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SCI易主是否会影响它的相对公正性?是否还有其他可替代的评价指标?

2016-07-22 声振之家



汤森路透旗下的信息科技业务,最近以35.5亿美元的价格卖给了Onex Corp和霸菱亚洲投资公司。这个消息旋即在中国学术界引起极大关注,其中最主要的原因,是其中的SCI一直以来都被认为是中国高校和科研机构研究水平的重要评价指标。SCI易主是否会影响它的相对公正性?是否还能成为科研评价的参考因素?是否还有其他可替代的评价指标?


SCI和期刊影响因子在中国影响力巨大


此次汤森路透被卖的信息科技业务中的大多数,对大众来说都很陌生,但是旗下的两个产品:SCI数据库和期刊影响因子却在学术界人尽皆知。这是上世纪50年代汤森路透公司开发的,最初主要为科研机构和图书馆选购期刊提供参考,到现在,这一研究被广泛应用于评价个人和研究机构的科研水平。


一直以来,很多高校和科研机构虽未明文规定,但在评价科研成果乃至科研人员职称晋升、研究生学位授予时,SCI论文的发表都被作为参考因素,而且发表论文的SCI期刊影响因子越高,则被认为是研究质量越高。


这可说是成本最低、并且也相对客观的评价标准。”上海交通大学高等教育研究院世界一流大学研究中心执行主任程莹说。因为一直以来,汤森路透对于被收入SCI的期刊有相对严格的审核,在过去几年中,不断有“灌水文”太多的期刊被踢出SCI数据库。包括这些期刊的影响因子,也由相关部门进行评估,对于操纵影响因子的期刊,会公布名单。


因此,被纳入SCI的期刊几乎都可以“身价大涨”。据汤森路透中国科技业务负责人宁笔介绍,汤森路透之所以发布JCR,是因为SCI选刊过程中需要比较大刊和小刊,单看发文量和总被引频次并不足以反映期刊的质量,统计发现大部分文章发表后的第二年和第三年达到引用高峰,这成为JCR的数据基础。


据中国科学技术发展战略研究院副院长武夷山介绍,SCI为中国学者重视,起源于中国科学技术信息研究所从1987年起开展的中国科技论文统计与分析工作,当时选择SCI、ISTP、EI和ISR这四类数据库进行统计,主要就是考虑了其综合性和权威性。在过去的几十年中引入这些量化的评价标准,确实使得论文的数量和质量有所提升,并且成为中国科研界的重要评价标准。


对中国科研评价影响很难评估


SCI易主短期内不会对中国的科研评价发生影响,至少5年内对SCI数据库没有什么影响,因为投资机构不会改变SCI目前的运行流程而影响利润,国内科学界暂时也没有特别适合替代的标准。但随着中国科研的发展,SCI盈利能力在5年后就不好说了。”程莹说。


事实上,近年来,对SCI和JCR的过分重视,给中国科研界带来了负面的影响,越来越多的高校和科研院所过于看重这些量化指标,不少高校会根据教师发表论文的SCI影响因子,给予1万元到10万元不等的奖励。


即便在国外,SCI论文和影响因子也开始受到学术界批评。欧洲和美国的不少研究机构负责人都多次表示,过于重视SCI和期刊影响因子,会影响大学招聘委员会和资助机构的决策。学术界近年来多次提及要改变“以刊评文”的传统。就在此次SCI被卖的第二天,美国微生物学会即在其8个会刊的社论中宣布,从这些杂志网站上去掉杂志影响因子的标志,也不会在市场宣传和广告中标示影响因子。早在2013年5月,78个科学组织的155位科学家签署了“旧金山宣言”,呼吁科学界停止使用期刊的影响因子来评价科学家和研究。美国细胞生物学会也禁止在年会上谈论影响因子。


复旦大学高等教育研究所所长熊庆年认为,不论是公开宣布放弃影响因子或SCI数据库,还是过于看重这两者,都不是明智之举,因为在很多时候,这可能是某些数据库提供商之间的竞争。例如美国微生物学会在宣布放弃影响因子的同时,还在以谷歌学术等其他的数据库作为参考。


程莹说,SCI从诞生开始就是商业机构的一门生意,从统计学上来说,SCI和JCR的数据都有被“污染”的可能性,因此我们更需要关注的,是究竟如何使用这些参考数据。就目前来说,大多数高校和科研院所要做到对每一个人、每一篇论文或每一个科研成果作出评价显然成本太高,因此学术界更应该思考的是,如何建立更科学的科研评价标准,并且如何更科学地使用这些科研评价标准。


以上摘录自:文汇报《SCI易主:科研评价怎么办》一文,作者:姜澎



ASM发文宣称放弃影响因子


事情真会如上述评论的趋势发展吗?这还有待进一步观察。SCI被卖第二天,美国微生物学会(ASM)官网最新消息:ASM期刊总编和ASM领导层决定,以后将不在ASM期刊网站上公布影响因子(IFs)。


其译文如下:


很多科学家都尝试着将他们的文章发表在具有高的影响影子的期刊上,尽管使用影响因子来评估发表论文的重要性受到广泛的谴责,但影响因子仍被广泛滥用于出版、求职、项目申请和职务晋升等等各种科研环节。


影响因子这种方法有很多问题,首先,期刊的影响因子是期刊水平的度量标准,而不是一篇文章水平的度量标准,将其用于决定一篇文章的影响力是存在统计缺陷的。由于所有期刊的引文是不均匀的,可能少数的文章高引推高了杂志的影响因子。


此外不论文章还是杂志,影响力也不等于领域的重要性或前沿性,追求高影响因子会误导大众,我们需要关注的是研究成果而不是关注其他更为重要的优先事项。


人们不理性的痴迷于影响因子的原因是复杂的。高影响因子的期刊限制了出版物的数量造成人为的稀缺性观念,通过限制发文量提高杂志的质量。不懈追求高影响因子科学出版物是有害的。


这一行为在经济学中被称为“公地悲剧”。个人总是自发参与到那些有利于自己但不利于社会大众的行为中去。


个别科学家因为在高影响因子杂志上发表文章而获得不成比例的奖励回报,于是科学作为一个整体,其价值受到了一种扭曲,结果被高影响因子杂志延迟发表,甚至导致了不正当或不诚实的工作的产生。


因为许多研究人员以影响因子高低决定选什么杂志递交他们的文章,所以许多期刊将影响因子放在他们的网站上,甚至美国微生物学会(ASM)期刊也不例外。


ASM期刊关注出版进行了严格同行评议和学术编辑评估的高质量科学成果。ASM的主要任务是促进微生物科学发展。2016年在波士顿ASM微生物的期刊董事会上,首席编辑和ASM领导已经决定不再宣传ASM期刊的影响因子。


我们的目标是避免造成进一步不恰当的关注影响因子。虽然这个动作本身可能没有影响根深蒂固的生物科学实践,但是我们希望效仿其他期刊删除ASM杂志网站中的影响因子。


译文摘录自微信公众号:百纳知识《昨日SCI被237.3亿抛售,今日已有期刊公开宣称放弃影响因子》一文,作者:小纳君



除了影响因子,还有哪些指标可以评价论文的价值?


是否还有其他可替代的评价指标?下面我们来介绍一下常见和新兴的评价论文价值的指标。


评价一篇论文的价值,无非从量化和质化两个方面来评价,或者期刊和论文的角度来评价。下面提到的指标,有的是从量化,有的是从质化,有的是从期刊角度,有的是从文章角度。


1. 影响因子


影响因子确切说是针对期刊的,而并非直接针对论文的。影响因子应该是一个量化和半质化的指标。为何?这是因为高影响因子的期刊低水平的文章也并非没有,低影响因子高水平的论文也大有存在。


当然,如果论文婆家找的好,自身的身份也就自然高了。正如以前的皇妃,可能整个素质比一般大众好,可以平民中也大有出类拨粹的人物存在。因此,现在影响因子也是饱受垢病。有的人戏称SCI是stupid chinese idea,其中的原因也就不多说了。


查看影响因子的方法有多种,最经典的方法当然是Web of Science,但是收费,一般人用不起。简单方便的方法可以使用医学文献助手:利用医学文献助手筛查PubMed文献质量。


2. 引用次数


这个就不用多介绍了吧。很多数据库和在线查询平台都可以实现引用次数的查看,例如Google和微软学术搜索Microsoft Academic Search,还有利用医学文献助手筛查PubMed文献质量


3. H指数(H Index)


H指数是2005年由美国加利福尼亚大学圣地亚哥分校的物理学家乔治·希尔施提出的。H指数的计算基于其研究者的论文数量及其论文被引用的次数。赫希认为:一个人在其所有学术文章中有N篇论文分别被引用了至少N次,他的H指数就是N。


可以按照如下方法确定某人的H指数:


将其发表的所有SCI论文按被引次数从高到低排序;从前往后查找排序后的列表,直到某篇论文的序号大于该论文被引次数。所得序号减一即为H指数。


查看H指数的最简单的方法就是利用Google Scholar,注意是英文版的,中文版的不要。另外FireFox和Chrome也有相应的插件可以选用。


4. I10指数(I10-Index)


I10-index是由Google提出来的,指作者发表文章数被引用10次以上的个数。比如我发表了100篇文章(呵呵,有点大了啥),其中90篇被他人引用了10次以上,那么本人的I10-index就是90。


如果说影响因子是针对期刊的话,那么H指数和I10指数就是针对个人的。论文的影响因子高,只能说该论文找了一个好婆家,具体引用情况并不一定。而H指数和I10指数就是确切反应论文引用的一种量化标准。


5. G指数(G-Index)


G-Index(G指数)相比于上述几个指标来有点默默无闻。G-Index是由Leo Egghe于2006年提出的, 评价作者论文数量的一个指标。


G指数的计算方法如下:


把所有作者发表文章按照引用次数降序排列,序号为g;把作者所有发表文章的序号进行平方,得到g²;把作者所有文章的引用次数进行加法,得到∑TC;最后一个∑TC仍大于g²的序号就是G指数。


有点绕哈,没事举个例子更清楚一些,比如我发表了以下文章,按照引用次数进行排序如下:


由上表可以看出我的H指数是13,g指数是19,因为第20个文献g2已经大于前面所有引用次数之和了。(该例子数值来源于Egghe. An Improvement of the H-Index: the G-Index)


G指数相比于H指数和I10指数,更能反应论文整个引用情况。比如我发表的文章,总体都不高,可能H指数比较高,可是一算G指数立马原形毕露,原来是水货一枚。


6. H5指数(H5-index)和H5中位数(H5-median):


H指数、I10指数和G指数是针对个人论文引用次数的统计,而H5指数和H5中位数(H5-median)是针对杂志引用次数的一种评价体系。


H5指数是过去5年之内某一杂志所发表的论文数相比于引用数的最小值,如Nature杂志过去5年之内发表了1000篇文章(当然实际数值比这个大),按照每篇论文的引用数进行降序排列。


第381位的文章的引用数是381,而382的文章引用数是300,那么Nature的H5指数就是381。


H5相较于IF,是反应杂志过去5年文章的引用情况,而IF是反应的杂志平均引用情况。H5相较于H指数,是针对杂志的总体情况,而H指数是针对于个人论文的引用情况。


有时候不同影响因子的杂志,H5可能一样。如PLoS One和Nature Reviews Immunology的H5都是130,可是两者的影响因子相差可不止一个档次。


H5中位数(H5-median)是指所用文章引用次数的中位数。为毛不用平均数?因为资料不是正态分布。每一个杂志的文章引用次数肯定不会是平均分布的,正如我国居民收入一样。有的引用次数肯定很大,可是有的文献可能很水,引用次数少的可怜。如果平均无法反应真实的引用情况,中位数最佳的选择。


7. F1000

F1000(Faculty of 1000)是为生物学及医学研究人员提供评估服务的二次文献数据库,是由英国BioMed Central出版的一种新型在线研究辅助工具,包括生物学(Biology)和医学(Medicine)两大系列。其目前是给生命科学研究者一个新的评价体系,而不仅仅依赖于是否被SCI收录。


医学F1000:由2400多位世界顶级的临床专家、学者收集和评价,提供目前世界上最重要的医学论文信息及发展趋势。它包括18个领域:麻醉和镇痛、心血管疾病、重症监护和急诊医学、皮肤病学、糖尿病和内分泌病学、循证医学、胃肠病和肝病学、血液病学、感染性疾病、肾病学、神经疾病、肿瘤学、心理学、公共卫生和流行病学、呼吸系统疾病、风湿和临床免疫、泌尿病学、女性健康。该网站文献与PubMed及PubMed Central进行了链接。


生物学F1000:由2300多位专家学者的评价,提供目前世界上最重要的生物学论文信息及研究趋势。涵盖学科领域:生物学、生物化学、生物信息学、生物技术、癌症生物学、心血管生物学、细胞生物学、化学生物学、发育生物学、生态学、进化生物学、胃肠生物学、基因组学和遗传学、免疫学、代谢及内分泌学、微生物学、分子生物学、分子医学、神经科学、药理学与药物发现、生理学、植物生物学、肾生物学、呼吸生物学、结构生物学。


主要特点

主要对PubMed收录的重要论文的进行客观评估,评估依据是以学术成就而非该期刊是否被SCI收录;


参加评议的成员分别由美国和欧洲等国际知名机构的著名专家组成。根据论文对当前世界生物和医学研究的贡献程度和科学价值,通过客观反映学术水平的指标(F1000因子)给予评分,每日将最近一个月内的极少数优秀论文推荐给读者,并提供Pubmed链接。


F1000三个等级分别为9分(杰出)、6分(必读)和3分(推荐)。


因此F1000相比于影响因子,多人工挑选的干预,其分值高的研究意义就比较重大。F1000应该是一个质化的指标,最简单的实时查看F1000的方法也可以使用医学文献助手。


8. Altmetric


Altmetric是一个新兴的指标,虽然字面意思是替代指标,但是我认为「社会化影响力」或者「网络影响因子」或者「分享因子」更能反应其本质。


Altmetric出现的背景:可能大家遇到这么一种情况,有的论文发表以后,被大家广泛转载,网络新闻报道,Twitter或者G+上评论和分享。这时,影响因子和F1000就不能反应这些了。


Altmetric就是在这种情况下出现的,Altmetric就是反应某一论文分享、下载、阅读的情况。但是现在Altmetric争议也比较大,关于名字都有争议。我个人认为InterMetric更好,简称IM,有点和实时通讯软件混了啥。SocialMetirc,简称SM,有点变态了哈。


有关Altmetric更多详情可以参阅此文:利用Altmetric评价系统了解论文的关注度分享情况。类似的还有Plum Metrics (利用Plum Metrics评价系统了解论文的关注度分享情况)和Impactstory(这个可能要挂代理)。


9. RG Score


RG Score(RG因子)是ResearchGate推出的一个评价作者的指标。RG Score推出的目的是为了帮助评价自己在科学圈内的处于一个啥水平。计算方法并不是自我发表了多少文章,而是自己的科研工作被同行认可以程度。


RG Score不同于传统评价指标在于可以统计更多的信息,如下载,浏览、分享等。RG Score不同于Altmetric之处在于RG Score更测重于分享。如果和同行分享自己的Idea,并得到同行的认可和讨论,那么RG Score增长很快。


以上内容来源自科研动力《除了影响因子 还有哪些指标可以评价论文的价值》。

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