FI與AI：評價體育科學研究者學術積累的新方法

張力為，李丹陽，楊紅英

（1.北京體育大學心理學院，北京100084；2.北京體育大學圖書館，北京100084）

1 問題的提出

1.1 常用的學術評價量化指標

在學術領域，常會遇到學術評價問題，包括哪些學術刊物最好，哪些學術機構最好，在特定研究領域哪些研究者最具影響力等。

對于學術刊物的評價，科學家共同體認可度較高的是某一期刊的影響因子（impact factor，IF），其計算公式為：IF=某期刊前2 a發表的論文在該報告年份（JCR year）中被引用總次數/該期刊在這2 a內發表的論文總數。這也是湯森路透（Thomson Reuters）發布的期刊引證報告（Journal Citation Reports，JCR）中的一項重要數據指標。

對于學術機構的評價，科學家共同體認可度較高的是大學排名，包括中國軟科世界大學學術排名、英國泰晤士高等教育世界大學排名、英國QS世界大學排名和美國U.S.News世界大學排名等。

對于研究者個人學術影響力的評價，科學家共同體認可度較高的則是H指數，其計算思路是：1名研究者發表的Np篇論文中有h篇每篇至少被引h次，而其余（Np-h）篇論文每篇被引均小于或等于h次。H指數由美國加利福尼亞大學圣地亞哥分校的物理學家喬治·赫希（Jorge Hirsch）在2005年提出，目的是量化科研人員作為獨立個體的研究成果。目前，有些大學將H指數作為職稱晉升的依據之一，有些國際會議將此作為選拔主題報告人的依據之一。體育圖書情報學領域也有研究者［1-9］開始使用H指數系統評價不同體育科學領域研究者的學術影響力。G指數則是H指數的衍生指數，主要為彌補H指數不能很好地反映高被引論文的缺陷而提出，指論文按被引次數排序后相對排序前的累積被引至少G2次的最大論文序次G，即第（G+1）序次論文對應的累積引文數將小于（G+1）2。

本文側重于在研究者個人學術發展層面，探討如何彌補H指數和G指數的不足，更加全面地評價研究者個人的學術發展，以推動體育科學研究者關注自身學術積累問題，提高學術研究水平。

1.2 FI和AI的性質與含義

如前所述，H指數可反映單個研究者的學術影響力，并得到廣泛關注，但任何指標都不是完美的，H指數也不例外［10］。例如，H指數似乎不能反映研究者學術方向的集中程度和學術積累的深入程度。1名研究者在多個研究領域發文，有可能H指數較高，但研究指向松散，不集中，無積累深度。然而，學術積累對于學術發展至關重要。遺憾的是，中國的研究者對此雖有零星的關注［11-13］，但該問題明顯是應得到重視卻被忽視了的問題。因此，需要1個量化指標，而不僅是呼吁［11］，以衡量1名研究者在自己研究方向上的集中程度和學術積累的深入程度，并據此鼓勵研究者集中精力在相對狹窄的領域做持續、深入的專業探索。為此，本文提出2個量化指標嘗試解決如何評價研究者個人學術積累的問題。

第1個指標是核心方向聚焦指數（Focus Index of Core Direction，FI）。計算方法：某研究者所發論文的前n個（n=1，3，5……）關鍵詞累計頻數與所發論文總數的比值。反映了1名研究者在其學術研究核心方向上的聚焦程度。該指數可能小于1，也可能大于1。該指數越大，說明該研究者在其學術研究核心方向上的聚焦程度越高，有利于研究程度的深入。顯然，對體育科學研究發展而言，這種傾向值得鼓勵。

以某運動人體科學研究者為例說明FI的含義。通過中國知網的“期刊—作者”發文檢索可查到（2020年1月20日查詢），該研究者共發表了89篇論文，前5個關鍵詞分別是：力竭運動（26篇），心肌微損傷（11篇），竇房結（9篇），運動心臟（7篇），基因表達（7篇），因此，該研究者在這一時間節點的FI（5）為：

該指數說明，其論文有67.42%指向了前5個關鍵詞的研究方向，FI可能小于1（如上例），也可能大于1。這是因為，如果某研究者總發文量較少（如5篇），但每篇論文關鍵詞一般為3～8個，其所發論文中前5個關鍵詞的累計頻數會大于5。在極端情況下，假如5篇論文使用完全相同的關鍵詞，則FI（5）為：

如果該研究者發表的論文一直使用同樣的5個關鍵詞，則FI（5）會一直保持在5，但不會更高。例如：

需要說明的是，FI不反映研究者個人的學術影響力，而只代表研究者個人核心研究方向的聚焦程度。

第2個指標是核心方向積累指數（Accumulation Index of Core Direction，AI）。計算方法：某研究者所發論文前5個關鍵詞累計頻數與該研究者所屬學術團體的研究者發表論文平均數的比值（學術團體可以是學術組織、研究機構、學校院系、研究生導師團體等）。它反映了1名研究者在其學術研究核心方向上的積累程度。該指數可能小于1，也可能大于1。該指數越大，說明該研究者在其學術研究核心方向上的積累程度越高，這也有利于研究程度的深入。顯然，對體育科學研究發展而言，這種傾向也值得鼓勵。

之所以選擇“某研究者所發論文前5個關鍵詞累計頻數”作為AI的分子，有2個原因：①許多學術期刊要求研究者投稿時采用3～8個關鍵詞，5則是其中偏低一點的中間值；②中國知網在作者發文檢索中首先展示出的關鍵詞為5個。之所以選擇“該研究者所屬學術團體的研究者發表論文平均數”作為AI的分母，是因為其可反映該學術團體發文數量的總體情況，從數量上（而不是質量上）反映了該學術團體的學術積累。

本文以4所體育院校的博士生導師（以下簡稱“博導”）作為體育科學學術團體的代表，計算和展示其FI和AI的整體情況，并據此分析與評價體育學不同專業的學術積累，引發體育科學研究者對學術積累問題的關注，促進體育科學研究的良性發展。

2 研究方法

以北京體育大學、上海體育學院、華東師范大學體育與健康學院和北京師范大學體育與運動學院4所體育院校的博導為目的性抽樣樣本，以FI和AI為計算和表達方法，分析和討論體育科學研究者的學術發展和積累情況。選擇上述4所體育院校的理由是：①其博導（包括外聘導師）的學術水平基本可代表國內體育科學領域研究者的整體水平；②其博導的數量占整個體育科學領域博導數量的比重較大。對193位博導發文情況的統計分析均采用如下步驟。

第1步，在上述4所院校的官網查詢2020年博導名單，得到198人。刪去在不同學校、不同專業均有招生而重復登記的5人，得到193人，納入后續的查詢、統計和分析。

第2步，本文第一作者分別與上述4所院校的1名資深博導或人事處工作人員通過電話，一一核實該院校博導過去是否還有其他任職單位并進行記錄，作為第3步查詢時輸入多個作者單位的依據。

第3步，在中國知網通過“作者發文檢索”對話框，輸入作者姓名（精確）、單位（博導單位前4個字，模糊），其中多個單位的博導把所有相關單位一一列出，進行高級檢索，得到該博導發表論文的總數。選擇該博導的全部論文，點擊“導出/參考文獻”，文獻導出字段為“自定義”，選取“SrcDatabase-來源庫”“Title-題名”“Author-作者”“Organ-單位”“Source-文獻來源”和“Keyword-關鍵詞”等信息，導出格式為Excel文件。同理，在萬方數據知識服務平臺上選擇“期刊”下的“高級檢索”，繼而選擇“作者發文檢索”對話框，在“作者”處輸入博導姓名，在“作者單位”處輸入其單位（前4個字，模糊），其中多個單位的博導把所有相關單位一一列出，得到在萬方數據庫中該博導發表論文的總數。選擇該博導的全部論文，點擊“批量導出”，文獻的導出字段為“自定義格式”，已選類型及字段需包含“篇名”“作者”“作者單位”“出處”“關鍵詞”等信息，最后點擊“導出到Excel”。

第4步，將分別從中國知網和萬方數據庫中導出的2個Excel文件合并為1個文件，并對文獻信息進行去重處理，得到該博導的發文總數和每篇論文的關鍵詞（此時，每篇論文的多個關鍵詞處于1個單元格中）。之后，對該Excel文件中的關鍵詞一列進行分列處理，使每篇論文的每個關鍵詞處于1個單元格中。

第5步，對關鍵詞進行計數操作，具體為：將所有關鍵詞粘貼到一列，并使用COUNTIF函數對每個關鍵詞出現的頻數進行計數，最后對所有關鍵詞出現的頻數采用降序（由高到低）顯示（在頻次相同的情況下，使用專業性關鍵詞代替非專業性關鍵詞，采用寬松標準）。此外，若在同一單位內，出現與該博導同名的人，且通過瀏覽論文全文無法判斷論文作者的情況，則直接詢問該博導確定其發文情況。此情況共有6例。

3 研究結果

5個體育學下級學科193名博導中文論文發文情況及FI、AI、百度學術H指數、百度學術G指數情況如表1所示。此外，表2列出了4個重要指數之間的相關系數：①AI與FI的相關性較低，可視為2個指標互相獨立，反映的是學術積累的不同方面；②AI與H指數具有中等程度的相關性，說明兩者既有聯系，又有區別，可從不同方面體現研究者的學術發展。AI側重反映研究者在某一研究方向的學術積累，H指數側重反映研究者在相關研究領域的學術影響；③AI與G指數具有中等程度的相關性，其相關程度略低于AI與H指數之間的相關性，但同樣可說明，兩者既有聯系，又有更明顯的區別，可從不同方面體現研究者的學術發展，趨勢類似于AI與H指數的關系。上述3項結果從不同角度為采用AI評價研究者學術發展的必要性提供了支持性證據。

4 討論

4.1 FI、AI與學術創新性的關系

許多研究者與時俱進地探討各研究領域的新生事物，因此會用到新思路、新方法和新的關鍵詞；也有許多研究者在本科、研究生學習時期的訓練就可能是跨學科的，也可能會使用更多的關鍵詞。如何使FI、AI這2個指標在一定范圍內反映或容納研究者在自己研究的大方向上所進行的學術拓展和學術創新？解決這個問題的1個方法是：采用FI（10）、AI（10）或FI（＞10）、AI（＞10）替代本文使用的FI（5）、AI（5），以便概括研究者個人因跨學科、交叉學科研究而產生的更多關鍵詞。實際上，本文在設計FI和AI時就已提供了這種可擴展性。即便如此，仍需說明的是，FI和AI不是創新性的量尺，其與H指數、G指數一樣，都無法衡量研究者的創新性。本文的主要目的還是希望通過使用FI和AI鼓勵研究者在相對狹窄的研究領域深度積累、厚積薄發。

表1 5個體育學下級學科博導中文論文發文情況及FI、AI、百度學術H指數、百度學術G指數Table 1 Chinese paper publication of Ph.D.supervisors in five different sport science disciplines and related FI，AI，Baidu Scholar H，and Baidu Scholar G

表2 FI、AI、百度學術H指數和百度學術G指數間的相關系數Table 2 Correlation coefficients of FI，AI，Baidu Scholar H，and Baidu Scholar G

4.2 FI、AI與學術影響力的關系

由于H指數與G指數高度相關（r=0.93），兩者可解釋對方總方差的86.49%，方差重疊部分極大，所以基本可以互相取代。又因H指數應用更加廣泛，也更易理解，因此，筆者在此只討論FI、AI與反映學術影響力的H指數之間的關系。

Cohen［14］曾在1988年提出了一個判斷d值和r值大小的簡易標準，其中判斷r值的標準為：0.10～0.30為小效果量，0.31～0.50為中效果量，0.50以上為大效果量。本文中FI與H指數的r=-0.22，是小效果量，兩者只能解釋對方總方差的4.84%，另有對方方差的95.16%不能得到解釋，因此，兩者基本為相互影響較小的獨立指標。

AI與H指數的r=0.72，是大效果量，兩者可解釋對方總方差的51.84%，另有對方方差的48.16%不能得到解釋，因此，兩者有明顯關聯，但不能互相取代。H指數說明某研究者學術成果的受關注程度或學術影響力，AI則說明某研究者在某一研究方向進行學術積累的程度。同時，需特別指出，此處的方差解釋不是因果解釋。雖然AI與H指數具有相關關系，但不意味著兩者具有因果關系。

一般而言，學術積累程度越高，學術水平也越高，這就是AI與H指數具有中等程度正相關的原因。但有些研究者觸類旁通、思維發散、涉獵領域較多，盡管在其中任何一個領域都沒有較多學術積累，但發文量較大，也可能會有很大的學術影響力，這就是AI與H指數兩者仍有很大一部分非共享方差的原因。AI不像H指數那么直接地反映學術影響力，但它的特殊作用在于可衡量研究者在核心研究方向上的學術積累程度。筆者希望通過本文引發體育科學研究者對核心研究方向進行學術積累的關注，而非僅考慮學術影響力。

4.3 FI、AI與學科領域的關系

關于FI與學科領域的關系，如表1所示，不同學科領域的FI差別不大（FI=0.57～0.66），說明這5個體育學下級學科的學術研究聚焦程度相似。

關于AI與學科領域的關系，考慮到表1中民族傳統體育學和運動康復學的博導人數較少，且運動康復學又是新近設立的下級學科，筆者在本節將不對這2個學科進行詳細討論，而將重點放在運動人體科學與體育人文社會學、體育教育訓練學的對比上。如表1所示，運動人體科學領域博導的AI（0.73）明顯高于體育人文社會學博導的AI（0.50）和體育教育訓練學博導的AI（0.45），而后兩者差別不大。形成這一排序可能有以下2個原因。

（1）學科自身性質使然。盡管體育工程學、體育公共衛生等新興學科開始成為新的熱點研究領域，但傳統的運動人體科學主要指6個或7個分支領域，包括運動解剖學、運動生理學、運動生物化學、運動生物力學、運動營養學、運動醫學等，有時還包括運動心理學，這些學科已形成相對固定的學術傳統，遵循明確的母學科研究范式，具有界定清晰的研究者共同體，跨領域、跨學科研究和進行深度積累的難度較大，使得運動人體科學研究者比較自然、相對容易地集中在某一專門領域開展研究工作和積累成果。相較而言，體育人文社會學、體育教育訓練學的學科內涵與外延較難確定，包含的分支領域相對龐雜。體育人文社會學包括2個領域：體育人文科學方向和體育社會科學方向。這種合二為一的方式明顯不合理，卻是歷史形成，現實映照。它大致包括體育哲學、體育美學、體育倫理學、體育史、奧林匹克研究、體育法學、體育社會學、體育管理學（行政管理）、體育管理學（產業管理）、體育經濟學、體育傳播學、體育圖書情報學等。體育教育訓練學也包括2個方向，即體育教育方向和運動訓練方向（包括體能訓練）。前者以體育教育和體育教學研究為主，后者則既可能包括運動人體科學、體育人文社會科學方向的跨領域研究，也可能包括運動訓練理論與實踐方面的獨特研究，如運動員選材、訓練安排、技術統計、比賽準備等。這種龐雜的現狀使得體育人文社會學、體育教育訓練學2個學科要想形成獨特的學術傳統、相對統一的研究范式、穩定的研究方向、范圍明確的學術共同體，有其自身較難逾越的屏障。這種學術傳統和發展態勢肯定會影響研究者自身的學術定位，包括學術理念的認同、研究方向的確定以及研究成果的積累。

（2）研究者自身傾向使然。有些研究者可能比較注重在單一方向上的學術積累，大膽假設，小心求證；有些研究者比較善于觸類旁通，發散思維，涉獵不同領域。2種方式都有可能產生較大的學術影響力。當然，相較而言，前者因在其學術研究核心方向上的積累程度更高，其學術影響力也會更大，畢竟AI與H指數的r=0.72。本文結果顯示，通過學術積累（AI）可解釋H指數總方差的51.84%，但沒有論據證明，通過學術發散可解釋H指數總方差的另外48.16%。這48.16%的未解釋方差，其來源仍是未知的。

4.4 FI、AI與關鍵詞專業性的關系

為計算FI與AI的分子數值，筆者查詢了中國知網和萬方數據庫收錄的193名博導的全部中文論文。在手動計算前5個關鍵詞累計頻數的過程中，發現有28個非專業性“關鍵詞”出現了99次（表3）。體育學不同專業博導中文論文人均、篇均非專業性關鍵詞統計結果如表4所示。筆者還計算了研究者個人使用非專業性關鍵詞的頻數與FI（r=-0.02，P=0.746）、AI（r=0.20，P＜0.01）的相關性，結果均為小效果量，即很難通過非專業性關鍵詞的頻數預測FI和AI，反之也一樣。

盡管如此，非專業性關鍵詞的使用頻率之高還是應當引起體育科學研究者的重視。體育科學所含學科眾多，體系龐雜，學術話語體系不統一，無公認的研究范式，因此，難有統一標準指導關鍵詞的使用。但像“現狀”“發展”等詞匯因明顯不帶有專業性質和學理價值，不應算作“關鍵詞”，這一點或許比較容易得到體育科學研究者共同體的認同。顯然，今后在撰寫論文的關鍵詞時，應避免使用這些無法體現研究的實質性內容且降低論文學術性的詞匯。出現這種非專業性關鍵詞可能有2個原因：①在本科、研究生階段對文獻信息素養的培養不夠重視；②在職業生涯階段對學理傾向、學術積累不夠重視。因此，要徹底解決這個問題，還需從這2個源頭著手。

表3 體育學中文文獻中的非專業性關鍵詞統計結果Table 3 Pseudo keywords in Chinese sport science literature

表4 體育學不同學科博導中文論文人均、篇均非專業性關鍵詞統計結果Table 4 Statistics on per person’s and per paper’s pseudo keywords in Chinese papers of different sport science literature

4.5 FI、AI與不當學術行為的關系

從博導的視角討論FI、AI與不當學術行為的關系。所謂不當學術行為是指對學術積累和學術發展不利的學術行為。它們可能是學術不端行為也可能不是，嚴重的不當學術行為就是學術不端行為。

如果某博導的學生選擇其完全不了解的研究方向做學位論文研究，之后，在期刊發表1篇學位論文的核心部分時將其博導作為作者之一，雖然該博導的發文總數增加了1篇，但其前5個關鍵詞累計頻數可能未增加，FI將降低。長此以往，該博導的FI會逐漸降低。同時，隨著時間推移，該博導所在學術團體的人均發文數不斷增加，但其前5個關鍵詞累計頻數未增加，其AI也將不斷下降。

如果某博導對某項研究未做出實質性貢獻，該研究方向也不是其主要研究方向，但該項研究將其列入作者名單，這篇論文的關鍵詞均無法被列入所發論文前5個關鍵詞累計頻數，FI將降低。同時，如果該博導所在學術團體的人均發文數不斷增加，其AI也將不斷下降。

如果某博導所發論文（哪怕是第十作者）的關鍵詞含有“現狀”“發展”這類非專業性關鍵詞，根據本文的計算方法，將從頻數遞降的后續專業關鍵詞向上遞補，將前5個關鍵詞的累計頻數作為FI或AI的分子，其數量將有所減少，此時，FI和AI都將有所下降。

如果某博導所發論文不是其研究方向所指，這篇論文的關鍵詞則可能無法被列入所發論文前5個關鍵詞的累計頻數。此時，該博導FI和AI的分子未增加，但論文總數增加了1篇，則FI會下降。同時，如果其所在學術團體的人均發文數不斷增加，AI也會不斷下降。

可能還有其他與FI、AI關聯的不當學術行為。為避免這些不當學術行為，更好地促進學術積累和學術發展，建議體育科學領域的博導：①在學生選題時，幫助學生選擇導師熟悉、有學術積累的研究方向作為其學位論文的研究方向，盡量避免學生的選題偏離自己的核心研究方向；②在申請課題時，只申請自己熟悉的研究領域且有學術積累的課題；③在開展研究時，盡量聚焦自己的核心研究方向，不斷積累研究成果，以便在更細、更專、更深的層次上做進一步探索；④在撰寫論文時，精心選擇關鍵詞，并在關鍵詞代表的學術方向上展開有理有據的討論；⑤在論著署名時，只在自己作出了實質性貢獻且為自己研究方向的論文和著作中署名。

在不斷涌現新研究領域或新研究熱點的背景下，既要保持足夠的學術敏感性，也要注意在自己熟悉且有一定積累的學術領域拓展研究方向，而不是盲目追逐研究熱點，即應在與時俱進與恪守傳統之間保持動態平衡。

5 結束語

本文亦有一些明顯的局限：①在研究者發文量極低的情況下，FI可能失去其所被期望的功效。②采用AI評價跨學科、交叉學科領域的研究者存在一定局限性，因為這些領域的研究者學術發散性、整合性更強，許多研究的創新性更明顯。③在計算FI和AI時，未區分發表論文的質量，低質量論文與高質量論文起著同樣作用，解決方案之一是只納入核心期刊的中文論文或CSSCI收錄的中文論文，但這會導致不能全面地反映研究者的學術成果。④學術積累的評價未包括著作、教材、會議論文、重要講座等，而這些內容也部分反映了研究者的長期學術積累。⑤僅以中文論文及其關鍵詞為統計數據來源存在一定缺陷。在文獻檢索、梳理、統計之前的研究設計階段，筆者就認真思考過這個問題，但因以下3個原因未統計英文文獻：第一，就中國體育科學領域的發展現狀而言，即便是博導這一學術團體所發論文仍以中文為主，英文論文數大大低于中文論文數；第二，在中國知網、萬方2個數據庫查找、統計193名博導所發中文論文，去重，然后翻閱每篇論文，找出關鍵詞，錄入Excel文件，列出前5個關鍵詞，已遠超預期工作量，如果統計英文論文，還要解決多個英文文獻數據庫聯合檢索，去重，中英文人名、機構、關鍵詞對應等一系列問題，這超出了筆者團隊的能力范圍，因此放棄了這一想法；第三，本文的目的是提出一個簡便易行、可操作性強、學術認可度高的學術積累評價方法，并據此提醒體育科學領域的研究者注意自己的學理傾向和學術積累，而通過中文文獻的統計分析，基本可以達到這一目的。

為量化評價研究者個人在其核心研究方向的學術積累和學術發展情況，本文通過所發論文前5個關鍵詞的FI和AI分析了4所體育院校193名博導的學術積累和學術發展情況，提出可用FI評價研究者個人在其學術研究核心方向上的聚焦程度，可用AI評價研究者個人在其學術研究核心方向上的積累程度，認為這2個指標特別是AI的使用有助于促進研究者個人的良好學術行為和長遠學術發展。

筆者希望讀者提出質疑，不吝賜教，或提出更好的評價方法。相信促進體育科學成為具有堅實學術積累的“金字塔”是作者與讀者雙方共同期待的目標。

學者評論

易劍東：學術是一種志業，還是一種專業抑或一種職業？讀完張力為教授等的《FI與AI：評價體育科學研究者學術積累的新方法》一文，筆者感受到了其對中國體育科學界的高度關切之心。這是張力為教授一貫以來不僅致力于運動心理學特定問題研究，而且關注體育科學一般問題研究的學術風格的體現，也是中國體育科學研究迅速轉型和逐步升級的需要。顯然，論文的價值和意義是重大的，對于筆者認為的目前總體上仍然處于前科學或潛科學階段的體育科學而言，這樣的研究成果不僅必要，而且值得大加推廣和應用。

文中提及用核心方向聚焦指數（FI）評價研究者個人在其學術研究核心方向上的聚焦程度，用核心方向積累指數（AI）評價研究者個人在其學術研究核心方向上的積累程度。筆者認為，當前這不僅適合于體育科學界的研究者影響力評價，也適用于整個中國學術界的研究者影響力評價。

當然，體育科學界自身的特殊性我們不可不察。也正是在對中國體育科學界某些特殊問題的觀察、思考的基礎上，筆者提出幾個特殊問題，以供張力為教授及讀者們參考。

（1）在筆者看來，中國體育科學界目前基本還沒有嚴格的學術共同體。主要原因有2點：①中國的體育院校和體育科研機構的機構設置多是籠統、混沌、綜合的，各地的體育科研所也大體是多學科匯總的機構，而藝術院校和藝術科研機構早已有電影、舞蹈、音樂、美術、戲劇、戲曲等自成體系的分立。因此，身處這樣機構之中的體育科研人員本身就難以深入聚焦和實現精細分工。如運動生物力學、運動營養學等學科的研究者很難根據不同運動項目的細分長期、專門、深入地研究有關問題，只有少數進入國家隊科研服務體系的研究者才有可能獲得深入探究專業問題的便利條件。近年來，不少體育院校恢復了20世紀“設立單項運動系科”的做法，成立一些單項運動學院，但不太可能在短時間內圍繞運動項目生發出特定的科研成果和產出專項運動科研專家。②中國體育學術刊物多數是綜合性的，體育學二級學科的相關研究匯集在1本刊物上是常態。各體育院校學報和體育科研機構主辦的刊物絕大多數是綜合性刊物，像《中國運動醫學雜志》這樣的單學科學術刊物較為罕見。這樣的局勢使大多數學術刊物編輯不得不變成“萬金油式的專家”，在人員規模有限的情勢下，很多刊物連具有體育學二級學科背景的編輯都難以配備齊全。所以在近幾年中國體育學術刊物的發文中，體育人文社會學的發文量越來越大。這或許與這個學科的門檻看上去較低有關，也與這個學科的研究內容易引起公眾的關切甚至討論有關。與此形成極其顯著的反差是，歐美國家的體育學術刊物是精細分工和細致分科的，運動醫學、運動心理學、體育史學、體育管理學等單科學術刊物占據主流。

由于中國現有體育學二級學科設置的粗疏和綜合性學術刊物格局的限制，中國的體育學術管理體系也是粗放的。如體育法學的學術論文很可能會被送至體育經濟學背景的評審人審稿，這種在別的學科里基本不會出現的現象，在體育科學界卻可能是常態，這直接影響了學術評價和管理機制的專業性和科學性。無專業分科和精細分工的體育科學界很難產出深入研究體育學術問題的專家，這恐怕是一種合乎邏輯的惡性循環。也正因此，張力為教授等發現運動人體科學研究者的學術聚焦程度有著明顯優勢，體育人文社會學、體育教育訓練學這2個學科研究者的學術聚焦程度明顯較低。

（2）缺乏學術共同體導致中國體育科研的服務體系缺失。舉一個很簡單的例子：哈貝馬斯是當今世界著名的哲學家，他的幾乎所有著作都被翻譯成中文，國內社會哲學等學科的研究者都可在不讀德語原著的基礎上展開自己的研究，而我們要研究體育科學界很多國際知名研究者的思想，或借助他們的思想研究中國的有關問題，就無法獲得這樣的學術服務。畢竟體育科學界規模有限，絕大多數國外的優秀學術作品都難以翻譯成中文供國內研究者參閱。國內研究者要研究國外研究者的學術著作和論文等面臨著極大的跨語言學習的壓力。這一點與體育科學界的離散度較大有關，更與體育科學界的規模較小密切相關。從本科生招生規模看，體育類招生規模不足全部專業類別的0.5%。至少從筆者較熟悉的體育人文社會學領域看，研究者的研究很難得到學術共同體的支持，進行深入研究的難度極大。如筆者最近研究的“東京奧運會推遲1年”問題，下載和閱讀的英文文獻就超過5 000頁，因為可以參閱的中文材料基本沒有。

（3）體育科學界的學科管理制度極大影響了體育學術研究的深入。體育科學是綜合性學科，包含“理解為本”的人文學科、“解釋為本”的社會學科、“證明為本”的自然學科、“應用為本”的工程學科等，這些學科往往聚集于一個學校或研究所的科研管理機構中，相互之間很難得到公平對待。當今世界范圍內的學科評價又有著明顯的重自然學科、輕人文社會學科的普遍取向，有著重引用率和經費額度的慣常管理辦法，這些特點投射到不同學科的研究者心中，自然是“苦樂不均”的，這也直接影響了學術研究的深入和學術水平的提升。而體育系統內的功利性提升競技成績的壓力和其他相關實用性目標的誘引，更使得基礎理論學科的生存空間日益逼仄，帶來了學科發展的不均衡。這些現象已固化于體育科學研究者所處的機構中，成為影響他們科研活動的“指南針”和“晴雨表”。筆者從中美職業分類的比較中發現，美國的體育科研工作主要內容被描述為：聚焦體育和身體活動的心理學、社會學和歷史學方面，包括體育理論、運動心理學、美國社會的體育、性別和種族/少數民族與體育、體育歷史等。其余與體育有關的自然科學基本被歸屬于其母學科的研究。中國的情形基本相反，體育自然科學總體繁盛，而體育人文社會科學整體欠缺，不僅研究者規模有限，而且多數在母學科體系中地位較低或缺乏歸屬。在歐美國家，體育人文社會科學的眾多分支學科，如體育經濟學、體育史學、體育法學等都可在綜合性大學的非體育院系找到不少研究者。

（4）還有一個令人擔憂的現象不得不在此提及，目前中國的運動人體科學博士生導師數量眾多、發表論文最多，但碩士生和博士生的生源質量令人極度擔憂。很多體育學博士招生單位出現了運動人體科學專業博士生錄取的外語分數線以及總分錄取線最低的窘況。尤其令筆者驚愕的是，2020年某體育院校的博士生復試分數線出現了民族傳統體育學外語分數線為70分而運動人體科學外語分數線為30分的巨大反差，更是出現運動人體科學總分的復試分數線為130分而其他學科均為200分以上的尷尬景象。這種局面如果持續發展下去，運動人體科學在體育科學體系中的優勢地位恐將逐步喪失。

回到本文題目的問題：學術是一種志業（馬克斯·韋伯），還是一種專業抑或一種職業？對這個問題的回答其實至關重要。目前體育科學學術研究問題的癥結也許就在于：很少有人把科研或學術作為一種精神追求和個人旨趣，多數人將科研或學術直接服務于教學工作或其他實際工作，或將其視為謀生的手段。所以很難見到純粹或真正意義上的體育科研或學術成果。總之，筆者認為，中國體育科學研究者整體數量少，學科綜合性強，研究者異質性鮮明，加之管理的籠統性、混沌性，在短期內要在中國形成所謂的體育學術共同體幾無可能。正是在促進體育科研工作者形成獨立的學術意識意義上，筆者認同張力為教授等提出的FI和AI的學術價值和現實意義，但同時又認為解決體育學研究者的學術專精水平和學術聚焦能力，還需從解決制約中國體育科研的管理體制入手，如立足運動項目構建學術體系，圍繞不同學科創辦學術刊物，依據母學科基礎建立管理制度等。如此才能看到中國體育學術的專精和細分以及研究者們在此基礎上的聚焦和積累，從而涌現出可與其他學科優秀研究者相媲美的體育科學研究者。

（易劍東，溫州大學教授，博士生導師，“百千萬人才工程”國家級人選，有突出貢獻中青年專家，國務院特殊津貼專家）

初景利：從FI和AI看學術評價的若干關鍵問題近日有幸拜讀了《FI與AI：評價體育科學研究者學術積累的新方法》一文，非常驚喜，也很受啟發。該文作者從現有的體育科學（乃至其他所有科學）研究中存在的研究成果主題不夠聚焦（研究主題過于分散）和研究成果缺乏深度（研究主題不具有前沿性）等問題提出了核心方向聚焦指數（FI）和核心方向積累指數（AI）2個指標。論文的學術思想富有創新性，研究視角很獨特，提出的指標有很強的實際應用價值。

結合該文以及筆者的認知和感悟，針對學術評價的相關問題進行如下探討。

1 關于學術評價的核心問題

學術評價是一個非常重要的問題，也是爭議性較大的問題。說它重要，是因為學術評價需體現其應有的公平性和公正性。如果評價結果不能客觀地反映科學研究及其成果的真實水平，則學術評價必然失去其公信力，也就失去了評價的意義，甚至適得其反，帶來不良后果和影響。因此，不斷地尋求學術評價客觀、公正、科學的評價指標與方法，一直是學界和學術共同體的共同追求。從目前的研究成果看，我們還遠未達到這一目標。這確實是一個非常復雜的問題，不同的學科領域、評價對象、評價需求、評價主體等交織在一起，難以形成一套規范、普適的評價標準與體系。盡管關于學術評價的研究很多，但往往從不同的學科角度或科研認知出發，真正得到學術共同體公認的理論、方法并不多見。這有待于學界繼續深入研究和探討。

2 關于FI和AI

從理論上看，FI和AI這2個指標在一定程度上彌補了目前學術評價的不足。在國內外眾多研究成果中，長期以來以英文SCI收錄期刊和中文核心期刊論文為主導，以引文、下載、基金比等外在評價指標評判研究成果的水平，引導作者迎合期刊的評價，而不是審核和評判1名研究者學術研究的深度、創新性。學術期刊的評價自有一套指標體系（暫且不論其科學性與合理性），但并不一定適合或完全適合對科研個體（科研機構或科研人員）的學術水平進行評價，對科研個體的學術評價應更有針對性和個性，更貼近學術評價的初衷和需求。因而，FI和AI這2個指標具有理論意義和學術價值。

從實踐應用上看，這2個指標可操作性強，具有非常好的實際應用價值。無論是科研人員還是科研機構，只有在某一個或幾個領域長期積累，并持續有深度地研究問題，才會不斷推出有價值的學術研究成果，形成更多穩定的學術研究方向，提升學術影響力。這2個指標有利于引導科研機構和科研人員持續、穩定、深入地研究某一個或幾個重大理論或實際問題，形成“良好的學術研究，不在于研究成果的數量，而在于研究成果的質量”的研究導向，這也與國家（科技部破“四唯”、教育部破“五唯”）的學術評價政策相一致。

此外，該文作者也論及這2個指標的局限性，非常客觀，因為任何評價都是在一定的環境或條件下才可能適用。

3 關于FI、AI及學術評價研究的建議

（1）既應關注評價指標的創新性，也應關注其適用性。沒有一套指標具有普適性，能一勞永逸地解決一切評價問題。好的評價指標固然重要，但不能濫用。不同的評價指標往往能滿足某種特定的需要，對特定的需求或問題具有應用價值。FI和AI亦如此，這2個指標可用于評價科研個體研究成果的聚焦程度（研究深度）和積累程度（學術前沿性），這2個方面無疑是研究水平的重要體現。我們應鼓勵更多的研究者成為專家，而不是雜家（盡管雜家也需要，但不是主體）。建議學術評價應更多地關注個體科研成果的研究深度和創新水平，與代表作制度等相結合，形成更合理和客觀的評價體系，摒棄追求論文發表的期刊“級別”和發文數量的多少，使得在學術評價引導下的科研活動走向理性與良性。

（2）高度關注評價指標的適用性和局限性。應鼓勵從單一維度、多個維度乃至全景維度對學術評價的理論、方法、指標、模式等進行更多的深入探討，通過實踐檢驗不斷地過濾和吸納相應的學術評價研究成果。任何一份學術評價研究成果既要指出其意義和價值，也要指出其適用性和局限性，這才是科學的態度。該文作者在文中充分分析了2個指標的局限性，體現了作者對2個指標的意義的充分認知，這其實也是今后研究的一個新的領域，值得更多研究者進行更深入探索。這一研究范式會更好地推動評價研究的發展。此外，我們往往過多地關注評價指標的積極意義，而忽視了其潛在的局限。如我們比較追捧的H指數，連發明人自己都認為其存在一些問題，但這并不影響使用。建議對任何一種評價指標都要客觀看待，理性使用，結合需求，充分考慮其適用性，避免在學術評價中的誤區。

（3）不斷探尋更合理的學術評價體系。任何一種評價都有其目的和適用條件，都有其一定的意義和作用。更多的、適應不同需求的、有價值的評價指標相結合，就會構成相對完備的學術評價體系，以供人們選擇性使用，并構成面向具體場景、問題和需求的獨特評價體系。我們更需要類似于FI和AI這樣的創新，而不是重復性研究。國內外關于學術評價的成果眾多，但視角獨特、創新性強的評價指標體系還比較缺乏。學術評價的研究需要對科學研究活動有深入洞察力，對科技創新有深刻理解和認識，對學術研究成果的意義和價值有良好的判斷力和認知水平。建議研究者們既要懂得評價的本質與核心問題，又要具備豐富而深入的學術積累，從而對學術評價做出前瞻而科學的頂層設計。

上述意見不一定恰當，僅供作者和讀者們參考與討論。希望通過更多的思考、討論、研究、實踐，尋求更加符合科學理性的學術評價理論、方法、技術、模型和范式，以產出更有價值、對國家更有貢獻的科技人才和學術成果。

（初景利，中國科學院文獻情報中心期刊出版運營總監，中國科學院大學圖書情報與檔案管理系主任，教授，博士，博士生導師）

劉煒：小議張力為教授等的FI與AI指數拜讀了張力為教授等的《FI與AI：評價體育科學研究者學術積累的新方法》一文，覺得既有意義，也很有價值，值得大家一起深入探討。下面談談筆者的認識與感想。

1 提出評價研究者學術積累指數的積極意義

高水平的學術研究通常建立在豐富的學術積累和對某一問題進行系統研究的基礎上。注重學術積累可有效避免研究者進行低水平的重復性研究。目前學術積累的重要性已引起不少研究者的高度重視，但尚無相關的定量評價方法。

筆者仔細考察該文提出的核心方向聚焦指數（FI）與核心方向積累指數（AI）的計算方法，并認真閱讀全文后，認為張力為教授等的主要目的應該是希望通過這2個指數提醒和鼓勵研究者在相對較窄的領域中進行系統、深入研究，形成自己的核心研究領域，并在該領域中進行深度積累，以便在此基礎上取得高水平研究成果。因此，張力為教授等提出要建立評價研究者學術積累的指數有著積極的意義。

2 學術積累的測度

突破性的研究成果多是在豐富的學術積累基礎上取得的。學術積累至少包括相關研究資料和研究成果的積累。其中研究資料的積累是做好研究的本質需要，研究成果的積累更多地反映在學術貢獻、學術成就等方面。張力為教授所提的“學術積累”主要是指研究成果的積累。

研究者研究資料的積累通常較難從公開途徑獲取信息并對其進行測度，而對研究成果積累的測度相對容易。研究資料和研究成果的積累是相輔相成的，在聚焦于某一領域的資料積累過程中常常可以不斷產出成果，而對某一領域的系統研究也會不斷促進和指導研究資料的積累，很多研究成果本身也是極具價值的研究資料。因此，即使僅從某一研究領域研究成果的積累反映研究者在該領域的學術積累也還是有可取之處的。

在測度研究成果的積累時，又可考慮以下2個方面：①研究者對核心研究領域的聚焦程度；②研究者在核心研究領域中的研究成果積累量。其中，在核心研究領域中的研究成果積累量是反映研究成果積累的核心指標。對核心研究領域的聚焦程度高，將有利于在該領域積累研究成果，但也確實存在少數多才、多產的研究者在若干個領域都有較好的研究成果積累，因此，聚焦程度是反映核心研究領域中研究成果積累度的輔助指標。

3 FI與AI的合理性與局限性

該文提出的FI為“某研究者所發論文的前n個（n=1，3，5……）關鍵詞累計頻數與所發論文總數的比值”，可表述為：

式（1）中，n=1，3，5……。

筆者認為，用FI反映研究者對核心研究領域的聚焦程度有一定的合理性。如果科研領域可劃分為不重疊的若干分領域，而每個分領域都與確定的關鍵詞一一對應，則用FI反映研究者的研究聚焦程度是相當合理的。但在具體實踐中，不同科研領域使用關鍵詞的習慣不同，目前大部分研究領域對關鍵詞的取法并無定規，相對比較隨意，這就使得FI的有效性打了折扣。不同研究者使用關鍵詞的習慣也不同，有的研究者習慣使用能精準反映研究內容的關鍵詞（對應較小的研究領域），而有的研究者習慣使用含義較為寬泛的關鍵詞（對應較大的研究領域）。顯然后者更容易取得較高的FI值。

該文的AI為“某研究者所發論文前5個關鍵詞累計頻數/該研究者所屬學術團體的研究者發表論文的平均數”（學術團體可以是學術組織、研究機構、學校院系、研究生導師團體等）：

由于AI的計算基于該研究者所屬“學術團體”，而1名研究者可以同時屬于很多個“學術團體”，所以即使在1個明確的時間點，1名研究者也可以有多個AI值，而且這些AI值可能會有很大差異。另外，如果一個研究者調換單位，也可能會使AI發生很大變化。因此，籠統地給出1名研究者的AI是不明確的，必須同時指出該AI是基于其所屬的哪個學術團體計算的才有意義。同時，因為AI值的計算方法是基于集體評價個人，不同學術團體中的研究者之間可比性較差，不宜用該指數對屬于不同學術團體的研究者進行個人比較。

綜上，筆者認為，反映研究聚焦程度的指標用相對量比較合理，而反映積累程度的指標用絕對量更為合理。因此，建議將AI改為：

式（3）中，n=1，3，5……。各個研究領域可以根據本領域的具體情況及使用場景取合適的n值。

4 FI與AI的使用建議

（1）計算FI、AI值時應剔除不能反映所研究問題的關鍵詞。研究者在論文中標注的關鍵詞可能并不都能反映研究問題（研究領域），也會出現不少反映研究類型（如“現狀調查”）、研究方法（如“實驗研究”）、研究工具（如“因子分析”）的關鍵詞。在計算FI、AI值時，應剔除這些不能反映所研究問題的關鍵詞。

（2）FI、AI值要結合相應的高頻關鍵詞一起使用。由于關鍵詞可反映一個較小的研究領域，也可反映較大的研究領域，所以FI、AI值要結合相應的高頻關鍵詞一起使用，而不能只用指數值說明問題。

（3）不根據FI、AI值直接對研究者的學術水平或影響力進行判斷。FI、AI可在一定程度上反映研究者在某些研究方向上的聚焦和積累程度，但“專才”和“通才”各有所長、各有各的作用，研究的聚焦和積累程度較高不能說明其研究水平較高。另外，研究的聚焦程度在某些學科領域（如實驗科學和一些基礎理論研究）中顯得尤為重要，但在某些領域（如應用研究或宏觀管理實踐研究），為了跟上社會、經濟的發展、變遷，研究問題會相對較宏觀，特別是在正在經歷變革和快速發展的社會中。因此，不能根據FI、AI值直接對研究者的學術水平或影響力進行判斷。

（4）FI除了用于研究者個人，也可用于學術團體。筆者建議，某學術團體的FI可表達為：式（4）中，n=1，3，5……。團體FI可在一定程度上反映該團體研究方向的聚焦程度，其局限性與研究者個人FI的局限性相同。

（5）可以考慮使用“研究者在某個研究方向上的FI、AI”，而不是籠統地評估某個研究者的FI、AI。但這需要人工判斷論文的關鍵詞是否屬于特定的研究方向，可操作性會受到一定影響。

（劉煒，上海體育學院副教授，中國體育科學學會體育統計分會副主任委員）

作者貢獻聲明：

張力為：設計研究，撰寫、修改論文；

李丹陽：采集、分析數據，撰寫、修改論文；

楊紅英：設計研究，修改論文。