The disruption index suffers from citation inflation and is confounded by shifts in scholarly citation practice
本文通过数学推导、模拟以及对出版数据的实证分析证明，颠覆性指数（CD）随时间推移而系统性下降，这是由于引用通胀和引用习惯的变化，而非由于创新能力的实际变化。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。 阅读完整免责声明
想象一下，你正在试图衡量一项新发明有多么“革命性”。在科学和专利领域，研究人员开发了一种特殊的得分指标，叫做颠覆性指数（CD）。你可以把这个指数想象成一个“酷炫度计”。如果一篇新的论文或一项专利具有真正的颠覆性，它就像一位超级英雄降临，彻底改变了游戏规则，让所有人都不再关注旧的反派（之前的想法），而只关注这位新英雄。在这种情况下，未来的科学家会引用这位新英雄，而忽略那些旧的反派。该指数通过统计这些引用次数，来观察一个想法是在开辟新领域，还是仅仅在旧有的基础上进行修补。
我们为什么要关心这个？因为政府、大学和公司都想知道我们是否在变得更擅长发明新事物。如果这个“酷炫度计”开始下降，可能意味着我们正在逐渐失去那些改变世界的伟大想法。但如果这个计分器坏了呢？如果并不是我们的想法变得没那么酷了，而是我们计算它们的方式出了故障呢？这就是科学家们目前正在提出的重大问题：颠覆性的下降是人类进步的真实危机，还是仅仅是一个测量误差？
伟大的引用故障
在这篇论文中，作者们扮演着数字侦探的角色，调查着颠福性指数下降这一可疑现象。他们认为，该指数并不是真的显示科学正在变得缺乏创新。相反，他们指出该指数正遭受着严重的**“引用通胀”**。
为了理解这一点，请想象一个图书馆，那里的每一本书都变得越来越厚。在过去，一本书可能在背部只有一份简短的“我写这本书时读过的书”（参考文献）列表。但随着时间的推移，作者开始在列表中添加越来越多的书籍。现在，想象一本新书到来。由于每本书中的列表都变得如此之长，从统计学上讲，一本新书几乎不可能成为人们唯一引用的对象。即使这本新书非常出色，其他人也难免会提到来自另一本长列表中的旧书。
作者解释说，颠覆性指数就像一个天平，其一端变得越来越重。该指数的公式有一个“分母”（底部的数字），随着参考文献列表的增长，这个数字会变得巨大。随着这个底数爆炸式增长，最终的分数会被挤压向零，使得一切看起来都显得不再那么具有颠覆性，即便这些想法本身其实和以前一样具有革命性。
两个嫌疑人：行为与结构
论文确定了导致指数下降的两个主要原因，而这两者都与科学界缺乏天才无关。
- 结构性嫌疑人（引用通胀）： 这是最主要的原因。这是一个机械性的问题。随着科学论文数量的增加以及每篇论文参考文献数量的增长，引用网络中的“噪声”也随之增加。作者通过数学证明和计算机模拟表明，如果你仅仅是停止参考文献列表的增长，颠覆性得分就会停止下降。这就像是一个温度计读数变低，并不是因为房间变冷了，而是因为有人拿着一块巨大的冰块贴在它上面。
- 行为性嫌疑人： 这涉及科学家的实际行为。诸如“自我引用”（作者引用自己之前的作品）或为了表现得体而引用热门论文等行为变得更加普遍。这创造了更多的引用“三角形”，即每个人都指向其他人，而指数会将此解读为“整合”而非“颠覆”。
PNAS 实验：现实世界的测试
为了证明自己的观点，作者利用《美国国家科学院院刊》（PNAS）设计了一个巧妙的“准实验”。该期刊有两种形式：
- 标准论文： 在杂志和在线版上发表，对篇幅有严格限制。
- PNAS Plus 论文： 仅限在线发表，允许作者撰写更长的论文并拥有更长的参考文献列表。
作者对比了这两组文章。它们在各方面几乎完全相同——相同的期刊、相同的评审过程、相同的作者——唯一的区别在于参考文献列表的长度。结果如何？PNAS Plus 的文章，由于其参考文献列表更长，其颠覆性得分显著降低。这证实了参考文献列表的长度本身就是在拖累分数，证明了“引用通胀”才是罪魁祸主，而非创新的匮乏。
至于团队规模呢？
近期研究中另一个流行的观点是，规模较大的团队会产生较少颠覆性的工作。作者重新分析了关于此项的数据，查看了 780 万篇文章。他们发现，一旦他们修正了测量误差（例如考虑到参考文献列表的长度），团队规模与颠覆性之间的关系几乎不存在。
事实上，他们发现，颠覆性随时间下降的趋势如此微小，以至于基本上只是统计噪声。当他们观察团队规模的影响时，这种差异极其微小（约 0.09 个标准差），以至于在实践中几乎可以忽略不计。论文暗示，“大团队扼杀创新”的观点很可能是一个由错误数学造成的幻象，而非事实。
结论
作者得出结论，目前的颠福性指数在衡量长期趋势方面是失效的，因为它无法处理参考文献列表变得越来越长这一事实。他们认为，以往研究中报告的所谓“颠覆性下降”很可能是一个由这种通胀引起的幻象。
他们并不是说创新停止了；他们是说我们的尺子变形了。他们建议，为了修复这个问题，期刊可能需要对作者列出的参考文献数量设置上限，就像一些期刊限制文章字数一样。在我们修好这把尺子之前，我们无法确定我们是真的快要用完伟大的想法了，还是仅仅在计数方式上出了错。
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