哦？很长时间我都没有反应过来这是什么意思，于是斯蒂芬给我看了谷歌学术搜索中收录了的我的论文。当时我只发表了9篇文章，其中一篇被引用了7次，另外一篇被引用了4次，还有两篇分别被引用了3次。我有3篇论文被引用了3次以上，所以我的h指数是3。斯蒂芬比我好，他的h指数是6。弄明白这是怎么回事后，我们把自己认识的人的h指数都查了个遍。斯蒂芬的导师、著名的数学生态学家西蒙·莱文（SimonLevin）的h指数超过了100，他有一百多篇文章各自被引用了上百次。
没过多久，学术界的每个人都在谈论被引用次数和h指数，而且不仅仅是在喝咖啡的时间才讨论这些话题。很快，政客和科研资助机构觉得用被引用次数来评估科学家是个好主意。最后，他们想出了评估学术界研究成果的方法。长久以来，学术界一直是一个封闭的世界，我们希望纳税人相信我们能够想出好点子、研究出新东西。但现在，政客和管理部门认为他们可以用我们论文的被引用次数来衡量我们到底产生了多少好主意。
大约与斯蒂芬和我计算彼此的h指数的同一时间，我了解到时任英国政府首席科学顾问的罗伯特·梅勋爵（Lord Robert May)，发表了题为“国家的科学财富”的文章。当他接受顾问一职的时候，勋爵想知道英国在科研能力方面与其他国家相比到底如何。他首先计算了英国科学家文章被引用的次数，以及在研究上所花费的资金。然后，他将第一个数字除以第二个数字，得出结论，英国每花费一百万英镑就能产生168次被引用次数。就每英镑产出来说，英国的科学研究是世界上最好的研究。美国和加拿大以148次和121次的产出紧跟其后，而日本、德国和法国每百万英镑产出的文章，被引用次数不到50次。就每一百万英镑产出而言，英国的科研不仅领先于世界，而且还是遥遥领先。
第二部分 算法想控制我我们的情绪和行为吗？
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