利用科研论文的引文结构对科研机构的研究贡献度进行排名，这个想法最早和华伟2015年在成都就讨论过，希望把华伟发表在PNAS上，利用引文关系对科学家学术贡献的方法扩展到机构排名。华伟也认为我们的idea非常interesting，也强调这个可能很有争议。

2016年到2017年，由于能否入围“双一流”对各个学校的压力越来越大，ESI指标在各种评价体系、媒体中出现的频率越来越高。虽然咱也有ESI，但也感觉这个东西非常不靠谱——已有的文献统计结果显示，很多的论文引用并非思想或技术上的启发或借鉴，最高30%的引用关系都是非学术应用【七大姑、八大姨的亲情应用，偶像崇拜引用，审稿人友情引用等等】。也就是说“有势力，情商高”的科学家更容易获得更多的引用。按照这个逻辑，由引用次数而来的ESI指标好像也有点不太靠谱。

我们的想法是能不能提出一种不受引用关系的随机扰动干扰的创新贡献能力的方法？考虑科研论文的引文网络结构和机构署名次序信息提出了一种方法对多机构合作论文的学术贡献进行排名。技术上也非常简单，构建由论文引用网络诱导出的科学家或机构间的follow有向网络，之后有N种方法对不同节点的贡献度进行度量。例如，大名鼎鼎的Pagerank,有限步随机游走等等。通过对近100年的APS数据进行分析，可以给出按照贡献度的不同研究机构的排名。

为了验证结构是否能够不受随机扰动的影响，我们通过随机加边（非学术引用）等多种扰动方式对结果进行分析，发现方法相比较总引用次数等方法有非常好的鲁棒性。从逻辑上证明了即使不能先验地剔除非学术引用，该方法的机构科研贡献度排名结果也是目前已有的方法里相对最靠谱的。

由于文章篇幅有限，很多有意思的图文章没有给出。例如，中国不同大学物理学科的研究贡献排名。从中可以发现，1988年之前中国物理学科在全世界的排名一直程快速下降态势。不知道是我们太烂，还是人家进步太快。而1988年之后，当前物理学科排名前十名的大学的学术贡献度快速上升，而科大的物理学科近年来一直排名全国第一名。如果能采集到2008-2017年的数据，相信能看到我们国家物理学科更快的进步。

最后想说的是，这个方法真的还很粗糙。科学家、研究机构的影响力不是单单靠论文一个维度就能刻画的。科学家的人格魅力塑造了一个研究机构的文化，这种文化通过几代人的努力进行了传承。这些隐性的力量不亲身体验是很难感受到的。遗憾的是我们不可能体验了所有的研究机构的文化在进行评价，机构自身的管理人员也需要对自身的位置有一个认识，宏观政策的制定者等管理人员也需要对当前的总体态势有一个清醒的认识。于是就有了我们这个工作的生存空间。我们的方法还可以从很多维度继续完善，例如，如何识别新生的、有极大上升潜力的机构？如何应用到计算机、经济、管理等其它学科的创新贡献度排名？等等。

论文链接：http://iopscience.iop.org/0295-5075/118/4/48001

报道链接：http://phys.org/news/2017-07-what-the-best-way-to.html