机器学习告诉你，高被引论文的五大特征
原文作者：Mohamed Elgendi（加拿大不列颠哥伦比亚大学的一名博士后研究员）
高被引和低被引论文的差异揭晓。
如何提高论文的影响力是许多科研人员迫切想要掌握的秘籍。
不久前，我从MDPI（多学科数字出版机构）上下载了涉及各个领域的202本开发获取期刊上的200篇文章，其中一半的被引率很高，另一半的被引率较低。
随后，我在数据库中运行了一种名为主成分分析的机器学习技术，看看是否能发现高被引文章的特点。
高被引论文中的常见词。Mohamed Elgendik
当然，相关性并不意味着因果性，这些论文的高引率并不是因为它们做到了以下几点；而很有可能是因为文中所陈述的科学内容。
话虽如此，我还是希望以下内容能帮到你。
01
标题在传达论文主旨方面具有至关重要的作用。此前有研究发现，标题长度确实能影响文章的被引量。
除了上面提到的100篇高被引论文和100篇低被引论文之外，我还分析了2014年《自然》发表的引用量排名前100名的论文（数据来自谷歌学术）、2014年Web of Science索引前100篇论文，以及2018年Altmetric排名前100名的论文。
以上分析揭示了这些文章的一个共性：引用率高的论文标题都不长。具体而言，影响力较高的论文标题一般为10个字（± 3个字）。
以下为各个数据库排名第一的高被引论文：
• MDPI：“Liposomal Formulations in Clinical Use: An Updated Review”（8个字）
• 谷歌学术（Google Scholar）：“Cleavage of Structural Proteins During the Assembly of the Head of Bacteriophage T4”（13个字）
• Web of Science：“Protein Measurement with the Folin Phenol Reagent”（7个字）
• Altmetric：“Mortality in Puerto Rico after Hurricane Maria”（7个字）
02
高被引论文中的常用词有很多相似之处，反映出了论文的主题和重点。
以下为每个数据库排名前五的常见词，从左至右依次递减：
• MDPI: Review, cancer, monitoring, recent, therapeutic.
• Google Scholar: Method, theory, analysis, applications, learning.
• Web of Science: Method, protein, DNA, multiple, new.
• Altmetric: Association, analysis, cancer, health, study.
Mohamed Elgendik
03
我发现引用量和作者人数之间存在相关性。
这可能是因为每位作者都会在论文中做出自己的贡献，集中各自的圈子还能推升拥有相同研究兴趣的读者数量，反过来增加文章被引的可能性。
或者，更重要的原因在于好的科学研究一般都需要跨学科；因此，影响力较大的研究结果也更有可能由多位作者合作而成。
04
高被引和低被引论文的字符数（不含空格）差异显著。
高被引论文的字符数超过33600（包括参考文献），约5600字。
05
从我的分析结果来看，高被引和低被引论文在使用图和数据表方面也存在差异。结果显示，高被引论文倾向于更多地使用图和表。
秘
总体来说，高被引论文最重要的三大特点是：阅读量（越多越好）、字符数（越多越好）、7-13个字的标题长度。
当然，做到以上几点并不保证能增加文章的引用率。真正能提高文章被引率和整体影响力的关键因素包括：期刊声誉、研究的原创性、选题的重要性、作者声望、期刊的可获得性（开放获取vs非开放获取），以及发表类型（论文、综述、通讯）。
如果先保证了以上几点，那么这些诀窍或能锦上添花，帮助进一步提高文章的阅读量和引用率。
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上述文章中的五点诀窍只是作者统计分析的结果，论文的高影响力更多的跟论文中所陈述的科学内容有关，包括研究的新颖度和影响力、论点和论证、数据和图表以及其他细节等。
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原文以5 features of a highly cited article为标题于2019年8月23日发表在自然指数（Nature Index）上
https://www.natureindex.com/news-blog/five-features-highly-cited-scientific-article
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