在过去几十年中，科研署名的名单正在变得越来越长。你可能在某些高能物理或基因组学领域的论文中，见过长达数页的作者列表，甚至有的论文署名人数超过千人。比如，这篇发布在JAMA Oncology上论文，PDF全文25页，光是作者名就占了14页。
这就是“超级作者”（Hyperauthorship），它正悄然改变着我们对科研协作、作者贡献乃至学术评价体系的认知。
它是科学合作自然演化的产物，还是学术署名制度失控的警示？今天就和AJE聊聊这一话题
什么是“超级作者”现象？
“超级作者”（Hyperauthorship）是指一篇学术论文署名的作者数量极为庞大，超出了传统学术合作中常见的规模。尽管没有一个统一界定的数字阈值，但通常指的是作者数量超过20人、甚至超过100人的文章。比如在粒子物理、基因组学、医学、心理学等协作密集型学科中，超级作者论文正日益增多，个别项目甚至出现单篇文章署名上千人的情况。
这一术语最早由信息科学家 Blaise Cronin 在2001年提出。他在题为Hyperauthorship: A postmodern perversion or evidence of a structural shift in scholarly communication practices?的论文中，用“超级作者”来描述科学出版中出现的作者署名人数膨胀现象。Cronin 指出，这种现象并非简单的学术“滥署名”，而是反映了科学研究结构发生了根本性转变，尤其是在大规模协作、跨学科融合的背景下，传统的“署名=贡献”模式受到挑战。
Cronin 的观点在当时引发了广泛讨论。他认为，超级作者现象是“后现代学术交流实践的一种表现”——在传统署名规范日渐失效的同时，科学工作也越来越依赖大型合作网络，个人贡献变得更难界定，集体署名日益常态化。
从数据上看，超级作者现象的增长有其明确的趋势。Wuchty、Jones 和 Uzzi（2007）的研究表明，自1950年代以来，几乎所有学科的作者人数都在增长，而多作者合作的研究也更容易获得高被引率。在某些学科中，如高能物理或基因组学，一篇论文由几百甚至上千位作者共同署名早已司空见惯。著名的人类基因组计划、CERN 的 ATLAS 和 CMS 实验，以及全球心理学领域的 ManyBabies 项目，都是典型的超级作者案例。
但“超级作者”并不仅仅意味着署名人数的增加，它还代表着科学研究的组织方式发生了根本性变化。许多超级作者项目强调集体贡献、分工协作和组织流程，而非某几位“第一作者”的独立研究成果。这也使得传统的署名排序、贡献评价、学术声誉获取机制面临调整的压力。
值得注意的是，并非所有署名作者都真实参与了研究工作的核心部分。一些研究指出，在超级作者论文中，存在“荣誉作者”（honorary authorship）或“礼貌署名”（courtesy authorship）的现象，即某些署名者可能并未对研究设计、分析或写作有直接贡献。
大团队科研（Big Team Science）的驱动
“超级作者”现象背后的核心动因之一，是所谓“大团队科研”（Big Team Science）。Coles 等人（2023）指出，这类研究通常由大量研究人员合作完成，跨越机构、学科甚至国家边界，意在解决复杂、系统性的问题。它带来了显著的知识整合与资源共享优势，同时也对传统署名制度提出了前所未有的挑战。
在大团队科研中，个别研究者往往只承担部分任务，例如招募被试、进行数据清洗或开发某一模块的软件。如何界定这些角色是否“值得署名”？不同团队、学科和文化对此存在巨大分歧。
署名的困境：贡献如何认定？
目前最常用的署名标准之一是ICMJE标准（国际医学期刊编辑委员会），要求署名者必须同时满足如下条件：
- 在研究构思或数据分析上有重要贡献；
- 参与论文撰写或关键内容修改；
- 批准最终稿；
- 对研究内容承担责任。
但这一标准在超级作者论文中很难实施。例如某些参与者可能仅参与了数据采集或前期规划，却并未实际阅读文章初稿。那么他们是否应当署名？
研究显示，部分超级作者团队选择采用“贡献者角色分类法”（Contributor Roles Taxonomy, CRediT）来明确每位作者的具体职责，从数据分析到项目管理，再到资金支持（Allen et al., 2014）。然而，即便有了CRediT，也无法完全解决署名通胀、贡献不清的问题。
超级作者对学术评价体系的扭曲
在传统科研评价体系中，作者署名直接关系到学术声誉、项目资助、职称晋升等核心利益。当一名研究者的署名数量急剧增加，尤其在超级作者论文中排名靠前时，往往能显著提升其“H指数”、总引用数等计量指标。
但问题也随之而来。一项关于基因组学领域的网络分析研究发现，包含超级作者论文的学术网络在结构上发生了显著扭曲：
- 作者的合作者数量（degree centrality）被极大放大；
- 网络的密度增加，但实际协作的“深度”未必增强；
- 评价作者在网络中位置的常用指标（如中介中心性、特征向量中心性）被系统性低估；
- 个别作者因为参与超级作者论文，其排名一跃进入合作网络核心区，而实际上其参与度可能极低。
这种失真可能误导资助机构、评审专家和招聘单位，夸大了某些研究者的学术影响力。
如何规范超级作者现象？
面对超级作者现象带来的伦理争议与结构性扭曲，科学界并非毫无准备。事实上，越来越多的研究人员、期刊编辑、资助机构和学术管理者，正在尝试重新定义署名规则，以适应大规模协作时代的需要。
最常见的改革尝试是推动贡献透明化。就像我们上文提到的，许多大团队科研项目已开始采用“贡献者角色分类法”（CRediT taxonomy），通过将每位作者的具体任务细化为14种角色（如数据收集、软件开发、项目管理、撰写初稿等），来明确每位署名者的实际职责。这一机制帮助识别了过去被忽视的“隐性贡献者”，尤其是在项目管理、技术支持等非写作类任务中。然而，CRediT 并非万能，其推广仍面临两个主要问题：一是数据真实性高度依赖自我申报；二是角色划分再细致，也很难完全量化“贡献的价值”。
研究者也在探索更“结构化”的方式，来减轻超级作者论文对科研评价体系的干扰。一些网络计量分析研究建议，为了更客观评估作者在合作网络中的实际地位，可以为作者贡献赋予不同权重，或在分析中设定“超级作者阈值”，将作者数超过某一限定值的论文排除。这些方法虽然技术性较强，但确实能缓解因超级署名带来的网络结构膨胀问题，避免“看似活跃、实则参与有限”的研究者被系统性高估。
此外，针对大团队中难以调和的学术分歧，有学者提出“异议署名”机制。Coles 等人（2023）在分析心理学领域的 Many Smiles 计划时指出，在团队规模扩大、研究问题具争议性时，不可避免会出现部分成员不同意最终结论的情况。为了避免这部分成员要么被迫共同署名、要么完全被排除的两难局面，他们建议期刊允许在主文中或附录中注明“异议意见”，既尊重了少数派观点，也避免了署名责任混淆。这种做法或许值得其他学科借鉴，尤其适用于那些本身存在理论分歧的大项目。
更深层次的变革，则需要科研评价体系的重新审视。当前学术界在招聘、晋升、项目评审中，仍严重依赖数量型指标，如论文篇数、H指数、被引次数等。这种量化驱动模式，实际上为超级作者现象提供了激励土壤。若不从根本上改革这些指标导向，就难以有效遏制署名通胀现象的蔓延。未来的评价体系应更加重视研究内容本身的质量、作者在团队中的实际角色，以及对学科或社会的长期贡献，而非一味追求可见数量的堆叠。这可真是老调重弹的话题，不想再过多赘述，懂得都懂。
总而言之，超级作者现象的规范，不仅是署名格式的问题，更是科研合作制度、评价体系与学术文化的集体转型。唯有在学术共同体的共识与协作下，才能形成更加公平、透明、可信的署名机制，使“合作”真正回归其应有的科学价值。
