Een stukje jargon in de wetenschap. Wetenschappers schrijven hun goeie ideeën op in artikelen die gepubliceerd worden in speciale tijdschriften. Het komt wel eens voor dat twee wetenschappers uit verschillende laboratoria, tegelijkertijd aan hetzelfde onderwerp werken, zonder dat van elkaar te weten — bijvoorbeeld het mechanisme voor een synthese van silica-gecoate ijzeroxide nanodeeltjes-clusters. Als nu de ene wetenschapper zijn ideeën eerder publiceert, dan is de andere “ge-scooped.”
Ge-scooped worden is supernaar, want het heeft geen zin om twee artikelen te hebben waarin hetzelfde gezegd wordt. De tweede, ge-scoopte, wetenschapper heeft dan bijna niks meer aan z’n bevindingen en zal extra werk moeten verrichten voordat hij het alsnog kan publiceren. Huilen.
De hoeveelheid artikelen die gepubliceerd worden in wetenschappelijke tijdschriften zoals Nature, Science, of Physical Review Letters (dus niet de Quest) is enorm. Gebruiken we Google Scholar als maatstaaf, dan zien we dat er in 2009 zo’n 253.000 artikelen en boeken zijn gepubliceerd waar het woord “chemistry” in voorkomt.
Zijn we iets specifieker en zoeken we op “physical chemistry”, dan zijn het er nog steeds 61.700. Zelfs al zoek je op iets specifieks als “quantum dot”, dan vind je nog 8970 publicaties. Een artikel helemaal doorlezen, uitpluizen en goed begrijpen kost al snel een paar uur tot een dag, dus het mag duidelijk zijn dat we dit niet allemaal kunnen gaan lezen. Het is zelfs nog veel te veel nog maar de samenvatting van te lezen. Daar zou je een dagtaak aan hebben.
Hoe kun je dan beoordelen of een artikel het lezen waard is? De titel lezen is natuurlijk vaak een goed begin (al zijn ze soms behoorlijk cryptisch), en plaatjes kijken kan ook veel informatie opleveren. Maar voor dat laatste moet je het artikel natuurlijk al wel voor je hebben: al bladerend door de (al dan niet digitale) inhoudsopgave van een tijdschrift helpen de plaatjes ín het artikel niet om te beslissen of iets nuttig is.
Om dit probleem op te lossen, is een aantal tijdschriften op het idee gekomen om zogeheten graphical abstracts in te voeren: een samenvatting in de vorm van een plaatje. Dit plaatje kan bijvoorbeeld bij de titel in de inhoudsopgave worden getoond om snel te kunnen beoordelen of je een artikel wilt lezen. Eén van die tijdschriften is het Journal of Physical Chemistry B. Super goed idee.
Plaatjes zijn nuttig. Een goed plaatje, in elk geval. Niet bij elk artikel zit namelijk een even goed plaatje. Sommige plaatjes zijn van een belachelijk lage resolutie, passen overduidelijk niet bij het onderwerp of vertellen niets inhoudelijks. De blog TOC ROFL gaat precies daarover: lachwekkende plaatjes in de inhoudsopgaven van wetenschappelijke tijdschriften. Erg grappig. Voor in je RSS!
Al eerder heb ik verteld hoe wetenschap werkt: iemand verzint een experiment, voert dat uit en schrijft de resultaten op in een artikel. Het wordt gekeurd en gewogen, en als niet te licht bevonden bevonden wordt, wordt het artikel gepubliceerd in een tijdschrift. Dat artikel wordt door anderen gelezen en er wordt naar gerefereerd als het interessant is, zodat anderen de feiten kunnen controleren. Dit is de meest gangbare manier waarop kennis stroomt.
Nu is er zoiets als goeie en slechte wetenschap. De experimenten kunnen ongeschikt zijn om een hypothese te ontkrachten, resultaten kunnen onbruikbaar zijn of de conclusies die getrokken worden fout. Het is niet eenvoudig om slechte wetenschap van matige te onderscheiden; en matige van goede wetenschap.
Maar wanneer is iemand een goede wetenschapper? Ik vind dat als iemand, in z’n eentje, één enorme ontdekking in zijn leven doet (hèt geneesmiddel tegen het AIDS-virus), dat hij een fantastische wetenschapper is. Hij heeft de mensheid geholpen door zijn intelligentie te gebruiken om het leven van anderen te vergemakkelijken en hij was zo goed om zijn kennis te delen. Hij schreef een artikel over zijn onderzoek, publiceerde dat in een tijdschrift en andere wetenschappers verwijzen nog vaak naar zijn enige, doch fantastische werk.
Een tweede wetenschapper doet al decennia onderzoek naar het de verbetering van dataopslag. Hij werkt samen met veel andere onderzoekers en geleidelijk aan doen ze veel ontdekkingen. Elke ontdekking wordt netjes opgeschreven en gepubliceerd. Het onderzoeksgebied waar onze dataopslag-onderzoeker in werkt is eigenlijk maar klein: er werken niet veel mensen in dit gebied, laat staan dat er veel over geschreven wordt. Vorderingen zijn klein maar belangrijk.
Hoe goed zijn onze twee wetenschappers? De een heeft weinig (eenmaal) gepubliceerd, maar wordt veel geciteerd; de ander publiceert veel, maar wordt weinig geciteerd. Er zijn veel maten om wetenschappers mee te meten, maar productiviteit (het aantal publicaties van een wetenschapper) en impact (aantal citaties naar die wetenschapper) worden tegenwoordig het belangrijkst gevonden. Hoe goed hij is als docent, hoe netjes hij is in een lab of hoe goed hij om kan gaan met andere wetenschappers wordt buiten beschouwing gelaten.
De Amerikaanse wetenschapper Jorge E. Hirsch bedacht in 2005 een index om wetenschappers te ranken. Hij is wat ingewikkeld, dus houd je vast:
Een wetenschapper heeft een index als h van zijn/haar Na artikelen ten minste h maal geciteerd worden, en de andere (Na – h) artikelen minder dan h maal geciteerd worden.
In andere woorden, een wetenschapper met een Hirsch index van h, heeft blijkbaar h artikelen gepubliceerd die ten minste h keer zijn geciteerd. Hij kan dus best meer dan h artikelen gepubliceerd hebben, maar die zijn niet vaak genoeg geciteerd om mee te tellen.
Onze dataopslag-wetenschapper heeft een aantal keer gepubliceerd. Toen hij nog jong en onbezonnen was, heeft hij aan drie artikelen meegewerkt: de eerste is éénmaal geciteerd, de tweede twee keer en de derde vijf keer. Hij had toen een Hirsch index van twee. Tegenwoordig heeft hij een lange lijst met publicaties op zijn naam en een respectabele Hirsch index van dertig. Onze AIDS-wetenschapper heeft maar eenmaal gepubliceerd en dus een Hirsch index van één.
De moraal is duidelijk. Er is een duidelijke manier om wetenschappers te ranken. Je ziet ook direct waar dat fout gaat. Er zijn ook uitbreidingen op de manier van Jorge Hirsch, maar ook hele andere methodes. Allemaal rammelen ze een beetje en allemaal vergeten ze belangrijke zaken. Maar goed, getallen aan fenomenen plakken is altijd lastig en je kan er altijd over discussiëren. Wetenschap.