用影响因子评价学者、分配资源，科睿唯安高管喊话：这种“扭曲激励”需要纠偏

南迪塔·夸德里博士

2026年度《期刊引证报告》刚出炉，有些中国期刊的影响因子就爆了，甚至有期刊首次杀进全球前十。这不禁让人想问：中国科技期刊的影响力，真的已经超越CNS（《细胞》《自然》《科学》）了吗？

科睿唯安全球高级副总裁、Web of Science主编南迪塔·夸德里博士最近到访上海，接受了我们的专访。对于学术圈里热议的“影响因子崇拜”“影响因子滥用”现象，她直言不讳：解读和使用期刊评价数据必须客观全面，影响因子不能作为单一指标来评判期刊、学者乃至单篇论文的学术水平。她还指出，“唯影响因子”在全球很多国家都扭曲了科研生态，人们明知这样做不对，但因为它最简单，所以还在用。而AI的快速发展，或许会彻底改变论文发表的基本模式。

学术期刊排名：高影响因子≠高质量

2026年JCR数据很直观地反映出中国学术出版的快速成长：内地新增了92本收录期刊，其中有28种直接拿下了各自学科的影响因子榜首。

夸德里提到，中国科研产出在2009年到2024年间增长了5倍，增速已经超过美国和欧盟。这才是中国期刊影响因子持续大幅增长的底气所在。

但话说回来，影响因子高并不代表期刊的学术质量就一定高。夸德里解释，学科不同，影响因子差异巨大。有些学科引文量大、更新速度快，影响因子自然就高。而像《自然》《科学》这样的综合性期刊，覆盖的学科领域非常广，引用量级差别也大，想用影响因子来简单衡量它们的质量，基本行不通。

这也是为什么科睿唯安在2024年推出了期刊引文指标（JCI）。这个指标经过学科规范化处理，能更好地跨学科比较期刊影响力。举个例子，有些期刊的影响因子虽然远远高于CNS，但它的JCI指数可能只有后者的三分之二。

夸德里说，任何快速发展的生态系统都会遇到复杂问题，操纵影响因子绝非中国特有。但好在，这些刻意操纵引用、互引刷分的把戏，最终都会被监测系统揪出来。轻则当年隐藏影响因子，重则进入“暂停收录”流程，最终大约85%的待审期刊会被移出Web of Science核心合集。

Web of Science网页

夸德里建议，中国要建设世界一流期刊，核心抓手应该是优质稳定的编辑队伍、透明严谨的同行评议、及时规范的撤稿机制，而不是单纯去追高影响因子。

摒弃“以刊评人”，纠正“扭曲激励”

包括中国在内的不少国家，影响因子被广泛用于评价学者、职称晋升，甚至决定资源分配。这种“影响因子滥用”正在被学术界越来越严厉地批评。

夸德里直言，影响因子从诞生以来，最大的误区就是指标错位使用。它本质上是一个期刊层级的指标，天生就不适合用来评价单篇论文、科研人员或者研究机构。但很多地方仍然深陷“唯影响因子”的评价困境。她认为，根本原因在于“这是一个非常简单易懂的指标”，很多人明知不合适，却还是觉得用起来顺手。

这种滥用背后，往往存在一种“扭曲激励”。当职称、项目、资源分配都过度绑定发文数量和影响因子时，科研人员就会被逼着去追逐量化数字，催生不当互引等学术不端行为，甚至出现论文工厂这样的灰色产业链，不断侵蚀科研诚信的根基。

作为JCR的发布方，夸德里认为科睿唯安有责任做好科普和引导。她提到，公司内部有一个评估理念，叫“全面画像，而非简单指标”。如果把复杂信息简化成一个数字，就会丢失太多细节。而“全面画像”会针对不同评价对象，配套分层工具。比如，评价单篇论文可以用文章层级标准化指标CNCI；了解科研人员，则可以借助Web of Science的可视化学术图谱。

夸德里表示，一套负责任的科研评估体系，理想模式应该是量化数据为基础，辅以同行评审、科研社会影响力等定性维度进行综合判断。因此，她建议中国在改革科研评价体制时，应该弱化量化指标权重，建立长期、质量导向的考核机制，减少短期数字带来的科研压力，从根源上消除这种“扭曲激励”。

AI重塑学术出版，预印本或成主流

“未来十年，AI极有可能彻底改写沿用百年的论文发表模式。”夸德里说，生成式AI能让论文写作变得简便快捷，但大部分AI生成的论文对科研贡献不大，反而会给本就压力巨大的同行评议带来更重的负担。她预计，今后大量成果会发布在预印本平台上，未来可能只有真正引领学科方向的顶刊，才会保留传统的发表前同行评议模式。

预印本平台arXiv网页

AI为什么会带来这种改变？夸德里解释，当前科研生态建立在“人类阅读、人类评审”的基础上，但未来AI会深度参与科研全流程，科研成果的分享方式可能发生根本性变化——从“人类可读”转向“机器可读”优先。

这必然带来期刊本身的深刻变革。“也许期刊数量已经到达历史顶峰了。”夸德里说，预印本平台“先发表、后评议”的方式会成为主流。目前全球已有小规模开放科研试点，但现阶段只有1%到2%的预印本内容能获得学界的有效评议。

夸德里强调，面对AI带来的技术变革，必须配套完善的监管规则。2024年，科睿唯安自研了AI检测系统，辅助编辑批量筛查异常引用、AI生成的虚假论文，大幅提升了问题期刊的识别效率。对于AI可能存在的黑箱误判，她表示，所有核查结论最终仍然由人工编辑终审，机器不会取代人的决策。