寻找合适的小同行评审专家一直是编辑的主要工作，这也关乎着期刊的出版质量。近日，Nature刊发了一篇文章，称一种算法可根据同行评议人所评议的研究吸引的引用次数对其声誉进行排名。

        该工具的创造者说，2月份发表的一项研究概述了这一工具，它可以帮助确定哪些论文可以在同行评审期间成为高影响力论文。他们补充说，在同行评审过程中，作者应该最重视以前高被引论文的审稿人的建议和反馈。

        研究作者从美国物理学会（APS）期刊在1990年至2010年间发表的308,243篇论文中提取了引用数据，每篇论文的引用次数都超过了5次。因无法寻找到论文原始审稿人，研究者创立了假想审稿人，假想审稿人根据设定的算法对论文进行审稿评分（1分为差，5分为优秀），然后将假想审稿人的评分与专家对文章的实际得分进行对比。

        如果假想的审稿人给论文打了很高的审稿分，而这些论文随后又吸引了大量的引用，那么这些假想的审稿人就会获得很高的排名。

        研究共同作者、北京师范大学环境科学家曾安（音译）说，研究发现，假想审稿人对2000-2010年论文的推荐与这些论文在该时间跨度内的实际引用次数相符。他补充说，这表明该算法擅于预测高影响力论文。

        但仅依靠论文的被引频次来判断文章质量显然是片面的，也加剧了学术界现有的偏见。从论文接收方面讲，期刊偏向于接收正面即阳性的研究结果，这导致诸多阴性的研究失去了发表机会，但阴性结果对学术界同样重要。即使阴性结果的论文得以发表，在被引频次上的表现仍然不如正面结果的文章。从论文可复现程度讲，不可复现论文的引用量往往高于可复现论文的引用量，原因则是学者对不可复现的文章更“有兴趣”。

        用量化指标评判审稿人质量还有一个重要的缺陷，即没有考虑审稿人非学术因素对审稿质量的影响。审稿人能否提供有帮助的审稿意见不仅取决于他们的专业知识，还取决于他们是否有时间和是否对主题感兴趣。审稿人的审稿行为也会随着时间的推移而改变。

        正如之前的数据所显示的，科学领域同行评审过程的大部分责任都落在了一小部分同行评审员身上，寻求合适审稿人在未来一段时间内仍是期刊需要解决的难题。对审稿人的活动进行排名和量化是一种有益的探索，但要考虑到以上所有这些因素，以及增加新的审稿人以丰富审稿人库，才能对出版商具有真正的价值。