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預測你的學術(shù)影響力

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預測你的學術(shù)影響力

摘要: 　　如果能預測學者未來的學術(shù)影響力，那么，我們在人才引進、基金與項目審批、科研人員績效評估等方面的工作，將得到極大的改進。Nature上的一項學習提出了一個預測模型。　　編譯作者：步一 / Indiana University ...
　　如果能預測學者未來的學術(shù)影響力，那么，我們在人才引進、基金與項目審批、科研人員績效評估等方面的工作，將得到極大的改進。Nature上的一項學習提出了一個預測模型。
　　編譯作者：步一 / Indiana University      原文作者：Acuna， D. E.， Allesina， S.， Kording， K. P.
　　素材推薦人：張紅麗 / 中山大學            圖文編輯：李江 / 浙江大學

　　注：圖片來源于參考文獻中的論文
　　每一位學者都希望自己的學術(shù)職業(yè)能夠蒸蒸日上，未來能取得更大的學術(shù)影響力。然而，學術(shù)道路上的成長取決于很多因素，總有局部人的學術(shù)前途戛然而止。如果能預測學者未來的學術(shù)影響力，那么，我們在人才引進、基金與項目審批和科研人員績效評估等方面，將避免依靠數(shù)數(shù)量或拍腦袋做出決定。
　　h指數(shù)是對過去業(yè)績的評價
　　目前，h指數(shù)是一個被廣泛采用的評價學者影響力的指標：如果一位科研人員發(fā)表了n篇論文，其中h篇論文的被引量大于等于h，且其他n-h篇論文的被引量小于等于h，那么這位科研人員的h指數(shù)就等于h。
　　依照這種算法，我們自小熟知的幾位科學家愛因斯坦、達爾文和費曼的h指數(shù)分別為96、63和53。h指數(shù)的創(chuàng)始人Hirsch博士指出，如果一位物理學家的h指數(shù)達到12，那么他（她）就應當被聘至主要大學擔任終身教職；很多高校和科研機構(gòu)也在人員晉升時使用h指數(shù)作為一個重要的評測指標，因為它同時考慮了發(fā)文量和被引量這兩個指標。然而，h指數(shù)和其他類似的指標都只能評價一位科研人員過去的成就而非未來。一個顯著的問題就是，即便一位科研人員已經(jīng)退休或者再也不發(fā)文，其h指數(shù)也直升不降（或者維持不變）。
　　只要有簡歷，就可以預測學者未來的影響力
　　2012年，芝加哥康復學習所的Acuna等三位學者在Nature上發(fā)表了一篇短文，提出了基于一般科研人員簡歷上的信息來預測其未來h指數(shù)（代表學術(shù)影響力）的方法。一般來說，科研人員的簡歷內(nèi)包含有論文數(shù)量、論文發(fā)表期刊、目前h指數(shù)及其合作者等信息。有時，簡歷上還包含有教育信息、獲得的基金信息甚至博士導師等信息。本質(zhì)上，所有這些信息都應當被考慮在科研人員未來學術(shù)影響力的預測中，但是如何給這些指標加權(quán)從而更好更精確地預測未來影響力成為一個重要的問題。
　　為了建立一個預測科研人員未來h指數(shù)的定量評估公式，作者選取了academictree.org網(wǎng)站上大約348000位神經(jīng)科學家、2000位學習果蠅（fruitflyDrosophila）的科學家和1300位進化學家的全名及其機構(gòu)信息；這里，academictree.org網(wǎng)站上還包含有這些科學家的導師、學生和合作者信息。將這些記錄映射到Scopus數(shù)據(jù)庫內(nèi)，然后剔除了目前h指數(shù)缺乏4（相當于剔除了不活躍的學者）、發(fā)表于1995年前（相當于剔除了過于稀疏的數(shù)據(jù)）或者第一篇論文發(fā)表于12年前或5年內(nèi)的作者及其發(fā)文記錄。隨后數(shù)據(jù)集內(nèi)剩下了3085位神經(jīng)學家、57位學習果蠅的科學家和151位進化學家。作者隨后使用了線性回歸和機器研究中彈性網(wǎng)絡(luò)正則化（elastic netregularization）方法進行了數(shù)據(jù)的擬合。以數(shù)據(jù)集中剩下的神經(jīng)生物學家為例，他們得到的主要結(jié)論為：下一年、五年后、十年后的h指數(shù)的預測結(jié)果分別如下，
　　這里，n代表目前已經(jīng)發(fā)表的論文數(shù)量，h代表目前的h指數(shù)，y代表目前距第一篇發(fā)文的間隔年份，j代表目前已經(jīng)發(fā)表的不同期刊數(shù)量，q代表目前發(fā)表在Nature、Science、Neuroscience、PNAS和Neuron期刊上論文的數(shù)量。需要指出的是，由于不同學科之間在諸多方面存在較大的差異，這些預測公式在不同領(lǐng)域的適用性需要進一步驗證。預測你的學術(shù)影響力  |  責任編輯：蟲子
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