排行榜说明

随着我国高等教育不断发展，高校哲学社会科学研究评价已成为业界研究的热点。学术影响力是评价科研人员的科研实力和核心竞争力的重要内容。但是，如何评价学者学术影响力？一直是学界的难题。本研究主要目的是探索性的构建一套客观的、公开透明的、可重复的、操作性强的、多维的中国哲学社会科学学者学术影响力的评价体系。

一、排行榜计算原则

（1）科学性

科学性原则是本研究建立评价指标体系的根本原则。本研究推出的中国哲学社会科学最有影响力学者就是力求全面、客观、准确地描述和反映中国哲学社会科学各个学科的学术状况。力求建立一个完整的、各项指标之间具有较强逻辑关系的、能揭示“量的积累到质的转变”之间内在联系的系统全面的评价指标体系。

（2）客观性

客观性原则是本次评价指标体系的首要原则。高校人文社会科学学术影响力的评价只有以科研人员在科研成果的质量数据为依托，通过恰当的数学方法进行处理，才能如实反映高校人文社会科学学者的学术影响力。在采集相关数据时要有甄别，严格控制数据源，确保数据真实可靠。

（3）可操作性

本排行榜在满足评价目的需要的前提下，从实际情况出发，指标体系的设计要求概念清晰、层次分明、表达方式简单易懂、各种数据容易采集，尽量避免形成庞大的指标群或层次复杂的指标数，对于个别虽有一定评价意义，但客观上获取评价信息难度太大，或很难量化且没有可靠数据来源的指标原则上不予考虑。

二、评价指标选择

在发文质量方面，被引频次能够较好的说明科研成果的认同性。但是基于被引次数的评价体系是建立在所有的引用对于评价结果的贡献都等价的假设之上，事实上，引用者的引用动机具有一定的复杂性，同时也有学术网络的影响在其中参杂，参考文献在论文中被引用的深度也很难量化测度，引用者的学术水平也存在很大的差异。因此,一篇文献被普通作者引用和被知名作者引用、粗略引用和详细引用所体现出的文献的重要性显然是不同的，单纯根据文献被引用的次数和发文数量来评价科研人员的影响是不完全科学的。

（1）H指数

先前的衡量科研成果质量的指标都倾向于关注科研人员在其发表论文的期刊，因而，它们都假定作者的贡献等同于期刊的平均值。H指数是一个混合量化指标，其目的是量化科研人员作为独立个体的研究成果。H指数被认为是对先前众多衡量指标的一大改进，如果一位科学家的出版成果以它们被引生命周期的数字进行排序的话，那么H指数就是一个最大值，这个最大值是指每篇论文至少被引了h次的h篇文章。

（2）AR指数

同时，为了补充在科研质量方面的不足，本文借鉴PageRank算法的思路，将进入重要作者的引用认同视为同行评议的肯定性结果，对个体研究人员的学术影响力进行评价，在H指数的基础上计算了AR指数。

PageRank算法是Google用于用来标识网页等级或重要性的一种方法，算法基于这样的假设：网页的重要性和质量可以通过其他网页对其超文本链接的数量来衡量。本文将上述算法应用于社科人员的科研成果评价，具体地讲，就是如果B人员的某一篇科研成果有指向A某一篇科研成果的引用，说明B认为A的科研成果有科研价值，是一个具有较好质量的科研成果, B人员的这篇科研成果越重要，则A的某一篇科研成果得到的“评价”越重要，对应的得分越高，某一科研成果的PageRank值是由所有导入引用的数量和重要性决定的。

中国知网的中国引文数据库提供了作者引用排名，可以统计某一作者引用其他作者的频次，并按照引用频次进行排序显示，在引文数据库将作者姓名与单位进行结合，检索每一位作者的引用情况，结果保存在Excel文件中。为了处理数据的简便，我们把在中国引文数据库中检索到的被引用次数大于等于2的作者作为引用者的引用认同，把引用1次的行为视为偶尔引用。