作者:梅进 何姣 来源:《科学新闻》 发布时间:2009-12-28 15:00:05
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《科学新闻》:成功预测诺贝尔奖背后的故事

 汤森路透“引文桂冠奖”首席专家David Pendlebury
 
8年中,共有15位汤森路透的“引文桂冠得主”荣获诺奖,到底纯粹是运气好,还是其方法确实有独到之处。
 
美国加州大学旧金山分校的Elizabeth H. Blackburn、美国约翰·霍普金斯大学医学院的Carol W. Greider和哈佛医学院的Jack W. Szostak三人因在端粒和端粒酶如何保护染色体方面的发现,获荣膺2009年诺贝尔生理学或医学奖。
 
而就在此奖项揭晓的两周前,汤森路透集团(Thomson Reuters)公布了其一年一度的基于文献计量的引文桂冠奖,经过层层筛选,共有25名科学类和经济学类专家获奖,其中Blackburn等三人赫然在列。实际上,这并不是汤森路透第一次命中目标。2008年,汤森路透曾预测其“引文桂冠得主”钱永健将荣获诺贝尔化学奖。果不其然,数日之后,预测成为现实。2002年到现在,一共有15位汤森路透的“引文桂冠得主”荣获诺贝尔奖。虽然并不总是在预测的当年获奖,但这种成功率已经相当惊人。
 
那么,汤森路透的预测有何神奇之处?到底纯粹是运气好,还是其方法确实有独到之处?
 
定性和定量
 
2009年11月11日,北京大学生命科学学院举行“诺贝尔奖离我们还有多远”研讨会,汤森路透“引文桂冠奖”首席专家David Pendlebury作了题为“揭示定量分析的力量——成功预测诺贝尔奖获奖者背后的故事”的专题报告,详细介绍了他们的方法。
 
其实发明这种有些“传奇”色彩的预测方法的不是别人,正是享有“SCI之父”之称的尤金·加菲尔德博士。1958年,加菲尔德博士创办了美国科技信息所(ISI,目前已经成为汤森路透的组成部分),汤森路透多元化的数据库收录近2万种国际期刊、书籍和会议录,构成了学术信息领域内最全面综合的多学科文献资料数据库。
 
汤森路透拥有一个以知识为基础的学术信息资源整合平台——ISI Web of Knowledge。它是一个采用“一站式”信息服务设计思路构建而成的数字化研究环境,实现了信息内容、分析工具和文献信息资源管理软件的无缝连接。而ISI Web of Knowledge强大的检索和分析功能正是其诺贝尔奖预测方法“引文分析”的基础。
 
总而言之,汤森路透综合了定性的同行评议和定量的引文分析两种方法。Pendlebury指出,同行评议的特征在于范围小,视角自下而上,基于主观认知和判断,并且容易受到对被评价对象较早的研究成果的印象的影响;而引文分析的特征在于全球化,视角是自上而下的,是加权的、相对的度量方法,并且擅长展示最新研究的贡献。引文对于研究来说是滞后指标,但对于同行评议奖项来说则是先行指标。
 
“四步走”
 
据Pendlebury介绍,汤森路透的预测方法分为四步,首先要在不同领域中统计出科学家30年内的总被引次数和高被引论文数。因为在不同领域内,论文的平均被引率差异很大,例如,数学领域和分子生物学领域内论文的平均被引率差距就达到10倍以上。同时还要统计领域内每篇论文的平均被引次数,或每位作者的平均被引次数,作者是否拥有多篇高被引论文等多个指标。
 
其次,需要评估该科学家的研究内容,发掘被引频次背后的特征,关注他的被引频次是集中在某一项研究成果上,还是散布于多项研究成果中;发掘出哪些领域是热门领域,该科学家是否是该领域的开创者,是否是高被引论文的主要贡献者,研究成果是否在领域内具有重大的意义,是不是具有理论前瞻性,是革命性的发现还是扩展了已有的基础研究成果。确定其成果与其他候选人相比是否具有优势。最后,需要特别注意的一点是,该研究领域是否已经授予过诺贝尔奖。
 
第三步,识别重大研究成果的主要贡献者。根据诺贝尔的遗愿,每一个奖项的获奖者不能超过三位,所以必须精简候选人名单。Pendlebury介绍说,“诺贝尔奖评委会更偏向于选择开创性的成果,而非扩展性研究成果,尽管有些扩展性的研究也具有极其重要的意义。”
 
他强调,优先权的确定非常重要,因为历史上曾经出现过一些饱受争议的先例。比如,2008年的诺贝尔生理学或医学奖授予了发现HIV病毒的法国科学家Fran?觭oise Barré-Sinoussi Luc Montagnier,却未将美国科学家Robert C. Gallo包括在内,而Robert C. Gallo对HIV的分离培养和确认艾滋病致病病毒作出了重要贡献。
 
不过也有极为不走运的科学家,因为虽然诺贝尔奖评委会从没有把某位科学家错误地计入不相关的奖项,但却经常甚至出于必要把一些做出重要贡献的人给遗漏了。
 
最后一步就是参考同行的尊重与认可。Pendlebury介绍,除了定量分析,还需要考虑到一些非研究因素。比如,相关学科的一些重要奖项往往具有重要的指向作用,可以作为诺贝尔奖的“风向标”,拉斯克医学奖、沃尔夫奖、日本京都奖、克拉福德奖等都是很好的“标尺”。因为从统计结果来看,获得其中某些奖项的科学家中,有很大一部分晚些时候又获得了诺贝尔奖。需要关注的还有科学家的学术头衔,例如是否为国家科学院院士,是否为外国科学院院士,是否在重要学术团体中任职等。此外,在国内和国际学术会议中发表过主题演讲,在大学或重要实验室中担任高级职位,以及在高影响力国际期刊中担任编委,都能为科学家的诺奖之路加分。
 
不过,David Pendlebury在报告最后指出,诺贝尔奖并不适合评价一个国家的整体科学研究水平,因为诺贝尔奖对学术成果的认可是相当滞后的,在很多情况下甚至滞后数十年。
 
美国著名学者雅克·巴尔赞曾经说过,“计算诺贝尔奖的数量,只能记录下那些灭绝的死火山”。此外,诺贝尔奖是一个“单薄”的指标,由于能够获奖的人数非常少,对于一个国家整体来说,在度量方面会遇到很多问题,例如采用人均来计算是否有意义等。Pendlebury强调,对于国家科技水平的评估来说,更好的方法是采用一些更广泛的近期指标和数据。(原文标题为:《猜猜谁获诺奖》)
 
 
 
 
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