通常在必要而又难以获得数据的领域，要获得高质量的数据需要在公共预算或公益基金的大量投入下由独立机构进行分步骤、多方法、细致的探索性发掘与系统性研究，而目前在中国高校数据领域无适当的公共政策投入（与大量的大学城投资比较，大学的研究投入实在小得可怜，高校越来越像一种特别的地产开发商）或者公益基金投入，偶尔政府有所投入又会重归高等教育系统内机构自己研究，教育系统内部一番交互勾兑之后得到的数据质量自然可想而知。好的排行榜，无论是城市、财富人物、企业排行榜等指标均相对单一，因此高校排行也并非绝对不可进行，在今日行政化数据或组织化数据得之不易的情况下也可使用外部数据进行单一排行，比如可使用富有见识及经验的企事业单位人力资源总监对各大学学生适用性排序；可使用初就业半年内学生薪资水平进行学生市场地位的排序；对公众认知水平进行的大学知名度排序；基于对中学考生选择意愿的考生认可度大学排序等等，但是今天大学排序领域已然成为一个无公信度领域，任你从什么角度新增一个排行榜，纵然其自然、客观、单纯，但其结果也必然难免与其他泥沙混为一同，从而被人口水淹没的下场。
排行本是一项研究，好的排行需要在公正立场、公开标准、公认方法三个方面广为公众认可：其一是由非利益相关者且能充分避免瓜田李下者操作；其二是排序标准能基于不受排序者或被排者的偏好与意见的公认指标；其三是使用可重复可验证的科学方法所产生的数据进行排序。违反其一，则排行榜的基石就被摧毁了。而目前，纯以技术而论，做到这三者并不难，但以支持条件而论，同时做到这三者几无可能。因此，中国的大学就任大学们去折腾一阵，排行榜则不排也罢。
