数据偏差可能导致“干扰减少”这一现象被高估

本文对Park等人2023年发表于《自然》杂志的研究进行了重新检验。原研究使用CD指数（一种衡量学术引用网络扰动程度的指标），分析了近4500万篇论文和390万项专利，得出‘近几十年来颠覆性科研成果和专利比例持续下降’的结论。本文作者通过严谨复现和稳健性检验发现：该下降趋势中相当一部分并非真实现象，而是由数据库中大量标记为‘零参考文献’的条目所导致——这些条目因算法设定自动获得最高CD指数（值为1），从而人为拉低了整体平均值。进一步核查原始文献发现，其中绝大多数‘零参考文献’条目实际上包含有效参考文献，说明问题根源在于数据采集与元数据标注质量随时间逐步提高（即早期数据缺失参考信息更多，后期更完整），而非真正的科学颠覆性在减弱。文章还通过多源数据（如JSTOR、美国物理学会论文库、PubMed、PatentsView等）和不同专利类别反复验证：一旦剔除CD指数为1的异常条目，原报告中的下降幅度大幅收窄（部分数据源甚至接近消失），证实这一测量偏差具有普遍性。因此，不能简单将CD指数变化等同于科学原创力衰退，而需警惕数据缺陷对宏观科学计量结论的影响。