汤森路透引文桂冠得主名单出炉 可据此预测诺奖归属

进入9月，就到了诺贝尔奖“大猜想”时段。9月19日，汤森路透(THOMSON REUTERS)公布了2012年度引文桂冠得主(Citation Laureates)名单，通过学者文章被引用的情况，预测即将于2012年10月公布的诺贝尔奖得主。

汤森路透是唯一采用定量数据预测年度诺贝尔奖得主的机构，2002至2011年，共有26位引文桂冠奖得主赢得诺贝尔奖，特别是2011年，汤森路透成功预测了9位诺贝尔奖得主。

汤森路透研究服务部引文分析师David Pendlebury说：“在科学社群里，若经过分析和计算，引文可以作为另一种形式的同行评审。一位科学家发表研究成果的被引用次数越多，这位学者在其同行之中、从学术角度的受敬重程度越高，而这可以作为如诺贝尔奖这类奖项的预测指标。汤森路透引文桂冠奖是通过成熟完善的方法评估引用次数及高影响力的论文，并考量诺贝尔委员会可能认为值得认可的发现或主题。”

根据研究人员所发表论文在过去二十年间被引用的次数，汤森路透引文桂冠得主通常名列其研究领域科研人员的前千分之一。

以下为今年生理学或医学领域引文桂冠得主名单，他们的科学成就以及论文被引用的高频次已经证明他们处于“诺贝尔级”。

细胞粘附（Cell Adhesion）

Richard O. Hynes

Daniel K. Ludwig Professor for Cancer Research, David O. Koch Institute for Integrative Cancer Research, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA USA; also Howard Hughes Medical Institute Investigator

Erkki Ruoslahti

Distinguished Professor, Center for Nanomedicine, Sanford-Burnham Medical Research Institute at the University of California Santa Barbara, Santa Barbara, CA USA

Masatoshi Takeichi

Director, RIKIN Center for Developmental Biology, Kobe, Japan

 细胞信号和控制（Cell Signaling and Control）

Anthony “Tony” R. Hunter

American Cancer Society Professor, Molecular and Cell Biology Laboratory, and Renato Dulbecco Chair, Salk Institute for Biological Studies, and Adjunct Professor, Section of Molecular Biology, University of California San Diego, La Jolla, CA USA

Anthony “Tony” J. Pawson

Distinguished Scientist and Apotex Chair in Molecular Oncology, Samuel Lunenfeld Research Institute of Mount Sinai Hospital, and Professor, Department of Medical Genetics, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada

基因调控（Genetic Regulation）

C. David Allis

Tri-Institutional Professor and Joy and Jack Fishman Professor, Head, Laboratory of Chromatin Biology and Epigenetics, Rockefeller University, NY USA

Michael Grunstein

Distinguished Professor of Biological Chemistry, Geffen School of Medicine, University of California Los Angeles, Los Angeles, CA USA

汤森路透历年来成功预测的诺贝尔奖获得者名单

延伸阅读："汤森路透"集团是如何成功预测诺贝尔奖的？

2009年11月11日，北京大学生命科学学院举行“诺贝尔奖离我们还有多远”研讨会，汤森路透“引文桂冠奖”首席专家David Pendlebury作了题为“揭示定量分析的力量——成功预测诺贝尔奖获奖者背后的故事”的专题报告，详细介绍了他们的方法。

其实发明这种有些“传奇”色彩的预测方法的不是别人，正是享有“SCI之父”之称的尤金·加菲尔德博士。1958年，加菲尔德博士创办了美国科技信息所（ISI，目前已经成为汤森路透的组成部分），汤森路透多元化的数据库收录近2万种国际期刊、书籍和会议录，构成了学术信息领域内最全面综合的多学科文献资料数据库。

汤森路透拥有一个以知识为基础的学术信息资源整合平台——ISI Web of Knowledge。它是一个采用“一站式”信息服务设计思路构建而成的数字化研究环境，实现了信息内容、分析工具和文献信息资源管理软件的无缝连接。而ISI Web of Knowledge强大的检索和分析功能正是其诺贝尔奖预测方法“引文分析”的基础。

总而言之，汤森路透综合了定性的同行评议和定量的引文分析两种方法。Pendlebury指出，同行评议的特征在于范围小，视角自下而上，基于主观认知和判断，并且容易受到对被评价对象较早的研究成果的印象的影响；而引文分析的特征在于全球化，视角是自上而下的，是加权的、相对的度量方法，并且擅长展示最新研究的贡献。引文对于研究来说是滞后指标，但对于同行评议奖项来说则是先行指标。

据Pendlebury介绍，汤森路透的预测方法分为四步，首先要在不同领域中统计出科学家30年内的总被引次数和高被引论文数。因为在不同领域内，论文的平均被引率差异很大，例如，数学领域和分子生物学领域内论文的平均被引率差距就达到10倍以上。同时还要统计领域内每篇论文的平均被引次数，或每位作者的平均被引次数，作者是否拥有多篇高被引论文等多个指标。

其次，需要评估该科学家的研究内容，发掘被引频次背后的特征，关注他的被引频次是集中在某一项研究成果上，还是散布于多项研究成果中；发掘出哪些领域是热门领域，该科学家是否是该领域的开创者，是否是高被引论文的主要贡献者，研究成果是否在领域内具有重大的意义，是不是具有理论前瞻性，是革命性的发现还是扩展了已有的基础研究成果。确定其成果与其他候选人相比是否具有优势。最后，需要特别注意的一点是，该研究领域是否已经授予过诺贝尔奖。

第三步，识别重大研究成果的主要贡献者。根据诺贝尔的遗愿，每一个奖项的获奖者不能超过三位，所以必须精简候选人名单。Pendlebury介绍说，“诺贝尔奖评委会更偏向于选择开创性的成果，而非扩展性研究成果，尽管有些扩展性的研究也具有极其重要的意义。”

他强调，优先权的确定非常重要，因为历史上曾经出现过一些饱受争议的先例。比如，2008年的诺贝尔生理学或医学奖授予了发现HIV病毒的法国科学家Fran?觭oise Barré-Sinoussi Luc Montagnier，却未将美国科学家Robert C. Gallo包括在内，而Robert C. Gallo对HIV的分离培养和确认艾滋病致病病毒作出了重要贡献。

不过也有极为不走运的科学家，因为虽然诺贝尔奖评委会从没有把某位科学家错误地计入不相关的奖项，但却经常甚至出于必要把一些做出重要贡献的人给遗漏了。

最后一步就是参考同行的尊重与认可。Pendlebury介绍，除了定量分析，还需要考虑到一些非研究因素。比如，相关学科的一些重要奖项往往具有重要的指向作用，可以作为诺贝尔奖的“风向标”，拉斯克医学奖、沃尔夫奖、日本京都奖、克拉福德奖等都是很好的“标尺”。因为从统计结果来看，获得其中某些奖项的科学家中，有很大一部分晚些时候又获得了诺贝尔奖。需要关注的还有科学家的学术头衔，例如是否为国家科学院院士，是否为外国科学院院士，是否在重要学术团体中任职等。此外，在国内和国际学术会议中发表过主题演讲，在大学或重要实验室中担任高级职位，以及在高影响力国际期刊中担任编委，都能为科学家的诺奖之路加分。

不过，David Pendlebury在报告最后指出，诺贝尔奖并不适合评价一个国家的整体科学研究水平，因为诺贝尔奖对学术成果的认可是相当滞后的，在很多情况下甚至滞后数十年。

美国著名学者雅克·巴尔赞曾经说过，“计算诺贝尔奖的数量，只能记录下那些灭绝的死火山”。此外，诺贝尔奖是一个“单薄”的指标，由于能够获奖的人数非常少，对于一个国家整体来说，在度量方面会遇到很多问题，例如采用人均来计算是否有意义等。Pendlebury强调，对于国家科技水平的评估来说，更好的方法是采用一些更广泛的近期指标和数据。

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