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引文数据的客观性是一种幻觉

作者:林业论文
出处:www.lunrr.com
时间:2020-03-12

作者:王丹红资料来源:科学时报发布日期:2008年

6月11日,国际数学联盟、国际工业和应用数学委员会和国际数理统计研究所联合发布了《引文统计》报告,对目前科学界普遍采用引用数据评价研究质量的做法提出了严重警告 报告指出:“研究太重要了,不能仅仅用一个粗糙的工具来衡量它的价值。” 该报告称:“基于引用的统计数据,如影响因素,经常被用于科学研究的评估,但这是衡量研究质量的最佳方法吗?“

该报告认为引用数据在全世界科学界评价研究质量的做法越来越流行,但事实上,在数据应用方面存在不少问题。 数学家在报告中说:科学评价不应该太依赖引用统计数据,如影响因素和h指数,“这种做法被广泛使用,因为人们相信它们的准确性、客观性和简洁性,但这些信任是毫无根据的。”

受国际数学联盟、国际工业和应用数学委员会和国际数理统计研究所的联合委托,这份26页的报告由一个研究定量评估委员会完成,该委员会由尤文担任主席,由以色列技术研究所的罗伯特阿德勒、美国数学学会的约翰尤因和澳大利亚墨尔本大学的皮特泰勒组成。

《引文统计》报告了三个重要的发现:第一,当使用不当时,统计数据非常不准确;当统计数据被误解或误用时,科学家将被误导。 第二,引用数据的客观性是一种幻觉,因为引用的含义没有被很好地理解,某一引用的含义可能远非“影响” 第三,用单一数据来评估质量太简单了,这导致了对研究如此复杂的事物的肤浅理解。本质上,数字并不比好的判断更好。

报告建议在评估研究时明智地使用引用统计数据,并指出几个常见的错误。 例如,基于引用统计来评估研究结果意味着按引用次数对期刊、论文、人员、项目和学科进行排名 期刊排名通常基于“影响因素” 影响因子是指过去两年期刊的平均被引率,它只反映了论文中被引分布的一小部分,是一个粗略的统计数据。 此外,用引用率作为评价期刊质量的标准会引起许多误解。 仅仅通过引用统计来判断就像仅仅通过体重来判断一个人是否健康一样,这是非常不完整的。

该报告指出,单个科学家更难根据引用的统计记录进行判断。 最典型的例子是h指数及其各种变体。不太可能用这个评价指标及其变量来统计复杂的引用情况。 虽然科学家引用的少量文献的分布是通过这个索引获得的,但它也遗漏了正确评价研究结果的关键信息。

报告建议评估方法必须实用,引用统计只能是评估的一部分 他们警告说,引用数据只能提供关于研究质量的有限和不完整的观点,“研究太重要了,不能仅仅用一个粗糙的工具来衡量它的价值。”

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