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选自《给科学家的科学思维内容》王大顺著
的规模，我们看一看20世纪90年代未期出现的网络科学。发表于这一
领域的首批10%的论文，获得的平均引用量是101，而第二批10%的论
文，平均引用量仅为26。由于第二批论文是紧随第一批之后发表的
它们的差异可能并不是源于第二批论文累积引用的时间要更短一些。
科研人员往往将第一批论文视为这一领域的开创论文，这也许能
解释它们的高引用量。第一个提出问题并引起科学界关注的科学家理
应获此殊荣，无论这些原创性结果是否能被后续的研究完美地重现。
但是，这些先行者偶尔也会被杰出的后来者所超越。例如
Bardeen-Cooper-Schrieffer (简称BCS4251L) 论文206，介绍了最早被
广泛接受的超导理论。它对超时领域的贡献相对来说要来得晚一些。
但通过一个简明的理论便解释了困扰该领域的一系列疑难问题，因此
这篇论文很快就成了定义性论文，引用也随之而来。BCS论文生动地说
明了，先发优势并不是绝对的。它激励我们去思考这样一个问题，如
果仅仅只有锦上添花，那么后来者如何能够成功呢?
要回答这个问题，我们必须认识到，优先连接并不是推动引用量
增长的唯一机制 。还存在其他的机制，决定了哪些论文在科学文献中
受万众蝎目，而哪些论文则鲜有人问津。
适应度，后来者居上的秘密
虽然普赖斯模型非常简明，但它忽略了一个确实可能影响引用累
积的关键因素: 并非所有论文的贡献都同等重要。的确，论文的新颖
性、重要性和质量都存在巨大差异。比如，有些论文报告了令人极其
震惊的发现，改变了当前通行的研究范式，另外一些，如BCS论文，则
洒清了一个庞大且活跃的研究领域里长期存在的种各困惑。但是，这
样的论文却与那些仅仅重复旧 观点或推出不成熟理论的论文比肩为
伴。论文在发表渠道、读者规模以及贡献性质〈如综述论文和方法论
文往往比常规研究论文更易被引用) 方面也有所不同。也就是说，论
文在获取引用的内在能力上各有差异，每一篇都有一组内在的属性决
定其相对于其他论文的影响力。我们将这一组属性称作适应度
(fitness) ，这一概念源自生态学和网络科学307。普赖斯模型假定，一篇论文的引用增长率仅仅取决于它当前的引
用量。在这个基本模型上，让我们再假定，引用量是由优先连接和论
文的适应度共同驱动的。我们将此称作适应度模型307, 308，或者比安
科尼媚拉巴西 (Bianconi-Barabdsi) 模型，它包含了以下两个要素
(详情请见附录2) 。
， 增长。在每个时间步长中，一篇具有一定数量参考文献和
适应度 7 ;的新论文7得以发表，其中 7 ;是从分布P( 了7)中选择
的一个随机数。论文的适应度一旦给定就不随时间变化。
。 优先连接。新论文引用现存论文的概率与论文 沿前的引
用量及其适应度 7 ;的乘积成正比。
在这里，论文的引用不仅取决于现有的引用量，还取决于它的适
应度。对于两篇具有相同引用量的论文，适应度高的那篇将有更高的
概率获得更多的引用。因此，适应度的出现能确保，即使是一篇相对
人全 如果其适应度比其他论文高，也能迅速
获各 四
科学的真相
The Science of Science
引用中对数正态分布的来源
正如我们在第16章讨论的那样，几项最近的研究指出，引用分布有时更符合对数
正态分布。虽然对数 式与普赖斯模型《预测寡律分布》并不一致，但它可以通
过适应度恒型子以解释307。如果每篇论文都有相同的适应度，由于优先连接，引用
将遵循守律分布。但是，如果论文的适应度不同，那么港在的适应度分布p( 了) 一一
我们从中提取出赋予每篇论文的适应度参数，将确定引用分布的形态。比如，如果基
于适应度的有界性而假设p( 7)遵循正态分布，那么适应度模型预测引用分布会遵循
对数正态分布273。我们将在第18章估测论文的适应度。届时，我们会看到，适应度
分布确实是有界的，与正态分布非常相似。这表明，如果希望解释实证观察中的引用
分布，我们不能忽视这一事实，即论文具有不同的适应度。
适应度的差异，可解释后来者为何能超越那些论文引用量遥遥领
先的功成名就者。一篇强有力的论文可能在游戏中亮相稍晚 ，但尽管
如此，它却能在较短时间内获得大量的引用。不同于普赖斯模型〈该
模型预测所有论文的引用以相同的模式增长) ，适应度模型预测，引
用的增长速度与论文的适应度 ?成正比。因此，一篇具有更高适应度的论文，将以更快的速度获得引用，如果时间足够长，它最终能把发
表时间更早但适应度更低的论文甩在身后。
但怎样才能写出一篇高适应度的论文呢?
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《给科学家的科学思维内容》信息
书名：给科学家的科学思维内容
作者：瑞·达利欧
出版社：天津科学技术出版社
出版时间：2021-12
ISBN：9787557696856
页数: 408
历史上的今天:
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