The scientific community generally discourages authors of research papers from citing papers that did not influence them because such "rhetorical" citations are assumed to degrade the literature and incentives for good work. Intuitively, a world where authors cite only substantively appears attractive. We argue that manding substantive citing may have underappreciated consequences on the allocation of attention and dynamism. We develop a novel agent-based model in which agents cite substantively and rhetorically. Agents first select papers to read based on their expected quality, read them and observe their actual quality, become influenced by those that are sufficiently good, and substantively cite them. Next, agents fill any remaining slots in the reference lists with papers that support their claims, regardless of whether they were actually influential. By turning rhetorical citing on-and-off, we find that rhetorical citing increases the correlation between quality and citations, increases citation churn, and reduces citation inequality. This occurs because rhetorical citing redistributes some citations from a stable set of elite-quality papers to a more dynamic set with high-to-moderate quality and high rhetorical value. Increasing the size of reference lists, often seen as an undesirable trend, amplifies the effects. In sum, rhetorical citing helps deconcentrate attention and makes it easier to displace incumbent ideas, so whether it is indeed undesirable depends on the metrics used to judge desirability.


翻译:科学界普遍不鼓励研究论文作者引用未对其产生影响的文献,因为这类"修辞性"引用被认为会降低文献质量和优秀工作的激励。直观上,作者仅引用实质性影响文献的世界颇具吸引力。我们论证强制实质性引用可能对注意力分配和学术动态性产生未充分认知的影响。我们开发了一种新型基于主体的模型,其中主体同时进行实质性引用和修辞性引用。主体首先根据预期质量选择待读论文,阅读后观察实际质量,被足够优秀的论文所影响并进行实质性引用,随后在参考文献列表中剩余位置填入支持其论点的论文(无论是否实际受其影响)。通过开启/关闭修辞性引用功能,我们发现修辞性引用能提升质量与引用之间的相关性、增加引用流动率并降低引用不平等性。这种效应源于修辞性引用将部分引用从稳定的精英质量论文集重新分配至更动态的具有高至中等质量和高修辞价值的论文集。参考文献列表规模的扩大(这一常被视为不良趋势的现象)会强化上述效应。总之,修辞性引用有助于分散注意力并降低更新主导观点的难度,因此其是否确实不可取取决于评判标准的选择。

0
下载
关闭预览

相关内容

近期必读的七篇 ICLR 2021【因果推理】相关投稿论文
专知会员服务
69+阅读 · 2020年10月6日
【Contextual Embedding】什么时候上下文嵌入值得使用?
专知会员服务
16+阅读 · 2020年8月2日
零样本文本分类,Zero-Shot Learning for Text Classification
专知会员服务
97+阅读 · 2020年5月31日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
49篇ICLR2020高分「图机器学习GML」接受论文及代码
专知会员服务
62+阅读 · 2020年1月18日
【Google论文】ALBERT:自我监督学习语言表达的精简BERT
专知会员服务
24+阅读 · 2019年11月4日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18日
Go 运行时:4 年之后
InfoQ
0+阅读 · 2022年10月17日
赛尔原创@ACL 2022 | e-CARE: 可解释的因果推理数据集
Multi-Task Learning的几篇综述文章
深度学习自然语言处理
15+阅读 · 2020年6月15日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
大神 一年100篇论文
CreateAMind
15+阅读 · 2018年12月31日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
深度学习医学图像分析文献集
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年10月13日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月28日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月28日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月27日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
7+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
8+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
相关VIP内容
近期必读的七篇 ICLR 2021【因果推理】相关投稿论文
专知会员服务
69+阅读 · 2020年10月6日
【Contextual Embedding】什么时候上下文嵌入值得使用?
专知会员服务
16+阅读 · 2020年8月2日
零样本文本分类,Zero-Shot Learning for Text Classification
专知会员服务
97+阅读 · 2020年5月31日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
49篇ICLR2020高分「图机器学习GML」接受论文及代码
专知会员服务
62+阅读 · 2020年1月18日
【Google论文】ALBERT:自我监督学习语言表达的精简BERT
专知会员服务
24+阅读 · 2019年11月4日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18日
Go 运行时:4 年之后
InfoQ
0+阅读 · 2022年10月17日
赛尔原创@ACL 2022 | e-CARE: 可解释的因果推理数据集
Multi-Task Learning的几篇综述文章
深度学习自然语言处理
15+阅读 · 2020年6月15日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
大神 一年100篇论文
CreateAMind
15+阅读 · 2018年12月31日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
深度学习医学图像分析文献集
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年10月13日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员