读博有益分享 http://blog.sciencenet.cn/u/davidzsguo gone with the wind

博文

警告: 科学评价不能过度依赖引文数据

已有 3261 次阅读 2008-6-13 12:37 |个人分类:科研笔记

三大国际数学机构联合发布《引文统计》报告,严重警告: 科学评价不能过度依赖引文数据

  北京6月11日讯 6月11日,国际数学联盟、国际工业与应用数学委员会和国际数理统计学会联合发表《引文统计》报告,对当前科学界盛行的用引文数据评价研究质量的做法提出严重警告。报告指出:“研究太重要,不能只用一种粗糙的工具来衡量它的价值。”

  报告中说:“以引文为基础的统计数据,如影响因子等,常被用于科学研究的评价之中,但这是衡量研究质量的最好方法吗?”

  报告认为,以引文数据来评估研究质量的做法在世界各地的科学界日趋风行,但事实上,对数据的这种应用有相当多的问题。数学家们在这份报告中说:科学评价中不能过度依赖影响因子和H指数等引文统计数据,“这种做法被广泛应用,因为大家相信它们的准确性、客观性和简单性,但这些信任是没有根据的”。

  应国际数学联盟、国际工业与应用数学委员会和国际数理统计学会的联合委托,由以色列特克尼奥恩技术学院的罗伯特·阿德勒(Robert Adler)、美国数学学会的约翰·尤文(John Ewing)和澳大利亚墨尔本大学的彼特·泰勒(Peter Taylor)组成,尤文任主席的一个研究量化评估委员会完成了这份长达26页的报告。

  《引文统计》报告有三个重要发现:第一,在被不恰当地使用时,统计数据是相当不准确的;当统计数据被误解或误用时,科学家们会被误导。第二,引文数据的客观性是一种幻觉,因为引文的意义没有被很好地理解,某种引文的意思可能距离“影响力”十万八千里。第三,用单一数据来评价质量实在是一种太简单的做法,导致对研究这样复杂事物的一种浅薄理解,本质上,数字并不比良好的判断更好。

  报告建议在研究的评价过程中明智地使用引文统计数据,并指出了几种常见的错误。比如,依据引文统计来评价研究成果,就意味着用引用次数来给期刊、论文、人、项目和学科排序。给期刊排序往往根据“影响因子”。影响因子是指期刊近两年的平均被引用率,而这个平均被引用率只反映了引文在论文中分布的小部分情况,是很粗略的统计。此外,用被引用率作为评价期刊好坏的标准还会引起很多误解。仅用引文的统计来判断就好比仅用体重来评判一个人是否健康一样,是很不全面的。

  报告指出,对单个的科学家来说,用引文的统计记录来评判,更加困难。最典型的例子是H指数及它的各种变型,通过这一评价指数及其变量来统计复杂的引用情况是不太可能的。虽然通过这一指数获取了小部分有关科学家引文的分布情况,但同时也错失了对研究成果进行正确评价的关键信息。

  报告建议,评价方法必须切合实际,引文统计数据只能成为评价中的一部分。他们警告:对研究质量而言,引文数据只能提供有限和不完整的观点,“研究太重要,不能只用一种粗糙的工具来衡量它的价值”。(记者王丹红)

  来源:科学时报 发布时间:2008年6月12日

http://wap.sciencenet.cn/blog-38547-28907.html

上一篇:创业有四难——访上海大学研究生创业团队
下一篇:斯坦福大学教职员帮助中心:给教职员“家”的感觉

0

发表评论 评论 (1 个评论)

数据加载中...
扫一扫,分享此博文

Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )

GMT+8, 2021-11-29 06:04

Powered by ScienceNet.cn

Copyright © 2007- 中国科学报社

返回顶部