两个帮你追踪学者动态的数据库

今天跟大家分享两个可以更好地了解和追踪科学家信息和动态的数据库。

1. Semantic Scholar

这是一个新兴的收录文献的网站，2015年由微软始创团队成员保罗·艾伦创立的Allen Institute for Artificial Intelligence建立。有趣的是，该网站还可以收集了很多学者的信息，特别是，Semantic Scholar还别出心裁地推出了一个所谓的“高影响力引用次数（highly influential citations）”，其通过机器学习算法，分析文章的引文情况给出每篇文章对其他哪些的文章产生了“深刻影响”【1】。

 “具影响力的引用次数”的判定是通过建立深度学习模型，理解和分析一系列的因素，包括某篇论文在施引文献中的被引次数、每次被引时的位置及上下文背景等。“高影响力引用次数”指标的建立，其算法如果得到公认，将其引入到其他学术引文数据库及搜索引擎中，则使基于引文分析的学术影响力评价体系更为客观。【2】

网址：https://www.semanticscholar.org

举个例子。我们想看一下张锋老师的文章“深刻影响”了哪些文章和作者。在搜索栏里输入 feng zhang（图1）

图1

接下来会出现很多Feng Zhang为作者的文献。在画面的右侧出现了三个“Feng Zhang”。我们首先点击第一个（图2）。

图2

然后就进入了张锋老师的profile。我们可以看到。加州大学伯克利分校的詹妮弗多德纳（Jennifer Doudna），法国学者卡彭蒂耶（Charpentier）等五名科学家的文章是对张锋老师影响最大的（图3左侧）。反过来，在最受张锋影响的五名学者里，詹妮弗多德纳的名字也赫然在列（图3右侧）！

图3

再往下，可以看到publication list（图4）：

图4

按图5所示，数据库还提供不同的文献排序方式：

图5

到这里，熟悉基因组编辑的读者一定会发现问题：为什么张锋老师2013年的那篇Science没有出现在其中。原来，这是因为数据库也有一定误差，图2中出现的不同的名叫“feng zhang”的profile，其实对应的都是一个张锋，不知道为何被拆成了不同的profile。如果我们点击第二个Feng Zhang：

图6

这次就对了，排在榜首的是2013年的那篇开山之作——按照数据库的计算，它“深刻影响”了263篇文章（图7）！

图7

如果点进去，可以看到文章的更多细节。在学者页面的左侧，还有很多其他有趣的内容，比如在哪些杂志上发文最多，主要合作者有哪些，年发表文章数，等等等等（图8）。

图8

2. Academic Tree

这是一个可以帮助你检索师承关系的一个奇妙网站（图9）。

网址是https://academictree.org/

图9

这个网站将学者之间的师承关系（也包括博后）做成了“树”的形式。既然是tree，我们选择一位进化生物学家举例子。我们在检索栏中输入来自密歇根大学的著名进化生物学家张建之老师的汉语拼音Jianzhi Zhang，出现如下界面：

图10

点进去，会发现张建之老师的名字出现在下面正中（图11）。以此为界，向下看，出现了一大堆的分支，可见张老师真是桃李满天下。向上看，可以看到张建之老师的师傅是宾夕法尼亚州州立大学著名教授根井正利。再往上数三代，画面的左上角，赫然出现了教科书上见过的著名遗传学家杜布赞斯基的大名（图11）。

图11

如果从杜布赞斯基这里再点进去，会看到他的师傅，鼎鼎大名的遗传学宗师摩尔根。这么看，张建之老师应该是摩尔根的第五代徒孙（图12）。

图12

该网站允许用户们对内容进行编辑、补充，使academic tree更加完善。

星移斗转，知识永恒。树的延展，既代表了师承关系上的传承，也象征着知识的延续和发展。不论你在学术界身处豪门，抑或出身寒苦，只要保持科研人的热情和奋斗精神，相信一定可以打出属于自己的一片天地。

引文

1. 新智元 算法揭秘深度学习大牛，谁影响了谁？

https://cloud.tencent.com/developer/article/1069139

2. 谢智敏，郭倩玲，基于深度学习的学术搜索引擎，2018

http://www.cssn.cn/glx_tsqbx/201806/t20180606_4346250_3.shtml

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