论文作者功劳分配难?他们有绝招!

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如今,科学研究已进入合作时代。科学论文写作“多作者合署”的模式,也不断取代着“一人独著”模式的地位,逐渐成为主流。在1900年,只有12%的科学论文是合著完成的,而到了2012年,这一比率已经跃升至90%。像欧洲电子对撞机这样的大型科学工程,相关论文写作的署名作者数量甚至创造了超过千人的记录。

论文作者这么多,每个人都应当根据其贡献获得相应的荣誉和奖励。不过,如何从这么多署名作者中判断出谁的贡献最大呢?

按照排序进行断定并不是完全准确的。比如,2007年诺贝尔物理学奖授予了一篇论文的第三作者和另一篇论文的第一作者,但是2012年则颁给了获奖论文的最后一名作者。

在一些自然科学学科领域,论文的第一作者是干苦力的学生或“青椒”,最后的通讯作者是“老板”,中间的都是“打酱油”的;在经济学领域,论文作者是根据姓氏拼音排序的,可谓“见者有份”,每人平分贡献;在其他社会科学领域,论文的作者顺序至关重要,排名第一的贡献最大,次而次之;还有一些领域是一视同仁,所有作者都等于发表一篇论文。但是这会导致学术界的“通货膨胀”,特别是对数十位作者合写一篇论文的研究更是如此。

尽管一些期刊要求作者说明署名作者们分别做出了什么贡献,但是“小字辈”们可能慑于“老板”的淫威而不敢邀功,致使作者陈述的真实性值得怀疑。因此,这一方法可信度不够,而且不利于快速识别。与此同时,学术界对如何创新的关注程度更多,但对如何更公平地进行功劳分配的问题关注不够。

那么,究竟有没有一个好办法,能判断出不同作者的贡献,并据此分配功劳呢?

中国科学院沈华伟与美国东北大学的Albert-László Barabási在最近一项研究提出了一种新颖的自动判别法,命中率接近90%。

科学研究不是“一锤子买卖”

科学界有约定俗成的不成文规矩,会对科学家的贡献进行判定。对于局外人而言,多位作者谁的贡献大很难说清,但对行内人来说却是一目了然。研究人员基于这种非正式的行规,开发了一套算法。

这个方法的思路是,对论文作者的贡献判断,不能只看一篇论文的质量,而是要看后续多篇论文的引用情况。

如果一个作者对某项研究的贡献最大,并且持续开展相关研究,那么行内人会一眼识别并持续关注他或她的相关研究。因此,如果其中一位作者后续单独开展了大量同主题研究,并被他人反复引用,那么就可以说这位作者的贡献最大。

反之,如果一个作者只是“挂名”或“乱入”,他或她就不会在这个领域深耕细作,久而久之就被人遗忘了。

据此,学术界会识别和界定谁是某项研究的主要贡献者。因为这种差别就会表现在主要作者同主题研究被引用的总体情况,所以综合他们的其他论文引用率,就可以轻松判定谁的贡献大。

诺贝尔奖“猜一猜”

为了检验这个方法的准确性,研究人员收集了过去20年诺贝尔奖的得主资料,涉及学科包括物理学、化学、生物医学和经济学。因为不同学科的诺贝尔奖从不同年份开始公布得奖者的主要著作,所以上述学科的数据取自不同年份。

研究显示,与得奖论文的其他作者相比,得奖人后来发表的同类论文得到了更多的引用。当然,这是建立在得奖论文作者都健在的情况,否则作古的话就没有资格获奖了。

对63篇得奖的合著论文进行分析发现,其中51篇都“预测”准确,准确性高达81%。独著论文的获奖作者显而易见的,如果将此考虑在内,则“预测”的准确率提高到86%。

与基于作者顺序“瞎猜”的正确率相比,这项研究提出的方法在判定准确性方面表现出众,正确率更高。该方法判断错误的,也是较为异常的情形。其中一例是2011年物理学奖,Filippenko在两篇得奖论文都有署名,但都不是主要贡献者,所以没有得奖。

另一例是1997年物理学奖,Ashkin在与朱棣文合作前就发表了高影响的论文,所以获奖呼声很大。但是二人合作以后,朱棣文后来发表的论文影响更大,因此最终胜出。因此,科学界固然存在富者愈富的“马太效应”,但创新是年轻人的世界,只要持之以恒,仍然有翻身的机会。

此外,对于同属一个研究领域却没有合作关系的科学家,该方法也可以评估他们对该领域的贡献大小。只要有论文同时引用他们的研究,就可以采取类似方法予以判断。比如,2013年诺贝尔物理学奖对希格斯粒子发现者的认可,就同该方法的判断较一致。

研究者还使用美国物理学会1893-2009年发表的所有期刊论文,以及科学网1955-2012年收录的所有期刊论文,对该方法的稳健性进行检验。结果发现,这个算法具有很强的稳定性。

这项研究等于开发了一款功劳分配的自动识别系统,有助于揭开论文署名的奥秘,并为准确快速判断作者的功劳提供依据。但是,要想更准确地评估科学家的相对贡献,还需要辅之以其他信息,如是否属于通讯作者。

此外,它也有助于激励科学家持之以恒地专注某个方向开展研究。“搞一篇”后“躺在功劳簿”是不行的,因为会被合作者赶超和替代。要知道,想要得到科学界的认可,除了活得足够久,还要比合作者写得更多更好。

参考文献

  • Shen, H.-W., & Barabási, A.-L. (2014). Collective credit allocation in science. Proceedings of the National Academy of Sciences, 111(34), 12325-12330.

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