Geçen yıl LinkedIn’de kısa bir not paylaşmıştım. Mesaj basitti: “Stanford Üniversitesi'nin ya da Elsevier'in yayınladığı "Dünyanın En Etkili Bilim İnsanları" diye bir liste yok! Her sonbahar bu adla dolaşan şey, Stanford’dan John Ioannidis’in, Elsevier’den Jeroen Baas ile birlikte Scopus verisiyle hazırlayıp Elsevier’in veri deposunda yayımladığı bir veri kümesi.
Bu yazıda bir adım daha ileri gidiyorum. Adı yanlış bilinen bu listenin ölçüm yöntemi de tartışmalı. Listenin en üst sıraları oldukça güvenilir; sorun, puanın nasıl hesaplandığında ve “ilk %2” etiketinin listedeki herkese aynı prestiji vermesinde. Aşağıdaki beş nokta, yöntemi tanımlayan üç makaleye ve son yıllardaki bağımsız incelemelere dayanıyor.
Önce kısaca: bu liste nasıl yapılıyor?
Listenin kayıttaki adı “August 2026 data-update for ‘Updated science-wide author databases of standardized citation indicators’”. Kayıtta tek “Contributor” John P.A. Ioannidis (ekindeki soru-cevap belgesi hazırlayanlar olarak Ioannidis ve Jeroen Baas’ı anıyor); Stanford University kayıtta yalnızca yazarın çalıştığı kurum olarak geçiyor. 9. sürüm 7 Ekim 2026’da Elsevier Data Repository’de yayımlandı (kayıt sayfası).
Her bilim insanına altı sayıdan oluşan bir puan veriliyor: toplam atıf sayısı, h-indeksi, ortak yazar sayısına göre düzeltilmiş bir h-indeksi ve tek yazar, ilk yazar ya da son yazar olduğu makalelere gelen atıflar. Bu altı sayı eşit ağırlıkla toplanıyor; sonuca “c-score” deniyor. Listeye girmenin iki yolu var: bu puanda dünyada ilk 100.000’e girmek ya da kendi alt alanında ilk %2’ye girmek (Ioannidis, Boyack, Baas 2020, s. 1-2).
1. Puan aynı şeyi iki kez sayıyor
Altı sayıdan ikisi neredeyse aynı şeyi ölçüyor. Çok atıf alan birinin h-indeksi de yüksek olur; yazarların kendi verisinde bu iki sayı arasındaki ilişki 0,88 gibi çok yüksek bir düzeyde (Ioannidis, Klavans, Boyack 2016). Yazarlar bunu biliyor ve 2019 makalesinde bileşenlerin birbirinden bağımsız olmadığını kabul ediyor (Ioannidis ve ark. 2019). Altı sayıya neden eşit ağırlık verildiğinin tek gerekçesi “sadelik”.
Bağımsız bir ekip bu puanı, listenin 2021 sürümündeki 185.743 kişi üzerinde ölçme bilimi yöntemleriyle yeniden incelemiş. Bulguları: tek yazarlı atıf sayısı diğer beş sayıyla aynı şeyi ölçmüyor; h-indeksi ile “tek ya da ilk yazar” atıfları ise başka sayıların tekrarı. Geriye kalan üç sayıdan oluşan bir puanın güvenilirliği 0,91; altı sayının hepsini toplayan özgün puanınki 0,81. Ayrıca puan, farklı bilim alanlarındaki ve farklı kariyer yaşındaki kişileri aynı şekilde ölçmüyor ve kariyer yaşıyla pozitif ilişkili (r = 0,28) (Forthmann, Doebler, Mutz 2024, Scientometrics, s. 7484-7490).
2. Her alanın yazarlık geleneği tıp gibi değil
Altı sayının dördü şu varsayıma dayanıyor: bir makalede en çok emeği ilk yazar ve son yazar vermiştir. Bu, tıp ve yaşam bilimlerinde büyük ölçüde doğru. Ama matematik, fizik, sosyal ve beşeri bilimlerin önemli bir kısmında yazarlar alfabetik sırayla yazılır; ilk yazar olmak soyadınızın A ile başlamasına bağlıdır. Bunu söyleyen eleştirmenler değil, yazarların kendisi: 2016 makalesi alfabetik sıralamanın bu alanlarda daha yaygın olduğunu raporluyor ve fizikte toplam atıf ile yazar sırasına dayalı dört sayının ters yönde hareket ettiğini gösteriyor (Ioannidis, Klavans, Boyack 2016). Kısacası puan tıbbın geleneğine göre kurulmuş; diğer alanlarda altı sayının dördü ölçmek istediği şeyi ölçmüyor.
Kariyer yaşı da hesaba katılmıyor. Otuz yıllık bir profesörle beş yıllık bir araştırmacı aynı kariyer listesinde yarışıyor. Yazarlar bunu açıkça kabul ediyor: “kariyer boyu ölçütler genç bilim insanlarını dezavantajlı konuma koyar” (Ioannidis ve ark. 2019).
3. Yayının türüne de derginin niteliğine de bakılmıyor
Veri kümesi yayının türüne bakmıyor. Bir editoryal, bir okur mektubu ya da bir haber yazısı, hakemli bir araştırma makalesiyle aynı değerde. Tek yazarlı yayınlara verilen ekstra ağırlıkla birleşince sonuç şu: BMJ’nin haber bölümü yazarı Clare Dyer, 2.518 yazısının 2.508’i tek yazarlı olduğu için 2025 listesinde tek yazarlı yayın sayısı sıralamasının birincisi. Bir başka isim, Viroj Wiwanitkit, 4.981 yayınla listede; öz atıflar dışında 6.642 atıfı var, yani yayın başına yaklaşık 1,3 atıf ve yayınlarının çoğu editoryal ve mektup (Del Fabbro ve ark. 2026, Scientometrics). Aynı çalışma, 1960’tan önce ölmüş bilim insanlarının da listede olduğunu gösteriyor.
Geri çekilmiş (yani hatalı ya da sahte olduğu için yayından kaldırılmış) makalelere gelen atıflar da puana sayılıyor. Listede 18.331. sıradaki bir profilin 624 makalesinin 217’si geri çekilmiş ve atıflarının dörtte üçü bu makalelere geliyor (aynı kaynak). Yazarlar bunu bilinçli bir tercih olarak savunuyor: veri kümesinin ekindeki soru-cevap belgesi “atıf alabilen bir yayın sayılmalı” diyor ve aykırı örnekleri ayıklamanın keyfî eşikler gerektireceğini belirtiyor (SSS 2026, soru 17 ve “Why do the databases not filter obvious anomalies and outliers?” başlıklı soru).
Puan, atıfın hangi dergiden geldiğine de bakmıyor. Scopus’ta dizinlenen her kaynaktan gelen atıf aynı ağırlıkta sayılıyor; derginin çeyrek dilimi (Q1 ya da Q4) ya da niteliği hesaba girmiyor. Soru-cevap belgesi bunu açıkça söylüyor: veriler Scopus’taki tüm yayımlanmış öğelerden geliyor (SSS 2026, soru 17). Scopus ise sanıldığı kadar temiz değil: Beall listelerindeki yağmacı dergileri Scopus’la karşılaştıran bir çalışma, 2015-2017 döneminde Scopus’ta dizinli 324 yağmacı dergi ve bu dergilerde yaklaşık 164 bin makale buluyor; bu, dönemdeki tüm Scopus makalelerinin %2,8’i (Macháček ve Srholec 2022, Quantitative Science Studies). Yöntemde bu kaynakları ayıklayan bir adım yok; dolayısıyla bu dergilerin verdiği atıflar da puana girer. Yazarların kendisi de atıf oyunlarının veriden ancak “sezilebileceğini” ve ek kanıt gerektirdiğini söylüyor (SSS 2026, soru 16).
4. Scopus iyi bir kaynak, ama her alanı eşit görmüyor
Liste yalnızca Scopus verisine dayanıyor ve bu başlı başına bir kusur değil. Scopus, içeriği seçilerek oluşturulan bir veri tabanı; yazar profillerinin doğruluğu için liste yazarları %98,1 kesinlik ve %94,4 geri çağırma raporluyor (2020 makalesi). Açık alternatifi OpenAlex daha büyük ama kayıtları daha az temiz: yazar eşleştirmesi gevşek, inceleyen araştırmacıların ifadesiyle “cömert”; bazı yazar kimliklerine on binden fazla yayın bağlanmış (Culbert ve ark. 2025). Yani “daha geniş veri tabanı” otomatik olarak “daha doğru sıralama” demek değil.
Sorun Scopus’un kalitesi değil, kapsamının alanlara göre farklı olması. Scopus’un az kapsadığı bir alanda çalışıyorsanız atıflarınızın bir kısmı hiç sayılmıyor ve bu doğrudan sıranıza yansıyor. Bunu yine yazarların kendisi söylüyor: 2016 makalesi Scopus kapsamının bilgisayar bilimi ve mühendisliği dezavantajlı bırakabileceğini yazıyor ve listenin kaçırdığı Nobel ödüllülerinden ikisini, iki iktisatçıyı, zayıf Scopus kapsamına bağlıyor (Ioannidis, Klavans, Boyack 2016). Yakın tarihli bir çalışma, 2024 listesinden rastgele seçilen 564 araştırmacının Scopus ve OpenAlex kayıtlarını karşılaştırmış: Scopus, bu kişilerin OpenAlex’teki yayınlarının medyan %45,3’ünü kapsıyor; kitap ağırlıklı beşeri bilimlerde kapsam, dergi ağırlıklı fen ve mühendislik alanlarından 43,6 puan düşük; yayınlarının %6’sından fazlası Elsevier dergilerinde olanların kapsamı, daha az olanlara göre 30,6 puan yüksek ve bu fark benzer atıf etkisindeki dergilerle kıyaslandığında da sürüyor. Aynı puan formülü örneklemdeki 538 kişi için OpenAlex verisiyle yeniden hesaplandığında kişilerin yeri medyan 142.276 sıra kayıyor (Lipo, DiNapoli, Andrus 2026, Scientometrics, s. 7419-7427; OpenAlex’in kendi veri hataları da bu kaymaya dahil).
Bir de şeffaflıkla ilgili bir not. Yöntemi tanımlayan makalelerin üçüncü yazarı Elsevier çalışanı; Scopus da, veri kümesinin yayımlandığı depo da Elsevier’e ait. Yazarlar bunu makalede açıkça beyan ediyor (2020 makalesi, “Competing interests”). Bu, verinin yanlış olduğu anlamına gelmez; ama veri kaynağının, kapsam kararlarının ve yayın platformunun tek bir şirkete ait olduğunu okur bilmeli.
5. “İlk %2” etiketi herkese aynı prestiji veriyor
Listeye girmenin iki yolu olduğu için liste aslında %2’den büyük. 2023 sürümünü inceleyen bir çalışma kariyer listesinde 204.644, tek yıl listesinde 210.199 isim sayıyor; bu yaklaşık %4’e denk geliyor (Philip 2023, Mendeley Data). Aynı çalışmada kariyer listesindeki 1.155 kişinin h-indeksi 10’un altında; tek yıl listesindeki 4.463 kişi o yıl 100’den az atıf almış. 2025 listesinin son 100 girişi dünya genelinde ortalama 1,3 milyonuncu sırada (Del Fabbro ve ark. 2026). Nedeni basit: küçük bir alt alanda “ilk %2” eşiği çok aşağıda kalıyor.
Bunu söylerken adil olmak gerek: listenin üst kısmı sağlam. Del Fabbro ve ekibi yukarıdaki sorunların hepsini ayıklayan bir filtre uyguladığında listenin yalnızca %4,35’i çıkıyor ve ilk 1.000’in %99,3’ü yerinde kalıyor. Yani liste “yanlış” değil. Sorun, aynı etiketin dünya çapında etkili isimlerle küçük bir alt alanın eşiğini geçen profillere eşit prestij vermesi ve kurumların ikisini aynı duyuruda kutlaması.
Bir ayrıntı daha: alan sınıflandırması sessizce değişiyor. 2025 sürümü 22 ana alan sayıyor, 2026 sürümü 20 (V8, V9). “Geçen yıla göre kaç kişi arttı” diyen kurumlar, bu değişikliği de ölçmüş oluyor.
Peki bu liste nasıl okunmalı?
Yazarların kendi uyarıları yeterince açık: çok farklı alanlardaki bilim insanlarını ham sayılarla karşılaştırmayın (2019 makalesi); veri kümesini yayan bazı siteler onu yanıltıcı biçimde yorumlayabilir (2026 kayıt açıklaması); sertifika ya da onay verilmiyor; listede olmak mükemmellik kanıtı değil, listede olmamak da kötü iş yapmak değil (soru-cevap belgesi, soru 21 ve 22). Puanın dış dünyayla tek karşılaştırması 2011-2015 arası 47 Nobel ödüllüsü; puan bunların 31’ini yakalıyor, altı göstergeden en az birine göre 40’ı ilk 30.000 içinde ve yazarlar “bilim insanı değerini ölçmek için altın standart yok” diyor (2016 makalesi).
Kısacası bu liste, bir kişinin Scopus’taki atıf profilinin tıp merkezli bir formülle özetlenmiş hali. Yazarlık geleneği farklı alanlarda, Scopus’un az kapsadığı disiplinlerde ve küçük alt alanlarda ne anlama geldiği belirsiz. Kurumsal duyurularda, atama ve ödül kararlarında tek başına kullanılmasını yazarlar da savunmuyor. Listede yer alan meslektaşlarımı kutlarım; yalnızca neyi kutladığımızı bilerek kutlayalım.