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选自《给科学家的科学思维内容》王大顺著
诺贝尔奖得主
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其他科学家
图6-4 预测诺贝尔奖获得者
ROC曲线图显示了根据多种因素对科学家进行的排序，这些因素包括: 90、产出量W、引用总量C、最高影响
力论文的引用量c*10以及4指数。每一条曲线代表以某个给定的排名阔值选取科学家，其中包含了诺贝尔
奖得主的比例与其他科学家的比例。对角斜线〈也叫无识别率线) 相当于随机排序;每一曲线下方的面积
代表了对诺贝尔奖得主排序的精确性《在图例中给出，] 为最大值) 11L6.。
尽管b指数以及其他基于引用量的指标有它们各自的优势，但基于
职业生涯的b因子则更胜一筹，对诺贝尔奖得主的预测比图6-4中的其
他指标都更精确。因此，虽然/指数仍然是衡量科学家总体影响力的良
好指标，但6因子似乎表现出更好的预测能力。那么，k因子具有哪些
指数不具备的优点呢?
要理解4因子和/指数的差别，可以参考一次实地实验，有关经济
学家如何评价同行简历了25。从44所全球排名前10%的研究性大学中随
机选出一些教授，然后要求这些教授根据简历中列出的论文发表情
况，对简历的所有者进行评价。这些简历包含了两种情况，一种是成
果列表中仅列出了在高水平期刊上发表的论文，另一种是既有高水平
论文，也有在较低水乎的期刊上发表的其他论文。由于经济学领域中
各类期刊的声望等级相当稳定，所以非常适合进行这种测试。换句话
说，所有的经济学家都明白各个期刊的级别差异。那么，如果某份简
历婚有一些发表在较低水平期刊上的论文，同时又有一些发表在较高
水平期刊上的论文，那么这份简历是否会有更强的说服力呢? 如果是
这样，会强多少?此项调查的被试被要求按1一10分对简历打分，其中1分为最差，
10分为最优。大体上，仅仅列出了项级论文的短简历获得的评分为
8.1。而长简历注意，其中包含了与短简历中相同的顶级论文，只是
同时又列出了其他较低水平的论文) 所获得的平均得分为7. 6。这意味
着短简历比长简历更受大家喜欢，尽管它们都包含了同样的优秀论
文。也就是说，那些来自较低水平刊物的其他论文，不但没有起到任
何帮助作用，反而对专家们的评估产生了负面影响。
这些结果既可以理解，又令人困惑。一方面，它佐证了大家长期
抱有的猜测: 过于频繁地在较低水平的刊物上发表论文可能会带来负
面影响。另一方面，如果我们从评估科研成就的计量指标这一角度考
虑，这些结果完全说不通。我们讨论的所有指标，从产出量到引用总
量，再到/指数，都是随论文数量单调递增的。从这个角度看，多发表
一篇论文总是有意义的，即使它的影响力有限。首先，它无疑能增加
你发表的论文总量。其次，即使论文没有发表在重要刊物上，但随着
时间的推移，它的引用量也会累计，从而增加个人的总体影响力，甚
至有可能增加4指数。最起码，它不会有任何坏处。
但上面这些结果表明，它确实有坏处。如果我们用《因子来解释，
那就说得通了。与其他测量方法不同， 6因子并不是简单地随着论文数
量的增长而增长，而是取决于新的论文是否比其他论文的平均水平更
好或者更差。也就是说， 6因子的作用是量化科学家在整个职业生涯中
持续产出高影响力论文的能力。它考虑到了所有论文，而不仅是高影
响力论文。因此，如果已经有了杰出的论文发表记录，然后又发表了
几篇论文，新的论文会提升其他指标，但并不能保证一定能够提高0
值。事实上，除非新论文与通常发表的论文水平相当，和否则这些新发
表的论文反而会降低你的b值。
《因子在预测职业生涯影响力方面具有超高的精确性，这说明在职
业生涯中，一致性有多么重要。这一结论，连同图6-3反映出的4值的
稳定性，给我们描绘出一种有些单调的职业图景; 我们的职业生涯都
是从一个特定的6开始，无论它是高还是低。6因子控制着我们发表的
每一篇论文的影响力，而且一直伴随我们直到退休。但这是真的吗?
我们能够打破这种机器人似的单调吗? 换名话说，我们的职业生涯中
有过游思有余的时期吗?07
连战连胜，描绘职业 “
生涯更为精细的画面
The Science of Science
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《给科学家的科学思维内容》信息
书名：给科学家的科学思维内容
作者：瑞·达利欧
出版社：天津科学技术出版社
出版时间：2021-12
ISBN：9787557696856
页数: 408