在过去二十余年中，“高被引学者”（Highly Cited Researchers, HCR）榜单成为全球科学影响力的重要象征。但这份年度榜单的背后，也隐藏着方法变迁、机构更迭以及用途异化的复杂轨迹。Lauranne Chaignon 通过一项历史性研究，回溯了该榜单从科研工具向高风险评估指标的演变过程，并质疑它在当下学术评价体系中的合理性与未来角色。
榜单的起源与初衷
每年11月，科学界都会迎来一份受到高度关注的榜单——“高被引学者”名单。该榜单旨在识别过去十年内在全球范围内22个主要学科中最具影响力的研究人员，基于其论文发表数量及被引用频次。每年入选人数约在6,000至7,000人之间。
这一榜单最初是作为一种“描述性监测工具”被构想出来，用于跟踪全球科学发展的动态。然而，随着时间推移，它逐渐成为操控和“游戏”对象，越来越多地被用于科研评价和排名，引发了广泛争议。
从Garfield到Clarivate：榜单的演化历程
HCR 榜单的历史可追溯至科学信息研究所（Institute for Scientific Information, ISI）。该机构由 Eugene Garfield 于1960年创立，开创了引用索引体系与 Web of Science 数据库。
早在1980年代，Garfield 就尝试识别“1965至1978年间被引用最多的1,000名当代科学家”。到了2001年，他的团队正式推出 Highlycited.com 门户网站，发布首份 HCR 榜单，延续其学术影响力分析的构想。此后，ISI 先后被 JPT Publishing（1988年）与汤森路透（Thomson Corporation, 1992年）收购。
2008年，汤森与路透合并，ISI 被纳入汤森路透知识产权与科学事业部，HighlyCited.com 随后下线，数据更新中止。直到2012年底，该榜单才以全新方法重启。
2016年，Clarivate Analytics 从汤森路透中剥离出来，并于2018年重建 ISI。目前，Clarivate 仍负责每年更新发布 HCR 榜单，其评选方法也持续演进。
方法论的重大变化
随着机构更迭，HCR 榜单的评选方法亦历经多次调整，包括时间窗口、作者人数、高被引论文的计算方式、大型研究团队成果的归属方法，以及跨学科研究者的处理方式。这些变化部分基于科学界的反馈意见。
然而，两个关键变化彻底重塑了该榜单的性质。其一，在2001年，HighlyCited.com 以数据库形式上线，信息内容持续积累、逐年拓展。每位学者的个人履历、研究领域与详细文献信息均可查询。
其二，自2012年榜单回归以来，形式转为年度发布，仅列出学者姓名、研究领域与机构信息，且不再保留历史数据。HCR 自此成为一年一度的“事件”，其象征意义远超研究参考工具。
2021年起，该榜单引入所谓“定性分析”（qualitative assessment）环节，对初步入选者的发表行为进行合规性审查，包括作者署名规范、自引比例与引文网络结构，目的在于剔除因学术不端（如自引滥用、引用工厂“买引”）而虚增影响力的研究者。这一做法的出现，正是回应榜单用途转变所引发的信任危机。
从工具到目标
早期作为数据库发布的 HCR 榜单，本质上是科学信息服务的一部分，帮助研究者发现潜在合作对象、追踪热点领域发展，具有明确的辅助性功能。Web 尚处发展初期，该榜单为科研界提供了一个由引用索引驱动的信息宝库。
然而，当榜单开始作为科研绩效指标使用时，其作用发生质变。自2003年起，它被引入多个科研评估与文献计量研究中，甚至成为“软科世界大学排名”（Academic Ranking of World Universities, ARWU）的重要评分项，占高校评分权重的20%。对许多学者与机构而言，登上该榜单不再只是荣誉，更成为衡量科研成就的关键目标。
当评价指标成为目标，操纵行为也随之而来。近年来，“被引量造假”问题日益严重。2024年，Clarivate 一次性剔除了超过2,000位涉嫌违规的研究者，占当年总榜单人数的三分之一（约6,600人）。这显示出围绕该榜单的“游戏”已不仅是个别行为，而是系统性现象。
失衡的引用逻辑
HCR 榜单的设计初衷，是通过引用数据体现科研成果在学术共同体中的认可度。然而，当引用不再自然产生，而是被刻意操控（如自引、互引、买引等），榜单的可信度与科学性就受到根本挑战。
这类现象与期刊影响因子的历史颇为相似。后者最初只是图书馆选刊参考工具，后来却演变为左右学术晋升与经费分配的“权力指标”。如今，HCR 榜单也面临相同宿命：当它成为目标，而非工具，偏离了原本追求科学透明与合作的初心。
我们的期望
当前，HCR 榜单的持续存在引发一系列问题：它是否仍具科学评估价值？是否正在助长科研界的“量化功利主义”？又如何防止“被引”逻辑被滥用？这些问题正是本研究试图提出的核心议题。
未来，如果我们希望回归科研评价的本质，或许需要重新定义影响力的标准，从重“数量”向重“质量”转变，并为科学共同体提供更为多元、透明且难以操控的评价工具。
