增加1个高被引科学家对2017软科排名的影响分析

前几天写了一篇文字"高被引学者对各高校2017软科排名的贡献知多少！"(http://blog.sciencenet.cn/blog-2677932-1073653.html)，  计算了中国内地高校高被引科学家数量变化对2017软科世界学术排名结果的影响情况。本意是通过计算，看看各高校的高被引科学家对学校的排名贡献，同时看看如果高校引进或培养了高被引科学家对未来的排名情况可能产生的变化做一个粗放的预测。

从对中国内地高校高被引科学家对排名影响的分析中，我们大致看到了一个现象，排名靠前的高校影响相对较小，反之影响幅度较大。为了进一步验证这个现象，同时呼应留言中的提议，在全球维度内做一个分析，看看高被引科学家数量对排名的影响，趁着周末，匆匆做一分析。笔者对进入2017软科实际学术排名的高校均作了一个计算，假设其增加1个高被引科学家，那么名次会增加多少呢？

通过计算，我们从全量数据再次印证了前述观点，排名靠前的影响极小，随着排名的变化，对排名的影响也不断增加（见下图）。另外还可以看到，从200名以后的高校开始，虽然高被引科学家数量对排名的影响会随着排名的降低而增加，但同时也明显出现了两种类型，一批高校的受影响程度急剧增大，另一批高校的受影响程度平稳增加。

另外，我们将800所高校分成8个区段，将8个区段的排名增幅情况用不同的颜色在图中表示（如下图）。图例为100，表示排名前100名的高校，图例为200，表示排名101-200名的高校，依次类推。

从图中，我们可以看到，排名前100的高校几乎不受高被引科学家数量微弱变化的影响。排名101-200名的高校所受影响也微乎其微。在201-500名之间，受影响程度的波动较大，有的高校受影响程度小，有的受影响程度大。500名以后的高校，普遍受影响程度较大。

【再看软科排名】

1.软科排名采用的指标项不多，但多是高端指标，说明其排名非常关注高端与顶尖。

2.因为高端指标的稀缺性，导致了排名结果出现的“长尾现象”

3.软科排名发布中，前100名高校以绝对名次发布，往后以区间的方式发布，200之前，以50个名次作为区间量，其它以100个名次作为区间量。这样的排名发布规则，或许是软科排名的有意设计，意为100名之前可以通过绝对名次对高校的学术发展质量做一些评判，而在100名之后，在同一区间内都是一个档位，无需关注位次的微小变化。

笔者分析过程中，计算的排名变化，是在笔者按照软科排名规则，自行计算了软科排名结果的基础上进行的，并非软科排名的官方发布信息，特此申明。

北京师范大学 吴云峰

同济大学 张端鸿