Keller的这篇文章也讲，“This same method was subsequently discovered by the founders of Google, who realized its value for ranking web pages”。

关于Keller，有一个采访

不管怎样，这都说明，排名问题，不仅仅是一个主观性社会问题，更是一个复杂的数学问题，并不简单。

科学网上，最近有些科学家，指摘SCI的不足之处，不过其理论依据，仍未经数学语言而上升到科学的角度，局限于简单的社会问题范畴，因而其立论往往不能服人，或者模糊性太强，或者博贴的预设政治立场太强。

Keller的文章，就有一段讲到这种算法会出现不足之处的原因，仅仅提了一下，未深入。

实际上，SCI分数，需要数学算法才能科学的定义，数学算法本身为适应更加复杂的实际情况（毕竟SCI这个信息量和复杂性比棒球赛要大得多），也需要进行深入的改进。

科学家们在批评SCI之时，或者，不是批评SCI本身，而是在批评对SCI的乱用之时，最好先对其涉及到的Ranking算法，有一个科普级的了解，毕竟Keller的文章只需要大一水平的线性代数就能看懂，马志明的文章，后半段稍微难些，需要概率统计的知识。

不仅SCI分数，实际上科学基金评审，如何在评审人的投票之后进行排名，怎么设计一个好的数学算法，问题想来应该也并不简单。

我们是科学家，不是政治家，必然不应采取“政治”替代科学的态度。非常可惜的是，在有些科学家的博文上，却出现了这种趋势。还好，后面有些科学家博文跟进，将很多信息明确化，使SCI讨论中的“政治”态度大为减少。

实际上，即使是政治学方面，关于选举的方法，也有本数学书可以参考看看。