基于引文分析的研究机构排名研究

利用科研论文的引文结构对科研机构的研究贡献度进行排名，这个想法最早和华伟2015年在成都就讨论过，希望把华伟发表在PNAS上，利用引文关系对科学家学术贡献的方法扩展到机构排名。华伟也认为我们的idea非常interesting，也强调这个可能很有争议。

2016年到2017年，由于能否入围“双一流”对各个学校的压力越来越大，ESI指标在各种评价体系、媒体中出现的频率越来越高。

虽然咱也有ESI，但也感觉这个东西非常不靠谱----已有的文献统计结果显示，很多的论文引用并非思想或技术上的启发或借鉴，最高30%的引用关系都是非学术应用【七大姑、八大姨的亲情应用，偶像崇拜引用，审稿人友情引用等等】。

也就是说“有势力，情商高”的科学家更容易获得更多的引用。按照这个逻辑，由引用次数而来的ESI指标好像也有点不太靠谱。

我们的想法能不能提出一种不受引用关系的随机扰动干扰的创新贡献能力的方法？考虑科研论文的引文网络结构和机构署名次序信息提出了一种方法对多机构合作论文的学术贡献进行排名。技术上也非常简单，构建由论文引用网络诱导出的科学家或机构间的follow有向网络，之后有N种方法对不同节点的贡献度进行度量。例如，大名鼎鼎的Pagerank,有限步随机游走等等。通过对近100年的APS数据进行分析，可以给出按照贡献度的不同研究机构的排名。