Geçmiş sürümlerde bazı Nobel ödüllü araştırmacıların yer almadığını bildiren analizler, gazeteci ve editörlerin araştırmacı kayıtları arasında görünmesi ve puanlama yöntemine yönelik eleştiriler, listenin sınırlarını ortaya koyuyor.
Tartışmanın temelinde iki ayrı soru var: Atıf verileri doğru ve yeterli biçimde toplanıyor mu? Bu verilerden “dünyanın en iyi bilim insanları” sonucu çıkarılabilir mi?
Listenin geliştiricilerinden Stanford Üniversitesi araştırmacısı John P. A. Ioannidis, ikinci soruya önemli bir sınır çiziyor. Indian Journal of Medical Research’te yayımlanan söyleşisinde, verilerin ödül veya tanınma belgesi olarak tasarlanmadığını belirtiyor. Listede bulunmanın bir kişinin mutlaka büyük bir bilim insanı olduğunu kanıtlamadığını, bulunmamanın da kötü bilim yaptığı anlamına gelmediğini vurguluyor.
Nobel ödüllü olup listede bulunmayan isimler bildirildi
Nobel tartışmasının somut kaynaklarından biri, John Philip’in 17 Kasım 2023’te Mendeley Data’da yayımladığı analiz.
Philip, 2022 sonuna kadarki verileri içeren kariyer listesini inceleyerek, 1998–2022 döneminde Nobel kazanan 71 fizikçiden 12’sinin ve 66 kimyacıdan ikisinin listede bulunmadığını bildirdi. İncelenen 62 tıp ödülü sahibinin tamamı ise listede yer alıyordu.
Analizde, kariyer listesinde bulunmadığı belirtilen fizikçiler arasında Andrea Ghez, Rainer Weiss, Arthur B. McDonald ve Albert Fert sayıldı.
Burada önemli bir ayrım gerekiyor: Bu çalışma, hakemli dergi makalesi olarak değil, açık bir analiz notu olarak yayımlandı. Bulguları incelenen tarihsel sürüme ilişkin; aynı kişilerin 2026 listesinde de bulunmadığı sonucunu vermiyor. İsimlerin yokluğunun nedeni de yalnızca bu analizden kesinleştirilemiyor.
Hakemli araştırma da Nobel ile atıf sırasının örtüşmediğini gösteriyor
Marek Kosmulski’nin 2020’de Scientometrics’te yayımlanan araştırması, 2010–2019 döneminde fizik, kimya, tıp ve ekonomi alanlarında Nobel kazanan 97 kişiyi farklı bibliyometrik göstergelerle değerlendirdi.
İncelenen kariyer verilerinde bu kişilerin 90’ı, birleşik atıf puanına göre ilk 100 bin içinde yer alıyordu. Yedisi bu eşiğin dışındaydı; ilk 6 bine girenlerin sayısı ise 45’ti.
Bu bulgu, yedi kişinin bugünkü genişletilmiş “ilk yüzde 2” veri tabanında bulunmadığı şeklinde yorumlanamaz. Araştırmanın değerlendirdiği eşik ve veri dönemi farklıdır. Ancak Nobel düzeyinde tanınmış bir katkıyla atıf sıralamasının aynı şeyi ölçmediğini gösterir.
Nobel de bilimsel değerin kusursuz ölçüsü değildir. Buna rağmen bu karşılaştırma, sıra numarasını doğrudan bilimsel üstünlük derecesine dönüştürmenin sorunlarını görünür kılar.
İlk yüzde 2 ifadesi nasıl oluşturuluyor?
Stanford–Elsevier adıyla bilinen çalışma, Scopus kayıtlarından oluşturulan standartlaştırılmış atıf göstergeleri veri tabanı.
Seçimde, “c-score” adı verilen birleşik puana göre genel ilk 100 bin içinde bulunmak veya araştırmacının temel alt alanında ilk yüzde 2’ye girmek esas alınıyor. Kariyer boyunca biriken etki ile tek yılda alınan atıflar ayrı tablolarda sunuluyor.
Bu nedenle alt alanında ilk yüzde 2’ye giren bir araştırmacının genel sıralamada çok daha geride olması, tek başına hesaplama hatası anlamına gelmiyor. İki sıralamanın karşılaştırma grupları farklı.
7 Ekim 2026’da yayımlanan dokuzuncu sürüm de 2025 sonuna kadarki kariyer verilerini ve 2025 yılında alınan atıfları içeriyor. “2026 listesi”, 2026 yılının bütün bilimsel çalışmalarının değerlendirildiği anlamına gelmiyor.
Altı gösterge kullanılması altı bağımsız ölçüm anlamına gelmiyor
C-score; toplam atıf, h-indeksi, ortak yazarlığı hesaba katan hm-indeksi ve farklı yazar konumlarındaki yayınlara gelen atıfları birleştiriyor.
Marta Kuc-Czarnecka ve Andrea Saltelli’nin 2025’te Scientometrics’te yayımlanan çalışması, bu göstergelerin birbirleriyle ilişkisini sorguladı. Birbirine yakın bilgileri taşıyan değişkenlerin birlikte kullanılması, bazı özelliklerin puanı diğerlerinden daha fazla belirlemesine yol açabiliyor.
Araştırmanın temel itirazı, formülde verilen ağırlıkların göstergelerin sonuç üzerindeki gerçek etkisiyle aynı olmayabilmesi. Dolayısıyla matematiksel bir formül, yöntem tercihlerinden bağımsız bir bilimsel değer ölçüsü oluşturmuyor.
Gangan Prathap’ın 2026’da aynı dergide yayımlanan editöre mektubu da, bu tür bileşik göstergelerin büyüklüğe bağlı etkilerle yoğunluk veya kaliteye ilişkin özellikleri yeterince ayıramaması sorununu tartışmaya açtı.
Araştırmacı kayıtlarında 105 gazeteci ve editör
Veri kalitesi sorunu yalnızca teorik değil.
Thomas Perneger’in 2023’te Research Integrity and Peer Review dergisinde yayımlanan araştırması, sağlık bilimlerindeki atıf ve yazarlık örüntülerini incelerken 105 gazeteci veya editör kaydı belirledi. Bu kişilerin metinlerinin özgün araştırma olarak yanlış sınıflandırıldığı bildirildi. Söz konusu kayıtlar, araştırmanın analizinden çıkarıldı.
Bu bulgu, bilim gazeteciliğinin değersiz olduğu anlamına gelmiyor. Sorun, bilimsel araştırmayla bilim haberciliğinin aynı faaliyetmiş gibi değerlendirilmesi.
Perneger’in 18.231 araştırmacıyı kapsayan incelemesi ayrıca h-indeksi ile hm-indeksinin farklı yazarlık örüntülerini öne çıkardığını gösterdi. H-indeksi ara sıralardaki ortak yazarlıkla daha güçlü ilişkiliyken hm-indeksi daha dengeli bir örüntü sergiliyordu. Bu nedenle hangi göstergenin seçildiği, hangi çalışma biçiminin ödüllendirildiğini de etkileyebiliyor.
Geri çekilmiş yayınlar yüksek atıf başarısıyla birlikte bulunabiliyor
Ioannidis ve çalışma arkadaşlarının 2025’te PLOS Biology’de yayımlanan araştırması, yüksek atıf etkisinin etik güvence sayılamayacağını gösteren veriler sundu.
İncelenen kariyer listesinde 7.083 araştırmacının, yani yüzde 3,3’ünün, en az bir geri çekilmiş yayını bulunuyordu. Tek yıllık listede bu oran yüzde 4’tü. Kariyer sıralamasının ilk bin kişisi içinde en az bir geri çekilmiş yayını bulunanların oranı yüzde 13,8’e ulaşıyordu.
Bu oranlar 2026 listesinin sonuçları değil, araştırmada kullanılan önceki veri setlerinin bulguları.
Ayrıca geri çekme, her ortak yazar için suistimal kanıtı değildir. Gerekçe, kişinin sorumluluğu ve yayın geçmişi birlikte incelenmelidir. Verilerin gösterdiği sınır daha nettir: Yüksek atıf puanı, yayınların sorunsuzluğunu onaylamaz.
Öz atıflar çıkarılınca liste değişiyor
Öz atıf, araştırmacının önceki çalışmasına gönderme yapmasıdır ve bilimsel çalışmanın doğal bir parçası olabilir. Ancak yüksek oranlar, toplam atıf puanını yorumlarken ayrıca incelenmelidir.
Veri tabanının geliştiricilerinin 2020 tarihli PLOS Biology makalesinde, öz atıflar dâhil edildiğinde kariyer etkisi bakımından alt alanının ilk yüzde 2’sinde bulunan araştırmacıların yüzde 4,9’unun, öz atıflar çıkarılınca bu grubun dışında kaldığı bildirildi.
Veri tabanının öz atıflı ve öz atıfsız göstergeleri birlikte sunması bu nedenle önemli. Yalnızca daha yüksek görünen değeri seçerek yapılan başarı duyuruları, okuyucuya eksik bir tablo verebilir. Bununla birlikte öz atıf oranından tek başına kötü niyet sonucu çıkarılamaz.
Tek veri tabanına bağımlılık kimi görünmez kılıyor?
Carl P. Lipo, Beau DiNapoli ve Benjamin Andrus’un Ağustos 2026’da Scientometrics’te yayımlanan araştırması, 2024 listesinden seçilen 600 araştırmacının kayıtları üzerinden Scopus ile OpenAlex’i karşılaştırdı.
Kapsam verisi hesaplanabilen 564 kişilik analizde, yayıncıya ve yayın türüne bağlı farklılıklar bildirildi. Kitap ağırlıklı alanların temsili ve Elsevier dergilerinde yayın yapan araştırmacıların daha yüksek kapsamla görünmesi tartışmaya açıldı.
Bu, aynı bilimsel üretimin kullanılan veri tabanına göre farklı ölçülebileceğine işaret ediyor. Elsevier’in hem Scopus’un sahibi hem de büyük bir yayıncı olması, bağımsız kapsam denetiminin önemini artırıyor.
Ancak çalışma kasıtlı kayırmayı kanıtlamıyor. Karşılaştırmada kullanılan OpenAlex’in de eşleştirme, sınıflandırma ve tekrar kayıt sorunları bulunuyor. Bulgular, tek kaynaktan elde edilen sonuçlara evrensel kesinlik atfetmemek gerektiğini destekliyor.
Eleştiriler listenin tamamını geçersiz kılıyor mu?
Massimo Del Fabbro ve çalışma arkadaşlarının Haziran 2026’da yayımlanan incelemesi; 2025 sürümünde belge türleri, tarihsel kayıtlar ve geri çekilmiş yayınlarla ilgili sorunlar belirledi.
Ancak önerilen filtreler birlikte uygulandığında ilk bin kişinin yüzde 99,30’u, ilk 100 bin kişinin yüzde 97,47’si korundu. Bu sonuç, düzeltme gerektiren sorunlar bulunduğunu gösterirken listenin tamamının anlamsız olduğu iddiasını desteklemiyor.
Listenin geliştiricisinden üniversitelere açık uyarı
Ioannidis’in Indian Journal of Medical Research söyleşisindeki ifadesi kısa: “Bunlar madalya değil!”
Ioannidis, bazı sitelerin verileri gösterişli başlıklarla yeniden yayımladığını, hatta tanınma sertifikaları sattığını belirtiyor. Bu sitelerin kendi ekibiyle ilişkili olmadığını ve veri tabanının böyle bir amaçla oluşturulmadığını açıklıyor.
Araştırmaların ve bu uyarıların ortak sonucu, listenin atıf etkisini değerlendirmede yardımcı olabileceği; bilimsel kalite, etik güvenilirlik veya mesleki yetkinlik için tek başına yeterli olmadığı.
Üniversite duyurularında “dünyanın en iyi bilim insanı seçildi” ifadesi yerine, araştırmacının hangi yılın hangi atıf tablosunda yer aldığı belirtilmeli. Akademik değerlendirmede ise sıra numarasının yanında çalışmaların yöntemine, özgün katkısına, tekrarlanabilirliğine ve gerçek etkisine bakılmalı. Listenin kendisini geliştiren temel yöntem makalesi de atıf göstergelerinin ayrıntılı niteliksel incelemeyle tamamlanmasını istiyor.
Kaynaklar
- John P. A. Ioannidis ile Indian Journal of Medical Research söyleşisi: “Meta-research, metrics, gaming and top 2 per cent scientists”
- John Philip, Nobel ödüllü araştırmacıların Stanford–Elsevier listelerindeki görünürlüğüne ilişkin Mendeley Data analizi, 17 Kasım 2023
- Marek Kosmulski, Nobel ödüllü araştırmacıların bibliyometrik göstergelerle karşılaştırılması, Scientometrics, 2020
- Ioannidis ve çalışma arkadaşları, Stanford–Elsevier ilk yüzde 2 veri tabanının yöntem makalesi, PLOS Biology, 2020
- Marta Kuc-Czarnecka ve Andrea Saltelli, bileşik atıf göstergelerinin ağırlıklandırılmasına ilişkin çalışma, Scientometrics, 2025
- Gangan Prathap, bileşik göstergelerin sınırlılıklarına ilişkin editöre mektup, Scientometrics, 2026
- Thomas Perneger, araştırmacı kayıtlarında gazeteci ve editörlerin sınıflandırılması üzerine çalışma, Research Integrity and Peer Review, 2023
- Ioannidis ve çalışma arkadaşları, yüksek atıf alan araştırmacılar ve geri çekilmiş yayınlar üzerine çalışma, PLOS Biology, 2025
- Carl P. Lipo, Beau DiNapoli ve Benjamin Andrus, Scopus ile OpenAlex karşılaştırması, Scientometrics, 2026
- Massimo Del Fabbro ve çalışma arkadaşları, Stanford–Elsevier listesindeki veri ve sınıflandırma sorunları üzerine inceleme, 2026
