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- 第4章 不发表就死路一条
科学家为什么不停地发表论文？
许多关于发表论文的讨论玷污了科学家投身科学的初衷——寻求知识，扩展知识的疆域，以及享受新领悟带来的迷人乐趣。那么，他们为什么依然不停发表越来越多的论文呢？
渴望被人关注
科学家渴望被人关注，其最重要的原因来自竞争。正如最近媒体上出现的选普通人与明星竞赛的真人秀一样，一些科学家也追逐名利，渴求重视。这种行为与人们心目中对科学的印象截然不同。人们通常认为，科学是超凡脱俗、不带感情色彩的。世界各地的科学家潜心研究，不断为科学的大厦添砖加瓦，而这些贡献是由谁、在何处、在何时做出来的，几乎是无关紧要的问题。一项科学成就出现后，通常很快就会与其发明者割裂开，并迅速涌现在成百上千的实验室中。一个想法一旦脱离单个科学家的控制，其众多支持者和共同拥有者就会跃跃欲试，迫不及待地想要尝试和扩散。如若不然，除非那位科学家坚定不移地尝试用这个新想法来发掘新科学，培育新方法，否则，它很可能会逐渐枯萎，消失殆尽。在这种情况下，由于这些科学家付出了巨大的努力，他们的名字（或者他们的“品牌”）往往与那项技术或突破不可分割地联系在一起，就算他们想甩也甩不掉。
科学家们需要几种资源才能茁壮成长：同事、基础设施、经费和提升积极性的同行社群。科学家越感觉没人注意到他，就越容易感到沮丧。不幸的是，除了严格的同行评论之外，他们极少有机会获得关于他们工作的反馈。我同系的同事们和我聊起的话题多是他们获得的经费，而很少提及他们科研工作中有趣的新成果。过去，聚焦于某个话题领域的科学家能从前来闲聊的同事那里了解谁读了他们的论文，但现在，由于科学家和论文的数量越来越多，除了少数广受推崇的科学明星之外，非正式形式的认可似乎越来越弱。
于是，科学家开始越来越关心引用他们论文的人数。与此同时，也出现了一些电子方式，让他们能计算一些简单的指标。正如期刊的影响因子一样，我们也可以数一数每位科学家的所有论文被引用的总数，算出一个同样的“影响因子”。目前，在“情报学”和“科学计量学”这两个流行的新兴学科中，人们正在激烈争论“什么才是最适合的度量方法”。目前最常用的指标是乔治·希尔施（Jorge Hirsch）在2005年推广的“h因子”。一个作者的h因子是这样计算的：首先，将该作者发表的论文按照被引数量从高到低进行排序，得到一个列表；在该列表中寻找被引数刚好低于该论文位置编号的地方［如图4-5（a）下方所示］，其编号即是该作者的h因子。于是，如果一个作者的h因子为10，那么，在其发表的论文中，刚好有10篇论文都至少被引用了10次。这个指标青睐一贯发表高引用文章的科学家，而非间歇性的偶然成功者；青睐经验丰富的饱学之士，胜过冉冉升起的新星；青睐合作广泛者而非独行侠；青睐引用数较多的领域，以及那些总是冲锋在科学前线的勇者。
引用数，实际上可以被看作一种货币，就像比特币一样。科研工作产生了论文，论文发表带来引用，从而增加了它们对其拥有者的价值（在这种情况下，拥有者是论文作者，以及研究机构和经费提供者）。别人在引用这些论文时，会花时间对论文进行验证；论文发表后，会不断有人核查作者是谁。这些活动创造出了一种“货币”，其一部分可以“兑换”成其他形式的货币，比如薪水或奖金。
企图用单一指标来评价科学家的做法并不罕见。在棒球、板球和篮球运动中，人们也总是倾向于用单一指标来评判运动员。这种方法将每个人所采用的不同方法及其具备的不同技能隐藏了起来，混淆了那些真正带来成功的细节因素。但是，这种方法对某些决策制定者来说很有诱惑力。比如，他们可能需要在几百名候选人中选聘值得授予正式教职或者晋升到更高职位的人，这种情况通常令他们左右为难，特别是在候选人数量特别多的情况下。现如今，所有需要对科学家的工作进行评价的人都会看他们的被引数量和一些单一指标，这已经成为他们的评判标准中必不可少的一部分。不过，有时候（希望如此）他们也会在评判时考虑一些其他信息。其结果是，被引数量和名气成了科学家职业发展中的重要因素。由于论文发表被视为科学家生产力的指标，各国政府和经费提供者用被引数量和论文数量来比较不同机构的科研效率。一些高校的管理层甚至规定了每年必须在高影响力期刊上发表的论文数量。这加剧了竞争的白热化，还使得许多人在论文中夸大他们取得的成果。
图4-5 当作者1发表一篇新论文时[图4-5（a）]，该论文每引用一篇作者2发表的论文，就会给作者2增加一点被引数目。将作者2发表的论文按被引数量从高到低排序，可以找到一个h因子。所有位置序号小于h的论文，都被引用了至少h次[图4-5（b）]。h因子很高的人数少之又少（如本图底部所示）
