它或許會取代影響因子，它的名字叫SemanticScholar

該工具能夠通過一項專門的「影響力分數」，對文獻、作者和研究機構進行排序，目前它僅涉及計算機科學領域，但會在2016年秋季擴展到神經科學領域，並進而擴展到其他學科。例如，該工具發現，計算機科學領域最具影響力的研究機構是麻省理工學院。這當然不出所料。那麼，最具影響力的計算機科學家呢？是在圈外鮮為人知的人工智慧先驅、加州大學伯克利分校的邁克爾·喬丹。「大家都叫他機器學習領域的邁克爾·喬丹，」西雅圖艾倫人工智慧研究所的負責人，Semantic Scholar 的創造者奧倫·埃齊奧尼（Oren Etzioni）如此打趣。

如果圈外人發現 Semantic Scholar 的排名可靠，該排名就可能對招聘與教職評估委員會有所幫助，這是因為學術影響力本身就難以量化。過去的方法是統計引用次數，這已經成為學術出版行業的基本衡量標準。湯森路透（Thomson Reuters）、愛思維爾（Elsevier）等機構通過出售文獻資料庫的使用權，讓用戶獲取被引用次數。

但並非所有的引用次數都具有同等價值。例如，為整篇論文提供靈感的引用，與僅僅在方法論部分簡單提及的引用截然不同。因此，粗暴地統計引用次數會對衡量科學家的影響力產生誤導。同時，研究者也抱怨道，基於引用次數的傳統衡量標準助長了「要麼發論文要麼被淘汰」的心態，迫使他們不管研究是否重要，都用最快的速度發表論文，以積攢更多的引用次數。

有些人說，需要更直接地衡量文獻對將來研究的實際影響。因此，埃齊奧尼的團隊在 Semantic Scholar 上搭建了一個新工具，用於生成「影響圖」。Semantic Scholar 資料庫中的大部分文獻是 PDF 格式的，人類可以輕鬆閱讀，但在計算機看來就是一堆毫無章法的文本。要想使計算機閱讀起來更像人類，需要藉助機器學習，這項技術幫助計算機做出更精確的猜測。例如，計算機不僅要識別論文中的不同部分（引言、方法、結果），還要弄清作者對所引用文獻的態度。因此，艾倫研究所的團隊通過機器學習，訓練一項能夠發現這些特徵的統計模型。隨後，計算機通過對比自己的猜測和人類專家的理解，逐步優化該模型。

埃齊奧尼稱，目前系統僅能測量被直接引用的文獻的「直接影響力」，但未來的版本會將被引用文獻引用的文獻的「間接影響力」考慮在內。

試運行

Semantic Scholar （16 June 2016)

克盧恩首先查看了「影響圖」內他本人的近鄰。「非常有趣，」他說，「我能看到我的職業生涯受哪些科學家影響最大、我啟發了哪些科學家，以及關於任何其他科學家的這類信息。」大多數結果正如克盧恩所料，他受自己導師的影響，他影響了自己的研究生和博士後，但也有一些出乎意料的結果。比如，有一個他不熟悉名字的人，受他論文啟發，做了大量的後續研究。

克盧恩相信，除了娛樂價值外，這項工具可能在學術招聘和晉陞過程中有一定價值。負責做決定的委員會不僅要按工作成果為候選人排名，同時也肩負預測候選人未來影響力的重任。Semantic Scholar 試圖通過測算工作成果的「速度」和「加速度」，衡量人們引用某些研究的速度以及將來的趨勢，來揭秘研究領域內的熱點。克盧恩說，部門委員會「已經在粗略地計算這些信息了」，因此他預測 Semantic Scholar 的數據會被投入使用。

但 Semantic Scholar 的某些特點也令他擔憂。在某種程度上，Semantic Scholar 是一個「黑箱」，克盧恩說。「人們能夠理解這些結果是怎麼來的嗎？」

埃齊奧尼承認，演算法生成結果的過程有些隱晦。「在機器學習的過程中，總是需要一些權衡，」他說道，「當滑鼠移到數字上時，顯示一個關於數據來源的範例，這或許有所幫助。」

與此同時，機器學習界的邁克爾·喬丹坦然接受了自己排名第一的消息，卻歸功於別處。「儘管在歷史上有各種關於某些科學家或數學家的傳說，我個人相信研究人員所處的圈子才最能夠預測他們的成功，」他說道，「我自己的圈子裡有許多優秀的人，他們有很多卓越的想法。」

埃齊奧尼的團隊目前在讓 Semantic Scholar 消化大量有關大腦的研究文獻。這項工具以及大腦研究者的影響力排名，將於11 月12 日在加州聖地亞哥召開的神經科學學會會議上首次展示。

http://www.sciencemag.org/news/2016/04/who-s-michael-jordan-computer-science-new-tool-ranks-researchers-influence

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