Az ország lélekszáma semmiképpen sem lehet tényező, hiszen az 1%-nál nagyobb részesedésű országok közül csak kettő tartozik a világ legnépesebb országai közé. Hollandia például megelőzi Kínát, míg Svájc alig marad el tőle. Figyelemre méltó továbbá, hogy az 1,4 milliárd lakosú India a kutatóknak csak 0,6%-át adta, így nem került fel az 1% fölötti részesedésű országok listájára. A következő tipp talán a jólét lehetne, feltételezve, hogy a jólétben élő államok mintegy megengedhetik maguknak, hogy jól működő kutatási apparátust tartsanak fenn. A jólétet meglehetősen nehéz mérni; itt mi az egy főre eső nemzeti össztermék vásárlóerővel korrigált értékét vettük alapul. Nos, ez nem függ össze az országokban élő kiemelkedő kutatók számával (Spearman korrelációs együttható R = 0,123; szignifikanciaszint p > 0,6) (1.B ábra). Az országok gazdasági ereje viszont, vagyis a nemzeti össztermék teljes volumene már szignifikánsan (nem véletlenszerűen) korrelál a listában szereplő kutatók számával (R = 0,631; p < 0,05) (1.C ábra). Az összefüggést javította az Egyesült Államok és Kína kizárása az elemzésből (R = 0,736; p < 0,01; 1.D ábra); a kizárásra (kísérleti célból) azért került sor, mert mindkettő „kilóg a sorból”, és önmagukban is előidézhettek volna egy statisztikailag szignifikáns összefüggést. Könnyen elképzelhető, hogy az összefüggés tovább javult volna, ha a kutatásra fordított összeget vesszük figyelembe, de ezt technikailag nem lehetett megoldani. Bár az adatok hellyel-közzel rendelkezésre állnak, az alapkutatásra és technikai fejlődésre fordított összegek többnyire nem különíthetők el.

Összességükben tehát az országok közötti hatalmas különbségek jelentős mértékben függtek a gazdaság összteljesítményétől. Az összefüggés rendkívül szorosnak bizonyult, de természetesen nem volt abszolút. Azonos gazdasági erőhöz néha lényegesen eltérő kutatói képviselet társult, míg más országoknál a kiemelkedő kutatók „kitermelésének” képessége alacsony volt a gazdasági erőhöz képest (1.D ábra). Az effajta különbségeknek nyilván számos fontos és kevésbé fontos oka lehet, ilyen például a kutatás történelmi hagyományai, de ezek elemzése túlmutat ezen a tanulmányon.

Ebben az összehasonlításban Magyarország nem áll rosszul (2.A ábra). A huszonegy kommunista múlttal rendelkező Közép- és Kelet-Európai állam sorában a harmadik helyet foglalja el, bár lélekszám szerint a kis országok közé tartozik (2.B ábra). Csak Oroszország és Lengyelország előzi meg, amelyek lakossága csaknem tizenötször, illetve csaknem négyszer nagyobb. A jólét indexévé választott (vásárlóerővel korrigált) egy főre eső nemzeti termék tekintetében Magyarország – ebben a közegben – az élvonalba tartozik, de hat ország jobban áll, és mind a hat kevesebb kiváló kutatóval rendelkezik (2.C ábra). Egyedül a nemzeti össztermék teljes mennyiségének megoszlása (2.D ábra) látszik követni a kiváló kutatók képviseletét (2.A ábra), és valóban, a két mennyiség szignifikáns összefüggést mutat (R = 0,762; p < 0,0001) (2.E ábra). Bár az összefüggés – hasonlóan az „élvonal élvonalához” – nem abszolút, eléggé szoros. A trendtől pozitív értelemben tér el Magyarország, Csehország és Lengyelország, és negatívan Oroszország.

A tudományos kiválóság a kommunista múlttal rendelkező országokban erősen polarizálódott akárcsak a világon általában, és a teljesítmény szoros összefüggésben áll az ország gazdasági erejével, bár az egyes országok jobban, mások rosszabbul teljesítenek, mint amit gazdasági erejük lehetővé tenne.

Az 1. táblázatban feltűnik, hogy a magyarországiként azonosított kutatók kis része nyilvánvalóan nem magyar nevet visel. Ilyen például A. J. Timothy Jull, aki azonban a Magyar Tudományos Művek Tára (MTMT) szerint a debreceni Atommagkutató Intézet munkatársa, és tudományos teljesítményének (például hivatkozásainak) zömét ebben a minőségében érte el. Van még néhány hasonló kutató, például Heinz W. Kozur, akit szókimondásáért ellehetetlenítettek a volt NDK-ban, és Magyarországon talált új tudományos hazára (Lucas–Bachmann, 2013). Úgy véljük, őket bátran felvállalhatjuk, hiszen helyzetük analóg a magyar származású, sőt magyar állampolgársággal is rendelkező kutatókéval, akik közül Barabási Albert László a nemzetközi lista 85., míg Somorjai Gábor a 727. helyet foglalja el. Mindketten amerikai kutatókként szerepelnek a listán, mert publikációikat amerikai munkahelyeik alapján jegyzik. Igencsak valószínűnek tűnik, hogy a magyar származású – hellyel-közzel állampolgárságukat is megőrző –, nem magyarként nyilvántartott kutatók száma (messze) meghaladja azokat a külföldi származású és/vagy állampolgárságú kutatókét, akik Magyarországon éltek és dolgoztak, és a lista e szerint tartja nyilván őket.

Van persze néhány kutató, akinek magyarországi kötődése igencsak kérdéses. Ezek közé tartozik például A. Paul Srere, aki nem szerepel az MTMT nyilvántartásában, és publikációi alapján soha nem volt magyar munkahelye. Bár az emlékére írott publikáció kihangsúlyozza, hogy szerette Magyarországot, és gyakran látogatott ide (Cornish-Bowden, 2000), ez aligha indokolja, hogy a dallasi Medical Center munkatársát magyarként tartsák nyilván. Ugyanilyen kétséges magyarságú a lengyel származású A. V. Schally, aki az Egyesült Államokban végzett kutatómunkát. Néhány hasonló kutató elvileg csökkenti a kiválónak tartott magyar kutatók számát, de hasonló hibák minden ország esetében előfordultak. Megvizsgáltuk például a Kovács és Szabó családnevű kutatókat a listában; ezek közül hét szerepel a Magyar Tudományos Művek Tárában magyarországi munkahellyel; a név, szakterület és tudománymetriai adatok összehasonlítása alapján úgy tűnik, hogy azonos személyekről van szó. Mivel a kiválósági listában ez a hét kutató amerikai vagy osztrák kutatóként szerepel, úgy véljük, hogy a hasonló pontatlanságok révén Magyarország többet vesztett, mint nyert. Az ehhez hasonló anomáliákat később tárgyaljuk.

Mivel a kiválósági lista nem tett különbséget az akadémiai kutatóhálózat különböző intézményei között, kísérletet tettünk ennek pótlására a Magyar Tudományos Művek Tára (MTMT) alapján (3A és 3B táblázat). A kísérlet nem tekinthető kiemelkedően sikeresnek, és egyben feltárta a hasonló osztályozási kísérletek buktatóit is. Ugyanaz a kutató pályafutása során több kutatóhelyen is dolgozott – volt olyan, aki egyidejűleg volt munkatársa három egyetemnek és egy kutatóintézetnek –, és nem adódott lehetőség arra, hogy a különböző kutatóhelyekhez köthető tudományos teljesítményt elválasszuk egymástól. A helyzetet tovább bonyolítja, hogy a kutatóintézetek története bonyolult – gyakran alakultak át vagy olvadtak össze –, és struktúrájuk sem kiegyensúlyozott. Van köztük „holdingszerű” intézmény, amely több, egymástól meglehetősen független és különböző történeti hátterű intézetből áll, de van olyan is, amely strukturálisan és történetileg kompaktabb. Ez a kiegészítő jellegű „saját kutatás” mindenesetre rávilágított arra, hogy a kiváló kutatókat tömörítő intézetek/központok száma nagy (19), és az ebbe a kategóriába sorolt (MTA-hoz tartozónak feltüntetett) kutatók révén három további egyetem is felkerült a kiválósági listára, nevezetesen a Kaposvári, a Nemzeti Közszolgálati és a Nyíregyházi Egyetem.

A tudományos teljesítményt lehetetlen precízen mérni, ugyanakkor mérése elkerülhetetlen, mert a kutatók közpénzeket költenek el, amelyek sikeres felhasználásával el kell számolniuk. A korai és nagyon egyszerű mérési eljárások (például a publikált tanulmányok száma) helyét az utóbbi időben egyre szofisztikáltabb rendszerek veszik át. Ezek kulcsmotívuma – alapkutatások esetében – a tudomány fejlődésére gyakorolt hatás, amelyet a hivatkozások számával mérnek. A koncepció lényege, hogy azok a munkák, amelyekre sokan hivatkoznak, jobban hozzájárulnak a tudomány fejlődéséhez, mint azok, amelyekre kevesen. Ennek továbbfejlesztett mérőszáma a Hirsch- vagy h-index, amely lényegében a kitartó teljesítmény mérőszáma a hivatkozások eloszlásából levezetve. E viszonylag régóta használatban levő mérőszámokat az itt bemutatott tanulmány kiegészítette néhány olyannal, amelyek azt hivatottak mérni, hogy mennyire jelentős egy adott szerző egyéni hozzájárulása egy tanulmányhoz. A hagyományosabb mérőszámok alapján ugyanis egy nagy formátumú kutató és egy technikai munkát végző munkatárs teljesítménye azonos lehet, ha közösen publikálnak, így rejtve maradhatnak a hozzájárulás minőségi különbségei. A két kutatói szerepkör különválasztása talán követésre méltó nóvum a tudományos teljesítmény értékelésében, de természetesen buktatói is vannak. Egyrészt a szerepkörök nem mindig választhatók szét egyértelműen, másrészt a lista összeállítói egy olyan hagyományból indulnak ki, amely csak bizonyos tudományágak esetében általános, nevezetesen abból, hogy a tanulmányok első és utolsó szerzői kiemelten járultak hozzá a tanulmányhoz. E „szabály” alól azonban kivételek is vannak. A fizika bizonyos területein például a szerzőket ábécésorrendben tüntetik fel, így egy „jó kezdőbetű” fő szerzőnek sejtethet valakit, aki nem az.

A kutatói kiválóságlista legnagyobb hibája azonban nem ez, hanem a pontatlanság. A fentiekben már kiderült, hogy egyértelműen magyar szerzőket nem magyarként tüntettek fel, és fordítva. Ahogy az országokat, úgy a kutatók munkahelyeit is sokszor tévesen tüntették fel, illetve a sok munkahelyből csak egyet, és nem is a legfontosabbat választották ki. Az ilyen hibák sajnos még a mai fejlett nyilvántartási és adatfeldolgozási rendszerek mellett is elkerülhetetlenek, és minden nagy ívű („big data”) elemzésben előfordulnak. Ezt – jobb híján – csak tolerálni lehet, azzal a megjegyzéssel, hogy közös, mármint nemzeti és nemzetközi erőfeszítéssel a hasonló hibák száma a jövőben csökkenthető.

Ebben a pillanatban nem látható át, hogy a „kiválósági lista” négy scientometriával foglalkozó szerző futó kalandja marad, vagy intézményesül. Jelen formájában a lista a „kiváló” minősítést aligha éri el, de egy „jó” osztályzatra talán érdemes. A tükör nem görbe, de nem is teljesen sima. Ha a próbálkozás első fecske egy folyamatban, akkor a továbbiakban tökéletesítésre és talán bővítésre szorul.

A tudományos teljesítmény mérése soha nem válhat olyan pontossá, mint a sportteljesítményé, de nem is annyira szubjektív, mint a művészeti alkotásoké. Nehézségei és elkerülhetetlen pontatlansága ellenére azonban a teljesítmény mérésére szükség van, és a hasonló listák intézményesítése – amellett, hogy később akár tudománytörténeti jelentőségük is lehet – objektiválhatja a kutatók értékelését, aminek pályázatok elbírálásában, a szakmai előmenetelben jelentősége lehet. Az itt tárgyalt próbálkozás akár egy ilyen jövő felé tett első lépésként is értékelhető, és teljesítménymérő rendszere akár nemzeti léptékben is érdeklődésre tarthat számot.