研究人员发现引用存在偏差，并有证据表明这个问题在不断恶化

诸平

Comparing global citational distortion over time. a, The average national citational distortion in L_distortion plotted across fields on the y axis and over time on the x axis for select countries. b, The average national citational distortion plotted for core countries and peripheral countries on the y axis and over time on the x axis. The gap in the average distortion in the citational well is growing between core and periphery countries. The shading around the trends denotes the standard errors of these averages. Note that citational distortion should be interpreted as the difference in the number of standard deviations between edges in the citation network (measured in terms of standard deviations relative to the edge weights in the citation network) and those in the text similarity network (measured in terms of standard deviations relative to the edge weights in the text similarity network). Credit: Nature Human Behaviour (2022). DOI: 10.1038/s41562-022-01351-5

据物理学家组织网（Phys.org）2022年6月1日报道，来自美国纽约市立大学（City University of New York简称CUNY）皇后学院（Queens College简称QC）、加州大学洛杉矶分校（University of California, Los Angeles）和斯坦福大学（Stanford University）的三位研究人员发现，研究论文中存在引用偏差（citation bias），而且这个问题越来越严重（Researchers find citation bias in published papers and evidence that the problem is getting worse）。

查尔斯·戈麦斯(Charles J. Gomez)、安德鲁·赫尔曼(Andrew C. Herman)和保罗·帕里吉(Paolo Parigi) 2022年5月30日在《自然人类行为》(Nature Human Behavior)杂志网站上发表的论文——Charles J. Gomez, Andrew C. Herman, Paolo Parigi. Leading countries in global science increasingly receive more citations than other countries doing similar research. Nature Human Behaviour,  2022. DOI: 10.1038/s41562-022-01351-5. Published: 30 May 2022. https://doi.org/10.1038/s41562-022-01351-5.在此文中，描述了他们对数百万篇研究论文的分析，以及他们在引用偏差方面看到的情况。

当研究人员写论文描述他们的工作时，他们通常会引用以前的工作来支持他们自己的发现或假设。在这项新的研究中，研究人员发现，引文的选择显示了对某些国家研究的偏见。更具体地说，美国、英国和中国的论文被引用的次数远远超过墨西哥和巴西等其他国家的论文。

研究人员从已发表研究论文（research papers）的资料库中提取数据，并使用特殊算法进行分析。总的来说，他们分析了1980年至2012年期间150个领域的研究人员发表的近2000万篇论文的数据，发现研究论文存在强烈的引文偏见。他们将那些研究人员有望获得更多引用的国家描述为“高度过引（highly overcited）”。他们还发现，一些国家被简单的过引了，比如荷兰、瑞士和德国，还有一些国家被明显低引（clearly undercited）了。研究人员还指出，在研究期间，偏见的程度有所增加。

上述来自论文的图示，是对全球引文失真随时间的变化比较。其中图a的y轴上标出了所有领域平均国家引用失真（以L_distortion大小表示）随x轴时间的变化。图b为核心国家和外围国家的平均国家引用失真（y轴）随时间（x轴）的变化。核心国家和外围国家之间的平均失真程度差距正在扩大。趋势曲线周围的阴影表示这些平均值的标准误差。

由图a可以看出，美国在所有领域和时间范围内是引文网络最中心的国家。L_distortion中美国中心地位的偏差表明，平均来说，它被高度过引了。这对全球科学中的其他大国也适用，比如德国、荷兰、英国和日本。另一个主要趋势是，中国在过去几十年里大幅上升，从20世纪80年代和90年代初被低引到本世纪头十年被高引，甚至迅速接近西欧的许多国家。如图b所示，随着时间的推移，核心国家和外围国家之间的差距正在大幅扩大，核心国家的工作相对于其研究内容越来越被高引，而外围国家的工作越来越被低引。

研究人员表示，引用偏向倾向于资源更丰富的国家，如美国、欧洲和亚洲部分地区。他们指出，这些国家往往拥有最好的大学，拥有最多的诺贝尔奖得主和最多的期刊编辑。他们进一步指出，引文偏见导致许多研究被国际社会（international community）忽视，阻碍了世界范围内的科学发展。

这项工作得到了美国国家科学基金会(NSF: award no. 2022395): 全球科学研究的不平等:对产品改进的新颖性和创新之影响 (‘Inequality in Global Scientific Research: Implications for Novelty and Innovation’ PI: CUNY-QC)的资助。

上述介绍，仅供参考。欲了解更多信息，敬请注意浏览原文或者相关报道。

Women are undercited and men are overcited in communication

Abstract

Citations and text analysis are both used to study the distribution and flow of ideas between researchers, fields and countries, but the resulting flows are rarely equal. We argue that the differences in these two flows capture a growing global inequality in the production of scientific knowledge. We offer a framework called ‘citational lensing’ to identify where citations should appear between countries but are absent given that what is embedded in their published abstract texts is highly similar. This framework also identifies where citations are overabundant given lower similarity. Our data come from nearly 20 million papers across nearly 35 years and 150 fields from the Microsoft Academic Graph. We find that scientific communities increasingly centre research from highly active countries while overlooking work from peripheral countries. This inequality is likely to pose substantial challenges to the growth of novel ideas.