2013年6月，在最新期刊影响因子排名发布的时候，66种出版物由于过多地引用他们自己（self-citation）或者特定的一些期刊的文章（citation stacking）而被除名，被特地提名的有International Journal of Crashworthiness 跟the Iranian Journal of Fuzzy Systems [1]。同年8月份，《Nature》撰文说，汤森路透（Thomson Reuters）公司发现了巴西有4家学术期刊的编辑私下达成了一项协议，为了快速提高期刊的影响因子而大量互相引用对方的文章。之后这些期刊的影响因子被停止更新一年。同时有一位编辑因此被期刊解雇。遭解雇的编辑辩解说，他们这么做是无奈之举，巴西教育部门过于看重影响因子，对研究生的一个评估指标是其发表论文的期刊影响因子。但是新出现的期刊影响因子都很低，没有多少研究生愿意投稿 。[2，3]
编辑说的也是实话，只要影响因子还是用来评价期刊的重要参数，那么期刊对引用量的关注就会一直存在，只要引用量上去了，期刊的影响因子也就能上去。这也导致编辑在压力之下选择了一些不恰当的手段，比如用暗示的方式“提醒”作者为了适合期刊的发表范围，应多引用跟期刊相关的文章，甚至直接强制作者引用期刊的文章。经验多的科研人员对此会不屑一顾，此地不留爷，自有留爷处。但是年轻科研人员就没有什么讨价还价的能力，无奈之下也只能照做，对期刊而言是获得了短期的利益——影响因子上升了，但是长远而言确实破坏了整个计量体系。
相互引用（citation stacking）则是另外的手段。直接让投稿人引用自己期刊的文章有点太直接了，让期刊直接建立不正当的互相引用来提高彼此的影响因子则要隐晦地多，然而也可以同样达到目的，这种情况最常见于同一出版社旗下所属的期刊之间。
有人会说，66个期刊在总数为10800的期刊中才占0.6%，是不是有点太大惊小怪了。但是要注意的是，现在的算法追踪这些互相引用的期刊能力不是很强，随着算法的提高，结果可能会变得更糟。问题是只要我们继续使用引用数量作为单一的评估方式，那么采用不正当方式提高影响因子的事情就会一直存在。
[2] http://www.nature.com/news/brazilian-citation-scheme-outed-1.13604
[3] http://www.pubsci.com/news/article-53-749.html
