高下 的 方法 時 ， 排名 機構 、 政府 單位 以及 大學 的 行政 高層 ， 開始 將 大學 教師 所 發表 的 學術 論文 數量 當作 一 種 標準 ， 並用 一般 處理 這 類 資訊 的 商用 資料庫 來 計算 論文 的 數量 。 下面 這 個 例子 可以 說明 資訊 標準化 是 如何 使 品質 降低 。 第一 個 問題 是 ， 這些 資料庫 通常 都 與 現實 不符 ， 它們 原本 的 設計 是 用來 計算 自然 科學 的 數據 結果 ， 因此 所 提供 的 人文 與 社會 科學 方面 的 資訊 ， 通常 都 會 有所 扭曲 。 在 自然 科學 以及 某些 行為 科學 的 領域 中 ， 新 研究 要 為 人 所 知 ， 最 主要 的 方式 是 透過 在 由 同儕 審閱 的 期刊 上 發表 論文 。 但 在 歷史 這 一 類 的 領域 ， 就 不 是 如此 了 ， 在 這些 領域 中 ， 著 書 還是 最 重要 的 研究 發表 方式 ， 也 因此 只 計算 所 發表 的 論文 篇數 的話 ， 呈現出來 的 就 是 經過 扭曲 的 面貌 。 問題 從 這裡 才 剛 開始 而已 。 當 教師 本人 或是 整 個 系所 都 被 以 著作 的 數量 來 做 績效 評量 時 ， 無論 寫 的 是 論文 還是 書 ， 動機 都 會 變成 是 要 產出 更多 ， 而 不 是 更 好 的 著作 。 真正 重要 的 書 可能 需要 花 好幾 年 的 時間 進行 研究 與 寫作 ， 而 如果 制度 獎勵 的 是 產出 的 速度 和 數量 ， 結果 非常 可能 就 是 產出 一 堆 價值 並 不 高 的 著作 。 這 似乎 就 是 英國 所 發生 的 狀況 ， 進行 「 研究 評鑑 作業 」 所 帶來 的 結果 就 是 一 大 堆 無趣 至極 的 研究 著作 ， 而且 根本 沒有 人 讀 。 這 個 問題 也 不僅 限於 人文 學科 領域 ， 在 科學 領域 亦然 。 單純 只 根據 績效 表現 來 進行 評量 ， 導致 大家 只 注重 於 短 時間 內 的 著作量 ， 而 非 長期 的 研究 能力 。 學術界 跟 其他 地方 沒有 什麼 不同 ， 只要 有 被 評量 的 項目 ， 就 會 有 人 動手腳 。 比方說 著作 的 「 影響 係數 評量 」 （ impact factor measurement ） 就 是 如此 。 一旦 大家 發現 並非 所有 發表 的 論文 都 具有 相同 的 重要性 ， 就 會 有 人 想出 方法 來 評量 每 一 篇 論文 的 影響力 究竟 有 多少 。 至於 評量 方式 有 二：一 是 計算 這 篇 論文 在 Google Scholar 或 其他 商用 資料庫 中 被 引用 的 次數 ； 二 是 考量 刊登 這 篇 論文 的 期刊 的 「 影響 係數 」 有 多 高 ， 而 這 個 係數 是 由 這 本 期刊 中 論文 在 資料庫 裡 被 引用 的 頻率 所 計算出來 的 。 （ 當然 ， 這 種 方法 完全 無法 區分 以下 兩 種 引用 的 差異 ： 「 傑瑞 ．穆勒那 本 探討 量化 議題 的 書 ， 內容 涵蓋 範圍 廣泛 ， 令 人 眼界 大開 ， 正中 紅心 戳破 了 許多 機關 單位 最 害怕 為 人 所 知 的 事 。 」 以及 「 傑瑞．穆勒 那 篇 大家 都 看 不 懂 的 長篇大論 ， 活該 被 所有 管理 者 和 社會 科學家 視而不見 。 」 從 影響 係數表 的 角度 來 看 ， 這 兩 句 敘述 所 代表 的 價值 完全 相同 。 ） 期刊 是 以 專業 領域 來 分類 的 ， 只有 在 作者 專業 領域 範圍 內 的 引用 才 會 被 列入 計算 。 這 也 是 個 問題 ， 因為 這 會 讓 跨 領域 主題 的 著作 受到 不 公平 的 對待 （ 例如 本 書 就 是 ） 。 此外 ， 「 坎貝爾 法則 」 （ 在 第一 章 中 曾 解釋 過 ） 也 再次 出現 ， 因為 想要 提高 引用 分數 ， 有 些 學者 會 私下 組成 一 個 非正式 的 論文 引用 小 團體 ， 成員 會 盡其所能 在 自己 的 論文 中 引用 其他 成員 的 著作 。 有 些 排名 較 低 的 期刊 甚至 會 要求 作者 必須 接受 在 自己 的 論文 中 ， 額外 引用 由 該 期刊 所 發表 的 論文 ， 希望 能 藉 此 提高 期刊 本身 的 「 影響 係數 」 。 你 可能 會 問 ， 除了 不斷 增加 著作 數量 以及 它們 的 引用 次數 ， 並 想 辦法 在 排名 高 的 期刊 上 發表 論文 之外 ， 還 有 什麼 其他 的 做法 嗎 ？ 答案 是 ， 專業 的 判斷 。 在 大學 系所 中 ， 是 由 系主任 或 一 個 小型 的 委員會 來 進行 教師 生產力 的 評鑑 ， 在 必要 時 ， 他們 會 諮詢 系 上 其他 教師 成員 ， 借重 他們 的 專業 知識 與 長年 累積 的 經驗 來 了 解 ， 構成 一 篇 論文 或 一 本 書 的 重要 元素 是 什麼 。 要 做出 重大 決定 時 （ 例如 是否 給予 終身職 或是 准許 教授 升等 ） ， 則 會 有 更 細密 完整 的 同儕 審查 。 資料庫 所 收集 的 引用 數字 可能 可以 在 這 個 過程 中 發揮 其 作用 ， 但 這些 數字 同樣 也 需要 由 具有 專業 經驗 的 人 來 判斷 其 價值 如何 。 以 「 專業 經驗 」 為 基礎 的 判斷 ， 正 是 過度 依賴 績效 指標 時 被 捨棄 的 東西 。 正 如 一 位 專門 探討 如何 使用 及 誤用 科學 排名 的 專家 所 言 ： 「 最 常見到 的 是 ， 排名 系統 被 當成 是 一 種 既 廉價 又 沒有 實際 效果 的 方法 ， 用來 評量 科學家 個人 的 生產力 。 這 種 做法 不只 會 造成 評估 的 結果 不 精確 ， 同時 也 會 誘導 科學家 將 追求 排名 放 在 第一 位 ， 而 不 是 做出 好 的 科學 研究 。 想 評估 一 位 學者 的 論文 或 研究 成果 有 多 高 的 重要性 ， 其實 還 有 更 好 的 方法 ， 那 就 是 ： 把 它 好好 讀 一 遍 。 排名 的 價值 與 限制 USNWR 這 類 雜誌 所 提供 的 公開 排名 確實 也 有 其 好處 。 對 那些 沒有 這 類 資訊 的 人 來 說 ， 它們 至少 提供 了 初步 的 指引 ， 讓 人 了解 不同 大學 的 相對 地位 。 同時 也 促使 大學 院校 對 可能 的 學生 釋出 各 種 關於 學校 的 實用 資訊 ， 像是 留校率 與 畢業率 各 是 多少 。 但 這些 排名 通常 無法 提供 任何 資料 讓 人 了解 ， 為什麼 某 間 學校 的 留校率 與 畢業率 會 特別 高 或 特別 低 。 如果 一 所 大學 收到 的 是 已經 做好 準備 的 學生 ， 那麼 它 的 留校率 和 畢業率 就 會 比較 高 。 不過 ， 對於 旨在 教育 那些 尚未 準備好 的 學生 的 學校 來 說 ， 「 透明 的 」 量化 指標 就 會 讓 它們 看起來 成效 不彰 ， 可是 若 以 學生