测度之测度

武夷山

 

2006年12月21日出版的Nature杂志发表了丹麦理工大学情报学与数学建模研究所博士后Sune Lehmannn、丹麦尼尔斯.玻尔研究所物理学家Andrew D. Jackson和Benny Lauytrup三人合著的文章Measure for Measures（测度之测度，博主注：其实Measure for Measures也是莎士比亚一部戏剧的题目，《一报还一报》，当然，在此处不能这样翻译）。文章比较了不同测度指标的测度不确定性。

作为对照，如果按作者姓名的字母次序来排序，则作者姓名“指标”的均方根不确定性为正负29个百分点；

如果按年均发表的论文数量来评价，该指标的均方根不确定性也是正负29个百分点左右。该指标其实反映的是作者的勤奋程度，而并非能力水平；

如果按科研人员的H指数来评价，该指标的均方根不确定性为正负16个百分点。H指数很热，但其评价不确定性是较大的；

如果按篇均被引用次数来评价，该指标的均方根不确定性为正负9个百分点；

如果按每人发表的各篇论文分别获得引用次数的中位数来评价，该指标的均方根不确定性为正负7个百分点。对于长尾分布的数据，用中位数来评价比较好。

研究发现，无论对于哪一种指标，只要论文总数增加了，则均方根不确定性指数都下降。这反过来说明，当研究人员的论文总数较少时，用任何指标来评价作者的水平都必须小心从事。

 

博主：“当研究人员的论文总数较少时，用任何指标来评价作者的水平都必须小心从事”。这句话很重要。本所连续两年公布了“表现不俗的论文”数据，据说，一些大学科研管理部门已经在奖励“表现不俗的论文”之作者。我们认为，用“表现不俗的论文”占论文总数的比例来衡量一个大学的水平是比较可取的，因为大学的论文总量不会太少，可是，如果某位作者发表论文不太多，由于一个较偶然的原因，其一篇论文进入了“表现不俗的论文”清单，则并不一定表明这位作者有多高水平。

凡是论文太少的，不论是个人、机构还是国家，科学计量学评价指标对其是否适用，都要打个问号。比如，有人用中国篇均论文被引指标的世界排序很低来说事，指责中国论文的水平太差太差，这样做就不合适。合适的做法是，将发表论文总量较多的国家放在一起比，看看各自的篇均被引次数是多少。当然，按这个比法，中国仍旧是落后的。但是，后一比较是有理有据的。把大小国家放在一起比，则比较荒唐。某一年，篇均被引最高的“国家”是百慕大群岛，这能说明什么？说明百慕大群岛的论文质量世界第一？答案显然是否定的。

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