通过引文声誉筛选论文

武夷山

    Quantitative Science Studies（量化科学元勘）杂志2025年3月12日发表文章Screening articles by citation reputation（通过引文声誉筛选论文）。第一作者Vicente Safón是西班牙瓦伦西亚大学管理系的教授，第二作者Domingo Docampo是西班牙比戈大学大西洋信息与通信技术研究中心的教授，第三作者Lawrence Cram是澳大利亚国立大学物理研究学院的教授。

    请DS翻译了该文的摘要，我修改定稿，如下：

‌摘要‌

我们提出‌声誉引文（RC）‌这一方法，旨在通过解耦论文的流行度与影响力来实现文献集的筛选与分层。该方法基于科睿唯安（Clarivate）Incites基本科学指标中数学期刊的近期论文数据，利用 Web of Science 获取引文报告，并依据知名的国际机构排行榜来赋予机构声望值。我们对比了两组样本：高被引研究人员（HC组）和学术影响力受同行认可的数学家（对照组）。结果显示，RC分数能摆脱单纯被引量来衡量研究者的真实影响力，揭示出部分高被引数学研究成果的实际影响力有限。尽管对照组总被引量低于HC组，但其成员占据了RC分数的顶端梯队。同行认可的影响力并不总与高被引相关，而RC分数能对二者进行细致入微的区分。若进一步开发，RC可自动化筛选引文，识别卓越且有影响力的研究，同时遏制学术操纵行为。RC的首次应用表明，部分数学研究成果被引用可能源于与真实学术进展无关的因素，这说明有必要持续完善我们提出的方法以应对此类问题。

博主：简单地说，作者的思路是，不要将所有引文同等看待，而要“势利”一点（这是我的表达）：文章作者所在机构的学术声誉较高，就获得较大的“机构声望值”；文章所发表期刊的学术声誉较高，就获得较大的“期刊声望值”。这两个值相乘，作为一篇引文的声誉权重。每位作者的声誉引文（RC）总量，是其获得的每次引用的引文声誉加权值的总和。

他们的研究表明，声誉引文量较多的数学作者名单几乎都处于同行认可的数学家名单的头部。因此，这种方法是值得尝试的。

当然，由于这种方法比较“势利”，如果用以评价当年的爱因斯坦，由于爱因斯坦工作于专利局，其机构声望值当然远低于著名大学，则爱因斯坦的声誉引文总量也高不了。