自专栏开通以来，收录的内容几乎都是干货满满。今天，我们给大家分享一点轻松的知识，介绍一下目前常用的两个科研实力的评价指标：影响因子以及H指数。
如果你想被听到, 被看见, 被别人知道，你需要在你遇到的人心中留下持久的印象。“Making an impact”总是很重要的。只不过科研领域与其他领域有所不同。在科研领域，研究成果说了算，我们的文章能够为我们增加影响力。但是，我们如何能够知道我们的研究是否影响了别人？有没有一种方法能够定量或者评价我们文章的质量呢？
影响因子
我们常用一个叫做影响因子（impact factor）的数值。影响因子已经被广泛用来评价一本公开发表的杂志内所有的文章的影响力，并且影响因子也已成为用来进行学术评价的一个指标。事实上，影响因子创立之初是为了帮助图书管理员管理图书馆内的杂志，而不是为了评价一个作者或者一篇文章的价值。
影响因子是什么？
影响因子的概念最先由Eugene Garfield在1955年提出。影响因子是一本杂志过去两年内发表的所有文章在本年内平均引用次数。 影响因子的计算公式如下：
IF2015= X/Y
IF2015是杂志在2015年的影响因子
X 是该杂志在2013和2014两年发表的所有文章在2015年内被引用的次数
Y 是该杂志在2013和2014两年内发表所有文章的数量
一本杂志的影响因子通常可以在其官网主页上找到。
影响因子的好处和弊端
影响因子目前是常用的评价学术文章质量的指标之一。下面我们看一下它的优势以及潜在的问题。
好处：
- 影响因子唯一的优势就是能够用来比较同一领域内的杂志好坏。可以作为衡量一个杂志重要性及声誉的评价指标。
弊端：
- 影响因子反应的并非是单篇文章或单个作者的引用率或者影响力，因为每篇文章是基于整本杂志的统计数据而非自己的统计数据被评价的。
- 计算影响因子时，自引（self-cited）同样计算在内
- 综述类文章（review articles）通常具有较高的引用率。一本发表更多的综述类文章的杂志会有更高的影响因子
- 影响因子通常由研究领域的大小决定。一个较小的研究领域内的杂志通常影响因子较低。到这里，我们应该很清楚看到影响因子的弊端是多余好处的。但是尽管有这些不足之处，影响因子仍然被用来作为学术评价的指标。这可能是因为影响因子的使用由来已久，也因为尚不存在其他更准确的学术评价的工具。现在越来越多的人开始意识到影响因子的缺点，一些科学家已经达成共识，评价一篇文章的优劣应该基于其价值而不是影响因子。
科研评估旧金山宣言(San FranciscoDeclaration on Research Assessment (DORA))
越来越多的科研工作者认识到影响因子的不足之处。包括美国科学促进会（AAAS）在内的75家机构和150多位知名科学家在2012年12月举行的美国细胞生物学学会会议上支持签署了《科研评估旧金山宣言（San Francisco declaration on research Assessment，DORA）》，宣言认为科学界应该停止使用影响因子评价科学家个人的工作；影响因子不能作为替代物用于评估科学家的贡献，以及招聘、晋升和项目资助等的评审。截至到2015年12月13日已有12616位研究者，592家科研机构签署了DORA。 详情可见网址Dora - ASCB。
H指数
影响因子是用来评价一本杂志的影响力或者勉强说是可以评价某一篇文章的价值。那有什么指标可以系统的评价一个科研人员的学术水平呢，下面向大家介绍一个评价科研人员学术水平的指标，Ｈ指数。
H指数是什么？
H指数（H index）是2005年由美国加利福尼亚大学圣地亚哥分校的物理学家乔治·赫希（Jorge E．Hirsch）提出的一种混合定量评价科研人员学术成就的方法,可用于评估研究人员的学术产出数量与学术产出水平。H指数的计算基于其研究者的论文数量及其论文被引用的次数。赫希认为：一个人在其所有学术文章中有N篇论文分别被引用了至少N次，他的H指数就是N。
如美国耶鲁大学免疫学家理查德·弗来沃（Richard Flavell)发表的1105篇文章中，有170篇被引用了170次以上，他的H指数是170。可以按照如下方法确定某人的H指数：1、将其发表的所有SCI论文按被引次数从高到低排序；2、从前往后查找排序后的列表，直到某篇论文的序号大于该论文被引次数。所得序号减一即为H指数。举个例子，如果一位科学家发表了20篇文章，被引用次数多少不等，从多到少排队，到第10篇文章的时候，被引用次数正好也是10次，那么这个科学家的H指数就是10。
H指数概念发表以后，引起很大的反响，美国研究型大学要获得永久教职（副教授），H指数一般为10到12，晋升为正教授则大约为18。成为美国科学院院士则一般在45以上，中位数是57。比如美国国家科学院外籍院士施一公，他的H指数是66。很多诺贝尔奖得主的H指数通常都大于100。
H指数的优缺点
如果按照发表的文章总数量来评价科学家的影响力，只能说明“产量”，无法判断“质量”，如果按照总引用次数评价，可能因为几篇高引用文章而掩盖了总体的质量。这个H指数，表明科学家发表文章不仅要注重数量，也一定要重视质量。H指数能够比较准确地反映一个人的学术成就。一个人的H指数越高，则表明他的论文影响力越大，越有价值。乔治·赫希最近研究发现, H指数不仅可以用于评估研究人员过去的学术水平，也可以用于预测未来的学术成就。
H指数也有其局限性。首先，对于年轻科学家来说，由于发表论文数量太少，论文的数目成了其H指数的上限，计算其H指数没有多大的意义。比如小编，一共发了四篇文章，H指数是决不可能超过4的。H指数比较适合用于衡量已从事科研多年的资深科学家的总体成就。一个人的H指数不会随着时间的推移而减少，只会增加或保持不变。其次，H指数没有区分论文是自引还是他引；还有，基于不同的检索数据库如Web of Science、Scopus、Google Scholar，算出来的某个研究者的h指数常常不一样，这跟数据库的收录范围有关；再者，H指数只考虑是否作者而未考虑作者在论文中的实际贡献。当然，靠任何一项单一的指标要来完整评价一个学者的贡献是不现实的，也不可能的。但，无论如何，H指数正在全球科学界越来越受重视，已经成为欧美某些大学的教授聘用依据或重要参考指标。
下表列出了一些H指数较高的内地科学家(2016年数据，排名不分先后)
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注：本文中出现的H指数皆来自年Scopus - Welcome to Scopus |
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