诺贝尔奖与影响因子

诺贝尔奖将在这几天陆续公布,具体时间请看官方网站

前天发布了生理及医学的得主,三个确立了Knock out mouse的方法的英国和美国的教授平分了奖金。巧的是,这三个人全都在去年(2006)Thomson公司发布的最有希望得奖的预测之中。虽然晚了一年,但毕竟还是众望所归。


昨天物理学奖也发布了。由法国和德国的两位年逾七十的教授分享。他们的贡献是:巨磁阻抗Giant Magnetoresistance Effect:(GMR)。这项技术为90年代后期硬盘的高密度化发展提供了原动力。可以说,我们今天可以用电脑来存储大量的电影,音乐,数字照片都要感谢两位老人家。这两个物理学奖获得者也在去年Thomson预测的名单中!所以与其说是巧合,不如承认诺贝尔奖与文章有直接的关系。

从2002年起Thomson按照其掌握的期刊文章引用数据来预测诺贝尔奖。方法是根据文章的“总被引用数”,加上“高影响因子”文章的多少来进行判断。“总引用数”是根据过去20年的数据来对医学,物理和化学每个奖项各选出三个领域,每个领域被引用数的前0.1%。“高影响因子”文章是每年每个领域(共22个领域)的被引用数前200位之内的文章。看似很简单粗暴的方法,却有很高的中的率,到目前为止,共有54人被预计有很大希望,除了今年这五人之外,还有四人成功获奖,可见其预测还是很值得参考的。

这个预测方法中没有被考虑的是“总文章数”。如果考虑这个因素的话,我想中国人的研究者也许还是有机会的,因为我国这些年的激励机制的确催生了不少“写手”。他们的文章列表很长,但越长,说明有越多的资源被浪费掉了。体制,也许就是我们至今也得不到诺贝尔奖的原因之一吧?

日本人一定很高兴,因为今年Thomson发布的2007诺贝尔奖预测的物理一项的三个人中有两个日本人:名城大学的饭岛澄男和东京大学的户塚洋二,所以,估计他们会很期待明年的获奖名单。

参考:SciencePortal News (JST) 10.9 & 10.10 

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