Web of Science 自1900 年以來一直是學者和研究人員的基石資源，擁有跨越一個多世紀的全面索引覆蓋範圍。它的旅程始於尤金·加菲爾德 (Eugene Garfield) 開創性地出版了科學引文索引 (SCI)，開創了引文索引的概念，從而播下了 Web of Science 的種子。1992 年，湯森路透收購了Web of Science，並2016年，它成為Clarivate的一部分，Clarivate是一家透過Onex Corporation和Baring Private Equity Asia收購湯森路透知識產權和科學業務而成立的新公司。
Clarivate 公司的全球高被引科學家數據具有以下優點：
- 數據來源廣泛，涵蓋了全球超過 16,500 種期刊，超過 800 萬篇論文。
- 數據計算方法嚴謹，使用了多種因素進行權衡，包括論文的影響力、期刊的水平、研究領域的熱度等。
- 數據透明，公開在 Clarivate 公司的網站上，供公眾查詢。
數據分析解讀
朋友是一位數據科學家，她曾經任職波音公司。以下是她的分析解讀：
她首先介紹了 Clarivate 公司的計算方式，並指出了其「富者愈富」的效應。她指出，學術論文作者在寫作時會引用常被引用的文章，以增加自己的被引用次數。因此，有些文章未必創新，但也能獲得較高的被引用次數。
她接著指出，研究生會引用指導教授的文章，以表達對導師的尊重。此外，指導教授也會掛名為作者之一，以增加自己的被引用次數。因此，學生多的導師會有優勢。她舉例說明，在數據科學領域，伊利諾州 UIUC 大學的 Jiawei Han 教授學生眾多，論文也多被引用。
她最後指出，有些常被引用的論文存在錯誤。但由於這些錯誤並非絕對重要，因此難以被駁斥。而科學界學者又沒有多少時間資源寫論文，因此無法糾正錯誤。
結論
總體而言，Clarivate 公司的全球高被引科學家數據是衡量科學家學術成就的重要指標，但也存在一些不足。在使用該數據時，應注意其局限性。
例如以下是Clarivate 公司的全球高被引科學家數據存在一些不足之處：
- 數據存在「富者愈富」的效應，即那些被引用次數較高的論文，其被引用次數會繼續增加。
- 數據對學科的影響力存在偏差，例如電腦科學和醫學等領域的研究成果往往被引用次數較多。
- 數據對研究方法的影響力存在偏差，例如實證研究的成果往往被引用次數較多。
以下是一些使用 Clarivate 公司的全球高被引科學家數據時，需要注意的事項：
- 不要單獨使用該數據來衡量科學家學術成就。
- 結合其他指標，例如研究基金、論文發表數量、專利數量等，來全面評估科學家學術成就。
- 注意該數據的局限性，例如「富者愈富」的效應、學科影響力偏差、研究方法影響力偏差等。
最後Clarivate 公司的全球高被引科學家數據，仍然適用於以下目的：
- 評估科學家學術成就
- 追蹤科學研究的發展趨勢
- 發現潛在的科學人才
- 進行科學研究的資源配置
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