愚蠢的排名：從SCI說起

本文由ProjectSyndicate和人文科學研究院授權《南風窗》獨家刊發中文版。作者是美國印第安納大學布盧明頓分校信息科學榮譽教授、倫敦城市大學榮譽教授。

“要引用數據來源?！边@一戒條回響在每一個馬虎的本科生和想走捷徑的博士后同學耳邊。但有時候，我們要想想是否過于強調引用數據了？

從小我們就被教導要感謝用思想和洞見影響我們思維的人。在我們的學術生涯中，我們學習為我們使用的詞匯、數據或圖像提供正確的屬性。而“感謝應該感謝的人”則是整個學術發表體系所圍繞的核心原則。

在學術界，引用他人工作并不僅僅是出于禮貌，而是一種規范要求。事實上，幾乎無法想象某本著名雜志會發表不列明參考文獻的文章。剽竊是極少數可以讓輝煌的學術生涯戛然而止的行為之一。

引用穿插在研究之中，有助于引導讀者。讀者通常對某篇文章所選取的參考文獻的質量有自己的判斷，從而以此為基礎評估文章作者工作的價值。引用也讓讀者能夠追溯先前不了解但可能非常有用的研究工作。

尤金·加菲爾德（Eugene Garfield）明白這一點。1955年，加菲爾德創建了科學文獻索引（Science Citation Index，SCI），該數據庫包括了名望最高的科學期刊中的所有被引用文獻，構成了一張連接文獻的龐大網絡。正如他所言，“通過在編輯文獻索引過程中使用作者參考文獻，我們開始真正利用索引器的威力，作者每列舉一條參考文獻，事實上都是在為自己的觀點編輯索引”，SCI將讓研究者能夠沿著科學文獻中的引用鏈接來追溯知識鏈條。

SCI從未失去在科學界的潛力，學者們很快就接受了它—但原因并非人們所預想的。豐富的前人分析主題、關聯和相同引用文獻的結論顯然都是吸引力的一部分。但是，更有吸引力的是有可能以此追蹤自己或他人在長期和多領域的學術影響力，并找到被引用最多的科學家、論文、期刊和機構。

幾乎在一夜之間，謙遜的目錄式參考文獻獲得了象征意義，科學也有了記分牌。但科學真的需要記分牌嗎？

SCI催生了眾多基于引用的指標，其中有兩個特別值得注意。第一個也源于加菲爾德的構思，名為影響因子（IF），該指標以所刊文章在前兩年中平均被引用的次數為基礎推定學術期刊的質量。高影響因子可以立竿見影地提高期刊的地位。

另一個值得關注的指標是H指數。該指標由物理學家喬治·赫西（Jorge Hirsch）提出，旨在衡量學者的生產率和影響。H指數的計量方法非常直觀：某研究者發表了20篇文章，每篇文章至少被引用了20次，則他的H指數就是20。如果他發表了34篇文章，每篇文章被引用至少34次，則它的H指數就是34。

盡管這些指標有著廣為詬病的局限性，但憑借著簡明性——更不用說科學進步固有的競爭了——它們仍具有相當廣泛的吸引力。因此，它們被應該是更明白的人認為很有意義。事實上，引用數據已成為學術界的重要統計數字，研究者通常會在簡歷中寫上他的IF數據和H指數——以及來自湯森路透的科學網（Web of Science）、艾斯維爾的斯高帕斯（Scopus）和谷歌學術（Google Scholar）等來源的原始引用分數。

類似地，一些年度大學排名——包括CWTS萊頓排名、上海交通大學世界大學學術排名、QS世界大學排名等——的算法都基于發表和引用數據。大學校長必須致力于增加本校的引用記錄，盡管他們知道這些數據的準確性和有效性以及它們所衍生的排名大有可疑。

問題不僅在于學術界。管理人員用這些指標評估他們聘用和給予資金支持的人的生產率，追蹤他們所承擔的研發項目的下游影響，而絲毫不關注這些指標的局限性。在英國、澳大利亞、德國和意大利等國家，研究評估工作正在無情地創造一種資格文化和問責文化，引用數據的重要性日益增加。

越多這些“客觀”指標被用于研究評估和人事評估，就有越多科學家感到必須參與這個引用游戲。逐漸地，這意味著與制度周旋，專注于能帶來短期效益的工作，追求“熱點”研究主題，將更多的時間用于鉆營（社交媒體的興盛起到了推波助瀾的效果），將工作切割包裝以最大程度地吸引關注。最近出現的所謂“替代指標”（如下載、推薦、Facebook“喜歡”和Tweet等）更是加劇了研究者收集影響力證據的壓力。

平心而論，將社會分析用于研究和學術界，可以帶來重要洞見，讓我們更容易評估學者“真正”的貢獻。挑戰在于，如何才能不因為透明化而導致平庸。據說愛因斯坦曾說，“可數的未必重要，重要的未必可數”。