Nature：计算机模型预测学术成功

电脑模型预测论文数量、任职机构及性别关乎学术成就

　　在发表同等数量文章的情况下，和男性生物学家相比，女性生物学家成为学术带头人的可能性更低。

　　最近，研究者用电脑模型证明：对事业起步期的科学家来说，“不发表就发臭”是一条黄金准则。根据计算公式，对于年轻科学家来说，以第一作者身份在知名期刊上发表的论文数量是决定其之后成就的最重要因素。

　　西班牙巴塞罗那市庞比犹法布拉大学计算机科学家Lucas Carey是该模型的设计者，他与同事发现，除了论文发表数量之外，供职于知名大学及身为男性也会为日后成功打下基础。

　　Carey将研究结果在线发表于6月2日的《当代生物学》杂志上，该小组还专门建立了一个名为pipredictor.com的网站，为处于事业起步阶段的科学家分析他们的论文能否在业界“独领风骚”。

　　Carey与以色列雷霍沃特市魏茨曼科学研究所的David van Dijk、美国西雅图市华盛顿大学的Ohad Manor一起开展研究工作。他们分析了1996年至2000年间由生物医学研究者首次发表的25000份论文。在这些作者中，只有6.2%的人最后成为了首席研究员（PI）。研究小组对PI的评判依据是：在之后的13年里，以最终作者的名义最少发表过3篇论文。Carey小组使用的运算法则是一种机器学习技术，可以分析出超过200种不同指标对未来事业成功的影响。此外，该运算法则还生成了一个公式，可以用来计算同一研究机构中不同2人在未来成为PI的机会孰高孰低。结果显示，该公式计算推算的准确率高达83%。

　　根据该公式，科学家前8年发表论文的数量及期刊的影响力是最重要的指标。但是，Carey补充道，这一成功法则只适用于第一作者，也就是说，年轻科学家尽量不要与他人合作撰写论文。

　　因为，过多地与他人共同撰写论文会让科学家失去自己的竞争优势。Carey说：“我们的研究数据证明，年轻人不应该涉足重大的科研任务。”至于论文的质量方面，例如被引频次，实际效果反而不如期刊本身的影响力重要，尽管不少科学家批评该指标使用了错误的评判方法衡量论文质量。

　　研究结果还证明，男性在成为PI的道路上是有优势的。Van Dijk说，平均来说，在具有相同论文发表数量的情况下，女性成为PI的可能性比男性低7%。虽然供职于知名学府也会为科学家带来优势，但发表论文的数量会冲淡这种优势，因此学校的知名度并不是一个特别重要的因素。

　　一些科学家并不认可Carey的研究，因为他们从来没有在知名期刊上发表过论文，却仍依靠自己的努力成为了PI。但Carey的研究小组指出，这些没有在知名期刊发表过论文且最终还成为PI的科学家，他们以第一作者身份发表的论文数量是普通科学家以第一作者身份发表论文数量的2倍，这说明发表论文的数量在一定程度上能够弥补其他因素不足所造成的不利影响。

　　马萨诸塞州波士顿市东北大学网络理论家Albert-László Barabási曾经发表过以个人论文质量预测未来学术成功可能性的文章。他说：“Carey的研究证明了学术成功具有可预见性，且清晰地将相关因素梳理了出来，通过多种方式排列出各种因素的重要性程度。”

　　得克萨斯大学泛美分校生物学家Zen Faulkes说：“年轻研究者将全部时间用来搞科研，Carey的研究成果基本上与职业咨询给予年轻研究者的规划建议相吻合。”

　　但该研究方法也存在弊端。研究所使用的公式只在生物医学科学家1996年至2000年间发表的论文上测试过。Peter van den Besselaar是荷兰阿姆斯特丹自由大学一名专门研究科学管理的研究者，他指出该模型所提出的那些最具有影响力的因素可能是一种误导。Besselaar说，从所有人中分辨出具有高学术素养并在将来有可能成为PI的人，和那些低学术素养并最终会离开科研领域的人是一件相对容易的事情。真正困难的问题在于，如何在最顶尖的15%的科学家中分辨出谁有可能成为PI。因为在这些人中只有不到50%的人能成为PI。此外，该模型对于学术成功的定义也被人诟病，学术成功不一定非要以成为PI为标杆，成为一座实验室的负责人或获得终身职位一样是学术成功的表现。

　　不过Faulkes补充道，尽管如此，该研究仍然是有价值的，因为它展现了女性在学术领域的不利地位，并证明期刊本身所具有的影响力很大程度上决定了一篇论文的最终表现。

　　Carey透露，他们的小组正在改进电脑模型，尝试用模型预测哪些研究者有可能获得终身职位，哪些研究者有可能获得项目资金。他说：“根据我的经验，大学招聘委员会关心的主要是两点：研究者发表论文的数量和拥有的资金；而所有基金资助机构关心的则只有一点：研究者发表论文的数量。”