本届诺奖得主“牛”在哪儿？

北京时间10月2日下午5时52分，2018年诺贝尔物理学奖揭晓。获奖者为美国科学家阿瑟·阿什金（Arthur Ashkin）、法国科学家热拉尔·穆鲁（Gerard Mourou）和加拿大科学家唐娜·斯特里克兰（Donna Strickland）。获奖理由是表彰3人在激光物理学领域所作出的开创性发明。

在收获的季节，万众瞩目的诺贝尔奖陆续揭晓，引起了学术界的热议：有赞叹两位女性科学家获得诺奖，有遗憾中国学者与诺奖失之交臂，还有感叹物理学两位获奖人凭借发表在影响因子并不高的期刊上的论文而斩获诺奖。在此，我们从文献计量学的角度，来分析本届诺奖得主的引文影响力，看一看他们到底“牛”在哪里。

看到“引文影响力”这个概念，很多学者马上会想到SCI被引频次、期刊影响因子等一些高校或科研单位所采用的评价方式，油然而生爱恨交加的情感。岂不知，即便是出版SCI（Web of Science）引文数据库和发布期刊影响因子的科睿唯安公司，也从不提倡这样简单粗暴的方式。

引文影响力

从文献计量学角度评价科学研究及其科研人员的影响力，可以从产出和引文影响力两方面衡量。高产的作者不足为奇，但具有广泛而深远影响力的科研人员却不多见。因此，我们将分析重点放在引文影响力上。

引文影响力又涉及在学术界和工业界的影响力，通常用学术论文之间的引用代表其在学术界的影响力，用学术论文被专利引用的情况代表基础研究对应用研究及工业界的贡献和影响。

引用实际上是同行评议的另一种体现，除了看被引频次的绝对值之外，更值得关注的是利用相对指标观其在所属学科领域中的表现。此外，对某论文的施引文献可以反映出来源论文所提出的技术、数据或理论在发表之后，是如何被进一步发展的，因而分析施引文献的学科、国家、机构都具有揭示其影响力的意义。

而期刊影响因子是评估期刊的良好指标，可以参考其选刊投稿，不适用于评估单篇论文的引文影响力。

施引文献

此次分析的学术论文及其引用数据来自SCI和InCites数据库，关于专利对论文的引用来自Derwent Innovation专利信息检索与分析平台。本届诺奖得主的代表作来自诺贝尔奖网站。

通过数据分析发现，本届诺奖得主的代表作在学术界普遍获得了高引用，三个领域的11篇代表作中有10篇论文的施引文献都超过1000篇。化学奖得主阿诺德于1993年实现了首次酶的定向进化，虽然相关论文只有259篇施引文献，但是该文就像一颗种子，为其后来不断完善这项技术奠定了基础，阿诺德在以后发表的19篇论文都引用了该种子文献，所以该文的二代施引文献也高达2217篇。

学科规范化引文影响力

施引文献量为绝对指标，若要进行跨学科的对比，需要用经过规范化处理的相对指标，如学科规范化引文影响力（CNCI），是每篇论文与发表在同学科同年度同文献类型的文献的平均引文影响力的比较。该指标大于1，表明论文引文影响力超过全球平均水平。

由于大多数的论文只被引用若干次，甚至是零被引，能获得高被引的论文很少，所以CNCI达到世界平均水平已经很不容易。本届诺奖得主代表作的CNCI非常高，其中表现最好的是阿什金1970年的一篇里程碑论文，CNCI高达166.14，其1986年的另一篇论文的CNCI也达到153.86。值得一提的是，热拉尔·穆鲁和他学生唐娜·斯特里克兰1985年发表在《光学通讯》上的论文，虽然所发期刊影响因子不算高，但该文的CNCI却高达122.27，再次证明了利用期刊影响因子来揭示单篇论文的引文影响力是不合适的。

百分位

与CNCI有异曲同工之处的另一个相对指标是百分位（Percentile），指某文献在全球同学科同出版年同文献类型的文献集合中按被引频次从高往低排序所得到的位置。该指标值越小，引文影响力越大。如阿什金发表在1986年的论文，百分位为0.01，表示根据被引频次，该文排在1986年所有发表在物理学与多学科中，且文献类型为article的论文的前万分之一。

学科、国家和机构分析

揭示影响的广泛性和深入性

分析施引文献的学科分布可以观察到源论文中的理论、技术或方法是否被扩展应用到了其他领域，以及延展的范围。如化学奖得主史密斯1985年发表在《科学》上的论文，被110个SCI学科分类中的文献所引用，阿什金1986年的论文也辐射到了109个学科。

分析施引文献的国家和机构，可以显示源文献在区域和机构层面的引文影响力，看到有哪些国家和机构在跟踪和深化该方向的科学研究，以及深入的程度。阿什金1970年发表的论文，被全球75个国家科研人员引用，区域引文影响力最大；而史密斯1985年发表的论文在机构层面的影响力最高，将近1600所大学和研究机构积极跟进相关研究。

专利对论文的引用

专利对论文的引用，揭示了诺奖得主代表性论文对专利的贡献，间接地揭示该研究对工业界的影响。

本届化学奖得主史密斯研制的是噬菌体展示的实验室技术，其1985年的论文被837项专利引用，为该领域的应用性研究作出了不可磨灭的贡献。而温特于1990年将噬菌体展示的技术应用于抗体的定向进化，目的是产生新药，实现抗体治疗。该论文由于其广泛的应用性，被2148项专利所引用，毫无悬念地成为本届诺奖得主代表作中被引频次最高的论文，不但在工业界具有非凡的影响力，而且在治疗多种疾病的征程中作出了重大贡献。另一位化学奖得主阿诺德1993年发表的奠基性论文，是其后来所有关于酶的定向进化研究的基础，也被相关的164项专利引用。

通过以上分析，可以看到本届诺奖得主的代表作普遍获得来自学术论文的高度引用，而对施引文献国家/区域和机构的分析，更好地显示了其对区域和机构的引文影响力。此外，专利对论文的引用也展示出了诺奖得主们的科研成果对工业界的广泛影响。

广义而言，科学研究影响力的体现在于其对人类、社会及经济所作出的贡献，如本届生理学或医学奖的两位得主的工作，开创了癌症免疫疗法，为癌症的治疗提供了新方向，从而使全球的癌症患者受益。

链 接

自2002年以来，科睿唯安分析师们每年都会基于SCI（Web of Science）平台上的论文和引文数据，遴选诺贝尔奖奖项所涉及的生理学或医学、物理学、化学及经济学领域中全球最具影响力的顶尖研究人员，授予他们“引文桂冠奖”。今年的诺奖生理学或医学的得主詹姆斯·艾利森与本庶佑就曾于2016年被授予“引文桂冠奖”。至今，科睿唯安“引文桂冠奖”已经成功预测了48位诺奖得主。