昨天知识分子微博号，及其他几个公信力极高的微博号，发了一篇文章《教育部科技部联合发文，取消直接一句SCI论文相关指标对个人和院系的奖励》。说教育部科技部正式发文，文件题目是 教科技2020年2号 – " 教育部科技部印发《关于规范高等学校SCI论文相关指标使用，树立正确评价导向的若干意见》的通知"
这个发文，教育部和科技部的官网目前没有。从文头和文尾的格式，有点问题，不像直接拍的红头文件的照片。而主体内容，口气写法，和官方文件非常类似。昨晚和几个朋友确认，说法不一。红头文件，过于敏感，就不说文件真假了。但减少SCI的作用和影响，这个应该是目前的方向，大势所趋，难以抵挡。
2019年11月，科技日报发文中写道 ：“通过完善提名工作、简化公示内容、规范评审机制和加强专家库建设与管理等，持续完善国家科技奖励提名和评审机制。”该负责人强调，要坚决遏制‘SCI至上’的老难题，2020年度国家自然科学奖提名书将取消填报“SCI他引次数”的硬性规定，规定“他引总次数”应明确检索机构使用的数据库。”
前几天，疾控中心团队关于新冠疫情的一篇极其重磅的论文，发在了《中华流行病学杂志》上，这个当时我就大吃一惊，这个级别的论文，居然发在国内杂志……后来看到了这个通知，就完全理解了。
今天，忍不住再追一次热点，就聊聊SCI这点事吧。
疫情期间，大家心情沉重，前几篇文章和后面我要写的2-3个主题，都有些沉重。所以今天这篇，语气会比较轻松活泼，调剂一下心情。
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“科研狗”(科研狗，程序猿是业内自嘲的说法，无任何侮辱含义)的人生，就是被SCI支配的人生。毕业要SCI，找工作要SCI，评职称要SCI，升级要SCI，申请基金要，找老婆老公….. 现在好像也要SCI了。SCI大神笼罩科研狗的一生。对于外界的吃瓜群众，啥是SCI就不太了解了。今天，老西就和大家唠叨唠叨。
SCI的全名是Scientific Citation Index是美国科学信息研究所(ISI)编辑出版的引文索引类刊物，创刊于1964年。分印刷版、光盘版和联机版等载体。印刷版、光盘版从全球数万种期刊中选出3300种科技期刊，涉及基础科学的100余个领域。每年报道60余万篇最新文献，涉及引文900万条。进入SCI这一刊物的论文即为SCI论文。
SCI就是一个索引数据库。有3300本科技期刊，被纳入这个数据库中。一个数据库怎么能支配科研狗的一生呢?
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在企业工作的人，都知道有个东西叫KPI。Key Performance Index, 用来评价你的表现。销售看卖了多少东西，研发看能不能搞出有价值的新产品，生产看单位时间给定成本生产了多少东西，良率多少，程序猿看敲了多少代码。
但怎么评价科研狗，论文这玩意儿太深奥，外人看不懂，校长也看不懂。这东西也不能以量取胜，我一年发10篇不一定比你一年发一篇强。《论动体的电动力学》一篇至少顶我一千篇。
科研论文都是发在期刊上的，A期刊和B期刊肯定不一样，但差多少，谁也不知道。应用科学还可以商业化商品化，理论研究就完全没法用商业角度衡量。
于是，聪明(大忽悠)的老美，就发明了一种东西，叫影响因子(Impact factor，缩写IF)，用来评价期刊的质量。IF是指某一期刊的文章在特定年份或时期被引用的频率，是衡量学术期刊影响力的一个重要指标，由美国科学情报研究所(ISI)创始人尤金·加菲得(Eugene Garfield)在1960年代创立，其后为文献计量学的发展带来了一系列重大革新。
影响因子是以年为单位进行计算的。以2019年的某一期刊影响因子为例，
IF(2019年)=A / B其中，
A=该期刊2017年至2018年所有文章在2019年中被引用的次数;
B=该期刊2017年至2018年所有文章数
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这个指数的方法论很简单，你的论文NB，自然别人会引用你的论文。期刊上登的论文NB，期刊本身自然NB。这样一个小学生都能算的数学公式，就建立了SCI+IF的论文评价体系，支配了可怜科研狗的人生。
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科学信息研究所(Institute for Scientific Information)，听着很高大上，大家觉得很有公信力，应该是个国际组织或者美国政府下属组织吧?错!是一家完全的以赚钱为目的的私营机构。1992年，媒体信息巨头汤森路透(Thomson Reuters)以2亿多美元收购了这个业务。2016年，又以35.5亿美元出售给了两家私募股权投资机构。二十多年赚了十几倍，生意还算做的不错。我们如果日后看到SCI业务 IPO了，估计也没啥稀奇。
影响计算很简单，正因为简单，有很多问题，也有操作空间，但大家目前还找不到另外一个简单又相对公平的指标。即使诸多诟病，影响因子依然是全世界范围内评价学者论文水平的最重要指标。像中国科研界这样，对SCI / 影响因子如此的狂热，可能在世界也是数一数二的。
富家不用买良田，书中自有千钟粟。
安居不用架高堂，书中自有黄金屋。
出门无车毋须恨，书中有马多如簇。
娶妻无媒毋须恨，书中有女颜如玉。
如果把文中的书，换成SCI / 影响因子，基本就可以描绘中国科研狗了。。毕业要SCI，找工作要SCI，评职称要SCI，升级要SCI，申请基金要SCI。
下图来自于 月牙山研究所所长老王 发文《 被“痴迷影响因子”带跑偏的中国科研圈》
SCI的影响因子，直接与论文的现金奖励挂钩。
对影响因子的其他问题，可以看《被“痴迷影响因子”带跑偏的中国科研圈》，里面举了一个例子，2018年诺贝尔物理学奖的论文发在了IF 1分多的SCI刊物上。低IF，不代表低论文质量。
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唯SCI/影响因子至上，导致的一个直接结果就是，中国科研圈的成果评价，完全被英文期刊所支配。中文学术期刊，已经完全式微，几乎被市场淘汰。
前面举了一个例子，关于新冠疫情，疾控中心的一篇重点论文，发在了《中国流行病学》上，让我大跌眼镜。为什么?
2019年的影响因子排名
2019年的影响因子排名
疾控中心的上一篇引发争议的论文，发在新英格兰医学杂志上(NEW ENGLAND JOURNAL OF MEDICINE) NEJM上，这个杂志的影像因子在3000多本期刊中排行第三，70.67。因为新冠的全球关注，那篇文章据说审稿只用了2天，就登出来了。
而《中华流行病学》的影响因子是多少呢?抱歉我只找到了2017年的数字，但估计差别不大。
《中华流行病学》的影响因子是0.7852。这就意味着，在我国的学术评价体系中，一篇NEJM的论文，至少等于89篇《中华流行病学》的论文。按照上面截图中的学校的现金奖励标准，NJEM论文，估计一篇可以奖励50-100万，一篇《中华流行病学》，也就3000元。差距是100倍以上。
这个情况，只有脑子进水的人，才会把重磅论文，发在国内的刊物上。
这个结果是什么呢?就是资本主义社会的规则，“人之道，损不足以奉补有余。” 强者愈强，弱者愈弱。
国内的期刊，影响因子不高，国内自己的优秀科研人员都不愿意投稿，拿不到好论文，这样明年没引用，影响因子进一步下降，就更没人投。陷入了持续跌落的恶性循环。
一篇奇葩论文
核心期刊冰川冻土，发表了一篇奇文。里面长篇论述了的导师崇高感和师娘优美感，沦为笑柄。为什么这样，因为稍微认真工作的研究人员，都不会给国内期刊投有学术价值的重点论文的。国内中文学术期刊，也只能再烂苹果之中选择，编辑和同行评审也形同虚设…..
但《冰川冻土》这个期刊的影响因子是1.12，比《中华流行病学》还高。
国内排行第一刊物，影响因子不到3.5，还是石油这种应用科学。
这就是中文学术期刊的悲剧，在SCI至上的环境下，生存愈发艰难。真正优秀的学术成果，越来越少在国内中文期刊上刊登。
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这次新冠疫情，科研团队抢发英文论文，引发大众不满。为什么会争先恐后的抢发?
如果是正常情况，发一篇影响因子40以上的顶刊论文，是难上加难的。武汉所石正丽团队，花十年追溯疫情来源，最终十年之功，估计也就是一两篇顶刊论文。正常的发文过程中又不知道会被编辑刁难多少次，修改无数遍。
但是新冠疫情是全球关注的热点，而且有时效性。在这个过程中，顶刊发论文的难度，远远低于平时。自媒体和传统媒体都喜欢追热点，科研人员其实也一样。出了一个热点研发方向，全球科学家都争先恐后的上去发论文，先发者得。因为这次疫情在中国，中国科学家自然近水楼台先得月，抢数据，抢发论文。科研有的时候就像赛跑。十年之功，晚发三天，就全白费了。
这次疫情，NEJM，Lancet，Nature, Science 这些顶刊，中国科学家得发了超过10篇文章了吧。这个在平常时候是难以想象的。
我们该批评科学家吗?不该!他们做的没错。错的是科研评价和激励机制。
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前面我说了一些SCI和影响因子的不好。这些不好客观存在。但是，破易立难。我们不要SCI容易，建立一套新的，公平可量化的更好的评价机制难。
SCI虽然不好，但是，发一篇顶刊论文，确实是很多科研狗翻身的希望。
年龄40，合租，面目可憎，言语无味，只会科研，不会搞人际关系，领导得罪个遍的科研狗，人生的希望在哪里。苦心研究，一篇SNC(Science, Nature, Cell 三个顶级刊物)的文章，不就金榜题名咸鱼翻身了吗?
如果没有一个公正的评价体系，年轻有能力而不擅交往，没抱上大腿的科研人员，更难杀出重围。
为什么我们依靠SCI，不就是我们不知道怎么评估科研人员的劳动成果吗?不就是学术过于行政化，领导没法评价，就让外刊的编辑来评价吗?
减少SCI权重，打破恶性循环，科研人员多发中文期刊，把国内期刊的学术影响力提上去，在国际科研圈争取更多的话语权。
这些都正确。但这是一条漫长而艰辛的路。
在这个过程中，如何能在减少SCI权重的同时，更加公正的评估科研人员的劳动成果，如何建立一套更好的评价体系?减少SCI权重后，决不能陷入了唯学术权威，唯学术派系，唯人际关系的更糟糕的怪圈。
溯洄从之，道阻且长。暂时的痛苦是必然的，但希望在未来。
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