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忘了影響因子吧,還是顛覆因子更有用

作者 | 周耀旗

最近,一篇由芝加哥大學Wu,Wang和Evans發在《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)的指標研究了論文、專利和軟體。

研究的論文是1954年到2014發表,收錄在Web of Science資料庫里的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500萬發明專利以及它們的6500萬引用。研究的軟體是放在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和技術的發展。

在這篇文章中,一篇論文(或者專利、軟體)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(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(nj),然後用引用該論文的論文數(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(nk)來歸一[D=( ni-nj)/( ni+nj+nk)]。

這個顛覆因子衡量一篇論文是後來工作的起點 (原創性工作,D~1),還是研究工作發展中的中轉站(跟風、發展性工作,D~-1)。

他們用諾貝爾獲獎論文(高顛覆因子)、綜述論文(低顛覆因子)、專家的調查、關鍵辭彙的使用來驗證了顛覆因子。

忘了影響因子吧,還是顛覆因子更有用


用這個顛覆因子,他們發現了什麼呢?

他們發現原創性或者顛覆性工作,不管是科學還是技術,都往往是小團隊完成的。

同時他們發現顛覆性工作往往有引用遲後(所謂的睡美人文章)、引用時間長。而大團隊常常跟蹤熱點、很快能得到大多數引用(immediate impact),所以影響因子高(影響因子是跟據3年內的引用)。

除此之外他們還發現感謝基金的論文更多出自於大團隊,也就是說大團隊更容易拿到基金。


該論文認為,上述結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《大項目研究經費分配中出現的問題不是中國文化引起的》。)

小團隊原創是因為只有小團隊才能承擔得起大風險,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,所以只能局限於在一個原創工作的基礎上做進一步的發展性工作。

同時大團隊人多口雜,要大家意見一致不容易,一旦有什麼創新,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麼?

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

我最近就有一篇論文被一高影響因子的雜誌所拒,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,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,雖然要鼓勵多學科交叉,但是大團隊只適合發展學科。

三個和尚的故事大家應該都聽過。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規則,80%的工作是20%的人做的,而80%的人只做了20%的貢獻。

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

因為大團隊是產生原創的障礙,成功的學科交叉只需要的是少數人自發的組合,而不是為申請錢而拼湊起來的團隊。

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

【附】

順便說一下,這篇論文本身並不是發明顛覆因子的原創,顛覆因子是Frank和Owen-Smith發明的。他們用這個因子通過專利來研究技術發展的穩定性。

文章在2017年Management Science發表,其影響因子只有3.5,所以再一次說明不能用發表論文的雜誌來評貢獻。

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