比被引率，诺奖得主都拼不过这些人

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比被引率，诺奖得主都拼不过这些人是怎么回事，是真的吗？2019年08月22日是本文发布时间是这个时间。下面一起来看看到底怎么回事吧。
                                比被引率，诺奖得主都拼不过这些人
                               
                                梳理了约10万名研究人员后，人们发现，至少有250人靠引用自己或共同作者的研究“发家致富”……
                               
                               


图片来源：Pxiabay

原作   Richard Van Noorden & Dalmeet Singh Chawla
编译  任芳言
来源  公众号“科学网”

全球被引率最高的一拨人是谁？

本月，发表在 PLOS Biology 上的一篇研究论文揭开了谜团：被引率最高的一群人可以用鱼龙混杂来形容。

大出人们意料的是，一些名不见经传的人跟诺奖获得者、学术大牛的名字并列出现。

比如来自印度钦奈的一名研究者 Sundarapandian Vaidyanathan（中文译为瓦伊迪耶纳坦，让我们简称其为老瓦）。

老瓦的超高被引率是怎么来的？全靠引用自己的论文。

老瓦是一名计算机科学家，来自印度韦尔技术研发学院，这是一家由私人经营的机构。

资料显示，截至 2017 年，老瓦 94% 的引文来自他自己或者合作者。

不过，他不是一个人。

上述论文作者梳理了约 10 万名研究人员后发现，至少有 250 人靠引用自己或共同作者的研究“发家致富”：他们超过 50% 的引文都这么来的，自我引用率中位数为 12.7 %。

比如一名叫 Theodore Simos 的数学家，76% 的引文来自引用自己跟合作者的论文。

再比如来自意大利的研究者 Claudiu Supuran，他的引文中有 62% 来自于自己跟合作者。

Supuran 去年还入选了某机构发布的“世界级杰出研究人员”榜单。

不少科研人员表示，自引研究不是啥稀罕事，但自引率过高的人可能要小心。

“自引率超 25% 的人不见得会做不道德的事，但可能需要更严格地审查。”自引率研究的作者 John Ioannidis 表示。

Ioannidis 等人的调查对象包括过去 20 年来 176 个学科子领域中被引率最高的 10 万名研究者。

数据主要来自爱思唯尔旗下的数据库 Scopus 和科睿唯安旗下的 Web of Science。在前者中查找文献引用记录，可以看到作者引用自己研究的次数。

前面提到的老瓦是这项调查中记录比较极端的一个。因为极高的被引率，他被视为印度顶级的科学家之一，还曾被该国环境部长（当时主管高等教育）授予一个价值 280 美元的奖项。

老瓦本人曾在社交媒体上回复有关韦尔技术研发学院的问题时，还给自己的高自引率辩护过：

“如果不参考以前的研究，那新的研究就无法进行。”

自引率一直是科研人员关心的话题。一项 2016 年在预印本发布的研究表明，男性学者的自引率平均比女性学者高 56% 。

不过，另一项研究认为，这一情况可能是因为被引率高的学者生产率也高，比其他人有更高概率引用自己的研究，无关性别。

还有研究显示，自从意大利在 2010 年以后颁布某项有争议的政策后，研究人员的自引率蹭蹭往上涨，因为相关政策将研究者的被引率和职称评审挂钩。

印度尼西亚如今已有 15 名研究者因为不当的自我引用和相互引用行为上了该国有关部门的黑名单。

该国曾计划将自我引用率排除在评审指标之外，不过目前还没有进一步行动。


《自然》杂志根据研究数据制成的自引率国家排行，乌克兰跟俄罗斯的论文作者的自引率最惹眼。中国位于中位线之上、德国之后。

不论怎样，公开列出个人自引率，或者在现有评估体系中对自引率的权重进行调整，都面临着很大争议。

国际出版伦理委员会（COPE）就曾明确反对将自引率排除在外，理由是“如果一些自我引用的初衷是好的，去掉它就会影响对其学术意义的理解”。

不过，Ioannidis 等人的最新研究有一个特别之处：把相互引用算入自我引用的范畴，以观察学术圈引用生态中可能出现的某些情况。

来自比利时根特大学的社会学家 Marco Seeber 表示，相互引用的确会提高被引率。粒子物理学和天文学领域的研究者常常有数百甚至上千个共同作者的论文，整个领域的被引率都提高了。


粒子物理学和天文学的研究者如何凭一己之力拉高整个学科的自引率？

为了应对自引率极高的奇葩现象，有研究者表示，不见得要用复杂详细的综合指标去评估，或许应该先让编辑和审稿人对不合理的自我引用多加注意。

研究作者 Ioannidis 也表示，被引率作为一个重要指标，不能也不应该被取缔。“如今，保证信息准确性很重要。我们也应该意识到，现有的某些衡量指标存在局限。”

相关文章链接：
https://www.nature.com/articles/d41586-019-02479-7
https://journals.plos.org/plosbiology/article?id=10.1371/journal.pbio.3000384