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  2. 忘了影響因子吧,還是顛覆因子更有用
    2019-04-02 13:28:31 作者:周耀旗 來源:科學(xué)網(wǎng) 分享至:

     

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    最近,一篇由芝加哥大學(xué)Wu,Wang和Evans發(fā)在《自然》上的文章(Nature,566,378-382,2019)用了一個被他們稱為顛覆因子(Disruption)的指標(biāo)研究了論文、專利和軟件。


    研究的論文是1954年到2014發(fā)表,收錄在Web of Science數(shù)據(jù)庫里的4200萬篇論文和它們的6億次引用。研究的專利是美國1976-2014年間500萬發(fā)明專利以及它們的6500萬引用。研究的軟件是放在GitHub上的1600萬的公開程序以及程序之間的互相使用。


    這項研究可以說包含了科學(xué)和技術(shù)的發(fā)展。


    在這篇文章中,一篇論文(或者專利、軟件)的顛覆因子(D)是引用了該論文、但沒有引用該論文所引用論文的論文數(shù)(ni)減去那些同時引用了該論文和該論文所引用論文的論文數(shù)(nj),然后用引用該論文的論文數(shù)(ni+nj)加上那些沒有引用該論文卻引用了該論文所引用論文的論文數(shù)(nk)來歸一[D=( ni-nj)/( ni+nj+nk)]。


    這個顛覆因子衡量一篇論文是后來工作的起點(diǎn) (原創(chuàng)性工作,D~1),還是研究工作發(fā)展中的中轉(zhuǎn)站(跟風(fēng)、發(fā)展性工作,D~-1)。


    他們用諾貝爾獲獎?wù)撐模ǜ哳嵏惨蜃樱⒕C述論文(低顛覆因子)、專家的調(diào)查、關(guān)鍵詞匯的使用來驗證了顛覆因子。


    用這個顛覆因子,他們發(fā)現(xiàn)了什么呢?


    他們發(fā)現(xiàn)原創(chuàng)性或者顛覆性工作,不管是科學(xué)還是技術(shù),都往往是小團(tuán)隊完成的。


    同時他們發(fā)現(xiàn)顛覆性工作往往有引用遲后(所謂的睡美人文章)、引用時間長。而大團(tuán)隊常常跟蹤熱點(diǎn)、很快能得到大多數(shù)引用(immediate impact),所以影響因子高(影響因子是跟據(jù)3年內(nèi)的引用)。


    除此之外他們還發(fā)現(xiàn)感謝基金的論文更多出自于大團(tuán)隊,也就是說大團(tuán)隊更容易拿到基金。


    該論文認(rèn)為,上述結(jié)果不過是驗證長期以來大家的猜想。(我以前一篇博文也提出了大項目的問題《大項目研究經(jīng)費(fèi)分配中出現(xiàn)的問題不是中國文化引起的》。)小團(tuán)隊原創(chuàng)是因為只有小團(tuán)隊才能承擔(dān)得起大風(fēng)險,船小好掉頭,失敗了換個課題容易。


    相比較而言,大項目、大投資不允許失敗,所以只能局限于在一個原創(chuàng)工作的基礎(chǔ)上做進(jìn)一步的發(fā)展性工作。


    同時大團(tuán)隊人多口雜,要大家意見一致不容易,一旦有什么創(chuàng)新,懷疑的多,相信的少,隨大流就只能走保守的路線了。


    這篇論文告訴了我們什么?


    首先,片面追求影響因子往往導(dǎo)致追求熱門課題,因為跟蹤熱門課題是得到3年內(nèi)高引用的捷徑。


    我最近就有一篇論文被一高影響因子的雜志所拒,編輯告訴我是因為該論文不會有立竿見影的影響(immediate impact)。


    所以想要推動原創(chuàng),不能用影響因子來推動,必須看長期引用,計算顛覆因子。


    其次,雖然要鼓勵多學(xué)科交叉,但是大團(tuán)隊只適合發(fā)展學(xué)科。


    三個和尚的故事大家應(yīng)該都聽過。講的是一個和尚挑水,二個和尚抬水,而有了三個和尚卻反而吃不成水的故事。


    在西方也有所謂的80/20規(guī)則,80%的工作是20%的人做的,而80%的人只做了20%的貢獻(xiàn)。


    也就是說,大團(tuán)隊里往往只有一小部分人在真正起作用,小團(tuán)隊也許可以做的更好。所以原創(chuàng),還是要以支持一兩個人的小團(tuán)隊為主。


    因為大團(tuán)隊是產(chǎn)生原創(chuàng)的障礙,成功的學(xué)科交叉只需要的是少數(shù)人自發(fā)的組合,而不是為申請錢而拼湊起來的團(tuán)隊。


    也就是說,科學(xué)研究的原創(chuàng)需要小而美,而要評價一個人的原創(chuàng)能力,忘了影響因子,看看顛覆因子吧!


    【附】


    順便說一下,這篇論文本身并不是發(fā)明顛覆因子的原創(chuàng),顛覆因子是Frank和Owen-Smith發(fā)明的。他們用這個因子通過專利來研究技術(shù)發(fā)展的穩(wěn)定性。


    文章在2017年Management Science發(fā)表,其影響因子只有3.5,所以再一次說明不能用發(fā)表論文的雜志來評貢獻(xiàn)。lization of high-entropy  (Fe0.25Co0.25Ni0.25Cr0.125Mo0.125)86?89B11?14 amorphous phase

     

     

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