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“自然指数”的特点挖掘

已有 902 次阅读 2020-8-7 17:32 |个人分类:论文写作|系统分类:论文交流| 论文润色、NI特点

 指数(Nature Index,以下简称NI)的创立及定位、涵盖的主要学科以及期刊选择范围、计分统计方式等,对NI的来源和发展进行了基本的介绍。本篇主要探讨NI的特点,对自然指数做进一步分析、对它的特性做深入的挖掘,让大家对NI有更深的了解。 

1.仅有5年历史:年轻而有侧重

自然指数首次发布于2014年11月,到今年也不过才有5年的历史。毫无疑问,这是一个年轻的指数,影响还不够大。在上一篇文章中,我们已经介绍过,NI是由顶级期刊入手,评价高校和科研机构。

直接评价高校和科研机构的指数不多,大多时候都采用简单的论文篇数和影响因子加和的方式,比较粗暴。与NI类似的评价方式,则是大家熟悉的基本科学指标数据库(Essential Science Indicators,简称ESI)。ESI由美国科技信息所于2001年推出,也能通过论文来评估高校和科研机构。但ESI参考的论文并不是顶级期刊论文,而是SCI和SSCI所收录的全球11000多种学术期刊的论文。由于数据库更大,并且兼收文理,所以ESI通过计算论文数、引文数、篇均被引频次和单篇年均被引频次等多项指标,可以从不同角度评估各研究领域中最领先的国家、期刊、科学家、论文和研究机构,甚至可以判断不同学科领域的研究方向和趋势。

两相比较,NI参照的是全球顶级期刊,所包含的杂志偏重理科基础学科,如化学、物理、地球和环境科学、生命科学等领域。这种“掐尖儿”的办法不但更聚焦,而且更能看出一个科研机构的顶尖实力,有点高手过招的意思。

此外,NI还较多关注了科研合作,能够体现不同机构的合作关系。

当然,与求多求全的ESI相比,NI最大的优点就是简单。

所以,NI虽然是一个年轻的指数,但切入点很好,有所侧重。

2.量化合作关系:美丽的意外

要说NI独一份儿的特色,肯定是对不同组织之间的科研合作进行分析。说起来,这还是个美丽的意外。自然指数创始人戴维·斯温班克斯(David Swinbanks)博士解释说:“最初开始计算时,并没有料到还能对国家或机构间的科研合作力度进行量化分析”。

我们举例来看,一篇文章的FC值为1,这篇文章有A个作者,那么每个作者分到的FC值为1/A,其中一个作者又属于B个机构,那么每个机构分到的分值是1/A*B;如果其中有C个作者来自同一机构,那么这个机构的FC值为C/A。AC值代表数量,那么用FC/AC的值越大,代表这个机构独立研究的能力越强;FC/AC的值越小,代表这个机构与其他机构合作的程度越高。很简单的逻辑和算法,机构的科研合作力度却一目了然。

当今世界,科研合作是大趋势,项目申报也越来越开放,有了NI指数,就可以对科研合作进行量化,这肯定是有利于机构和学科发展的。

3.中国科研机构:多年排名领先

谈到科研机构排名和世界大学排名,大家熟知的有泰晤士高等教育世界大学排名(THE)、QS世界大学排名、上海软科世界大学排名、U.S. News 排名等。但这些排名更侧重综合素质,科研实力只作为其中的一个参数。而“掐尖儿”的NI,则显得更加“微观”了。

尽管以上榜单中,中国高校和科研机构的排名有升有降,但在NI排名中,中国高校和科研机构历来表现不俗。

以今年为例,2019年6月20日公布的自然指数排名里,中国和中科院分别蝉联国家和机构排名的全球第一。除此之外,NI排名前100强还包括北京大学(第10)、清华大学(第13)、南京大学(第15)、中国科学技术大学(第17)、中国科学院大学(第24)、浙江大学(第27)、复旦大学(第34)、上海交通大学(第41)、南开大学(第51)。

中国高校和科研机构在NI排名抢尽风头,很多人就据此质疑NI算法的权威性。其实这大可不必。

个中原因,最主要在于NI的算法,实际上在鼓励大的科研机构及组织。它的计分方式,不考虑通讯作者以及一般作者的区别,只要在论文中有署名,就能得到相应的分数。我国的科研机构众多,研究人员数量也多,特别是中科院这种在人数上巨无霸级的科研机构的存在,都为NI的高分奠定了基础。(听说国内在文章中“乱”挂名现象严重,不知道这点在多大程度上影响了我国机构的实际NI分数。)

总结

科研成果的评价,是人类历史上尚未解决的问题。任何评价指标都不能作为唯一的标准来评价科研产出。所以,对NI既不能不屑一顾,更没必要盲从。这不仅是对待NI的理性态度,也是对待包括IF在内的所有指数的应有态度。


 

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1 李升伟

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