4位诺奖得主公开反对影响因子，但青年研究者不该听从他们
2017-09-05 佚名 学术头条
我们衡量科学家的标准总是会受到严格的审查。对于那些在自己的领域内达到巅峰的人来说，这个标准就是诺贝尔奖。但是，在职业生涯的各个发展阶段，我们都要在期刊上发表研究论文，其重要性或排名可以通过名为“影响因子”的指标传达。
我们衡量科学家的标准总是会受到严格的审查。对于那些在自己的领域内达到巅峰的人来说，这个标准就是诺贝尔奖。但是，在职业生涯的各个发展阶段，我们都要在期刊上发表研究论文，其重要性或排名可以通过名为“影响因子”的指标传达。诺贝尔奖 Twitter 账号 @NobelPrize 最近推出了一个令人印象深刻的视频，视频中的四位诺贝尔奖得主对“期刊影响因子”表达了反对意见。
我的观点是，几位诺奖得主的说法在理论上是正确的。但是我不会建议我带的年轻研究人员忽视期刊影响因子。虽然它并不完善，但仍有一定的可信度。但更重要的深层原因是，随着研究领域的不断扩展，研究人员变得日益专业化，对指标工具（如影响因子、被引用数量等）的使用会变得更多，而不是更少。
对期刊影响因子的批评
并非只有诺贝尔奖得主彼得 · 杜赫提（Peter Doherty）， 布鲁斯 · 博伊特勒（Bruce Beutler）， 约瑟夫 · 戈德斯坦（Joseph Goldstein）和保罗 · 纳斯（Paul Nurse）对“影响因子”持批评态度。受到广泛支持的《旧金山宣言》也表达了这一态度：不能仅仅凭“期刊影响因子”来判断研究的质量。
澳大利亚的大型医学研究资助机构：国家卫生和医学研究理事会也正式对影响因子持反对态度，并且基本上将这一指标排除在资助申请评定标准之外。澳大利亚研究理事会曾经在本国研究部门的评估活动中列出了 A+、 A、B 和 C 级的期刊，但现在已经废弃了这一清单，不建议各研究机构继续使用。
在理论上，这些权威是正确的。期刊影响因子表示过去两年内该期刊的每篇论文的平均被引用次数。这个指标是不可靠的，可以以各种方式进行操纵，比如在期刊上加入很多综述性文章，往往一两篇“重量级”论文就可能严重影响期刊影响因子的高低。总之，期刊影响因子是评估研究质量的一条粗略的捷径，这是一种预先判断，是一种偏见。
在影响因子的基础上挑选研究员或补助金申请就像基于单一指标给篮球队挑选队员 ——如球员的身高。
这太可笑了。不过等等，你有没有看过职业篮球队的球员的身高？几乎所有的球员都是巨人。巨人中的巨人
我很乐意听取诺奖获奖者的意见，阅读论文，并根据论文本身的价值对研究质量进行判断。可惜我只是一个非常小的领域内的专家。我无法批判性地分析接触到的大部分研究。这并不是说同行评议不起作用，同行评议对发表论文质量控制是有意义的。我只是在一小块领域内审查我真正内行的文章。但是，当涉及到经费审查或作出学术任命时，我经常要在我的专业领域之外作出决定。所以我承认，我也会看影响因子、被引用数等指标。我甚至还会看发表论文的数量。
我必须很遗憾地承认，在审查一百多个拨款申请或求职申请，并试图资助其中的 10 项研究，选一个人来聘用时，我没有读过申请书中列出的每一篇论文，而且我仅仅根据自己有限的理解来对研究进行评估。我没有时间，也没有足够的专业知识来阅读和判断所有的论文。
我会根据球员的身高和过去的比赛的技术统计数据，作为选择我的篮球队员的部分依据。我希望，将来我所任命的人可以获得研究经费资助，我认为其他审查经费申请的人也会考察这些指标，所以我也不能忽视这些指标。
给年轻研究人员最好的建议是什么？
几位诺贝尔奖获得者在视频中表示，坚持做质量过硬的研究是建立科学声誉的最佳途径。但是，现在成功获得经费的比例已下降至不足 20 ％，仅仅靠质量过硬的研究能否将实验室维持下去还不得而知。所以，尽管“不要太看重影响因子”的建议对于声誉很高的研究人员来说是不错的，但对于年轻研究人员来说，这个建议并不总是可行。
当我刚开始搞研究的时候，我也会抱怨那些手握经费审批权的人似乎要求太多：要发表很多论文、论文要发在高影响因子的期刊上，以及在拨付经费前就要求先提供数据资料。
我的一个聪明的同事扬起眉毛看着我，说：“我以为以你的聪明，是可以解决这个问题的。你的目的是对你的研究进行平衡，以便产出一些可靠的研究成果和一些高影响力的论文，同时管理资源，以产生新应用的初步数据，同时确定当前资助的主要研究目标，或提供启动资金。”
我认为这是很好的建议。我们每个人都要优化我们的研究产出。目标要尽量高，但不要不计代价地向《自然》提交论文，那是在浪费你的职业生涯。
学术管理者不想做出错误的决定，所以只能将期刊影响因子等指标作为一个衡量标准，而且经常是最后的手段。他们和你都应该从整个全局考虑，专注做好以下这些事情：
1. 在任何影响因子的期刊上发表多篇第一作者论文。诸如《公共科学图书馆·综合》（PLOS ONE）等新期刊会接受实实在在的研究成果，即使它们不是那么具有突破性。启动和整理多个项目的能力是非常重要的。
2. 在某个领域或技术方面建立学术声誉，成为专家，特别是处于发展上升期的领域。
3. 与一两个业内领先的实验室合作，但不要太过分地宣传自己。
4. 树立要在高影响因子期刊上发表论文的目标，但要知道适时放弃。有时，了解何时应该放弃，其实比坚持自己的梦想、永不放弃更重要。（在我看来，后者被危险的高估了！）
5. 最重要的是，问问自己是否享受研究的过程，是否可以处理研究中遇到的棘手问题，别人可以感觉到这一点，并倾向于支持在骨子里懂得应变的人。
影响因子和被引用数等量度标准确实不够完善，但也并非毫无价值。这些标准只是一种指标或信使，它们本身并不是真正的问题所在。真正的问题在于对研究经费和职位的竞争激烈程度迅速提高。在这个世界上，我们必须要考虑到许多指标的作用。而我的期望是，这些硬硬的、冷酷的、并不完美的数字能够继续在科学上起到重要的作用。
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#研究者#
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学习了谢谢分享
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说的非常好
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