引文统计局限性辨析
发布时间:2018/4/12 13:26:31 浏览次数:859
分享到:

  国际数学界 3 大科技组织(国际数学联盟,国际工业和应用数学联合会,美国数理统计学会研究工作定量评估联合委员会)在2008年联合发布《引文统计局限性辨析》,它对于解读引文统计具有很大的启发作用,是科学计量学领域少见的系统辨析引文分析方法的文章。时至今日,它依然对国内科研人员和科研管理人员了解引文分析方法有帮助和启发。
  作者:Robert Adler(以色列技术学院)
          John Ewing(美国数学会) 
          Peter Taylor(墨尔本大学)
  翻译:杨立英(中国科学院文献情报中心)
  校对:金碧辉(中国科学院文献情报中心)
  本文发表在《数学译林》2009年第4期289-304页,英文原文下载链接(pdf,417kb)。
  概述
  这是一份关于科研评价中利用和滥用引文数据的报告。时下正盛行一种说法,这就是科研评价应该采用“简单且客观”的方法。所谓“简单且客观”的方法通常是指文献计量方法,即引文指标以及由其衍生的统计数据。有人认为引文统计数据在本质上更加精确,因为它用简单数字代替了复杂判断,从而克服了同行评议中可能存在的主观性。但是这种观点是没有事实根据的。
  ·当统计数据未被合理使用时,对统计数据的依赖未必能得到更精确的结果。实际上,如果统计数据被误解或误用,甚至会起误导作用。现在很多文献计量学方法似乎全凭直觉或经验来解读或判断引文统计数据的有效性。
  ·如果认为数字即意味着“客观”,那么数字的客观性可能就是虚假的。这时引文数据的含义可能比同行评议更加主观。但是,因为这种主观性并非显而易见,那些使用引文数据的人很少能够正确理解其局限性。
  ·引文数据的唯一可靠之处充其量只是提供了对研究工作并不完整的、通常是肤浅的理解。而这种理解的有效性必须经过其它评价方式的佐证。因此,和其它可靠的评价方式相比,数据在本质上并不具有更高的优越性。在科研评价中使用引文的最终目的是利用引文统计数据进行排序:例如,对期刊、论文、研究人员、科研项目和学科进行排序。然而,这类排序的统计方法经常被错误地理解或被滥用。
  ·对期刊而言,影响因子最常用于期刊排名。该指标是对期刊论文的引文数量求一个简单的平均数。然而,平均数指标只能够反映论文的引文频次分布中少量的信息,是一个很粗糙的统计数据。此外,评价期刊时还有很多其它基于引文的组合指标,因此,利用影响因子来比较期刊时必须格外小心,单独使用影响因子指标来评价期刊就好比只用体重来判断一个人的健康水平一样。
  ·对论文而言,人们经常用论文所在期刊的影响因子,而不是用论文实际收到的引文数量来比较每一篇论文。人们相信,较高的影响因子就一定会有较高的引文频次。但是事实经常不是这样。这是一种无处不在的对统计数据的滥用,无论何时何地,只要是滥用都应受到质疑。
  以下链接是正文内容:
  引文统计局限性辨析(2)
  “认为统计数据一定准确、独立和有效的观点是错误的”
  引文统计局限性辨析(3)
  “谨慎使用期刊影响因子,谨慎使用量化指标”
  引文统计局限性辨析(4)
  “无论是科学计量还是实际科研管理中,论文排序和科学家排序都是争议最大地方,所以作者一再强调,要搞清楚引文的内涵”
  中科院期刊分区小程序查询

来源:http://url.cn/56lVsiI

声明:本网站为非盈利网站,大多信息来源于网友推荐。如果作者或其他版权所有人认为违反了您的权益,请告知我们,我们会在24小时内删除。