自我排名: 超越同行评审的科学影响力预测指标

摘要

同行评审旨在确保学术论文事实正确并识别具有高科学潜力的研究，但投稿量快速增长使这一工作愈发困难。研究者基于博弈论推理，在一场顶尖人工智能（AI）会议上开展历时一年以上的大规模实验，考察作者对自己投稿的排序能否识别高影响力论文。结果显示，作者自我排名最高的论文获得的引用次数是其排名最低论文的两倍；自我排名尤其有助于识别高被引论文，且预测未来引用次数的表现优于同行评审评分。这表明，自我排名可以补充同行评审，用于识别高影响力的AI研究。