在数据把现实变得可视化时，它的方式似乎总是体现着某种程度的简化主义。“失业”不单指需求工作的人；“欠债户”①也不单是指那些向法国银行提交补助申请的家庭；财富不仅仅局限在“GDP”中…与这种简化主义相关的原因有：①对概念约定俗成的定义；②收集数据的程序；③更普遍的是，为了制定数据化的现实标准而建立的对等关系。利用这种元数据（métadonnées）建立公式时，从一定程度上确保了透明度，它通常摆脱了指标格式，不进行背景分析，而是独立传播。上海的排行榜就是一个明显的例子。
上海世界大学排行榜的悖论
上海排行榜似乎对某个定义不准确且没人提出的问题做出了一个综合性的回答。这个排行榜既没有说是为谁而建立的，也没有说能提供什么效用。从发布起，它激起了一种无与伦比的神秘氛围。除了我们刚刚提到的困难外，这项排名还面临着三个主要问题。首先，被评估的单位不是以非常精确的方式定义的。在许多西方国家，高等教育机构有着悠久的历史，由此所产生的组织形式也是非常复杂的：我们有综合性大学、高等学府，还有研究机构。在这种背景下，针对什么样的机构才能被算作是“大学”这个问题，答案并不是显而易见的，它需要对制度情况有精确了解：法兰西公学院是一家享有盛名的学术机构，但它不颁发任何学位也没有一个学生，却出现在了2003—2005年的上海排行榜中。此外，我们的高等教育机构在历史上经历过多次改革。(…)由全国保健和医学研究所（Inserm)进行的研究并不能帮助提高我们的大学在上海排行榜中的排名。难道我们可以因此就说应当取消这些机构，把它的资源和人力分配给大学吗？合并巴黎的十三所大学，并把国家科学研究中心（CNRS)和全国保健和医学研究所的职员与威望分配给合并的大学，我们就得到了一个在上海排行榜上名列前茅的机构…然而，我国的科研潜力并不会因此而提高，而这样一个庞大的机构，管理上却面临着诸多问题。还需要提到的是，上海排行榜使用的标准表面上都很“客观”。我们可以说，算上诺贝尔奖、菲尔兹奖的获得者，以及数据库中被引用得最多的文章和作者就够了。但魔鬼却藏在细节之中。要怎样把玛丽·居里1903年获得的诺贝尔化学奖与艾尔伯·费尔2007年获得的诺贝尔物理学奖等同起来？而假设诺贝尔奖获得者曾经工作的机构已经不存在了，那又该怎么计算呢，例如1968年划分之后的情况。难道因为艾尔伯·费尔隶属于一个联合研究小组，那么，他的诺贝尔奖对他学校的价值就减少了一半吗（世界报，2007年8月25日)?如果发表在《自然》上的文章由12位而不是2位作者署名，那么，这篇文章在排名上的就更具影响力吗?想当然地认为科学自然而然地被划分为21个类别(其中6类与医学和生物学有关)，并且依据这些类别来确定被引用次数最多的研究者，这种做法是正确的吗？可以认为一篇经济学文章应当比化学文章重要一倍吗?在表面的客观性之下隐藏着大量或多或少具有争议性的或抽象的选择。
第五章 绩效与量化
①surendettés，也指外债超过偿还能力的国家。——译者注
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