被引次数的分布，然后将其和《自然》（总体影响因子30.432）、《神经科学杂志》（影响因子8.045）、《大脑研究》（影响因子2.409）中选取的神经科学类论文的被引次数分布进行同期比较。最明显的特征是它们都呈偏态分布，中位数都比平均数低，进一步说明了将影响因子作为期刊中任一篇论文被引次数的预测性指标是没什么意义的。
高影响因子的期刊最显著的特点是长尾分布，也就是说有相对少的论文被显著地、大量地引用，它们对影响因子产生不成比例的贡献，由此推知，对这些期刊的整体声望也产生不成比例的贡献。当然，被引次数并不是衡量一篇论文重要性的最佳标准，尤其是因为引用率会随研究主题的不同而变化。综合考虑到它们重叠的部分和相去甚远的影响因子，这些期刊算是一个体现了文献中的“垂直分层”现象的合理案例。反馈循环的作用也不容小觑。
近期基于引用错误滋长而做的一项估计表明，大约80%的参考文献是直接从他人论文的参考文献列表中转过来的，而非查阅了原始文献。在35年前的一篇经典文章中，社会学家Robert Merton指出，科学也逃脱不了所谓的马太效应，即强者愈强。解读恰当的话，引用数据对评估期刊、论文、作者、甚至是编辑来说都是一个有价值的工具。
但是再有价值充其量也不过是一个粗糙的工具，如果把复杂的分布简化为平均数来看待的话，那么其大部分价值也就随之消失了。我们不能用期刊影响因子来量化论文的重要性或作者应得的荣誉，我们所处的时代有一点很奇怪，就是那么多精通科学的人竟会如此相信一个有明显漏洞的机制。