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量化科学

已有 5213 次阅读 2007-10-18 20:59 |个人分类:闲聊|系统分类:观点评述

上次说到智力的量化,很多同学认为这本身是一种弱智的行为。

今天说两句科学发表的量化,恐怕这更是一个争议很大的问题。

李飞同学批评国内过分强调SCI,过分强调IF,即影响因子。研究生评论文,评奖要谈,研究人员申请研究基金要谈,申请特别的基金要谈,有时甚至决定一个单位年终总结,等等。

台湾在SCI上落后了大陆一点,不过后来者居上,最近甚至将各类学术刊物分等级,在某个等级的刊物上发表一篇文章奖金若干,奖金还不低,这对研究人员无疑施加了绝大的压力。

这样做的恶果很明显。你要多出文章,同时尽量在高等级的刊物上发表文章。文章发表得多,奖金自然就多,无疑降低了每个研究人员出论文的门槛,本来不 愿意写的东西也很乐意写了,本来可以写一篇文章的材料当作两篇甚至三篇文章写了。那谁说了,高等级的刊物难发文章,奖金高不是刺激人们写高质量的文章吗? 也不尽然,有时你只要旷日持久地和审稿人和编委打架,也能将一篇质量不很高的文章在影响因子高的刊物上发了。多花时间来写质量不高的文章,多花时间和影响 因子大的刊物的审稿人打架,那么你还有多少时间来做更加有独创性的研究?如果这样的政策持续下去,科学家将会变成批量生产的科学工人。最后可能出现不可思议的场面,证明了Poincare猜测的人可能比证明了一大堆小定理的人奖金少。

10年前,由于arXiv的出现,我的一些美国同行已经开始不将已经出现在arXiv上的文章拿出去发表了,这样做一点没有影响他们在美国拿到研究 基金,更没有影响到他们出高质量的文章。恰恰相反,由于省去了发表的一环,他们节省了大量时间。那么有人会问,谁来监督他们的文章质量?这样做会不会使得 一些人出一大批垃圾文章? 实践的结果是不会,我们更本没有必要担心,因为他们的工作自由同行来评价。你的研究好,别人会引用你,在你的工作基础上接着走下去。如果你申请基金,自有 同行评审来评断。

我可以举出很多这样的例子,哈佛的Vafa,斯坦福的Susskind,Rutgers的Banks,等等,这些人很多文章除了在arXiv上出 现,从来没有发表。只有当他们的合作者中有研究生,文章才会拿去发表,因为很多地方规定,学生要毕业,文章还是要在SCI上发表的。

当然,一些美国人的这些做法即使在美国还不普遍。有意思的是,上面我举的例子中,这些人的所在学校或物理系都是第一流的。相反,在非第一流的学校, 即使是美国人也跟我们一样,也强调影响因子大的刊物如PRL。这说明了什么?是不是说明了水平越不那么高的地方越是要量化科学呢?我觉得有些道理。第一, 一流大学里的教授们通常也是一流的,他们的工作只要流通出来,大家自然重视,在申请基金时大家也不会对他们多所质疑。第二,水平较低的地方同行们也许对彼 此的底细并不十分了解,就是说如果不是小同行,不靠对方的文章发表在什么地方无法判断文章的好坏。将这个原因推而广之,就可以接受为什么我们那么强调 SCI和影响因子了,第一我们的平均水平没有达到那么高,第二我们在各个领域里的小同行太少,于是,影响因子大行其道。

李飞同学说,SCI,本来是Science Citation Index的缩写,现在被一些人看作是Stupid Chinese Idea的缩写,我不知道来源在何处。

量化科学是个很大的话题,也是争议很大的话题。今天先开个头,今后有空子再补充。

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10月19日

只是就引用次数的事情说几句话。第一,引用率肯定比影响因子要客观,因为引用率反映的是该文章被关注的程度,而影响因子反映的是刊物被关注的程度, 该刊物发表的文章有的高于这个刊物的平均引用率,有的则低于平均引用率。谷歌发明的佩奇数更加客观一点,因为它计算了引用该文章的其它文章本身的影响,我 过去就这个话题写过博文:

再谈佩奇等级

以及

引用率

不同学科之间的引用率不能做横向比较,就像苹果和橘子不能比较一样。有的学科做研究的人数多些,有些则少很多。就我知道的高能物理和宇宙学来说,似 乎有粒子唯象>宇宙学>超弦理论,还可以继续细分,如粒子唯象中的新物理的研究人数多余格点规范研究。还有一些离奇的事情,如有些学科中的研 究人员经常厚着脸皮写信让他人引用,造成的后果是很多人写文章时干脆将相关不相关的文章一股脑地引上,这在理论宇宙学这个领域尤其严重。经常看到一篇不长的文章后面的文献占了好几页,也经常看到这样的“壮观”场面,作者在正文引了某篇原始文献后,然后写道,还有一些后续或相关的研究见文献什么什么,然后我们去后面找文献什么什么,赫然发现这条下面有几十篇文章。请问,一篇文章被这样地引用有任何意义吗?

我想,也许类似谷 歌数这样的修正引用率更能说明问题。

近来,又有了所谓h指数的说法,h指数不是用来衡量单篇文章的,而是衡量一个研究者的,其定义是,某人有至多h篇文章被引用了至少h次数,h越高越 好,而且,当h很大时,要提高h指数很难。例如,根据目前Spire对我发表的文章统计,我的h指数是27(如果查SCI,肯定要低些,因为有些引用我的 文章没有发表),如果我想将h提高到28,那么所有那些至少被引用了27次的文章将被提高到至少被引用28次,除此以外,还应该再多出一篇这样的文章。

发表h指数的人说这比一个人的总引用次数要好,我无法判断这个结论。

最后,我要说一句,一个人一辈子的研究成绩绝对不能以总引用次数或h指数来衡量。西方人经常会说,某某做了什么?这做了什么,指的是某某这辈子到现 在到底有什么独创的研究,他们不会太在意某某被引用了多少次。我们经常会看到,有些人一生的被应用次数高得不得了,我们却不知道他到底做了什么。什么原因 呢?无非此人一生高产,且经常跟随他人做热了的研究。

说句玩笑话,如果引用次数和点击率那么可靠的话,那么今年诺贝尔文学奖应该奖给徐静蕾大美眉,而不是奖给莱辛老太太,至少也应该奖给J. K. 罗琳或者郭酵母。



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