關鍵詞：科學學，影響力，跨學科對比，成功學
論文 標題： A network-based normalized impact measure reveals successful periods of scientific discovery across discipline 論文期刊：PNAS 斑圖地址：https://pattern.swarma.org/paper/a1c5e212-8808-11ee-bc79-0242ac17000e 論文地址：https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2309378120#con1
來自巴拉巴西的新發表於PNAS上的研究，重新審視了對科學發現影響力的評估，提出了一種基於網路的方法來確定科學發表物的影響力。透過對引用次數進行歸一化處理，它將使科學界能夠更公平地衡量跨學科科學發現在不同領域和不同時期的影響。
長期以來，科學出版物的影響力一直是透過引用次數來量化。然而，這種方法很容易受到不同學科流行程度變化的影響，限制了研究人員準確評估一項科學發現真實的重要性。例如，原始引用次數表明，生物醫學研究的進步一直讓所有其他學科的成就相形見絀。
圖1：1985年兩個不同學科發表在Nature上的論文引用，如果只看原始引用（左圖），藍線代表的論文影響力更大，但該研究所引用的論文年度引用數也顯著偏高。而右圖展示的新提出的歸一化後的影響力，則表明橙線對應論文影響力更大。
以往解釋引文差異的方法往往依賴於先驗的論文學科標籤，假定一個學科中的所有論文在主題上都是相同的。新提出的基於網路的方法，透過與區域性可比研究進行比較來量化文章的影響力，從而消除了學科標籤要求。研究表明，所開發的測量方法不易受學科偏差的影響，而且在不同年份發表的所有文章都呈現統一分佈，從而為跨時間、跨學科的影響力提供了一個無偏見的指標。
圖2：年度歸一化引用量的計算，論文i引用了A-D四篇論文，同一年引用A-D的論文為a-d，則透過a-d在同年度的引用量，對i的年度引用量進行歸一化
圖3：PRL中被評為年度里程牌的論文與同年所有論文對比，其原始影響力分佈（A）與歸一化之後的影響力分佈（B）的對比，歸一化後的影響力更能清晰的區分里程牌論文與全部論文，說明了新方法能夠識別真正突破性的發現。（C）為里程碑論文與全部論文正則化後引用的散點圖
之後，研究者使用該指標來識別過去半個世紀中整個科學領域的高影響力研究，並量化其跨學科的時間生產動態，幫助識別來自地球科學、放射學和光學等不同的較小學科的突破，而不是引文豐富的生物醫學科學。這項工作為科學的發展提供了洞察力，併為公平比較多個領域不同貢獻的影響鋪平了道路。
除了已發表的研究成果外，作者還在一個開源軟體包中實現了這一方法，任何感興趣的人都可以在該軟體包中找到如何在不同的科學研究例項中嘗試這一方法的說明。
編譯｜郭瑞東
計算社會科學讀書會第二季
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