本文發表於《大眾科學》的前部落格網路，反映了作者的觀點，不一定代表《大眾科學》的觀點
這篇文章與邦妮和我通常在這個部落格上釋出的文章有點不同——是對理查德·普萊斯博士的採訪，他是研究人員的社交網路 Academia.edu 的創始人兼執行長。 Academia.edu 是一家總部位於舊金山的初創公司，目前擁有 180 萬註冊使用者和每月 450 萬獨立訪客，每天約有 4,000 名新使用者註冊。 2012 年 8 月，該網站添加了一個分析儀表板，為研究人員提供各種統計資料，例如個人資料瀏覽次數、論文下載次數等。
我透過電子郵件採訪了普萊斯博士，內容涉及同行評審、學術出版的未來以及 Academia.edu 如何融入其中。
首先，得知您擁有哲學博士學位，這令人驚訝，因為從文獻計量學的角度來看，哲學家是“獨狼”，他們更喜歡單獨發表或與極少數合著者一起發表。您最終是如何建立一個學術社交網路的？
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我當時在牛津大學攻讀哲學博士學位，在攻讀學位期間，我注意到了學術出版的低效率。我記得我的第一篇論文提交給期刊到期刊發表之間有三年的時間差。整個網路的活力與學術交流和出版系統之間的差異對我來說非常明顯。想象一下，Twitter 釋出一條推文需要三年時間；這是不可思議的。
哲學論文往往比生物學等領域的論文更傾向於單作者，但撰寫論文的過程仍然非常協作：與同事討論想法等等。此外，一旦發表了一篇論文，人們就渴望儘快將其分發給整個社群，以便其他人可以批評它或在此基礎上進行擴充套件。
世界上許多醫學和技術創新都依賴於科學的進步，因此我認為這是一個值得努力解決的問題。當我完成博士學位後，我從一些倫敦的天使投資人和風險投資人那裡籌集了 60 萬美元，並搬到舊金山建立公司。我之所以想在舊金山，是因為海灣地區是世界技術公司的主要中心。
您是否注意到該網站的使用存在學科差異？
從歷史上看，我們一直專注於構建服務於整個研究界的功能。我們關注的一些共同主題是論文的共享以及圍繞這些論文使用的分析。
展望未來，我們預計該網站的某些方面會更受一些科學家的歡迎，而不是其他科學家，這取決於他們通常用來分享研究的媒體型別。例如，生物學家通常處理大型資料集，而純粹的數學家通常不處理。
據我所知，到目前為止您已經從投資者那裡籌集了大約 700 萬美元，但我認為這不會永遠持續下去（而且他們期望獲得投資回報……）。公司的商業模式是什麼？
目標是為研發機構提供趨勢研究資料，這些資料可以將其決策質量提高 10-20%。研發公司正在尋找的演算法型別是“趨勢論文”演算法，類似於 Twitter 的趨勢話題演算法。趨勢論文演算法會告訴研發公司，在過去 24 小時、7 天、30 天或任何時間段內，給定研究領域中最具影響力的論文是哪些。從歷史上看，很難獲得這種資料。科學家們會打印出論文，並在他們的實驗室中以無法追蹤的方式閱讀。隨著科學活動轉向線上，跟蹤哪些論文受到頂尖科學家的更多關注變得更容易。
還有一個機會可以產生巨大的經濟影響。全球每年在研發上花費大約 1 萬億美元：學術部門約 2000 億美元，私營部門（製藥公司和其他研發公司）約 8000 億美元。
如今，在頂級期刊上發表文章被認為是“認可”。您認為，未來網路上與在高影響力期刊上發表文章相當的地位會是什麼？
將有一系列可信度指標來反映一項研究對科學界的影響。最終，可信度指標試圖反映科學界對特定內容的看法。歷史上的同行評審過程最終會將兩位同行評審員的意見作為科學界意見的代表。如上所述，2 人的樣本量不夠大。
未來科學中可信度指標的一個特點是，它們將基於更大的樣本量。人們將有可能看到數百位科學家對一篇論文的看法，而不僅僅是兩位。
另一個特點是，將有一系列關於任何給定論文質量的訊號。從歷史上看，學術論文只有一個質量訊號，那就是論文發表的期刊名稱。在過去的 5-7 年裡，引用次數也已成為有效的可信度指標，主要是因為 Google 學術開始為任何給定的論文提供引用次數。 Academia.edu 的分析儀表板正在幫助科學家檢視與其工作相關的使用指標：頁面瀏覽次數、下載次數和相關指標。
科學資源匱乏，這意味著任何給定的資助或職位都有激烈的競爭。當您申請職位或資助時，通常會有 200 個其他人的同行評審出版物數量與您相似。您有動機努力使您的申請脫穎而出。這種競爭精神推動了科學領域新可信度指標的採用：引用次數和 Academia.edu 提供的頁面瀏覽指標。許多 Academia.edu 使用者會擷取其分析儀表板的螢幕截圖，並將其與終身教職或資助申請一起提交。這些可信度指標從各個維度展示了研究人員工作的影響。
科學領域將會有越來越多的可信度指標，每個指標都反映了不同型別的看法。這反映了更廣泛的網路中可信度指標的多樣性。Twitter（粉絲、轉發）、Github（儲存庫、粉絲）、YouTube（觀看次數）、StackOverflow（聲譽）、Facebook 帖子（點贊、評論）都有可信度指標。一個人或一個社群對特定內容的看法是複雜且多維的，而且可信度指標將越來越多地反映這種多維性。
推動這些可信度指標採用的將是科學界的競爭精神。當科學家申請資助或職位時，他們有動機儘可能多地增加自己的優勢。引入可信度指標的方式將是基層的方式，科學家們會說“這個指標很好地展示了我的工作，所以我將使用它”。
值得一提的是，任何領域中的任何可信度指標都會被利用。期刊出版系統與其他任何系統一樣容易受到影響。例如，存在防禦性引用的做法：科學家有動機引用任何可能同行評審其論文的人。這是一種利用期刊系統的方式。
縱觀更廣泛的網路，人們試圖利用 Google。Google 對垃圾郵件具有一定的內建抵抗力，因為其演算法是遞迴的：Google 不僅會檢視網站的入站連結數量，還會檢視連結網站的質量。儘管如此，仍然存在連結農場試圖利用 PageRank。任何執行可信度指標的站點都必須比試圖利用或垃圾郵件系統的使用者領先一步。這是一個可以解決的問題，正如許多站點所展示的那樣。但這確實是一個你必須為之做好準備的問題。
請告訴我們一些關於您新的分析儀表板的資訊。它如何使其學術使用者受益？
分析儀表板符合科學家希望與他們的受眾建立直接關係並希望跟蹤圍繞該關係的分析的一般趨勢。他們希望看到這些分析的一個原因是個人原因：在研究人員看來，這些分析證實了他們正在進行的研究正在產生影響。
但是分析更重要的作用是專業方面的：能夠向全世界，特別是資助和招聘委員會證明您的工作正在產生影響。在申請資助或職位時，需要從人群中脫穎而出。 Academia.edu 上的分析儀表板可以幫助學者做到這一點。
每個科學家都應該將自己視為一個網路品牌嗎？
過去，期刊會介於科學家和他的受眾之間，並調解這種關係。我們正在走向一個科學家的個人品牌開始超越期刊品牌的世界。這反映了網路上正在發生的更廣泛的趨勢，Twitter、Facebook、YouTube、Github 等網站使內容創作者能夠與他們的受眾建立直接關係。
我們正在走向一個科學交流網路中的關鍵節點是個體而不是期刊的世界。個人將越來越成為推動自己作品以及他們欽佩的其他人作品傳播的人。
感謝普萊斯博士接受採訪，感謝佩奇·斯科內克特安排採訪。圖片由 Academia.edu 提供。
其他連結
科學的未來，理查德·普萊斯在 TechCrunch 上的客座文章