发帖
雷达卡
时机未到还是实力不够？我这辈子有希望在学术圈出头吗？
成功是什么？对科学家们来说，赚不赚大钱不一定是重点，但自己努力大半辈子的研究成果，若不被世人所接受，那可不是“蓝瘦，香菇”就能形容的辛酸了。
少年得志的科学家并不少，像是达尔文（Charles Darwin）、居里夫人（Marie Curie）、爱因斯坦（Albert Einstein），都在三十岁前就发表了奠定自己科学影响力地位的学说，成为该领域的重量级人物。
但有些科学家就没那么幸运了。例如计算机科学之父图灵（Alan Turing）在战后遭受迫害、统计大师费雪（R. A. Fisher）则在学术生涯中受到另一位统计先驱皮尔森（Karl Pearson）打压。他们所做的贡献，一直要到晚年甚至是在他们过世之后，才重新被世人重视且赞扬。
统计大师费雪在学术生涯中受到另一位统计先驱皮尔森打压。图片来源：By Pearson Portraits, 公有领域,wikimedia commons
这些科学家的生命故事，看似都是毫无关联的个案。但是，一个人的学术生涯是飞黄腾达或郁郁不得志，究竟能不能用模型预测呢？对一个科学家来说，至今还未能一篇论文天下知，是因为时机未到，还是因为实力不够？
论文的引用像是买乐透？
2016 年 11 月，一份论文发表在《科学》（Science）期刊上，研究者为了回答“如何以模型预测科学家影响力”的命题，分析了多个领域的科学家所发表的论文。
如果要定义一篇论文的影响力，该用什么方法将影响力量化？在这篇论文中，研究者将影响力的参数设定为 C10，也就是一篇论文出版十年后的总引用数。
你猜猜，科学家一生中最具影响力的论文，会出现在他学术生涯的哪个阶段？
一般来说，我们会设想到了学术生涯的后期，科学家会随着学识的累积和研究经验成熟，产出更好的研究，而这现象应该会反映在论文引用的数量上——也就是科学家越后期的研究论文，被他人引用的次数应该会更多。不过要让你失望了，此研究的预测模型并没有侦测到这个趋势。
研究者发现，科学家们的高引用次数著作是随机出现在他们学术生涯中的。可能是初次发表的论文就获得了极高引用数，或是在学术生涯中期、甚至是最后一篇发表的论文，这种随机性出现在不同学科、不同职业生涯长度、著作是独自发表的或与其他学者联名发表的科学家身上。
以两位诺贝尔奖得主：物理学家维尔切克（Frank A. Wilczek）和化学家芬恩（John B. Fenn）为例，两者引用数最高的论文（也是得诺贝尔奖的论文）分别发表在研究生涯初期和晚期，也没有出现较晚期发表的论文影响力越大的趋势。图片来源：Science
论文作者、匈牙利中欧大学（Central European University Budapest Hungary）教授罗伯塔·辛纳特拉（Roberta Sinatra）告诉 Science 的记者：“科学论文本身比较像是乐透彩券，能被多少人引用几乎是靠运气。所以发表越多论文，就像是买越多张乐透彩券。在你发表论文数量越多的那几年，你作为科学家的影响力就可能越大。”
不过有些情况是，研究人员不仅发表论文数量相同，连发表的期刊都相去不远，但其中偏偏有人的论文就是可以被更多人看到，得到更多引用数。这时候就不能仅用买乐透的运气来解释了。
科学家要能广为人知且备受肯定，可能是因为做了具有开创性的实验，懂得与其他研究成员共同合作，且能很清楚的阐述自己的研究内容。虽然常常听到有些人被询问是如何取得这般成就时，会以自谦的语气回答：“没有啦，运气好而已。”但认真说来，他的成功其实是综合天时地利人和的结果。
用参数 Q 预测你的学术地位
这份研究分析了 2887 名符合“学术生涯至少 20 年、发表过至少 10 篇论文，且至少每 5 年有一篇论文发表”这组条件的科学家们。并将这个综合“天时地利人和”的科学家成功因素，定为参数 Q，讲白点， Q 指的就是个体差异，特别是：口才、团队合作能力、创作力等能力。研究团队结合随机性参数和固定性因素，搭建出预测学术生涯论文影响力的 Q 模型。
研究者表示，如果要计算Q参数，需要这个科学家至少发表过 20 篇论文、论文至少被引用了10 年。透过这个 Q 模型，他们有 80% 的机率能准确预测这样的科学家发表的第 40 篇论文能获得多少引用数。
美国密歇根州立大学（Michigan State University）的心理学教授札克·汉布瑞克（Zach Hambrick）如此评论这个预测模型中的参数 Q：“Q 参数非常有趣，因为它可能涵盖了一些人们的确拥有、但并不那么重视的能力：像是清楚说明的能力。比方说，你可能发表了一篇有意思的数学心理学论文，但如果文章不好读，你就无法获得广泛的影响力，因为没人明白你在说什么。”
不过也有人怀疑，与其说这个参数 Q 是科学家的个人技能因素，也有可能是科学家的背景、种族、甚至是非理性群体思维和潮流效应等外在因素。
Q参数能用来帮科学家打分吗？
艾伦人工智能研究所（Allen Institute for Artificial Intelligence）的计算机科学家欧伦·埃齐奥尼（Oren Etzioni）认为，对于充斥着各种衡量科学家成就的工具的现代，这份研究着实提供了一份具有价值的参考。
不过当 Science 记者询问论文作者辛纳特拉自己的 Q 参数时，她说她还没有达到 20 篇论文的门坎，因此也没有计算过自己的 Q 参数。至于未来到达了预测门坎，是否会计算自己的 Q 参数，辛纳特拉也坦白说，自己将不会计算。
那么如果是你，你想知道自己的 Q 参数吗？
京公网安备 11010802022788号
