顶级学报的“傲慢与偏见”

今年的诺贝尔奖医学奖由澳大利亚与德国三位知名博物学家都由获得，其中一位是来自澳大利亚加州大学伯克利分校（UCB）的比尔·谢克曼（Randy Schekman）客座教授。 Schekman 早在 20 在此之前就就任为澳大利亚国家社会一个研究所的院士，历年在顶尖社会一个科学杂志刊发的重要文章多不胜数。然而就在上近日诺贝尔奖经济学奖颁奖仪式的前一天， Schekman 在英国《卫报》刊发了一篇实在太不慎的文中，宣称以后他的数据分析室再也不向顶尖的社会一个科学杂志刊发文章，还直接点名《连续性》、《细胞》与《社会一个科学》这三本生命一个科医学界最顶尖的社会一个科学杂志。Schekman 尤其认为这些顶尖社会一个科学杂志为了冲高其“受到影响百分比”（impact factor），以非社会一个科学的目的驱使数据分析同方向，仿佛限量发行的名牌皮包，特意仿造一个不健康的竞争者环境，比较严重撕裂社会一个科学数据分析的本质与客观性，让这些顶尖社会一个科学杂志不再是最佳社会一个科学成果的保证。其实这是离一般大众相当远的时下，但这篇文中一刊发立刻被狂热刊发，已在全球的医学界助长感触。测算“经验值”撕裂数据分析面对着诺贝尔奖桂冠的闪耀， Schekman 说道了许多数据分析者敢怒不敢言的当下，但由上述社会一个科学杂志的主编回应来看，或许对 Schekman 的抵制不置可否，并不在意。这些社会一个科学杂志的冷漠之所以如此傲慢，来自供需失衡，对这些顶尖社会一个科学杂志而言，诺贝尔奖经济学奖获奖人顶多稀客。随着数据分析量的暴增，医学界为了方便行事，用各式各样的百分比来量化数据分析成果的权衡，再以计点制来评量数据分析者。但若只知机械式测算经验值，数据分析工作将被撕裂为神经质的竞争者。结果就是让许多好的数据分析者，尤其是刚进学院的眼中客座教授，为了适应环境只好去追逐热点题目、渐进式刊发数据分析成果、都由同名同姓、在热点问题上对对生小节敲敲打打，这种全面性的数据分析，对一个末末学者的不知名数据分析者而言，是比创新一个取而代之数据分析同方向易于排顶尖社会一个科学杂志的。等而下之的，更加有仿造；也数据，商业活动文章的诡异情况。其实对“受到影响百分比”或名牌社会一个科学杂志的迷信，这几年已尤其在澳大利亚医学界惹来反思， Schekman 不是第一个，也不会是最后一个。越来越多的多所已日趋代替以社会一个科学杂志的计点当作评量客座教授数据分析的专业性，我们尤其认为，当作一个经过基本学术受训的评量者，一定会具备能力根据内容来辨别一个学术文章的好坏，而不能机械式的测算它在哪里刊发的受到影响因子。本文写作者李中志，系澳大利亚伊利诺州立大学客座教授