Eleven Years of BRACIS: A Meta-Scientific Study of the Brazilian Conference on Intelligent Systems
这项元科学研究分析了巴西智能系统会议（BRACIS）十一年间（2015–2025）的发展情况，旨在通过刻画其不断演变的研究主题、作者人口统计特征、引用模式以及日益增长的开放实践，同时强调由论文集付费墙所导致的显著可访问性障碍。
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
想象一座巨大且繁忙的图书馆，来自全国各地的科学家聚集于此，分享他们最新的发明与发现。这不仅仅是一座普通的图书馆；它是巴西智能系统会议（BRACIS）的家园。你可以把它看作是巴西人工智能（AI）的国家级舞台，一个研究人员展示他们如何教计算机观察、思考和解决问题的工作场所。要理解这篇论文，你需要了解三件简单的事情。首先，**文献计量学（bibliometrics）**仅仅是科学领域中计数与测量事物的艺术，比如统计一位作家出版了多少本书，或者有多少人阅读了他们的作品。第二，**引用（citations）**就像是研究界的“击掌”，当一位科学家在自己的论文中提到另一位学者的工作时，这就是一次引用，表明最初的想法非常有帮助。最后，**开放性（openness）**是分享发现背后的“配方”——比如将代码或数据发布到网上，以便任何人都可以亲自动手尝试。我们关注这些事物，是因为它们告诉我们谁在做研究、他们在研究什么，以及他们的想法是否真的产生了影响，还是仅仅静静地躺在书架上。
这篇论文是一个关于 BRACIS 会议的十年侦探故事，调查了 2015 年至 2025 年间发表的 1,066 篇论文。作者们扮演着数字考古学家的角色，挖掘会议记录以回答三个大问题：他们在研究什么主题？谁来参加这场聚会？以及哪些论文获得了最多的关注？
他们发现，这场聚会在这十年间发生了巨大的变化。在早期，研究主要是关于从零开始构建新的算法，就像发明一种新型发动机。但最近，重点已转向构建“模型”（如预训练的 AI 大脑）并将其应用于现实世界的情况。自 2020 年以来，一个巨大的新趋势爆发了：关于大语言模型（LLMs）的研究，即那种能写文本并与我们聊天的 AI。在 2020 年之前，关于这一领域的论文数量为零；而到了 2024 年，近五分之一（19%）的论文都是关于大语言模型的。此外，该会议也成为了葡萄牙语研究的一个特殊家园，而这一主题经常被规模更大的国际会议所忽略。
在人员构成方面，这个社区看起来有点像一个沙漏。大多数作者（80.5%）只出现一次，就像音乐节上的单次访客，而机构（大学和实验室）则是年复一年坚持回来的稳定东道主。最活跃的地区是东北部，其增长速度超过了全国其他任何地区。顶尖大学是圣保罗大学（USP），它发表了 190 篇论文，但行业参与者主要是巴西的银行和科技初创公司，其中 Itaú Unibanco 处于领先地位。
这个故事中最令人惊讶的部分是关于受欢迎程度的。作者发现，引用的集中度极高，就像一场摇滚演唱会，1% 的歌曲获得了 27% 的掌声。极少数的论文——主要是关于葡萄牙语 AI 工具（如 “BERTimbau” 和 “Sabía”）的论文——承载了几乎所有的重量。事实上，如果去掉这几篇明星论文，那些“最佳论文”提名者的引用量实际上并不比平均水平的论文更高。
论文还调查了“开放”是否能让论文获得更多关注。他们检查了分享代码（人工制品）或在公共服务器（arXiv）上发布草稿是否会产生影响。他们发现，分享代码似乎并没有提升引用量，但拥有 arXiv 预印本确实有影响。然而，作者谨慎地指出，这只是他们发现的一种关联，并不能证明在网上发布会导致更多的引用。他们指出的最大障碍是，会议论文被锁在了付费墙之后，就像一座围墙很高的图书馆。只有 7.4% 的论文拥有免费的预印本版本，这意味着除非你属于支付了访问费用的大学，否则大部分这些精彩的工作都很难被发现。作者建议，如果会议转向开放获取模式，更多的人最终就能阅读并基于这些想法进行创作。
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