科学文献中的密度、非对称性与引用动力学

科学行为常表现为在建立既有知识与引入新思想之间存在的张力。本文探讨了这种张力是否体现在科学论文与先前研究的相似性及其最终引用率之间的关系。为实现对与先前研究相似性的度量，本文引入两种互补的指标来刻画出版物语义邻域的局部几何结构：(1) 密度 $\rho$，定义为固定数量先前发表论文与其在语义嵌入空间中包围这些论文的最小距离之比；(2) 非对称性 $\alpha$，定义为论文与其最近邻之间的平均方向差。我们采用贝叶斯层次回归方法测试了这两种指标及其随后引用率之间的预测关系，调查了约53,000篇跨越九个学科领域、五种不同文档嵌入的论文。尽管密度 $\rho$ 对引用次数的单独效应较小且具有变异性，但将基于密度的预测变量纳入基线模型后，能一致地提高准外样本预测性能。这些结果表明，论文周围科学文献的密度可能携带关于其最终影响的适度且有信息量的信号。同时，我们发现出版物的非对称性对引用率的模型预测没有显著提升作用。我们的工作为将文档嵌入与科学计量结果关联提供了可扩展框架，并为语义相似性在塑造科学奖励动态方面发挥作用提供了新问题。