近日，根据科睿唯安（原汤森路透）公布的ESI最新统计数据（覆盖时间段为2007年1月1日至2017年12月31日），我校计算机学科较2017年5月公布的全球排名386位前进了80位，且ESI收录的论文总数增加了112篇，总被引用次数增加了1054次，尤其是篇均被引用次数我校计算机学科均引5.98次，该指标已接近浙江大学和上海交通大学的水平，在国内的44所高校中排名24位。数据显示，就计算机科学学科，全球前1%的高校或科研机构有417所，我国有44所高校入榜，其中有5所进入前1‰。在全国ESI最新排名中，排在我校计算机科学学科前面的24个高校中综合性大学有17所（包括：浙江大学、东南大学、北京大学、东北大学、南京大学、同济大学、武汉大学、中山大学、中南大学、湖南大学、四川大学、上海大学、复旦大学、山东大学、重庆大学、深圳大学、天津大学）。

值得引起重视的是我校计算机学科去年5月份在国内排名第35位，最新数据排名第39位，说明国内高校日益重视计算机学科的发展，增加学科投入，引进优秀人才，国内高校间的计算机学科竞争也日趋激烈。新增超过我们的4所高校包括:北京理工大学、深圳大学、西北工业大学、天津大学，他们在第四次学科评估中的表现如下：北京理工大学（A-,排名第13）、深圳大学（B，排名第68）、西北工业大学（A-,排名第21）、天津大学（B+,排名第28），我校是B+，排名第38。

ESI（Essential Science Indicators）基本科学指标数据库，是由世界著名的学术信息出版机构美国科技信息所(ISI)于2001年推出的衡量科学研究绩效、跟踪科学发展趋势的一项文献评价分析工具,是基于SCI(Science Citation Index Expanded，科学引文索引)和SSCI(Social Sciences Citation Index，社会科学引文索引)所收录的全球11000多种学术期刊的1000多万条文献记录而建立的计量分析数据库。提供与ISI Web of Knowledge、ISI Document Solution和Science Watch的链接。ESI已成为当今世界范围内普遍用以评价高校、学术机构、国家/地区国际学术水平及影响力的重要评价指标工具之一。

ESI由引文排位(Citation Rankings)、高被引论文(Most Cited Papers)、引文分析(Citation Analysis)和评论报道(Commentary)4部分组成。数据库以引文分析为基础，针对22个专业领域，以10年为1个周期对全球所有大学及科研机构的SCI、SSCI论文及其引用情况等进行统计和比较，按被引频次的高低确定出衡量研究绩效的阈值，分别排出居世界前1%的研究机构、科学家、研究论文，居世界前50%的国家/地区和居前0.1%的热点论文。每两个月更新一次。通过计算论文数、引文数、篇均被引频次(Average Citations Per Paper)和单篇年均被引频次(Averages)、平均年份(Mean Year)、标准共引阈值(Normalized Co-citation)、引文阈值等指标，研究人员可以系统地、有针对性地分析国际科技文献, 从而了解一些著名的科学家、研究机构（或大学）、国家（或区域）和学术期刊在某一学科领域的发展和影响力，确定关键的科学发现，评估研究绩效，掌握科学发展的趋势和动向；科研管理人员也可以利用该资源找到影响决策分析的基础数据。ESI除SCI一般评价指标如论文数和论文被引数之外，它的评价范围更广，它将检索功能和评价功能融合在一起，以评价功能为特色。

ESI数据库覆盖22个专业领域:生物学与生物化学、化学、计算机科学、经济学与商学、工程学、环境科学与生态学、地球科学、材料科学、数学、微生物学、分子生物学与遗传学、综合交叉学科、神经系统学与行为学、药理学与毒物学、物理学、植物学与动物学、精神病学与心理学、社会科学总论、空间科学、农业科学、临床医学、免疫学。

2012年1月，中国校友会网大学研究团队率先将我国大学进入世界1%的“ESI论文总被引频次”作为反映大学“学术声誉”指标纳入中国大学评价中，引导大学提高自主创新能力和学术研究水平；并根据2000年1月1日～2010年12月31日的ESI论文统计结果推出“2012中国大学ESI论文排行榜”，作为评价大学科学研究能力和学术声誉的重要标志。

目前全球很多知名高校都在采用ESI来衡量和评价学科实力，国内各级教育主管部门和大学最近几年来也开始越来越重视ESI指标，越来越多的大学把进入ESI全球前1%的学科数量定为发展目标之一。

Essential Science Indicators可以帮助使用者进行很多工作，包括：

1.分析特定研究机构、国家、公司和学术期刊的研究绩效和影响力；

2.在22个专业领域内分别对国家、研究机构、期刊、论文、科学家进行统计分析和排序；

3.跟踪自然科学和社会科学领域内的研究发展趋势，给出衡量研究绩效的标尺；

4.评估潜在的合作者、评论家、同行和雇员；

5.测定特定研究领域的研究产出与影响；

6.及时获知各领域内高被引论文和近期最关注的话题；

7.通过共引分析方法，揭示各个学科当前的研究前沿，锁定隐含的突破性研究；

8.通过引文数据库揭示不同学科发展的趋势。

袁伟明报道