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江晓原
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影响因子之父加菲尔德与科学史的特殊渊源

(2017-10-20 09:57:28)
标签:

加菲尔德

普赖斯

默顿

贝尔纳

科学计量学

分类: 科学外史专栏
载《新发现》杂志2017年第9期
科学外史(135)

影响因子之父加菲尔德与科学史的特殊渊源

江晓原

影响因子之父加菲尔德与科学史的特殊渊源

       2016年,我在本专栏连续写了9篇关于影响因子的文章(2016年第3~11期)。这9篇文章中的前8篇,主要揭示了如下几方面的问题:SCI数据和JCR报告(期刊影响因子排名)的私人商业性质、国际学界对影响因子游戏规则合理性的争议和研究、中国国内对影响因子计算公式的长期误解、影响因子游戏顶级玩家们利用规则操弄影响因子的主要手法之一(期刊两栖化)。第9篇是临时增加的,因为当时韩春雨事件的发展突显了迷信影响因子的荒诞后果。
      那时我就预告,关于影响因子的后续系列文章,将在2017年回归。从这一期起,就让我们共续前约。

加菲尔德和科学史诸神的私交
      今天人们谈论尤金•加菲尔德(Eugene Garfield,1925~2017)的时候,习惯称他为“SCI的创立者”、“影响因子之父”等等,但很少有人注意到的是,加菲尔德与科学史界也有着很深渊源:他长期和科学史界的知名人物过从甚密。
      加菲尔德交往的科学史界人物中,名头最大的有三位:普赖斯(Derek John de Solla Price)、默顿(Robert K. Merton)和贝尔纳(J. D. Bernal)。
      1964年,SCI正式出版,加菲尔德邀请上述三人担任“学术咨询顾问委员会”成员。加菲尔德的主动示好,也得到了投桃报李的友好回应:1965年,贝尔纳在《科学进展》(Science Progress)杂志上为首次出版的SCI撰写了评论文章。私下交流中,贝尔纳对SCI也不吝赞美,称它“将会对处理文献提供全新而有价值的东西”。普赖斯和默顿两人则分别为加菲尔德的《情报学家作品集》(Essays of an Information Scientist,凡15卷)第3、第5卷撰写了推荐前言。
      在此后的交往中,加菲尔德与上述三人愈发亲近。贝尔纳去世后,加菲尔德的私人商业公司“科学情报研究所”(ISI)与“美国科学社会学会”共同设立了“贝尔纳奖”。而在JCR报告1976首次出版时,加菲尔德将其题献给了贝尔纳以表敬意。在悼念普赖斯的文章中,加菲尔德表示:“普赖斯离世最大的遗憾,莫过于我和他合作著书撰文的愿望终成泡影”。加菲尔德还在默顿的建议下,为科学史之父乔治•萨顿(George Sarton)撰写了纪念文章。

诸神进入科学计量学
      这几位在今天都已成科学史上“大神”级人物的上述活动,和当时一门新兴学科“科学计量学”(scientometrics)有密切关系。科学计量学通常被认为发端于1930年代,主要是试图对科学技术发展过程进行量化研究,相关的统计分析对象包括具有科学学位的人数、授予科学专利的数量、科学论文的篇数、论文引用文献的数量、论文的被引用次数、科学家申请经费的数额、科研管理部门投入研究基金数目等等。
      普赖斯1960年代出版的两部著作,被尊为该领域的经典。一是《巴比伦以来的科学》(Science Since Babylon,1961),书中普赖斯提出了一个基于最近300年来科学出版物演变曲线的科学增长模型。二是《小科学,大科学》(Little Science, Big Science,1963),原是普赖斯1962年于布鲁克海文国家实验室所作四次讲演,主要讨论科学的指数型发展和科学家的作用,以及科学发展对当代社会及未来发展的影响。此书1986年再版时,前言由默顿和加菲尔德共同执笔,文中将普赖斯称为“科学计量学之父”。
      加菲尔德与默顿为普赖斯的书合写前言,除私交原因外,还有另一层原由:加菲尔德1964年推出SCI数据库,被认为和普赖斯一样是科学计量学的主要创始人之一。1978年他还和普赖斯等人共同创办了《科学计量学杂志》(scientometrics),杂志于1984年设立“普赖斯奖”,首奖就颁给了加菲尔德——看上去有没有一点小圈子自拉自唱的感觉?

加菲尔德对科学史的单恋
      1999年,早已功成名就的加菲尔德接受日本记者采访,当被问及“关于引用分析,你希望看到更多哪种类型的研究?”,他的回答居然是“科学史”。这或许反映了他的相关研究未能在科学史学界产生预期影响的遗憾心情。
      加菲尔德非常希望自己能够利用他的SCI数据库,直接参与科学史的研究。他曾亲自撰写科学史研究的长文。
      加菲尔德的第一篇科学史研究长文发表于1964年,由他和两位同事共同完成。文章参照阿西莫夫(Isaac Asimov)1962年出版的科普著作《遗传学密码》(The Genetic Code),利用1961年的SCI数据,对DNA双螺旋结构成果发现之前的相关研究成果进行引用分析,检验是否能通过引用网络图对重大科学成就的前期研究积累情况进行有效描述。
      加菲尔德先在阿西莫夫叙述内容的基础上,从《遗传学密码》一书中选出40个科学节点事件(涉及48位研究者,年限为1820~1962年),制作网络图,来表现这些节点事件之间的相互影响关系。接着找出这40个节点事件对应的63篇节点论文(其中有的事件对应多篇论文),通过对节点论文参考文献进行引用分析,重新判定节点事件之间的相关性。强相关包括:一篇节点论文引用另一篇节点论文;一篇节点论文引用另一篇节点论文作者的其它相关论文;节点论文作者的非节点论文反过来引用了其它节点文章。弱相关情形包括:对另一位节点作者的相关工作致谢但并未明确引用;或非节点作者的论文引用了节点论文。
      最后,比较阿西莫夫的叙述和引用分析,加菲尔德得出如下结论:两种方法对节点事件相关度的判断重合率达65%;阿西莫夫认为重要的节点事件,引用分析的数据也支持同样的结论;引用分析能够比阿西莫夫的叙述更详细地揭示一些节点事件存在的相关关系。
      1967年,加菲尔德和同事又作过一次尝试,他们利用当年的SCI数据,统计1967年一篇遗传学综述文章的30余篇参考论文的200余篇引用文献的被引次数,剔除所有引用次数少于5次的论文,最后筛选出28篇论文。加菲尔德对这个结果沾沾自喜,说“我们中没人是历史学家,也没人通晓遗传学。但这种方法目前为止非常奏效,它能准确揭示1960年代以来遗传学取得的主要进展。”
      加菲尔德亲自展示利用引用分析进行科学史研究的案例,一方面可以看作是他参与科学计量学新兴学科建设的一种努力,另一方面,他或许也希望通过这样的方式,进一步提升SCI的学术形象。
      但是从科学史研究方法来看,加菲尔德的上述两篇论文,学理价值相当有限。1964年的论文由于没有采用独立信息源,明显落入循环论证之中,它只是量化了阿西莫夫已有的结论而已,并未产生任何新的结论。而1967年论文所反映的,仍然只是利用科学引用索引数据筛选科学文献的功能;对科学史工作者而言,这通常只是研究的初阶。加菲尔德的工作显然尚未真正触及科学史研究的核心和精要。
      所以结果是令加菲尔德非常扫兴的:上述两篇文章并未对科学史界产生他所期待的“垂范”效应,此后也很少看到类似研究成果出现。他在科学史界的几位大神朋友,对他的这两篇论文基本都保持了沉默。


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