关于SCI的影响因子

实际上SCI的影响因子是整个自然科学领域内跨学科统一评定。 计算机学科的历史本身就短，再加上强烈的工程应用特色，SCI的影响因子不高，是很显然的事情。 但这并不表示这个学科不如别的学科重要。 对于从事本学科的研究人员来说，只要关心本学科内的排名，就是份内的事情了。

李国杰院士曾调侃SCI为Stupid Chinese Idea。 传统上计算机学科认为SCI对该学科有强烈的偏见： 一是对计算机学科conferece paper的偏见；二是计算机学科的journal影响因子不高。

关于第一个偏见，据说图灵奖得主姚期智院士到了清华后，凭借他个人的努力，为计算机学科的conference paper争取到了名份。 但是我个人不以为然。 即使在计算机领域，conference论文有两个环节不如journal论文： 一是篇幅受限。与本专业journal论文动辄30页以上的篇幅来比，conference论文的信息量、系统性、严谨性自然不如journal论文。 二是审稿环节，从审稿周期、审稿人、退修轮次、编辑的专业和专注度等等，journal论文一般都应该好于同档次的conference论文。 但是从而带来journal论文最为人诟病的缺点：出版周期太长！ 但是，现在网络技术带来的在线预出版处理，应该已经使这个缺点得到了解决。 另外，如果一篇论文经不过两年时间的检验，那也称不上是高质量的论文。 实验发现型的论文，在计算机学科中本来就不多。

关于第二个偏见，其实可以问这样一个问题：同样在计算机学科，A方向1区journal和B方向1区journal，哪个影响因子高？如果非要比出高低。显然不能用方向不同而不能比较来作借口。 解决方案只有一个，那就是办一本AB方向的journal，这样A1journal的论文和B1journal的论文都可以在ABjournal上发了。但是，ABjournal的容量只有A1journal+B1journal的一半，怎么办？ 那把A1journal+B1journal的投稿论文排名，发表前一半名次。 那么显然ABjournal的影响因子要比A1journal和B1journal高了。 这同Nature子刊的影响因子同Nature刊的影响因子相比的道理是一样的（一般情况而言）。 好了，Science也可以发表计算机学科的论文的，比如Nir Friedman照样在Science和Nature发计算机为主的论文。 这样一想，关于第二个偏见，似乎有点错怪SCI了。

但是总的来看，计算(computing)虽然已经被承认为继理论、实验之外并列的独立的第三大探索世界的手段和学科形态，SCI还是没有与时俱进:-)

其实，SCI不过是死的工具，有它比没有它要好。 关键是在于使用这个工具的人，以及如何使用而已。

例如，SCI好比是诺贝尔评奖系统，数学家和计算机科学家成就再高，也得不了诺奖。 但是，如果管理层、行政层认为菲尔兹奖和图灵奖的成就不如诺奖，那才成大问题了。 普通百姓由于媒体误导而这样认知倒是可以理解的。

还有一个精彩的例子：Tim Berners-Lee, father of Web, 恐怕永远也拿不了图灵奖，尽管father of TCP/IP(Internet) 可以拿图灵奖， 所以更加不要谈Tim有诺奖的希望。因为Web本身实在太工程应用化了。 但是，Tim有理由不服气。两届诺奖得主Frederick Sanger的主要成就不就是实验工程技术吗？ 再者，物理学靠做实验给出重大发现而获诺奖的也有许多。 恐怕大部分诺奖的获得者不会否认Tim的成就可以同诺奖者的成就相媲美。 只是计算机学科不在这套评价系统之内而已。