Altmetrics在學術影響力評價體系中的作用

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4 年前

評價一個人的學術影響力一直是學術界的熱門話題，也是每個科研人員關心的敏感話題。影響力是個人學術能力綜合評價體系中的重要指標，涉及薪資、職稱、獎懲、經費等利益。古代便有”煮酒論英雄”的說法，以及隋唐演義中的十八條好漢的武功排名榜。人們對能力排名津津樂道。如何評價自身科研能力，對於學者來講是無法迴避的複雜話題。在目前以SCI論文為主導的科研業績評價體系中如何生存和發展，了解評價標準的演變趨勢，對於職業發展具有重要意義。傳統的主流評價標準是基於引用次數的，包括期刊的影響指數和個人的H指數。近年來興起的Altmetrics試圖補充傳統評價標準。本文簡述其背景和作用。

Altmetrics的起源

以SCI期刊為例，評價期刊水準的最重要指標目前仍然是Garfield於1972年創立的影響指數，即某期刊的論文在特定年份或時期內被引用的頻率，例如前兩年發表的論文的被引用總次數除以該期刊在這兩年內發表的論文總數。影響指數越高，期刊的學術權威性就越強。可以把一位研究人員發表的多篇論文的影響指數相加，作為評價人員學術能力的一個標準。關於Hirsch於2005年創建的H指數，簡單來講，就是如果一個研究人員發表6篇以上論文，而且這些論文中的每篇至少被引用6次，該作者的H指數就是6。 H指數越高，說明發表的論文數和論文被引用的次數越高。雖然影響指數和H指數一直飽受爭議，包括關於它們簡單片面、時滯性和容易被人為操控等方面的指責，它們仍然出現在眾多科研單位的業績評價指標中，作為指揮棒來使用。

事實上，如果一篇論文通過被閱讀和討論等行為能夠給人以啟發，雖然還不足以達到被引用，或者在實際運用該論文的研究成果時根本不需要以撰寫發表論文的形式去引用（例如制訂科技政策或產品研發應用），這篇論文仍然是具有影響力的。 Altmetrics這一評價指標的發明者認為，論著的影響力不應當只依靠引用行為來反映，也應該包括文獻下載、流覽、收藏、分享和評論等非引用行為，而互聯網的興起為搜集這些線上行為數據提供了前所未有的便利。

2012年12月，包括美國科學促進會在內的來自全球的70多家機構和150多位知名科學家在美國細胞生物學會會議上簽署了《關於研究評價的三藩市宣言》，其目標是停止僅使用期刊影響指數來評價科研人員的工作，糾正評價方法中存在的不公正現象。在這種時代背景下，Altmetrics應運而生。美國的Jason Priem創建的Altmetrics表示Alternative Metrics的縮寫。由於目前無法預測Altmetrics是否能夠取代傳統的評價方法，因此將其譯為「補充計量學」而非「替代計量學」更為妥當，表示它是對影響指數和H指數等傳統評價指標的補充。

Altmetrics的作用與優點

Altmetrics是一種基於社會評價和互聯網分析技術的、利用各類線上學術交流數據開展影響力評價的方法。它的數據來自於任何對科研工作進行討論和傳播的平台，包括主流媒體、社交媒體、部落格、論壇等。它可以回答關於閱讀次數、引用次數、新聞報導次數和社會政策影響等問題。

相較於傳統指標，Altmetrics具有以下三個突出優點：

更新速度快。期刊影響指數是以年為單位更新，而Altmetrics是以天為單位計算。
把影響力評價從撰寫論文引用的狹窄同行圈擴大到關注科研成果的全社會同行。科研成果的影響力不僅體現在研究論文中的引用，也體現在使用論文制訂政策、學習、教學、開發產品等專業行為，而這些行為往往體現在新聞報導和社交媒體上（包括部落格、論壇、推特、臉書、IG 、LINE），以及學校、企業和政府的資訊發佈等。
不僅能夠評價單篇論文，而且能夠評價專著、專利等其他科研成果。

Altmetrics的計算方法

Altmetrics的評分是根據不同社交媒體引用文獻的次數，包括新聞、部落格、論壇、專利等。在Altmetrics給出的一般計算公式中，權重示例如下：新聞8分，部落格5分，維基百科收錄3分，政策或專利檔引用3分，推特或Google 1分，臉書0.25分，論壇0.25分。把某項科研成果的報導、轉載、討論次數乘以權重並相加，即可得到評分。有的計算公式包括引文次數、下載次數和閱讀次數等，涵蓋閱讀、討論、儲存書籤、下載、引用、推薦轉發等線上行為。

Altmetrics的局限性

沒有一種學術影響力的評價指標是完美準確的，Altmetrics也不例外。 Altmetrics把過去基於專業圈內引用的評價指標擴展到了社會媒體，並創造了一系列代表學術產出的社會傳播指標，針對每項研究成果計算得分。有人比喻基於引用的傳統指標是嚴肅作品，而包含社交媒體分享的Altmetrics指標是暢銷書，只能反映作品的受歡迎程度，而無法衡量作品的學術價值。這種比喻不太恰當，因為在社會上評價學術成果的人肯定也是專業圈內的同行，他們對論文的評價可信度不一定低於引用論文所產生的可信度。然而，公平區分和計算統計在各類社交媒體上的關注行為，不是一件容易的事情，需要在演算法上繼續完善。例如，新聞和部落格的權重最大，能夠獲得最多的分數。但是，這些權重具有主觀隨意性。另外，越多人提及、引用或通過各種管道與文獻互動，文獻便能獲得較高的評分。

另外，讓全社會去測評科研成果影響力，勢必會造成熱門課題或具有爭議性的課題比冷門課題更容易引發專業圈內的轉載和討論，而這種體現在行為數量上的關注度並不能代表文獻的學術水準和真實影響力，而且會造成不同課題之間的評分不具備可比性。有些研究即使沒有多少線上討論，也能產生巨大的學術影響力。而且，如同期刊影響指數能夠通過引用次數被人為操控一樣，Altmetrics的轉發點讚等評分也容易被操控失真，從而喪失學術嚴肅性。

目前，很多出版平台都開始採用Altmetrics對每篇論著的學術影響力進行評價。它是繼影響指數以來計量化綜合評價單篇論著的新型評價方法，值得您瞭解和關注其發展。