被引次數多的論文影響力大？

學術影響力（scientific impact）越來越備受關注，在基金申請、人才計劃申報等環節甚至起到決定性作用。

何為影響力？

這有充分的想象空間。就論文來說，有老外這樣定義影響力:論文在科研人員日常實踐中的作用或重要性。在老文看來，一篇論文，發表或不發表，除了對作者本人外，對別人都一樣，大概可以說沒有影響力。

科研人員日常實踐和各類學術評價中常碰到這樣的PK問題：同一領域的兩篇論文，一篇發表在高影響因子刊物上但被引次數很少，一篇發表在影響因子較低的刊物但被引次數很多，哪篇論文的影響力大？這個問題的答案至今、估計永遠莫衷一是。

對上述問題的回答取決於不同情況。

如果在兩篇論文發表后不久評價，毫無疑問前者影響力大，而且在發表后越短的時間內評價越是如此。

例如，「諾獎級」成果（注意不是諾獎成果）無一例外都來自高影響因子刊物，而且必須是剛發表那一會才可能被加封「諾獎級」，過一會兒可能就被集體性失憶了。

大眾媒體報道、吹捧的論文（可以說是社會影響力），也無一例外都來自高影響因子刊物，而且必須是最新發表的論文。

另外，實踐表明，一發表就能兌現票子、位子和帽子從而馬上對自己和他人產生立竿見影的影響力的論文，也無一例外都來自高影響因子刊物。

如果在兩篇論文發表后若干年評價，事實證明，後者的影響力大。湯森路透每年用論文被引次數而不是刊物影響因子預測諾貝爾自然科學獎，道理大概就在這裡，而事實上諾獎成果也大多出自後者。

所謂「路遙知馬力，日久見人心」，對論文也大抵是如此。

這一點很值得玩味，真正的可以由評見人心。請看一項最新研究。美國印第安那大學Filippo Radicchi等人最近作了個大規模調查，他們請來多個學科領域的大約2000個受訪者（都是論文通訊作者）對超過20,000篇論文進行配對比較，確定自己認為影響力大的論文。

研究人員然後匯總受訪者的全部結果，並量化受訪者配對偏好（專家認可的影響力）與論文被引次數（引用次數影響力）之間的實際差距，結果顯示：

如果受訪者配對比較的是其他作者的論文，那麼受訪者認可的影響力與論文被引次數無關，也就是說，同行專家並不認可被引次數多的論文影響力大。

如果受訪者本人的論文與他人的論文作配對比較，受訪者往往更看重自己的論文，而不是他們領域的高被引論文，這其中不知是不是有「文人相輕」的因素。

最有意思的是，如果請受訪者完全在自己的論文配對之間作選擇，你猜他們會選什麼？他們普遍性地真真切切最看重自己被引用次數最多的論文！

研究人員由此得出結論：當科學家有足夠的信息並確實能夠作出客觀公正的選擇時，他們對論文影響力的判斷與論文被引次數是一致的。

也就是說，被引次數多的論文影響力大，這條判據本質上八九不離十。

這條判據其實還是有一定道理的。根據影響力定義，一篇論文，儘管發表在高影響因子刊物上，但若干年後被引次數依然很少甚至不被引用，說明它發表與否，除了對作者本人，對同行（實際上也是對學科領域的發展）都一樣，大概很難說有影響力吧——那些所謂的「睡美人」論文除外，它們算個案。

另外，從刊物影響因子與論文被引次數之間的關係看，後者是前者之源，也就是說，論文沒有很高的被引次數，刊物不可能有很高的影響因子，何談刊物的影響力？

所以，論文被引次數多比刊物影響因子高，某種程度應該更能說明論文的影響力大。

被引次數多的論文究竟是否影響力大，老文相信這個問題屬於世界性難題之一。

但這個問題之所以值得探討，是因為它的確可以映射出學術評價方面的眾多問題和眾生相。

例如，Filippo Radicchi等人的研究啟示我們：

學術評價永遠不可能準確，而且越是同行評價可能越不準確——這大概出乎很多人的意料。

當然，這個啟示還可再延伸一下：依據數字的學術評價比依賴專家的學術評價往往更準確、更客觀、更公正。

這是不是為領導和職能部門一直以來只看數字評價科研人員業績和水平找到了科學依據？

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what？投論文竟然如同談戀愛！

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