Assessing Methodological Distortions in the Clarivate Highly Cited Researchers List: International Comparisons and a Reform Framework
本文通过论证全计数（whole counting）和引用差异如何扭曲国际比较，对科睿唯知（Clarivate）高被引研究人员名单的方法论局限性进行了批判，并提出了一个旨在通过分数计数（fractional counting）、领域归一化以及改进作者消歧来解决这些偏差的改革框架。
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想象一下，科学界就像是一个庞大的全球性体育联盟。每年，一个名为 Clarivate（科睿唯知） 的著名机构都会发布一份名为 “高被引科学家”（Highly Cited Researchers, HCR） 的“名人堂”名单。这份名单旨在识别出那些研究成果被同行阅读和引用次数最多的前 1% 的顶尖科学家。大学和政府利用这份名单来决定谁能获得资金支持、晋升机会和声望。
然而，这篇论文指出，这项游戏的规则存在漏洞。作者 F. Pacheco-Torgal 指出，Clarivate 计算积分的方式存在缺陷，导致了对谁才是真正“最优秀”科学家的扭曲视图。
以下是使用简单类比对该论文论点的拆解：
1. “全额计数”问题：合影留念的缺陷
问题所在： 目前，Clarivate 使用一种称为“全额计数”（whole counting）的方法。想象一支由 200 名科学家组成的团队撰写了一篇具有开创性的论文。如果这篇论文获得了 500 次引用（即被其他科学家提及的次数），Clarivate 会给这 200 名作者中的每一个人都计入 500 分。
隐喻： 这就像是一张合影，无论谁真正拍摄了照片或承担了主要工作，只要出现在照片里的人都能获得金牌。
后果： 这极大地虚增了那些在大型团队中工作的科学家（这在生物学或物理学等领域很常见）的分数。它奖励的是成为大俱乐部的一员，而非个人的卓越才华。论文建议转向“比例计数”（fractional counting），即 500 分应被 200 人平分，使每位科学家仅获得 2.5 分。这将更公平地反映个人贡献。
2. “苹果与橘子”问题：不同的运动，同样的奖杯
问题所在： 不同科学领域有着不同的“引用文化”。一些领域（如医学）发表大量论文并频繁互相引用；而其他领域（如数学或工程学）发表的论文较少，引用频率也较低。
隐喻： 想象一场比赛，短跑选手（医学）在 10 秒内跑完 100 米，而马拉松选手（数学）在 3 小时内跑完 42 公里。如果奖杯颁发给在单小时内跑得最快距离的人，那么短跑选手总是会胜出，尽管马拉松选手的水平也非常高超。
后果： 现有的名单未能很好地调整这些差异。它倾向于那些天然能产生更多引用的领域，使得节奏较慢领域的科学家看起来不如实际那样出色。
3. “自我宣传”与“姓名混淆”问题
问题所在： 现有的名单并没有严格剔除科学家引用自己作品的情况（自我引用），也没有完美地区分两个同名科学家（例如“J. Smith”）。
隐喻： 这就像是一场人气竞赛，你可以通过在人群中大喊自己的名字来提高分数，而且由于两个人的名牌相同，可能会导致误将荣誉归于错的人。
后果： 这会人为地抬高分数，并导致功劳被错误归属。
“扭曲率”：对比两份计分板
为了证明这些缺陷，作者将 Clarimate 的名单与另一份著名的名单——斯坦福大学全球前 0.5% 精英科学家名单进行了对比。斯坦福名单使用了更公平的规则（拆分积分、剔除自我引用以及更好的姓名核查）。
作者创建了一个**“扭曲率”（Distortion Ratio）**来观察这两份名单之间的分歧程度。
- 如果比例为 1.0： 两份名单在统计一个国家的科学家数量上达成一致。
- 如果比例很高（如 2.0+）： 说明 Clarivate 名单对该国家的统计比更公平的斯坦福名单要多。
- 如果比例很低（如 0.5）： 说明 Clarivate 名单对该国家的统计比斯坦福名单要少。
研究结果：
- 中国： 拥有最高的扭曲率。Clarivate 名单显示的中国顶尖科学家数量是斯坦福名单所暗示的两倍。作者认为这是因为中国研究人员经常参与大规模的协作团队，从而受益于“全额计数”规则。
- 挪威、日本、意大利、加拿大： 这些国家在 Clarivate 名单中“代表性不足”。他们的科学家在名单中出现的频率低于斯坦福名单，这可能是因为他们的研究文化涉及较小的团队或不同的引用习惯，而现有的规则惩罚了这些习惯。
- 诺贝尔奖测试： 论文指出一个令人震惊的统计数据：Clarivate 名单仅包含了约 10% 的诺贝尔奖得主。相比之下，斯坦福名单包含了超过 90%。这表明 Clarivate 名单遗漏了许多世界上真正伟大的科学大脑。
提出的解决方案：三根支柱的改革
作者并不是说应该取消这个名单，而是认为它需要使用三个支柱进行重大改革：
- 拆分积分： 转向“比例计数”，以便在团队成员之间公平地分配荣誉。
- 建立公平的竞争环境： 使用更好的数学方法，在各自特定的细分领域内进行比较（例如，只将心脏外科医生与其他的心脏外科医生进行比较，而不是与物理学家比较）。
- 清理数据： 严格剔除自我引用，并使用唯一的 ID 编号（如 ORCID）以确保正确的“J. Smith”获得应有的荣誉。
核心结论
论文总结道，虽然 Clarivate 高被引科学家名单广受欢迎且具有影响力，但其现有的规则就像一个过滤器，扭曲了现实。它偏向于大型团队和高引用领域的科学家，同时可能掩盖了其他领域真正具有影响力的个人研究者的成就。在规则得到修正之前，我们在利用这份名单做出关于资金分配或大学排名等重大决策时，应当保持高度谨慎。
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