年紀輕輕已是「高被引」!揭秘某些學者的學術捷徑

2025年02月08日08:03:05 科學 1080


年紀輕輕已是「高被引」!揭秘某些學者的學術捷徑 - 天天要聞

文|宋書扉 馮麗妃

小張發了一篇CNS,小王連發兩篇核心期刊,小李論文引用量又飆新高……看著身邊的同齡人「早熟」冒尖,一些青年科學家內心酸成了「檸檬精」:我啥時候才能出頭?


今天的學術界,「早熟」學者已屢見不鮮。一項針對數十萬名科學家論文發表情況的研究顯示,在過去幾年中,「早熟」學者的數量甚至出現了激增。他們在職業生涯之初就嶄露頭角,斬獲高影響因子和高被引論文,在獨領風騷的同時,也給不少同齡人帶來壓力和焦慮。


不過,主導前述研究的美國斯坦福大學教授John Ioannidis認為,或許不必「眼紅」這些「早熟」學者。他們之中雖不乏棟樑之材,但也有很多暗箱操作、暗度陳倉的投機取巧之輩。這項研究日前公布在生物預印本伺服器bioRxiv上。

「早熟」學者:「天才」還是「投機者」

什麼樣的人才是「早熟」學者?


Ioannidis認為,「早熟」學者是在職業生涯早期就聲名鵲起的一群「高被引科研群體」,即在本領域排名前2%或在所有領域排名前10萬的科研人員。首次發表論文後,8年內躋身這一行列的為「早熟」學者;而僅用5年就躍入這一行列的,則為「超早熟」學者。


他利用知名學術出版機構愛思唯爾旗下Scopus引文資料庫統計發現,從2019年至2023年間,「早熟」學者從213人增至469人,「超早熟」學者則從28人增至59人。與通常情況下科研人員平均需要36年才能躋身高被引學者行列相比,這一現象格外引人注目。


許多「早熟」學者的成就令人艷羨,他們中不乏真材實料之士。中國科學技術大學本科畢業生、現美國加州大學伯克利分校助理教授曹原就是典型代表。至今,他已在國際頂尖科學雜誌《自然》和《科學》發表10篇論文。其中他2018年發表在《自然》的一項關於石墨烯超導的研究,引用量已超8000次。


但值得關注的是,這一群體中也不乏投機取巧者。Ioannidis在研究中通過深入觀察一些「早熟」學者的研究軌跡,發現了他們中部分人具有一些「異常」特徵:有人展現出超人的發文速度,平均每周能發表一篇以上論文;有人的論文引用量會以令人意想不到的方式快速躥升;也有人甚至出現較高的撤稿率。


這些「異常」背後,「早熟」學者的「催熟」方式令人關注。


正如在接受《自然》雜誌採訪時,美國得克薩斯農工大學昆蟲學家Zach Adelman所說,「我不認為我們比五年前多培養出那麼多天才。」

「早熟」背後的「暗流」

讓很多人意想不到的是,聲名鵲起背後,一些「早熟」學者建立了一系列不為人知的高被引「操縱」渠道,其方式路徑可謂「花樣百出」。


其中最基本的是自引。部分學者在新發表的論文中大量引用自己之前的文章,有的甚至在單篇論文中插入數十次自引。Ioannidis的研究就發現,「早熟」學者的自引率高達25%~50%,而普通論文的自引率僅為13%。而31%的「超早熟」學者的自引率超過了其領域95%的研究人員,且20%的作者在剔除自引後就會跌出高被引名單。


更「高明」一些的操縱手法還有建立引用「朋友圈」,即通過互相引用來抬高各自的引用指標。這種做法遊走在學術不端的灰色地帶,顯然違背了學術引用的初衷。


另一種難以被識破的操縱手法則是「購買」被引。紐約大學阿布扎比分校的計算機科學家Yasir Zaki及其團隊開展了一項「釣魚實驗」。他們發現在學術「黑市」上,300美元就能購買50次引用,或者500美元100次引用。這些付費引用很難被識破,因為它不是「一次到賬」,而可以「分期到賬」——比如在40天內逐步添加到研究者的谷歌學術檔案中,其中相當一部分論文來自Scopus資料庫收錄的期刊。


此外,在一些更隱蔽的操作中,一些「早熟」學者則利用預印本平台,快速發布質量不高,甚至是「偽造」的預印本文章,炮製「虛假」引用,刷取引用量。


「通過創建虛假預印本和付費服務,引用很容易被操縱。」Zaki的合作者、紐約大學阿布扎比分校的計算機科學家Talal Rahwan說。


這些引用量操縱行為不僅讓學術造假的識別變得更加困難,也在一定程度上模糊了學術不端的界限。不少學者認為,究其根源在於學術界以「高引用量」等作為評價指標,在職稱評定、項目申請、人才引進、資源分配等方面,引用量都扮演著越來越重要的角色。


例如,Zaki調查了全球排名最高的10所大學中的574名研究人員。他們發現,當大學評估科學家的引用次數時,超過60%的機構會從谷歌學術獲取引用量數據。


為此,當引用量成為在學術界生存的「通行證」,一些年輕學者不得不絞盡腦汁提高自己的引用量,從而在某種程度上助推了「早熟」學者的產生。


為扭轉這一局面,除了重塑學術評價體系,建立更加全面、多元的評估標準,科學界也在積極探索監管策略。例如,法國圖盧茲大學的Guillaume Cabanac開發了一個可識別異常引文的工具,專門發現那些為規避抄襲檢測而添加的不相關引用。法國格勒諾布爾阿爾卑斯大學的Cyril Labbe團隊則研發了可自動識別可疑引用模式的系統。


這些監管工具的出現,或將為遏制異常的「早熟」提供利器。

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