Những ngộ nhận trong cách hiểu về IF
Những hệ thống đánh giá dựa vào số lượng các ấn phẩm của nhà nghiên cứu sẽ tạo ra một trở lực mạnh mẽ, khiến họ không muốn theo đuổi những công trình nghiên cứu mạo hiểm nhưng có khả năng tạo sự đột phá, bởi lẽ để thiết kế một phương pháp tiếp cận mới trong một bối cảnh thí nghiệm mới, nhà nghiên cứu phải bỏ ra nhiều năm trời – và trong suốt thời gian đó họ khó mà công bố được bài viết nào.
Chỉ số ảnh hưởng là con số được tính hằng năm cho từng tạp chí khoa học, được xây dựng dựa trên số lần trung bình các bài viết đăng tải trên tạp chí được trích dẫn trong các bài viết khác. Chỉ số này dùng để đo lường chất lượng tạp chí chứ không nhằm đánh giá cá nhân nhà khoa học. Mặc dù vậy, nó ngày càng bị sử dụng sai mục đích, và hiện nay, các nhà khoa học được đánh giá bằng cách xác định sức ảnh hưởng của từng ấn phẩm của họ dựa theo hệ số ảnh hưởng của tạp chí đăng tải ấn phẩm đó. Vì lý do này mà tôi thấy một số nhà khoa học, trong hồ sơ lý lịch cá nhân, đã trang trí thêm cho các ấn phẩm khoa học của mình bằng chỉ số ảnh hưởng của tạp chí, được trích dẫn tới ba con số sau dấu thập phân (VD: 11,345). Và ở một số quốc gia, các bài viết trên một tờ tạp chí có chỉ số ảnh hưởng dưới 5,0 chính thức bị coi là không có giá trị. Như những nhà khoa học hàng đầu vẫn thường chỉ ra, cơn cuồng chỉ số ảnh hưởng này thật phi lý.
Việc sử dụng sai mục đích chỉ số ảnh hưởng của các tạp chí là hết sức nguy hại, bởi nó khuyến khích sự sử dụng liều lĩnh một chuẩn đo có thể gây bất lợi một cách không công bằng tới các tạp chí, khiến họ không muốn đăng tải những bài viết quan trọng thuộc một số lĩnh vực (chẳng hạn như khoa học xã hội và sinh thái học) vốn ít được trích dẫn hơn các lĩnh vực khác (chẳng hạn như y sinh học). Điều này cũng tiêu tốn thời giờ của các nhà khoa học khi gây quá tải cho các tạp chí có lượng trích dẫn cao, như Science, với những công trình không phù hợp của các nhà nghiên cứu đang nóng lòng được những người đánh giá họ cộng điểm.
Song có lẽ hệ quả tai hại nhất của việc xếp hạng tự động chất lượng nhà nghiên cứu là hiện tượng “khoa học a dua” mà nó tạo ra. Những hệ thống đánh giá dựa vào số lượng các ấn phẩm của nhà nghiên cứu sẽ tạo ra một trở lực mạnh mẽ, khiến họ không muốn theo đuổi những công trình nghiên cứu mạo hiểm nhưng có khả năng tạo sự đột phá, bởi lẽ để thiết kế một phương pháp tiếp cận mới trong một bối cảnh thí nghiệm mới, nhà nghiên cứu phải bỏ ra nhiều năm trời – và trong suốt thời gian đó họ khó mà công bố được bài viết nào. Những thông số như vậy càng cản trở hơn nữa sự sáng tạo, bởi chúng khiến các nhà khoa học tìm đến những lĩnh vực vốn đã “đất chật người đông”, bởi chỉ trong những lĩnh vực này thì mới hòng hy vọng công trình của họ được nhiều nhà khoa học nhắc tới, cho dù công trình đó có xuất sắc hay không. Vì thế, chẳng hạn, trong lĩnh vực của tôi là sinh học tế bào, các công cụ mới cho phép áp dụng các phương pháp tiếp cận hiệu quả để tìm hiểu tại sao một cơ thể đơn bào lớn như trùng loa kèn Stentor có thể điều chỉnh chính xác sự vận động trên bề mặt, tạo ra những đặc tính giống các bộ phận cơ thể vốn chỉ tồn tại ở những cơ thể đa bào. Câu trả lời có thể mang lại những hiểu biết mới về cách hoạt động của tất cả các loại tế bào, trong đó có cả tế bào người. Nhưng chúng ta chỉ có thể trông chờ ở sự dấn thân của các nhà khoa học trẻ, dũng cảm vào một lĩnh vực nghiên cứu còn mới mẻ như thế này, nếu chưa loại bỏ được những phương pháp đánh giá số học máy móc đối với cá nhân nhà khoa học.
Bùi Thu Trang lược dịch theo bài viết của Bruce Alberts trên Science (http://www.sciencemag.org/content/340/6134/787.full)
