U.S. News &World; Report為美國新聞雜誌機構，於1983年推出全美大學排名；其世界大學排名則於2014年首次發佈，首席數據分析師是金融MBA、記者出身的Robert Morse，人稱“排名沙皇（Ranking Czar）”。儘管聞名於世，圍繞US News排名的爭議與批判卻一直不斷，不僅很久之前就被一些美國大學詬病、聯合抵制，至今還時有造假風波流言。
國際/洲際學術聲譽分（Global/RegionalResearch Reputation，各12.5%）：數據基於近五年對研究與教學聲譽調查的綜合結果，由Clarivate Analytics負責，其中2020年度榜單使用的調查回覆累計近3萬。國際學術聲譽是常規的世界大學互評，而洲際學術聲譽則限定於各大洲（只統計來自同大洲大學的數據），以凸顯多樣化評價體系的作用，為本榜獨有的指標。
期刊論文數/著書數/會議論文數（Publications/Books/Conferences，10%/2.5%/2.5%）：數據來自Clarivate Analytics的Web of Science數據庫，取樣時間為過去5年。其中期刊論文包括綜述（review）、普通論文（article）與簡報（note）三種文章類型。
期刊論文平均被引量/總引用量（NormalizedCitation Impact/Total Citations，7.5%/12.5%）：引用數據來自Web of Science數據庫，不同學科、年份、文章類型經過ClarivateAnalytics InCites處理。
高被引期刊論文數/佔比（Number/Percentageof Publications Among the 10% Most Cited，10%/5%）：數據來源同上，統計對象為同年份、學科、文章類型期刊發表中佔各領域前10%的文章（後者的佔比基數為該大學總期刊發表數）；分別與大學規模相關、無關。
國際合著期刊論文佔比/其標準化值（InternationalCollaboration (Not)/Relative to Country，各5%）：數據來源同上，前者統計對象為含外國單位作者的論文佔總期刊論文的比例；後者則是前者與所在國家的國際合著佔比的比例，即經標準化處理，將國家整體國際合作水平納入考慮。
超高被引期刊論文數/佔比（Number/Percentageof Publications Among the Top 1% Most Cited，各5%）：數據來源同上，統計對象為近10年同年份、學科、文章類型期刊發表中佔各領域前1%的文章（後者的佔比基數為該大學總期刊發表數）；分別與大學規模相關、無關。
儘管US News在美國本土存在大量爭議，其世界大學排名卻採用了以客觀數據為主的統計方法，可重複性較高，反而保證了可信度。同時配合主觀評價調查，整體上對研究水平的衡量十分全面。在不質疑其數據的前提下，可以稱之為市面上最優秀的研究水平排名。
•兼顧不同指標。除了常用的平均引用量，考慮到引用和作品總數，一定程度上避免因不同年份、學科的文章引用頻率不同所帶來的偏差，又不忽略學術歷史的積累。
•兼顧不同水平。對高、頂級論文分別額外考慮，突出尖端研究的價值，降低學術“灌水”的影響。
•兼顧不同規模。將同類數據量、比分離，避免因大學規模不同產生的“利好”與“利空”。
•兼顧不同地域。衡量國際合作時，對國際發表佔比做標準化處理，降低因國家國際化程度不同產生的影響。學術聲譽調查中着重考慮同大洲互評，充分考慮到地域區別可能帶來的偏見。
客觀數據配合多樣指標保證了大範圍有效評估的可能，即讓普通大學亦有分可得，在後段排名維持足夠代表性和區分度。
以2020年度排名為例，接近五百名的大學有約50分，千位的大學仍有超過30分。相較之下，以主觀評價為主的QS榜，2021年度位列三百名的大學得分不到35，意味着在30%評分區間內分佈70%的大學；上一篇文章提到QS對不知名大學的調查存在高統計誤差，而這種誤差導致的QS排名波動則可能高達百位。
另一方面，其不足也十分突出：對教學、就業等研究外的實力反映不充分。對以學術為目標的研究生，圈內的專業意見或許要準得多，US News的參考意義較為有限；對於高校和企業，倒是提供了一種初期快速鎖定有研發潛力人才的思路。
值得一提的是，雖然US News的研究排名相對客觀全面，但這一評價僅限於世界大學排名，絕對不能延伸到世界專業排名。學科種類繁多，其間差別難以估量，US News卻套用了同樣的統計方法來衡量不同學科。
以2020年度的計算機專業榜為例，其對會議論文數的權重依舊設定為2.5%，而引用相關的數據均保持期刊論文為統計對象，與學科特點背道而馳。其結果顯示：清華大學、南洋理工、阿卜杜勒阿齊茲國王大學、新加坡國立、得州大學奧斯汀分校、東南大學、上海交通大學、華中科技大學位列世界前八，而強校如斯坦福大學、麻省理工學院、卡內基•梅隆大學、加州大學伯克利分校僅分別位列9、10、18、28名。為此，美國計算機研究協會發文譴責，並呼籲同行無視該排名。
由此可以看出，客觀導向的排名同樣存在隱患。一旦標準出現偏差甚至是錯誤，無法像主觀印象一樣通過反饋自我修正。學術界並非一成不變，即便如今圈內普遍以期刊論文引用為主要標準，也不保證未來這一趨勢不會發生變化，客觀數據所帶來公正與精確的優勢可能會因主觀標準的滯後被完全掩蓋乃至反噬。負責的排名機構應隨時準備為蓬勃發展的學術界調整其計算方法。
但不可否認的是US News這個世界大學排名有自己的評價調查，並囊括大量研究相關數據，使整體偏客觀。鑑於主客觀研究水平（或者説成果），是各大榜單關注的重點，而且US News的指標最多樣，所以在科研領域這個榜單就有着很高的參考價值。