科研评价改革，需警惕不正当激励

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■本报记者 张楠
新一期科睿唯安《期刊引证报告》（JCR）显示，中国内地期刊持续进步，今年677种期刊上榜，较去年增加92种。在中国学术出版走向成熟、规模与国际化视野不断提升的背景下，如何平衡快速发展与科研诚信？如何走出“唯指标”的评估误区？在生成式人工智能席卷而来的今天，学术出版又将走向何方？
近日，《中国科学报》专访科睿唯安全球高级副总裁、多学科引文索引数据库平台（Web of SCIence，WoS）主编南迪塔·夸德里（Nandita Quaderi），就科研诚信、科研评估改革及一流期刊建设等核心议题展开对话。
任何快速发展的生态系统都会遇到复杂问题
《中国科学报》：今年JCR新收录了92本中国内地期刊，但也有部分期刊因引用异常被“抑制”。你如何看待这一现象？
' t) e  M! N3 m夸德里：中国期刊在规模和国际化可见度上的成熟令人欣喜。但任何快速发展的生态系统必然比停滞的系统更复杂，我们需要更强有力的保障措施。期刊被“抑制”并非中国特有的问题，而是一个全球性现象。由于中国科技发展非常迅速，这一问题在一定程度上被放大了。当评估体系过度看重数量而非质量时，就会产生“反向激励”，催生论文工厂等不良现象。
《中国科学报》：一线科研人员非常关心期刊的审查状态。科睿唯安在监测和应对异常引用等问题时，如何平衡审查的透明度与对期刊及作者的公平性？
2 r. ?' ~. z. N1 p5 V夸德里：这是一个重要的问题。我们在启动审查程序时非常保守，只有在捕捉到大量不良信号后，才会将期刊列入重新评估程序。
数据显示，高达85%的进入该程序的期刊最终因不符合质量标准被彻底移出目录。为了保障公平，我们每个月只公布最终被移出的期刊名单，而不会公开正在接受审查的期刊名单。因为我们知道，仍有15%的期刊最终能证明自身清白。如果不加区分地公开所有审查中的期刊，不仅会造成概念混淆，更会给无辜的作者带来不必要的恐慌。我们希望通过这种审慎的做法，一面坚决维护学术记录的纯洁，一面保护科研人员的正当权益。
《中国科学报》：面对“论文工厂”和生成式人工智能的威胁，科睿唯安如何维护学术记录的纯洁性？
- ~( v/ _5 b6 H9 p1 F2 y0 ?3 }5 w夸德里：目前，由于生成式人工智能使用导致的投稿量激增与审稿人短缺的矛盾，已经使同行评审体系达到极限。英语有句谚语“Set a thief to catch a thief”——以其人之道还治其人之身。我们正在开发自己的人工智能工具来检测人工智能生成的欺诈内容，但最终剔除与否仍由编辑决定。
2 X: Z: i1 O2 q: V此外，我们出台了新政策，将撤稿文章的引用和被引排除在影响因子计算之外。撤稿是好事，能保持学术记录的纯洁。
目前WoS中撤稿内容仅占0.04%，并未对期刊产生重大冲击。打击论文工厂，最有效的方法是改变评估框架，消除不当激励。
科研评估应从简单指标走向“全面画像”
《中国科学报》：影响因子被过多地用于评价单篇论文或学者个人。科睿唯安如何引导负责任的评价？
夸德里：影响因子被滥用的根本原因在于它太“简单易懂”了。但期刊层面的指标只能用于评估期刊。对于文章，我们推荐使用学科规范化引文影响力（CNCI）指标；对于学者，我们提倡“全面画像”，而非简单指标。将复杂的科研贡献简化为某一个指数会丢失大量细节，我们更鼓励使用可视化的学者画像来全面展现其学术生涯的影响力。
  N( D$ p! y$ g" s! G( |《中国科学报》：科睿唯安近期推出了“社会影响力评估框架”，它在实际推行中面临哪些挑战？
夸德里：评估社会影响力极其复杂，我们面临四大挑战。
" B* L0 W4 V' v% i! \$ P# v第一，科研成果形式是多样的，论文、专利、临床试验之间难以直接对比；第二，存在很长的时间滞后性，一项研究产生实际社会影响往往需要10至20年；第三，社会挑战本身具有多样性，解决饥饿与应对气候变化的方案截然不同；第四，必须平衡定量指标与定性评估。
* g: O1 k8 ]3 i( P9 Q1 g科睿唯安推出的“社会影响力评估框架”正是为了更好地应对以上挑战，为全球研究管理和政策制定提供科学、透明的支持。
0 r: A: b! Z# S' j0 D* I《中国科学报》：改变根深蒂固的“唯指标”文化，最大的障碍是什么？
夸德里：文献计量学大规模应用于系统性的科研评估始于上世纪90年代的英国，当时因为资金有限而优秀项目太多，需要一种快速、高性价比的筛选工具。但如今，我们过度依赖指标，导致同行评议这一“定性”维度被边缘化。
更值得警惕的是，对指标的过度依赖导致评估系统甚至出现了无奈之举。例如，瑞士国家科学基金会使用“抽奖”形式来分配研究经费，在同等资格的科研项目中进行选择。
) c9 q# Q6 d8 P/ T: ]  V" }这不是值得鼓励的做法，但确实引人深思：耗费巨大精力用指标进行排序，未必能选出真正优秀的研究，反而造成了评估资源的浪费。资助方、机构和政府必须共同承担责任，停止滥用指标，将定量与定性真正结合起来。
  `: n$ i* v/ ?# u人工智能浪潮下学术出版生态的“破”与“立”
《中国科学报》：中国正大力推进世界一流科技期刊建设。你对“一流期刊”的定义是什么？有何建议？
夸德里：20年前，“高质量”和“高影响力”几乎是同义词。但今天，引用已成为一种“货币”，高引用不再等同于高质量。
7 F. y+ N! c' }; `在我们看来，只要一本期刊通过了WoS的24项严格质量标准，它就是值得信任的，就是“世界一流”的。期刊应当专注于自身能控制的内在质量，即强大的编辑领导力、稳健透明的同行评审、快速的撤稿机制。
更“多”不代表更“好”，更多低质量的文章不会带来更多知识，只会拖慢科学进步的脚步。
- g# x* }$ M- \  t. H《中国科学报》：生成式人工智能会如何重塑未来的学术出版与科研生态？
夸德里：人工智能正在改变整个科研生命周期。目前，学术文章是以“故事”的形式呈现的，因为人们喜欢故事。但人工智能只关心事实和数据。未来，科研产出可能从“人类可读”转向“机器可读”，这将彻底改变文章的呈现形式。
1 g- T, a. [& n2 _* U! `! M5 ]未来可能会出现两极分化：少数顶尖期刊继续引领学术圈，它们会继续开展严格的出版前同行评议；而大量常规研究可能先直接公布在预印本服务器上，进行出版后评议。
6 s, U0 i6 w% z8 Q. n% F" Y- i; Q人工智能有望予以同行评议体系辅助，提高效率，但前提是必须保证透明，绝不能成为一个“黑箱”。技术本身无善恶，关键在于我们是否具备强大的领导力与清晰的监管框架，引导其向善发展。