学术引用分析：高影响力学者趋势
2025/08/06·StepFun can make mistakes, check important info.
分析这个人的引用情况
Reason
思考过程
首先，用户提供的是一张关于学术引用数据的截图，我需要分析这个人的引用情况。截图分为两个主要部分：引用次数统计和开放获取的出版物数量。
1. 引用次数统计部分
- 总计 vs 2020年至今：有两个时间范围的引用数据。
- 总计引用次数：391,706
- 2020年至今的引用次数：330,587（这说明2020年后引用增长显著，因为330,587接近总引用的一半，但时间跨度更短）。
- h指数和i10指数：
- h指数总计：72（表示有72篇论文每篇至少被引用72次）。
- 2020年至今的h指数：71（h指数在较短时间内几乎持平，说明近期论文的引用影响力保持稳定）。
- i10指数总计：101（i10指数是发表至少10次引用的论文数量，这里总计101篇）。
- 2020年至今的i10指数：101（有趣的是，i10指数在2020年后没有变化，还是101。这可能意味着这个人的高影响力论文主要集中在2020年之前，或者2020年后没有新增大量高引用论文，但现有论文的引用在增加）。
- 年度引用柱状图：展示了2018到2025年的引用趋势。
- 横轴是年份（2018-2025），纵轴是引用次数（0到73,000）。
- 2018年引用很低（约18,000以下）。
- 2019年略有上升。
- 2020年开始显著增长（2020年约36,500，2021年54,750，2022年73,000）。
- 2023年达到峰值（约73,000），2024年略有下降（约54,750），2025年进一步下降到约36,500。
- 整体趋势：2018-2023年引用持续上升，2023年后开始下降。这可能反映论文发表年份的影响——早期论文引用逐渐减少，新论文尚未积累足够引用，或者研究热点变化。
2. 开放获取的出版物数量部分
- 显示“无法查看的文章”为0篇，“可查看的文章”为52篇（意思是所有出版物都开放获取，符合“强制性开放获取政策”）。
- 这表示该作者的所有论文都遵循开放获取政策，读者可以免费访问，这可能提升论文的引用率（因为开放获取通常会增加曝光和引用）。
整体分析
- 引用总量和趋势：该作者总引用次数非常高（39万+），h指数72，表明是资深、高影响力的学者。2020年后引用次数激增（33万+），占总量的大部分，说明近年工作受到广泛关注。
- h指数和i10指数：h指数在短时间内几乎不变（72→71），i10指数也不变（101→101），这可能意味着高影响力论文数量稳定，但新增论文的引用积累较慢（或没有新增大量论文）。结合年度图，2023年后引用下降，但h指数降1可能只是统计差异或旧论文引用减少。
- 开放获取：所有论文开放获取，可能促进了引用增长，尤其是在2020年后。
- 潜在问题：2025年引用预测为36,500，如果2025年还未结束，这可能是部分数据。i10指数不变可能因为定义是“至少10次引用”，2020年后没有新论文达到这个阈值，或者旧论文引用下降导致一些论文掉出10次引用。
总结
该作者引用情况强劲：总引用高，2020年后增长迅猛，但2023年后有下降趋势；h指数和i10指数显示影响力稳定；开放获取可能助推了引用。需要提醒用户，2025年数据可能不完整（如果当前时间早于2025年）。
基于你提供的学术引用数据截图，我将从引用总量、时间趋势、学术影响力指标、开放获取四个维度分析该作者的引用情况：
一、引用总量：高总量+近年爆发式增长
- 总引用次数：391,706次（生涯累计），属于顶尖学者水平（通常领域内Top 1%学者的总引用可超10万+）。
- 2020年至今引用：330,587次（占总量约84.4%）。这说明2020年后是该作者引用的“爆发期”——短时间内引用量接近总引用的85%，反映近年研究成果在学术界关注度极高。
二、时间趋势：2018-2023年持续攀升，2023年后回落
从年度引用柱状图（2018-2025）看，引用趋势分两阶段：
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上升期（2018-2023）：
2018年引用基数低（约1.8万级），2019年小幅增长，2020年（约3.65万）开始加速跃升，2021年（5.475万）、2022年（7.3万）、2023年（7.3万峰值）持续走高。
这一阶段引用“量价齐升”，既反映论文数量积累，也体现研究成果的传播力和认可度快速提升。 -
回落期（2023年后）：
2024年引用降至约5.475万，2025年进一步回落至约3.65万（注：若当前时间早于2025年，该数据为“预测/部分统计”，需结合时效性判断）。
回落可能原因：① 2023年后新发表论文尚未积累足够引用；② 早期高被引论文的引用周期接近尾声（学术引用有“衰减效应”，旧论文引用会逐渐减少）。
三、学术影响力指标：h指数与i10指数“稳中有变”
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h指数：
- 总计：72（表示该作者有72篇论文，每篇至少被引用72次）——这是衡量“质+量”的核心指标，72属于领域顶尖水平（例如计算机科学Top学者h指数常超50，物理/生物等基础学科Top学者可达100+）。
- 2020年至今：71（仅比总计低1）。h指数短期“几乎持平”，说明近年高影响力论文的“质”与“量”稳定（新增论文的引用积累速度匹配旧论文的衰减速度）。
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i10指数：
- 总计：101（表示该作者有101篇论文，每篇至少被引用10次）——反映“高传播论文数量”，101篇属于高产+高传播的佐证。
- 2020年至今：101（与总计完全一致）。i10指数“零增长”可能有两层含义：
① 2020年后没有新增大量“新论文”（或新增论文尚未达到“10次引用”门槛）；
② 2020年前的101篇高传播论文，在近年引用中未出现大规模“掉出10次引用”的情况（即旧论文的引用衰减幅度小，或新引用补充了衰减）。
四、开放获取：全开放+政策合规，潜在引用助推器
- 开放获取出版物数量：52篇全部开放（“无法查看的文章”为0），“可查看的文章”占100%。
- 结合描述“根据资助方的强制性开放获取政策”，说明该作者所有论文均遵循开放获取（OA）规范。
OA论文因“无访问门槛”，通常比付费墙论文的引用率高20%-300%（不同学科差异大）——这可能是2020年后引用爆发的重要外部因素（读者更容易获取、引用其工作）。
总结：高影响力+近年爆发，开放获取或成助推力
该作者是领域内资深且高产的顶尖学者：
- 总量维度：总引用39万+、h指数72、i10指数101，三项硬指标均属顶尖；
- 趋势维度：2020年后引用“爆发式增长”，2023年后虽回落但基数仍高；
- 结构维度：开放获取全覆盖，或为近年引用增长提供“曝光红利”；
- 潜在信号：2023年后引用回落需关注（若2025年数据为全年统计，需警惕“后劲不足”；若为部分统计，则可能是短期波动）。
（注：若需更精准分析，需结合具体学科、论文发表数量/年份等补充信息~）