作为一个以开影响因子的证明来谋生的人，我为什么要在反对影响因子的DORA上签字？

其实早在美国生物学年会召集科学家和科研机构签字反对影响因子之前，科学计量学界已经意识到影响因子的问题，发表了一系列文章，并展开很深入的讨论。最集中的一次讨论发生在2011年8月底9月初，当时我正在比利时鲁索老师的家里进行博士论文答辩。

当时以Leydesdorff为首的人，反对用影响因子来比较各个期刊。其理由是影响因子是一个期刊在两年前所发表的每篇文章所获得的平均引文数，被广泛地用来衡量一个期刊在其领域中重要性。用平均数代替样本的总体水平在我们平常生活中经常用到的比较手段，为什么不能？我禁不住这样想，但如我这样的人，在科学计量学界有很多，大家都不明白为什么我们一直在用的平均数不能作为代替样本总体来比较，大家争争吵吵，讨论得很热烈。后来甚至把教科书都搬出来了，Leydesdorff说了一句，课本已经说得很清楚是在一定条件下才能用平均数代替样本的总体水平的。我后来做了些功课，这个条件好像是样本分布的尾部必须位于the domain of attraction of the Gaussian distribution。我做了很多功课，包括在科学网上向大家求教，始终没有明白其具体含义。但我知道了用平均数代替具有某种分布的样本，这种分布是有一定的条件的。我们不能拿大象和老鼠来做平均，这样平均出来的，既不是大象，也不是老鼠，更不能平均出一个豹子出来。Leydesdorff一句话并没有说服所有人，但很显然大家都意识到了这个问题，还想把这个问题深入探讨下去，在承认影响因子内在问题的基础上，还有人想克服这个问题。这时，Newman说了一句话：既然大家都承认影响因子有问题，那就不要太拿影响因子说事。大家的讨论才告一段落。

不要太拿影响因子说事，当然不是说影响因子一无是处，还有些参考价值。从我们直觉出发，好的期刊能够召集到好的审稿人，好的审稿人一方面能够提出好的意见改进我们的科学研究，另一方面也能够选拔出好的稿件，而好的稿件能够招来更多的引用，又能提高该期刊的声誉。这就是我们投稿的时候，更愿意把稿件投到影响因子高的期刊去的原因。但也就是在投稿和订阅期刊的时候，参考一下，千万不要据此拿来评价发表在其上的研究如何如何,更不能作为一个标准来选拔人才，分配资金。

之前说过要谈论这个问题，原本是想在科技指标不合理性的研究当中阐述的，但好像从内容上加不进去，特意补充。

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