科学的记忆：膨胀、短视与知识网络

科学是一个不断增长的系统，出版物数量年增长率约为4%，每篇出版物的参考文献数量年增长率约为1.8%。这些趋势叠加，意味着参考文献的总供给量每12年翻一番，从而对从研究人员到机构的传统科研产出评价方法构成了挑战。在此背景下，我们分析了一个由1965年至2012年间3260万篇出版物产生的8.37亿条参考文献组成的引文网络，从而对科学中的“注意力经济”进行时序分析。与以往研究不同，我们分析了参考文献年龄（即施引论文与被引论文之间的时间差）的完整概率分布，从而捕捉到此前被忽视的趋势。在这半个世纪的时间里，我们观察到注意力的范围在收窄——经典文献和近期文献的被引次数都越来越少，这指向了社会-技术过程的重要作用。为更好地理解指数增长对底层知识网络的影响，我们开发了一个基于网络的模型，该模型通过出版物的参考文献列表来表征科学注意力的重新定向，并对照若干实证基准对模型进行了验证。随后，我们利用该模型检验了真实范式转变的因果影响，从而为科学政策分析提供指导。特别是，我们展示了科学产出增长率的扰动如何影响参考文献年龄分布以及庞大的科学引文网络作为知识搜索与检索辅助工具的功能。为了解释科学的膨胀，我们的研究指出，需要对用于评价引用影响的计数方法进行系统性改革——尤其是在评价可能跨越数十年、因而经历数个翻倍周期的科研生涯时。