《引用中的马太效应的幅度减小:基于诺贝尔奖文章的研究》

  • 来源专题:数智化图书情报
  • 编译者: 程冰
  • 发布时间:2023-11-08
  • 马太效应被各个学科的研究人员广泛使用。然而,很少有研究关注这种效应在开放获取运动和扩大信息获取途径的背景下的变化程度。引用是科学奖励体系中最普遍和基本的学术认可形式,因此,科学家们有动力引用他们同行的工作。本研究假设马太效应在科学中可能不再起主要作用,并使用引用作为衡量这种效应的代理变量,计算了1901年至2016年间诺贝尔奖得主重要出版物的引用波动。结果显示,1980年后发表的出版物的引用变异系数较之前较小。化学领域的引用中位数高于物理学、生理学或医学领域。此外,1980年后发表的出版物中有超过90%在获奖前就得到了同行的认可,而1940年至1980年和1900年至1940年的比率分别为84%和75%。此外,出版物与获奖年份之间的时间范围也对这一现象起到了一定的作用。该研究表明马太效应的幅度可能会减小,这提醒我们如今大多数研究人员会认识到科学突破在其早期阶段的重要性。


    公元前500年的中国古代哲学家老子在《道德经》中指出:“天之道,损有余而补不足。人之道则不然:取于有者,以与无者。”1968年,社会学家罗伯特·K·默顿(Merton, 1968)创造了“马太效应”这个术语;该名称源自圣经马太福音中的一则寓言故事。根据默顿的观点,由于过去的杰出贡献所获得的声誉奖励而导致的地位突然变化将导致这些贡献在未来的可见度上相应地跳跃。因此,当作者获得一项声誉奖励后发表的文章将比尚未获得奖励时获得更多的引用次数,因为更高的可见度将导致更多的引用(McGillivray & Astell, 2019)。研究人员已经调查了是否获得声誉学术奖项与更高的后续研究产出和地位相关(Chan等,2014),并探讨了经济学中的制度性马太效应(Medoff, 2006)。

    引用是科学奖励体系中最普遍和基本的学术认可形式;因此,科学家们有动力引用同行的工作。随着科学技术的快速发展,对优先权的争夺和对科学评估的需求促使研究人员在工作时间之外和深夜阅读论文(Wang等,2012)。当同行的研究和相关工作在线发表时,科学家更有可能及时关注它们。在这个假设下,马太效应可能会减弱。本研究分析了1901年至2016年间诺贝尔奖获得者的关键出版物,探讨了他们在获奖前后的引用波动情况。



    马太效应对引用的影响

    在他的经典论文中,默顿(Merton,1968)基于Zuckerman对诺贝尔奖得主的访谈提出了一个概念。他指出特定的心理社会因素影响了科学的奖励和传播系统。在奖励系统中,著名科学家因其对科学的贡献而获得不成比例地更高的荣誉,相对而言,知名度较低的科学家则较少获得此类荣誉。同样,在科学的传播系统中,当一项科学贡献由一位高级科学家介绍时,它的可见度会更高。

    关于马太效应的文献已经证明了其在多个领域的解释价值,并且有大量关于马太效应的研究集中在引用次数上。一些研究者(郭等,2011年)认为,诺贝尔奖获奖文章的累积引用次数在获奖后会增加。这是基于2003年至2008年获得物理学和化学学奖项以及2006年至2008年获得生理学或医学科学奖项的37位诺贝尔奖得主的数据。此外,弗兰德森和尼科莱森(弗兰德森&尼科莱森,2013年)指出,赢得诺贝尔奖不仅会增加获奖者的专著引用次数,还会增加其参考文献的引用次数。他们在探索经济学诺贝尔奖得主罗伯特·奥曼的出版物时,将这种现象称为引用链的“涟漪效应”。另一项研究由麦凯布和巴布齐兹泽(麦凯布&巴布齐兹泽,2020年)实施,以研究经济学诺贝尔奖宣布如何影响对得奖者出版物的关注。在分析了1956年至2010年间50位诺贝尔奖得主的1,171篇获奖前文章以及基准论文后,作者发现与获奖前相比,年度引用次数增加了约23.3%。此外,奖项对外行人引用的影响超过了内行人引用的影响。然而,一些研究人员持有相反的观点。



    诺贝尔奖文章研究

    本文旨在研究诺贝尔奖文章,探讨其特点和影响。首先,我们将介绍诺贝尔奖的历史背景和评选标准。其次,我们将分析诺贝尔奖文章的主题和内容,以及它们对社会和人类进步的贡献。最后,我们将讨论诺贝尔奖文章的局限性和未来发展方向。

    阿尔弗雷德·诺贝尔在他的遗嘱中提到,他的全部财产应该授予那些为人类带来最大利益的人:三个用于科学,一个用于和平倡导者,一个用于文学。第一个诺贝尔奖是在1901年颁发的。目前,诺贝尔奖被认为是科学成就的巅峰。

    几十年来,对NPs的研究一直是科学界的热门话题。科学家们探索了睡美人的特征(江力和施,2016年;叶和Bornmann,2017年),基础科学突破(梁等,2022年;胡和鲁索,2016b年;梁等,2020a年,2020b年;徐等,2022年),以及成功或创新(陈等,2017年;王等,2019年),都是基于NPs的研究。在上述研究中存在两种不同类型的NPs - 一些学者将诺贝尔奖得主所写的所有文章视为NPs(梁等,2019a年,2019b年;闵等,2018年),而其他人则将作者获得诺贝尔奖的出版物视为NPs(李继超等,2019年,2022年;席等,2021年)。

    胡和鲁索等人(Hu & Rousseau, 2016a, 2016b)根据引用次数和期望之间的差异将研究分为两种类型:一种是引发文章的直接引用次数较少,但第二代引用次数较多;第二种是在发表后立即被广泛引用的文章。通过对2020年物理、生理学和医学领域的31篇名词短语进行调查,他们发现约70%的名词短语是引发文章,而在化学领域获得诺贝尔奖的10位获奖者中有9位的文章是在2011年之后发表的引发文章(Xi等,2021)。

    作者(Liang等,2020a,2020b,2019a,2019b;Min等,2021)运用创新扩散理论研究了NPs在出版初期的扩散广度,并发现大多数NPs在该阶段影响了更多的学科。因此,这是可行的。


    引文行为理论

    1927年,在美国波莫纳学院的化学系,Gross开始使用引用次数来评估科学研究成就。从那时起,引用分析已被用于评估科学技术政策和学科发展(Bornmann&Daniel,2008; Gross&Gross,1927; Liang等,2018)。随着越来越多的研究使用引用作为评估科学家、机构、论文等影响力的指标,科学家的引用行为逐渐引起了学术界的关注(Cronin,1981; Nigel Gilbert,1977)。总之,科学家的引用行为包括:纪念先驱者、肯定作品、提供背景材料、批评他人的作品等。然而,准确的引用行为长期以来一直是学者们争议的问题。

    根据罗伯特·K·默顿提出的引文规范理论,引文行为意味着对同行工作的认可,只有对科学研究有帮助的文章才能被列为参考文献。因此,引文行为是研究人员在经过仔细考虑后的重要正式活动的一部分,也是学术界遵循的规范(Goodwin & Garfield, 1980; Small, 2004)。此外,它代表了文章的重要性或受欢迎程度。在大多数领域中,论文或作者的引用次数与同行认可程度呈正相关(Franceschet & Costantini, 2011; Wainer & Vieira, 2013)。基于这一理论,Clarivate Analytics的王林(Wang & Yue, 2019)表示,从1970年到2019年,WoS数据库包含了近4600万篇论文,但只有两篇被引用超过10万次,而超过200篇论文被引用超过1万次。他们认为这些论文在同行中被广泛认可,是受欢迎的研究成果。

    社会建构主义理论认为,引用行为首先是一种修辞和说服工具,其次是影响(Cozzens,1989)。根据这一理论,引用行为具有修辞和影响力的双重属性。它位于科学界的修辞和奖励系统的交叉点上,因为它同时反映了这两个系统的影响。在介绍他们的研究结果时,学者们需要轶事来证明他们的研究与之前的研究之间的差异。他们需要考虑研究是否符合读者的传统价值观和逻辑,以使其更具说服力。其次,引用被视为科学界的“货币”或“声誉”。因此,最近的研究(Teplitskiy等,2022)从主观和修辞的角度探讨了引用的影响,以及引用的重要性或情感极性(Aljuaid等,2021)。

    总之,对科学活动中“马太效应”的广泛研究为本研究奠定了坚实的基础。然而,相关研究并不一致。大多数基于小数据集的研究缺乏对该效应的深入分析。例如,科学活动中的“马太效应”的大小在近年来是否发生变化,还是一直保持一致?这成为本研究的起点。

  • 原文来源:https://link.springer.com/article/10.1007/s11192-023-04874-4
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    • 来自七个国家的19位科学家荣获“引文桂冠奖” 迄今为止,已有50位“引文桂冠奖”得主获得诺贝尔奖 其中29位在获奖两年内即斩获诺奖 科睿唯安学术研究事业部(Web of Science Group)今日公布了2019年度“引文桂冠奖”名单,来自七个国家的19位世界顶尖研究人员获奖。根据科睿唯安旗下美国科学信息研究所(ISI)对Web of Science引文索引中获得极高引用的论文进行的分析,获奖者的研究成果普遍被认为是达到“诺贝尔奖级别”的研究工作,因此该奖项通常被誉为诺奖风向标。 自2002年以来,ISI分析师每年都会基于Web of Science平台上的论文和引文数据,遴选诺贝尔奖奖项所涉及的生理学或医学、物理学、化学及经济学领域中全球最具影响力的顶尖研究人员。自1970年以来,Web of Science平台收录的约4,700万篇论文中,只有4,900篇(占0.01%)被引用次数超过2000。“引文桂冠奖”得主通常从这些论文的作者中甄选产生,他们的研究成果拥有非常高的引用频次,对科学发展具有极大影响、甚至做出了革命性的贡献。 2019年10月上旬,诺贝尔奖委员会将投票选出科学界最高荣誉的获得者。这一年度盛典每年都会引起全世界的猜测,而科睿唯安学术研究事业部是唯一一家使用定量数据对诺贝尔奖获奖者进行年度预测并提供深度观点的机构。迄今为止,已经有50位“引文桂冠奖”得主获得诺贝尔奖,其中29位在荣获“引文桂冠奖”之后的两年内即斩获诺奖。 那些获得极高被引次数的论文(事实上,被引频次达2000次或以上极为少见)的作者通常都是国家科学院成员,在大学或其它研究机构担任高级职务,或者在自身的研究领域荣获了多项国际殊荣。这些科学精英中的许多人后来也获得了诺贝尔奖。 今年的19位获奖者中,有10位来自美国的领先学术机构,其他9位分别来自奥地利、丹麦、德国、以色列、荷兰和英国。 2019年度科睿唯安“引文桂冠奖”获奖名单 生理学或医学领域 Hans Clevers 荷兰乌得勒支大学分子遗传学教授,胡布雷克特研究所(KNAW)和普林斯马克西玛儿科肿瘤中心首席研究员 获奖原因:针对Wnt信号通路及其在干细胞和癌症中的作用研究,提供了一个新的药物测试的环境,可以在不使用细胞系或实验动物的情况下进行药物试验。 John W. Kappler 美国丹佛市国立犹太医学中心-生物医学研究系杰出教授 Philippa Marrack 美国丹佛市国立犹太医学中心-生物医学研究系杰出教授 获奖原因:他们通过在胸腺中的克隆消除发现了t细胞的耐受性,增进了对类风湿关节炎、狼疮和格林-巴利综合征等自身免疫性疾病的机制的了解。 Ernst Bamberg 德国法兰克福马克斯普朗克生物物理研究所名誉所长 Karl Deisseroth 美国加利福尼亚州斯坦福大学霍华德休斯医学研究所研究员,生物工程和精神病学与行为科学D.H. Chen杰出教授 Gero MiesenbÖck 英国牛津大学神经回路和行为中心主任兼生理学Waynflete教授 获奖原因:在光遗传学领域做出贡献。该技术构成了神经科学领域的一场革命,增强了人们对帕金森病、视力恢复、成瘾和情绪障碍的认识。 物理学领域 Artur K. Ekert 英国牛津大学数学研究所量子物理学教授,新加坡国立大学李光前百年校庆教授基金得主 获奖原因:对量子计算和量子密码学的贡献,从事理论和实验物理与计算机和信息科学相结合的基础研究。他是基于纠缠态的量子密码学的发明者。 Tony F. Heinz 斯坦福大学应用物理与光子科学教授,美国SLAC国家加速器实验室能源科学实验室副主任 获奖原因:对二维纳米材料的光学和电学性质进行了开创性的研究。Heinz为理解一系列纳米材料做出了贡献,这些材料包括碳纳米管、石墨烯和二维半导体材料(如二硫化钼)。 John P. Perdew 美国宾夕法尼亚州费城天普大学物理系物理与化学Laura H. Carnell讲席教授 获奖原因:为电子结构密度泛函理论的发展所做的贡献,揭示了“自然胶水”,有助于更深入地理解材料的性质和行为。密度泛函理论在凝聚态物理和量子化学中提供电子结构计算,并预测如原子键的键能等。 化学领域 Rolf Huisgen 德国慕尼黑大学化学名誉教授 Morten P. Meldal 丹麦哥本哈根大学化学教授 获奖原因:对1,3-偶极环加成反应(Huisgen反应)和铜催化的叠氮-炔烃环加成反应的研究。 他们的发现对合成有机化学具有重要贡献。 这些反应是模块化的,允许小单元的组合以产生各种各样的新的有用的化合物。 Edwin M. Southern 英国牛津大学生物化学名誉教授 获奖原因:发明了用于确定特定DNA序列的Southern印迹法。这种方法具有强大的识别DNA中单个基因的能力。 他的发明是基因图谱、诊断和筛查的开端,也是当今个性化医疗的基础。 Marvin H.Caruthers 美国科罗拉多大学博尔德分校杰出教授 Leroy E.Hood 美国华盛顿州伦顿市普罗维登斯圣约瑟夫健康中心高级副总裁兼首席科学官,美国华盛顿州西雅图系统生物学研究所首席战略官、联合创始人兼教授 Michael W.Hunkapiller 美国加利福尼亚州门罗公园加利福尼亚太平洋生物科学公司首席执行官兼总裁 获奖原因:为蛋白质和DNA测序和合成做出贡献。这三位研究先驱分别和共同创造了加速生物学和医学发展的工具,没有他们在20世纪80年代的发明,就不会有人类基因组图谱。 经济学领域 W. Brian Arthur 新墨西哥州圣达菲市圣达菲研究所外聘教授;斯坦福大学行为科学高级研究中心研究员;美国加利福尼亚州帕洛阿尔托市PARC系统科学实验室访问研究员 获奖原因:对经济系统中收益增加(或网络效应)的后果的探索研究。他描述了小事件和正反馈循环如何随着时间的推移而将经济锁定在几个参与者中的某一个主导之下的机制。亚瑟还将复杂性研究的新科学与经济学相结合,用于展示当一个经济体的参与者面临不确定性问题和不断变化的系统,无法以完全理性的方式行动时,该经济体是如何运作的。 Søren Johansen 丹麦哥本哈根大学经济系荣誉教授 Katarina Juselius 丹麦哥本哈根哥本哈根大学经济系荣誉教授 获奖原因:为计量经济学和协整分析做出的贡献。开发了协整VAR(向量自回归)方法,该方法为研究经济时间序列数据的短期和长期效应提供了一个灵活的框架。这种方法有助于经济学家在分析中避免证实偏差。 Ariel Rubinstein 以色列特拉维夫特拉维夫大学经济学院教授,美国纽约大学经济学系教授 获奖原因:对于形式理论经济模型的发展,特别是对有限理性模型的发展的贡献,包括他的议价模型,在经济学中产生了深远的影响。
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    • 编译者:changjiang
    • 发布时间:2017-05-08
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