«Самые влиятельные учёные» от Elsevier

Введение

На этой неделе сразу несколько изданий — Газета.Ru, Lenta.ru, Rozetked — написали, что российские учёные вошли в «топ-1% самых влиятельных учёных мира» по версии Elsevier. Среди шести названных фамилий оказалась и моя, так что меня поздравляли, а я, честно говоря, не мог понять, с чем именно. Почему 1%, если список во всём мире известен как «World’s Top 2% Scientists»? Неужели из всей России туда попали шесть человек, и почти все из Яндекса? И что там вообще считается?

Ну что ж, все данные открыты: список целиком лежит на сайте Elsevier — несколько таблиц Excel по сто мегабайт каждая плюс FAQ. Так что я их скачал и вместе с Claude разобрал. Спойлер: шестью россиянами дело, конечно, не ограничивается, а самое интересное в этих таблицах, конечно, совершенно не про меня.

Что это за список

Список с 2019 года, примерно раз в год, составляет группа Джона Иоаннидиса (того самого, автора знаменитой статьи “Why Most Published Research Findings Are False”, во многом запустившей кризис репликации) вместе с Йеруном Баасом из Elsevier и Кевином Бояком. Нынешняя версия — уже девятая, она построена по снимку базы Scopus на 1 августа 2026 года.

Для каждого автора в Scopus считаются шесть показателей:

• — общее число цитирований;
• — индекс Хирша;
• — так называемый hm-индекс, в котором каждая статья учитывается с весом, обратно пропорциональным числу соавторов;
• — цитирования статей, у которых вы единственный автор;
• — цитирования статей, где вы единственный или первый автор;
• — цитирования статей, где вы единственный, первый или последний автор.

Из них собирается итоговый композитный показатель, c-score:

   

где максимум берётся по всей базе, так что каждое слагаемое лежит от нуля до единицы, а сумма — от нуля до шести. Логарифм нужен, чтобы сто тысяч цитирований не были в сто раз лучше тысячи. Обратите внимание: числа статей в формуле нет вообще, а четыре слагаемых из шести придуманы специально для того, чтобы бороться с гиперсоавторством. Если вы сто пятидесятый автор статьи коллаборации ATLAS, цитирования этой статьи засчитаются вам в и , с крошечным весом — в , и больше нигде.

Всё это считается в двух вариантах: с самоцитированиями и без . И таблиц две: “карьерная” (все цитирования с 1996 по 2025 год) и “годовая” (только цитирования, полученные в 2025 году).

В список попадают все авторы Scopus, у которых хотя бы пять статей (таких 11,6 миллиона). Их раскладывают по 174 подобластям науки, в список берут тех, кто входит в первые 100 000 по c-score во всём мире, или в 2% лучших в своей подобласти. Получается около 244 тысяч человек в карьерной таблице и около 249 тысяч в годовой — примерно 2,1% от всех авторов.

Так что «топ-2%» — это просто порог входа в список, его проходит каждый, кто там есть. А «топ-1%» из новостей — это уже пресс-служба Яндекса поделила место человека в его подобласти на число авторов в ней.

И действительно, четыре специалиста по AI из пресс-релиза по годовой таблице попадают примерно в верхние две трети процента в своей подобласти, а Сергей Олегович Кузнецов из ВШЭ — в 0,30% по карьерной; ему, кстати, большой привет и поздравления!

Где тут я

Я, как и почти все упомянутые, нахожусь в подобласти Artificial Intelligence & Image Processing. В ней 517 648 авторов с пятью и более статьями, и в список попали чуть меньше одиннадцати тысяч. Вот как выглядит лестница по итогам 2025 года, со знаменитостями для масштаба:

Иначе говоря:

• по 2025 году я на 1940-м месте из 517 648 в AI (топ-0,37%) и на 41 284-м месте из 11,6 миллиона по всем наукам сразу (топ-0,36%), то есть в 2025 году прохожу и по второму критерию, в мировую сотню тысяч;
• за всю карьеру — 3126-е место в AI (топ-0,6%) и 138 135-е по всем наукам (топ-1,2%);
• среди всех российских учёных из годового списка — 106-е место из 989, а среди российских специалистов по AI — третье, после Ивана Оселедца (174-е место в подобласти) и Андрея Савченко из ВШЭ, который обогнал меня ровно на три позиции.

На соседей, конечно, одно удовольствие посмотреть. В годовой таблице рядом со мной оказались: Кишор Папинени, первый автор BLEU (1955-е место), Билл Триггс, соавтор HOG (1953), классик обучения с подкреплением Сатиндер Сингх (1950), Якоб Фёрстер из Оксфорда (1946), Серкан Арик, автор TabNet (1942), Баладжи Лакшминараянан, придумавший глубокие ансамбли (1933), Такуя Акиба, автор Optuna (1928), Шуньюй Яо, автор ReAct и Tree of Thoughts (1925). В нескольких позициях от меня в карьерной таблице — Уитфилд Диффи из протокола Диффи–Хеллмана, Кристофер Ре и Януш Бжозовский, придумавший производные регулярных выражений. Компания отличная, пожалуй, даже чересчур для скромного меня.

Из чего сложилось моё место

Если разложить c-score на слагаемые, можно увидеть, что вытягивают меня наверх в основном две вещи.

Во-первых, общее число цитирований, и здесь, конечно, большое спасибо SPAdes — сборщику геномов из лаборатории Павла Певзнера, к которому я когда-то немного приложил руку и в статье про который я где-то в середине списка.

Во-вторых, цитирования единоличных работ — видимо, в основном книги про синтетические данные и русскоязычных книг. В 2025 году у 55% людей из годового списка AI цитирований единоличных статей за год просто вообще нет, поэтому даже скромные 45 ссылок дают 1130-е место.

И ещё одна приятная деталь: самоцитирования у меня составляют всего 3% за карьеру и 1,9% за 2025 год. Поэтому в таблице без самоцитирований я в 2025 году поднимаюсь со 1940-го места на 1793-е: другие теряют больше.

В общем, если вы хотите в топ-2%, пишите книги и постарайтесь присоседиться к какой-нибудь очень удачной статье.)

Что не так с этим списком

На самом деле, конечно, со списком не всё хорошо, и места в нём трудно принимать полностью всерьёз.

Scopus плохо видит машинное обучение. Значительная часть ML живёт в препринтах на arXiv и на конференциях, которые Scopus индексирует частично или не индексирует вовсе (ICLR, например, там нет). Поэтому Андрей Карпатый в годовом списке на 4743-м месте, ниже меня. Алекс Крижевский, автор AlexNet, за всю карьеру всего на 380 мест выше меня, а Владимир Мних, первый автор DQN, — ниже. Дмитрия Ветрова и Дмитрия Ульянова в списке нет вообще. Всё это гораздо больше говорит о Scopus, чем о ком-то из нас.

Покойные учёные тоже в списке. Лотфи Заде, отец нечёткой логики, умер в 2017 году, но по итогам 2025 года он на пятом месте в AI.

Цитируют не всегда то, что важно. Первое место в AI за 2025 год, выше Бенджио и Хинтона, занимает Сейедали Мирджалили — автор оптимизационных метаэвристик, вдохновлённых серыми волками, китами, мотыльками и много кем ещё. Слышали о таком? Я, если честно, нет, а поиск показывает, что его подходы серьёзно критикуются в сообществе теории оптимизации.

Самоцитирование работает. Около 20-го места в AI по карьерному c-score (не буду уж пальцем конкретно показывать) стоит человек, у которого 75% цитирований — самоцитирования; без них он опускается на 872-е место. Собственно, поэтому в базе и есть параллельные столбцы “без самоцитирований”.

Сами составители, к их чести, обо всём этом прямо пишут в своём FAQ:

Citation metrics have limitations.

Сколько там россиян

Теперь к вопросу, который меня удивил в новостях больше всего: неужели во всём списке всего шесть россиян? Конечно, нет. Шесть человек — это пресс-релиз Яндекса о своих сотрудниках и преподавателях, а Lenta.ru, пересказывая его через телеграм-канал Baza, превратила это в “пять российских учёных”.

На самом деле в карьерной таблице 1133 человека с российской аффилиацией, в годовой — 989, а всего в одной из двух таблиц — около полутора тысяч человек. Много это или мало? Вот сравнение со всеми странами:

Россия на 31-м месте в карьерной таблице и на 36-м в годовой: это 0,46% и 0,40% списка. На миллион жителей получается около семи человек — примерно как в Бразилии и Индии. Для сравнения, в Польше — 43, в Чехии — 52, в Италии — 145, в Швейцарии — почти 400.

Кто лучшие среди российских участников? По карьерной таблице — Руслан Валиев из Уфы (наноструктурные металлы), единственный россиянин в мировой тысяче, дальше Алексей Старобинский и Детлеф Банеманн, немецкий фотохимик, работающий в СПбГУ. А первое место среди “россиян” в годовой таблице (526-е в мире) занимает Цян Ван, специалист по наукам об окружающей среде с аффилиацией СПбГУ в последних статьях, хотя, по данным самой базы, почти все свои статьи он написал из Китая. Таких “россиян”, у которых, по данным самой базы, главная страна всё-таки другая, в карьерной таблице 116.

Граница размыта и в обратную сторону: ещё 850–900 человек из каждой таблицы написали хотя бы 10% своих статей из России, но сейчас числятся в другой стране — больше всего в США (275 человек в карьерной таблице), Германии, Великобритании и Франции. Это и уехавшие, и иностранцы, поработавшие в российских институтах.

По организациям лидирует МГУ (89 человек в карьерной таблице), за ним СПбГУ (45), ФИАН (34), ВШЭ (26), ФТИ имени Иоффе (22) и Сколтех (21).

А в моей родной области AI & Image Processing российских участников всего 20 в карьерной таблице и 16 в годовой. Для сравнения, в годовой таблице из Греции — 79, из Иордании — 84, из Египта — 62, из Польши — 61, из Ирана — 53. Отчасти это всё тот же эффект Scopus, отчасти — то, что сильные российские исследователи ML в последние годы всё чаще работают в индустрии, а иногда и за границей.

Чем занимаются российские учёные из списка

Распределение по наукам любопытное:

Сорок один процент российских участников карьерного списка — физики; в мире доля физиков в списке около 9%. Математиков у нас втрое больше мировой нормы, химиков — вдвое. А клинической медицины, которая в мире составляет почти треть списка, у нас в девять раз меньше; социальных наук — в четырнадцать раз меньше; общественного здравоохранения нет вообще. В годовой таблице медицины и биологии становится заметно больше, но общий портрет тот же: это наука, выросшая из сильной советской школы физики, химии и математики.

Это видно и по возрасту:

Медианный год первой публикации у российских участников карьерного списка — 1981-й, а в мире — 1989-й. 69% россиян из карьерного списка начали публиковаться до 1990 года, а по миру — только 52%.

И последнее наблюдение, которое мне не очень хотелось бы делать, но из песни слов не выкинешь, — самоцитирование:

Медианная доля самоцитирований у российских участников карьерного списка — 27% при мировой медиане 11%, и это первое место с большим отрывом среди всех сорока стран, у которых в списке больше 450 человек.

Можно было бы подумать, что всё дело в физике: в больших коллаборациях самоцитирований объективно много. Поэтому на графике есть и “ожидаемое” значение — та медиана, которая получилась бы, если бы каждый российский учёный самоцитировался как типичный учёный его подобласти. Оно равно 14%, так что разница никуда не девается; самая большая после нас — у Чехии и Польши, и она вдвое меньше нашей. В годовой таблице картина та же: 17% у нас против 8% в мире.

Конечно, тут не надо делать слишком поспешных выводов. Самоцитированием база считает любую ссылку из статьи, где есть хотя бы один общий автор с цитируемой, — то есть в устойчивых научных школах, где одни и те же люди десятилетиями пишут вместе, эта доля будет высокой совершенно естественным образом. Свою роль, вероятно, играет и относительная замкнутость российских журналов, и наукометрические KPI, которые в России много лет вменяют научным организациям. Но факт остаётся фактом: это самая заметная “российская особенность” во всех этих таблицах, и составом наук она не объясняется.

Заключение

В общем, как это часто бывает, журналисты вроде как нигде не соврали, но впечатление создали весьма превратное. Однако попасть в этот список, да ещё и в такой компании, безусловно очень приятно!

Имеет ли это какое-то значение? Скорее нет: на работу вас по этому списку не возьмут, премию не дадут, а Андрей Карпатый от того, что оказался ниже меня, хуже не стал. Но буду считать, что это хороший повод написать ещё одну книгу — в одиночку, разумеется.

Сергей Николенко

P.S. Прокомментировать и обсудить пост можно в канале «Sineкура»: присоединяйтесь!