经济学论文的新奇性与影响力

我们提出了一个框架，将科学新奇性重新定义为论文在不断演变的知识领域中的位置所反映的结果。我们将该位置分解为两个正交维度：空间新奇性，衡量论文与其邻近论文的知识独特性；时间新奇性，捕捉其与动态研究前沿的互动。为实现这些概念，我们利用大语言模型开发了语义隔离指标，用于量化论文相对于完整文献库的位置。将该框架应用于大型经济学论文语料库后，我们发现这两个维度系统性地预测不同的结果：时间新奇性主要预测引用次数，而空间新奇性预测颠覆性影响力。此区别使我们能够构建语义邻域的类型体系，识别出四种与不同且可预测的影响轮廓相关联的原型。我们的发现表明，新奇性可以作为一个多维 Constructs，其不同形式——反映论文战略位置——对科学进步具有可衡量且根本不同的后果。