诺奖风向标 → 2023年“引文桂冠奖”揭晓 - 23位顶尖学者获此殊荣 (化学、生理学或医学、物理学及经济学领域)...

来源：化学与材料科学

英国伦敦，2023年9月19日, 科睿唯安公布了2023年度引文桂冠奖名单，来自5个国家的23位世界顶尖研究人员获此殊荣。科睿唯安科学信息研究所（ISI）的分析表明，他们的研究成果被普遍认为达到诺奖级别。

2002年以来，每年基于Web of Science™核心合集的论文和引文数据，遴选诺贝尔奖奖项所涉及的生理学或医学、物理学、化学及经济学领域中全球最具影响力的顶尖科研人员。1970年以来，Web of Science™核心合集收录的约5800万篇论文中，只有约8700篇（占比0.01％）被引用次数超过2000。引文桂冠奖得主通常从这些论文的作者中甄选产生。

2002年以来，已有71位引文桂冠奖得主获得诺贝尔奖。他们往往在获得诺贝尔奖之前就获得了引文桂冠奖的认可。

2023年度科睿唯安“引文桂冠奖” 获奖名单

今年的获奖者在癌症治疗、人类微生物组、合成基因电路、自旋电子学、设计分子结构、睡眠/觉醒周期、财富不平等和城市经济学等多个领域作出了重大贡献。16位获奖者来自美国的领先学术机构，2位来自日本，2位来自英国，2位来自法国，1位来自德国。他们的研究成果拥有非常高的引用频次，对科学发展具有极大影响，有些甚至做出了革命性的贡献。下面一起来看看2023年度科睿唯安“引文桂冠奖” 获奖名单。

生理学或医学领域

Carl H. June

美国宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院免疫疗法教授兼细胞免疫疗法中心主任

Steven A. Rosenberg

美国国家癌症研究所（马里兰州贝塞斯达）癌症研究中心高级研究员兼外科主任

Michel Sadelain

美国纽约斯隆·凯特琳纪念癌症中心细胞工程中心主任、讲席教授

获奖原因：推动嵌合抗原受体T细胞疗法治疗癌症的突破性研究

Rob Knight

美国加利福尼亚大学圣迭戈分校微生物组创新中心主任兼儿科、生物工程和计算机科学与工程教授

获奖原因：对于揭示人体复杂微生物生态系统的计算和实验研究

Emmanuel Mignot

美国斯坦福大学精神病学和行为科学系睡眠医学教授

Clifford B. Saper

美国哈佛大学医学院和Beth Israel Deaconess医学中心神经学教授

柳沢正史

日本筑波大学国际综合睡眠医学研究所（WPI-IIIS）所长；美国得克萨斯大学西南医学中心分子遗传学系兼职教授

获奖原因：对睡眠/觉醒周期进行遗传学和生理学研究，发现下视丘分泌素是睡眠的重要调节因子，与嗜睡症的病因有关。

化学领域

James J. Collins

美国麻省理工学院医学工程与科学教授、生物工程学教授；哈佛－麻省理工学院健康科学与技术学院成员；哈佛大学 Wyss生物启发工程研究所创始教员；麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所研究员

Michael Elowitz

美国加州理工学院生物学和生物工程系教授；霍华德·休斯医学研究所研究员在合成基因电路方面的开创性工作，开启了合成生物学研究

Stanislas Leibler

纽约洛克菲勒大学生命物质实验室教授；美国高等研究所教授

获奖原因：在合成基因电路方面的开创性工作，开创了合成生物学研究

Shankar Balasubramanian

英国剑桥大学化学系药物化学教授；英国癌症研究中心剑桥研究所高级研究组组长；剑桥大学三一学院研究员

David Klenerman

英国剑桥大学化学系研究教授；剑桥大学基督学院研究员

获奖原因：共同发明了新一代DNA测序方法，为生物研究带来了革命性变化

片岡一則

日本川崎产业振兴研究所纳米医学创新中心（iCONM）主任；日本东京大学名誉教授

Vladimir P. Torchilin

美国东北大学（波士顿）药学和制药科学学院制药生物技术和纳米医学中心主任、大学特聘教授

Karen L. Wooley

美国得克萨斯农工大学杰出教授、化学讲席教授、化学教授，同时兼任化学工程系和材料科学与工程系客座教授、得克萨斯农工大学合成生物相互作用实验室主任

获奖原因：开发了创新的药物和基因靶向及输送方法

物理学奖

Federico Capasso（哈佛大学）、Sharon C. Glotzer（密歇根大学）、Stuart S. P. Parkin（德国马克斯·普朗克微结构物理研究所）获物理学奖。

经济学奖

Raj Chetty（哈佛大学）、Edward L. Glaeser（哈佛大学）、Thomas Piketty（法国社会科学高等学院）、Emmanuel Saez（加州大学伯克利分校）、Gabriel Zucman（巴黎经济学院）获经济学奖。

科睿唯安科学信息研究所（ISI）研究分析部主任David Pendlebury说： "引文分析表明，2023年度引文桂冠奖得主的科研贡献影响力已经达到了诺贝尔奖级别。在许多情况下，他们不仅仅是高被引论文的作者，还是新学科的开创者。他们深刻地重塑了知识的格局，我们非常荣幸能够对他们的成就致以祝贺与表彰。”

“引文桂冠奖”更多介绍

PART 01

什么是引文桂冠奖，为何被评为诺贝尔奖风向标？

引文桂冠奖（Citation Laureates）是科睿唯安通过对Web of Science数据库平台（全球最重要的学术研究与发现平台，涵盖自然科学、社会科学和人文艺术三大领域）中科研论文及其引文进行深入分析，对遴选出的可能摘取诺贝尔奖的全球最具影响力的研究人员所颁发的奖项。

根据所发表论文在过去二十年间的被引次数，“引文桂冠奖”得主通常名列其研究领域科研人员前千分之一（0.1%），评选依据是过去20年他们所发布论文的引用情况。他们的研究成果拥有非常高的引用频次，对科学发展具有极大影响、甚至做出了变革性的贡献。

2002年以来，已有71位引文桂冠奖得主获得诺贝尔奖。他们往往在获得诺贝尔奖之前就获得了引文桂冠奖的认可。

PART 02

科睿唯安“引文桂冠奖”的遴选方法是什么？

科睿唯安自2002年开始利用引文数据来“预测”诺贝尔奖级别的科学家。“引文桂冠奖”遴选办法兼具定量与定性层面，依序从以下四个维度展开:

01

引文分析

首先，选出论文总被引次数达到1000次及以上的作者，然后统计其在不同领域中的总被引次数、篇均被引次数、高被引论文数和H指数; 对其是否发表了高引用次数的综述、是否发表了研究前沿的核心论文(在ESI数据库中，若一组高被引论文通过聚类分析可得到特定研究主题，则这组高被引论文为研究前沿的核心论文) 进行分析; 同时发掘其被引频次背后的特征，即引文是否呈上升趋势，以及引文是否集中在某一项重要成果而非来自许多不同方向的研究。

02

评估科研人员的研究内容

在进一步分析引文背后的信息时，需要判断引文是否集中于同一项成果; 考察高被引论文所属类型(是否属于方法性研究、综述文章或合作论文) 、作者贡献(是否主要贡献者、作者数是否超过百位) ; 分析研究内容在其领域是否属于重要成果(是根本性进步或革命性发现，还是扩展了基础性工作) ; 同时考虑这一研究是否已经被授予过诺贝尔奖，研究成果与其他候选人相比是否具有优势。

03

识别主要贡献者

基于前述分析结果，识别重大研究成果的主要贡献者。根据诺贝尔的遗嘱，每个奖项的获奖者不得超过三人，同时诺贝尔奖委员会倾向于选择开创性发现，而不是扩展性工作。

04

补充指标: 参考同行的尊重与认可

分析候选人是否获得过其他奖项，特别是其他一些“风向标”类的奖项，如拉斯克医学奖、加拿大盖尔德纳奖、沃尔夫奖、日本奖、京都奖、克拉福德奖、邵逸夫奖、富兰克林奖、格鲁伯神经科学奖、约翰·贝茨·克拉克奖等; 分析其身份，是否是院士、外籍院士或学协会会士，是否在国内及国际会议上进行过重要的主旨发言，是否在机构内担任重要职务，是否为大型实验室的负责人，以及是否担任高影响力期刊的编委等。最终确定引文桂冠奖得主。

PART 03

引文数据与诺贝尔奖得主之间究竟存在什么关系？

1955年，全球情报学和科学计量学界里程碑式人物、SCI以及ISI的创始人尤金·加菲尔德博士在Science上发文介绍了“引文索引”这一概念，他认为作者发表论文的文后参考文献能够将这位作者的工作与其他相似主题的论文联系起来，并把这一现象称为“association-of-ideas index”，由此提出了一种新的检索方法——引文检索。他发明引文索引的初衷是为了让文献检索更加高效与准确，后来也意识到引文索引的数据能够更深层地揭示科学活动本身，包括科学的结构、科学随时间的变迁、以及文献作者之间的联系。

其后，越来越多学者逐渐认可了引用代表论文的重要性或者受欢迎的程度。很多已有研究表明，在大多数领域中，论文或者科研人员获得的引用频次与同行之间的认可程度都存在着正相关。可以这样认为，授予诸多科学家“引文桂冠奖”殊荣的其实并非科睿唯安，而是科学家的同行——全球相关领域的科研人员，他们通过在论文中引用“引文桂冠奖”得主的研究成果，认可其在该领域所作出的贡献，及对他们的科研所产生的推动和影响。

正是由于被引用率极高的论文一般都是在相关领域取得极大贡献的重大研究成果文献，由此不难得出为什么“引文桂冠奖”得主往往会成为代表科学界最高成就的诺贝尔奖的获奖者了。

PART 04

未获得“引文桂冠奖”并不意味着拿不到诺贝尔奖

虽然“引文桂冠奖”对预测诺贝尔奖得主具有一定的参考作用，我们也可以从中看到引文在分析科研表现时拥有一些优势，但在应用这一奖项时应该特别谨慎与小心。在评判研究业绩和精英地位时，没有任何指标或方法可以让所有人都满意，使用不同的方法就可能产生不同的结果。

尤金·加菲尔德博士当年发现引文分析能够成为同行评议的一种补充，用于确保评价的客观性或者为专家提供更多的信息。但人们不应只用论文和引文数据来代替阅读及评估科研人员的成果，进而代替同行的判断。必须综合运用一系列标准化指标相结合来进行分析，避免使用单一指标进行学术评价。因为每个指标仅能揭示某一个维度的活动或表现，而客观公正评价科研活动与科学家的职业成果需要多维度的分析。

参考来源：

https://clarivate.com/citation-laureates/physiology-or-medicine-2023

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