PNAS（美国科学院院报）近期刊发了一篇文章，研究了241个学科9000万篇论文的18亿次引用数据，发现大规模的论文发表不会导致某个领域的中心思想更替，而是会导致经典思想范式的僵化。

文章指出：如果科学努力的数量增长——科学家、研究所和论文的数量——没有通过培养破坏性学术和关注新思想的结构来平衡，那么根本性的进步可能会受阻。

提到SCI论文，首先想到的是影响因子。而影响因子又是根据论文引用次数计算而来。

注：每个点代表一篇论文，左图指对数处理的某领域该年的总论文数（横轴），与每年特定论文获得引用数所占比例的基尼系数（纵轴）之间的散点图；右图展示了特定论文年与年之间，新获得的引用数量，与当年该领域总引用数之间的斯皮尔曼相关系数（纵轴），不同颜色的线代表了论文数量最多的十个学科的拟合曲线。

随着领域变得更大，被引用次数最多的论文成为持久的主导，在引用分布上根深蒂固。

被引用次数最多的论文在更大的领域中获得的引用比例高得不成比例。最大领域的引用份额的基尼系数约为 0.5（图A），这与最不平等国家的收入不平等一样大——只有中国和南非的基尼系数高于 0.5。当每年发表的论文数量较多时，年度前 50 名被引用最多的论文与下一个之间的排名相关性增加（图B）。

也就是说引用数据本身并不靠谱。更何况，这些引用数据又包含多少人情世故？总之，数以亿计的论文，正在成为科学创新的阻力。