干货：如何知道你找的文献可不可靠？

据统计，在2017年，已经发表了3046494篇研究论文，可见科学信息共享盛宴之大。然而，当中的研究论文质量良莠不齐，容易造成信息的混沌。

那么，随之而来的两大问题：

1.评价研究论文的可靠指标有哪些？

2.如何快速的找到论文的可靠程度？

一、筛选可靠文章的指标有哪些

当看到一篇研究论文的时候，我们常会说：这篇文章IF是多少分的。进而以此来评价该篇文章的可靠性。那么，依靠这种方式来筛选论文，是否真的可靠？

事实上，我们常说的IF，源自于Journal Citation Reports®（期刊引证报告，简称JCR，一个独特的多学科期刊评价工具，可以在期刊层面衡量某项研究的影响力），可全称则为影响因子（Journal Impact Factor），再看其定义：

因此，我们常说的IF是针对期刊，而非论文。那进一步，这种依期刊的IF来筛选论文的可靠程度，是否可行？

可行。站在研究者的角度，我做出了有质量的研究成果，当然得投给有影响力的期刊；同样地，站在期刊的角度，我这期刊的影响力蛮高的，你这低质量的研究论文投过来，你能预先打听下不，我好你也好吖。

但是，依靠评价期刊的指标来筛选研究论文，是否真的总可行？

目前来看，还做不到总可行。事实上，对于可靠，论文自身还有一个专属的指标：引用。引用，从方式上，分为自引和他引。从目的来看，可分为肯定的、否定的，这就意味着，发生引用关系，还得具体情况，具体分析吖。总体上，文章的被引数去到一定数量级以上（如300），那么该文章的可靠程度就来了。

那么，IF初选，引用分析精选，相信会有不错的效果。

二、scite助力引用分析，快速掌握论文的可靠

例如，一篇发表在Biol Psychiatry.（IF=11.5，精神病学领域的顶尖期刊）的文章，被引用数达到187，看着是一篇真不错的文章。但是，进一步发现，

引用当中有肯定（18），也有否定（2），大多数的只是简单被提及（167），那么，对于这篇文章，也许我们需要更加辩证地来看。

简单来说，评价一篇论文的可靠，就是看引用的论文对目的论文的评价是什么？他们验证了没？他们是否同意或不同意？或者他们只是顺便提到它？

而这，则是scite（网站：https://scite.ai/）正在努力做的事情。

我们可以通过scite来快速掌握目的论文被引的情况，简单、快速的就总体把握情况，避免需要几天甚至几周甚至几个月阅读所有引用的论文。

（scite的主页）

Scite的操作也极为简单。在搜索框输入相应的信息，搜索就出来该文章的被引分析了。先上效果图：

进一步的，可依据左边的过滤条件，快速筛选出具有核心的引用关系的论文，如支持、相矛盾。

同时，scite的Chrome、Firefox扩展程序已上线，在各大网站都使用，如下图的PubMed，右边显示出文章的被引概况，点击它，即可跳转到具体的被引情况，确实也是方便。

那么，做出这样的引用分析，scite是怎样做的呢？

通过深度学习和专家网络来分析数以亿计的引文陈述，scite将其归类为支持，矛盾或仅仅提及，并以易于理解的界面呈现结果。因此，任何人都可以通过点击，检查科学论文是否得到支持或反对。

但是，我们都知道深度学习也并非100%地准确分析出所有的目的论文的引用情况，故scite团队建立了实时反馈的方式，以此进一步改进和完善目的论文的被引关系的情况分析。

所以，scite的这种方式，也获得了众多学术大佬的支持，例如下面两位。

同时，scite获得了美国国家科学基金会（NSF）小企业创新研究（SBIR）拨款224,559 美元，用于支持深度学习平台的研究和开发（R＆D）工作。此外，一旦企业获得第一阶段SBIR补助金（最高225,000美元），它就有资格申请第二阶段补助金（最高750,000美元）。

自5月发布以来，scite的发展势头可谓相当强势。所以，可以期待下scite的发展。

总的来说，通过scite，我们现在可以看到目的论文如何被引用，最重要的是，可以快速找到值得深入阅读的论文。这不仅促进我们对研究论文的阅读理解，而且也可以给我们的课题研究如何开展提供一些比较客观的看法。

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