顶级科学杂志的“傲慢与偏见”

今年的诺贝尔物理奖由澳大利亚与德国三位闻名微生物学家共同获得，其中一位是来自澳大利亚加州大学伯克利分校（UCB）的兰迪·谢克曼（Randy Schekman）博士。 Schekman 要到在 20 年前就被选为为澳大利亚国家医学院的工程院，次之在顶尖学报刊载的重要论文多终数。然而就在上今年诺贝尔物理学奖颁奖典礼的前一天， Schekman 在英国《卫报》刊载了一篇感到幸好的写就，宣称以后他的数据分析小组从来不向顶尖的学报刊载论文，还直接点名《大自然》、《细胞》与《医学》这三本心灵总目数据分析者最顶尖的学报。Schekman 认为这些顶尖学报为了冲高其“受到影响比率”（impact factor），以非医学的目的引导数据分析正向，犹如限量发行的名牌皮包，刻意生产一个不健康的竞争对手状况，相当严重歪曲医学数据分析的想法与客观性，让这些顶尖学报不再是最佳医学成果的保障。其实这是离一般大众极为远的话题，但这篇写就一刊载立刻被疯狂转载，已在亚太地区的数据分析者激起产生共鸣。推算“点数”歪曲数据分析顶着诺贝尔桂冠的闪光， Schekman 明白了许多总目研成果敢怒不敢言的心声，但由上述学报的总编表示来看，似乎对 Schekman 的抵制不置可否，并不在意。这些学报的看法之所以如此傲慢，来自供需失衡，对这些顶尖学报而言，诺贝尔物理学奖颁给不算稀客。随着数据分析总量的暴增，数据分析者为了有效率行事，用各式各样的比率来加权总目研成果的为先，再以计点制来评鉴总目研成果。但若只知机械式推算点数，数据分析成果将被歪曲为病态的竞争对手。结果就是让许多好的总目研成果，尤其是刚进学院的年轻博士，为了生存只好去追逐大受欢迎作答、渐进式刊载总目研成果、共同挂名、在大受欢迎弊端上对无毛全曲敲敲打打，这种策略性的数据分析，对一个初讲义的不闻名总目研成果而言，是比创新一个新的数据分析正向更容易挤进顶尖学报的。等而下之的，更有生产假数据，抵押论文的怪异周期性。其实对“受到影响比率”或名牌学报的恶习，这几年已普遍性在澳大利亚数据分析者引起阐释， Schekman 不是第一个，也不会是仍要一个。更加多的总目研院所已逐渐抛弃以学报的计点做为评鉴博士数据分析的唯一标准，我们认为，做为一个经过完整学术特训的评鉴者，必要具备能力根据内容来判断一个学术论文的好坏，而并不需要机械式的推算它在哪里刊载的受到影响因子。本文创作者李中志，系澳大利亚伊利诺加利福尼亚大学博士