Betydelsen av en forskningsartikel mäts rutinmässigt genom att man räknar hur många gånger den har citerats. Men att behandla alla citeringar med lika vikt ignorerar den stora variationen av funktioner som citeringar utför. Vi vill automatiskt identifiera undergruppen av referenser i en bibliografi som har ett centralt akademiskt inflytande på citeringspapperet. För detta ändamål undersöker vi effektiviteten hos en mängd olika funktioner för att bestämma det akademiska inflytandet av en citering. Genom att be författarna att identifiera de viktigaste referenserna i sitt eget arbete skapade vi en datauppsättning där citeringar namngavs efter deras akademiska inflytande. Med hjälp av automatisk funktionsval med övervakad maskininlärning, hittade vi en modell för att förutsäga akademisk påverkan som uppnår bra prestanda på detta dataset med bara fyra funktioner. De bästa egenskaperna, bland dem som vi utvärderade, var egenskaper baserade på antalet gånger en hänvisning nämns i kroppen av ett citatpapper. Prestandan av dessa funktioner inspirerade oss att designa ett influence-primed h-index (hip-index). Till skillnad från det konventionella h-indexet väger det citeringar med hur många gånger en hänvisning nämns. Enligt våra experiment är hip-index en bättre indikator på forskares prestationer än det konventionella h-indexet.
I REF-författaren beskrivs referenser med hjälp av flera typer av funktioner; de hade ett starkt inflytande på forskarsamhället i referensartikeln.
Measuring academic influence: Not all citations are equal
{'venue': 'Journal of the Association for Information Science and Technology, 66: 408-427', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}