基于社区的引用动力学模型解释科学、法律和专利中的集体引用模式

许多人类知识体系，如科学、法律和发明，都建立在文档及其引用链接之上。尽管引用服务于多种目的，但主要功能是显式地记录对先前工作的使用，从而成为知识体系研究的核心。分析引用动力学揭示了阐明知识生产、认可和形式化的统计模式，并有助于识别驱动这些模式的关键机制。然而，大多数定量发现局限于科学引用，引发关于这些发现普遍性的问题。此外，现有关于单个引用轨迹的模型无法解释诸如延迟认可等现象，亟需一个统一的框架。本文分析了最新可获得的美国案例法语料库，除科学和专利引用网络外，还显示它们在引用模式方面具有相当相似之处，包括睡美人分布的重尾分布。我们提出一种整体模型，捕捉驱动集体动力学的三个核心机制，并复制了难以复制的延迟认可现象。我们证明，该模型不仅复制了观察到的引用模式，还能通过考虑整个系统来更好地预测未来的成功。我们的工作提供了关于大规模人类知识体系关键机制的见解，可能为跨领域的发现和创新提供可通用的视角。