GScholarLens 插件推出 Sh-index，按作者位置加权引用，第一作者90%、通讯作者100%！更真实反映科研贡献，虽存学科局限，但为学术评价改革迈出关键一步。
一个科学家到底“有多牛”，难道真的只靠发了多少篇论文、被引用了多少次来判断吗？现实是，现在主流的学术评价指标，比如大家耳熟能详的“h指数”，其实有个致命缺陷——它完全无视你在论文里到底是“扛大旗的主角”还是“打酱油的路人甲”。不管你排第一、排最后，还是夹在中间当背景板，只要名字出现在作者列表里，贡献就算100%。这合理吗？显然不合理！尤其在今天动辄几十人合作一篇论文的科研环境下，这种“一刀切”的算法早就该被淘汰了。
好消息来了！
今年初，一款叫 GScholarLens 的免费浏览器插件横空出世，专门给 Google Scholar（谷歌学术）加上了一层“智能滤镜”，让学术影响力评估不再“平均主义”。它由印度理工学院海得拉巴分校（IIT Hyderabad）的计算生物学家 高拉夫·夏尔马（Gaurav Sharma） 和团队开发，并已在 Chrome 和 Firefox 上线。这个工具的核心创新，就是引入了一个叫 Scholar h-index（简称 Sh-index） 的新指标——它会根据你在论文作者列表中的位置，给你的引用量“打折”或“加权”，从而更真实地反映你到底做了多少实质性工作。
具体怎么算？听好了：
如果你是通讯作者（通常也是最后一位作者），你的贡献按 100% 全额计入；
如果你是第一作者——也就是那个熬夜跑实验、写代码、改论文的主力——你的引用量打 90% 折；
第二作者拿 50%；至于其他共同作者，如果整篇论文作者不超过6人，每人分 25%；
一旦超过6人，对不起，每人只剩 10%。
这个设计背后的逻辑很简单：在大多数科研领域，第一和最后作者才是真正的“灵魂人物”，而中间那些名字，很多时候只是参与了部分辅助工作，甚至可能只是“挂名”。
夏尔马解释说，Sh-index 的目标，是帮研究者、高校、基金评审机构建立一个更公平、更细致的评价体系。举个例子：有位学者，作为中间作者蹭了几篇超级高引论文（比如引用上万），但自己当第一或通讯作者的论文却反响平平。用传统 h 指数看，他可能“看起来很厉害”；但用 Sh-index 一算，分数立马掉下来——因为他的高影响力主要靠“搭便车”，而不是真正主导研究。反过来，有些学者虽然总引用不高，但每篇都是第一或通讯作者，说明他们是独立科研的中坚力量，Sh-index 就会给予更高肯定。
更厉害的是，这个工具还能间接识别学术不端行为。比如“挂名作者”（gift authorship）——有些人根本没参与研究，就因为人情、职位或金钱交易被塞进作者名单。这类人在传统指标里占尽便宜，但在 Sh-index 里几乎得不到任何加分。夏尔马直言：“高 h 指数 + 低 Sh-index，很可能说明这个人习惯性‘蹭引用’，而不是真正领导科研项目。”
不过，这个看似完美的方案，也遭到了业内专家的质疑。西班牙格拉纳达大学的信息科学家兼文献计量学家 阿尔贝托·马丁-马丁（Alberto Martín-Martín） 就指出：作者位置 ≠ 实际贡献。在不同学科、不同国家、甚至不同实验室，作者排序规则千差万别。比如在数学或理论物理领域，作者常按字母顺序排列；在某些生物医学期刊，通讯作者可能用星号标注，并不一定排在最后。
GScholarLens 默认“最后作者 = 通讯作者”，这个假设在很多情况下根本不成立。此外，两个干了同样活的研究者，在一个项目里排第二，在另一个项目里却因为团队结构被塞到第六位，按这个算法，前者拿50%，后者只有10%——这公平吗？
马丁-马丁建议，未来这类工具应该基于更开放、结构化的数据源（比如 OpenAlex）来构建，这样才能跨学科、跨期刊、甚至按性别分析作者贡献趋势。他还强调，光看总引用数远远不够，必须知道“谁在引用你”——是顶级期刊？还是边缘水刊？这些信息才能真正反映一个学者的学术影响力。
尽管如此，奥地利约翰·开普勒林茨大学的创新管理学者 迈克尔·古森鲍尔（Michael Gusenbauer） 仍认为：“GScholarLens 的优点远大于缺点。至少它让我们看到了比 Google Scholar 原始数据更丰富的图景。”
值得一提的是，GScholarLens 不仅计算 Sh-index，还能自动标记作者名下的撤稿论文和预印本，进一步提升学术透明度。用户只需安装插件，在 Google Scholar 页面点击“Run GScholarLENS”按钮，就能一键生成自己的加权影响力报告。开发者也明确表示，当前的权重设定是“启发式”的，未来可根据用户反馈或结合 CRediT（一种标准化的作者贡献分类系统）进行动态调整——如果期刊强制要求作者在投稿时明确标注各自贡献，Sh-index 的精准度将大幅提升。