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不同检索工具提供的论文相关数据差值上千!究竟该以谁为准?

艾德思 | 2022/07/28 14:53:03  | 744 次浏览

目前,国内外的医师学者不管是求职、评职称或是升职都需要以其发表的论文作为重要考量依据,这渐渐造成了“唯论文”的畸形现象。

医生这一职业看重的是临床治疗能力。有人认为:将论文与职称挂钩,职称与薪酬挂钩,潜心研究临床实践的医生就算医术高明,也可能因缺少科研成果而导致无法获得相应的回报;相反,一些临床水平不高的医生就可以通过发表论文而获得高职称高收入,这显然不妥。而另一种声音则认为,在目前无法客观证明一个医生的职业水平的情况下,科研水平可以一定程度上反映医生的能力,因此以学术论文作为一种评判标准也无可厚非。

“以论文评职称”的评价体系是否可行是近几年来的热议话题,但具体的解决办法还有待相关部门作进一步考量。

不同于医生,各领域的研究学者确实是需要通过发表论文来证明自身的科研能力,但是怎么证明呢?这又出现了另一个问题——数据来源不同导致数据不同

各检索平台数据有偏差

Cameron Neylon 是澳大利亚珀斯科廷大学(Curtin University)的研究传播学教授,也是科廷开放知识倡议(Curtin Open Knowledge Initiative)的联合负责人。他发现在InCitesGoogle Scholar这两个常用的文献检索工具里自己的论文发表篇数是不一样的。前者显示他近几年并没有发表多少文章,而后者则统计了他以往几年的各类文章。

 


(Google Scholar数据)

他的数据误差还不算大,他的一个同事的文章在InCites显示只有几十次引用,而在Google Scholar中则有几千次。

这在科学领域是一个严重的问题,且充满了讽刺意味。因为即使这些检索工具给到的数据不一样,我们都不曾质疑过它们的准确性;甚至在政策决定、聘请员工、投资基金以及岗位晋升这些方面都是以这些数据为参考依据的。如果有人将这些数据作为了研究数据,那么他们的文章就永远别想过审了。

问题影响大

就这个问题,Cameron和他的同事Karl Huang对大学排名的数据进行了调查。

 

他们将155所大学以引文为标准进行排名,然后用分别用Web of ScienceScopus以及 Microsoft Academic的数据作为数据来源进行统计。结果发现,当数据来源改变时,有3所大学的排名移动了110多位,45所大学排名移动了超过20位。

这个问题不仅涉及到机构,还会影响到个人及学科。如果我们继续无视这些数据差,继续用错误的数据做决策、投资基金、做职业抉择,那不论在个人层面还是在机构层面,这些决定都是错的。

问题该如何解决?

在2013年的《旧金山研究评估宣言》,2015年的《莱顿宣言》,以及本月发布的《研究评估改革协议》都在呼吁不能单纯看发表数量,而是要以文章的内容优点及影响作为研究评估标准。

对此,Cameron认为学术界需要改变用于评估研究成果的依据,而这需要整个行业提高其行业标准。资深的研究人员在评判工作及资助申请或进行部门审查时应该批判性地评估材料的质量。并且还应该为早期的研究人员提供指导方针和培训,帮助他们为晋升做准备。

然而,只有当被评估者准备好展示其研究的真正价值和影响,而不仅仅只是被引用次数、转发次数或h指数时,这个问题才算得到解决。

虽然数字是越大越好,但是真实有用的数据才是我们应该追求的。

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