这篇论文会增加你的 h 指数吗？科学影响力预测

科学影响力在评估学者、院系和机构的产出中起着核心作用。引用量是衡量科学影响力的广泛指标，越来越多的文献致力于预测任何给定出版物的引用数量。然而，此类预测的有效性从根本上受到引用量幂律分布的限制，即引用量少的出版物极为常见，而引用量多的出版物相对罕见。鉴于这一局限性，在本工作中，我们转而解决许多学术研究人员在撰写论文过程中提出的一个相关问题：“这篇论文会增加我的 h 指数吗？”利用来自顶级在线学术服务 ArnetMiner 的真实学术数据集（包含超过 170 万名作者、200 万篇论文和 800 万条引用关系），我们将一个新颖的科学影响力预测问题形式化，以考察促使论文提高第一作者 h 指数的几个因素。我们发现，研究人员在出版主题上的权威性以及论文发表的 venue 是提高第一作者 h 指数的关键因素，而主题流行度和合著者的 h 指数则出人意料地相关性很小。通过利用相关因素，我们发现论文是否能在五年内贡献于作者 h 指数的潜在可预测性超过 87.5%。作为进一步的实验，我们对本文进行了自我预测，估计其在五年内有助于当前 h 指数最高的合著者提升 h 指数的概率为 76%。我们得出结论，我们关于科学影响力量化的发现可以帮助研究人员扩大其影响力，并更有效地利用其“站在巨人肩膀上”的地位。