普赖斯奖得主Wolfgang Gläzel谈科学计量学指标

武夷山

普赖斯奖得主Wolfgang Gläzel在Journal of Informetrics杂志2010年第3期发表文章，On reliability and robustness of scientometrics indicators based on stochastic models（论基于随机模型的科学计量学指标的可靠性和鲁棒性）。文章说：

科学计量学在开创时期，往往从其他领域借用一些定律和模型来描述观察到的现象，例如，用指数增长和逻辑增长模型来描述文献量的增长，借用放射性衰减现象来描述信息老化（半衰期），用传染病模型来描述信息扩散，等等。这些模型已被通用的科学计量学进路所替代，但是，科学计量学的许多模型仍是决定论的（如洛特卡定律和布拉德福定律）。它们的主要缺点是，都表现为“自然定律”的形式，不能反映在学术传播中起重要作用的某些因素的影响。概率模型则有潜力解决这些问题，也有利于测度间接的或潜在的作用。在这方面较好的例子是：自引与他引的相互依赖模型，对未来被引量的预测模型，等等。

当科学计量学从科学情报的工具变为科研评价的工具时，另一个问题就凸显出来：指标的统计可靠性。只有概率进路能满足统计可靠性的要求，不过，有时也只能近似满足。用指标来给被评价的实体（entities）排序时，又会出现新问题。

我们还发现，鲁棒性未必与区分力（discriminative power）携手而行。例如，H指数及类似指数尽管对评价对象之分布的变化不大敏感，但这类指数的区分力低得令人失望。

我们这个学科仍处在起始阶段，正努力创立科学计量学模型并将其转译为现实情境。