操纵同行评审、数据造假、图像造假、过渡自引…这些学术不端的“花样”，想必大家都了解。不过，引文堆积——你听过吗？它的英文称呼是：“citation stacking”，我们在Retraction Watch上检索这个词，大约有40个结果：
如果你仔细观察，就会发现，引用堆积并不等同于过渡自引。
近些年，引用堆叠的现象愈发严重，我们有必要就这个问题展开说说。
这种情况并非个别现象。引用数量对个人学术影响力的权重，大家也都知道，不必过多赘述，如何提高引用数量？常规方法不少，但总有人动起歪脑筋，部分学者开始利用“引用堆积”这一策略来提高自己文章的学术影响力，导致了大量的引用膨胀现象就发生。尽管这些文章的内容没啥质量可言，但它们通过过度引用少数文献而被人为提高学术评价。这种事虽不算什么新鲜事，但我们应该对此重新审视引用评价体系及其背后可能出现的学术不端问题。
什么是 Citation Stacking？
Citation Stacking（引用堆积） 是一种人为操纵学术引用的行为，目的是不合理地增加论文、期刊或作者的学术影响力。简单来说，它是一种“互助式”或“自我强化”的引用操纵策略，使得某些论文或期刊的引用量迅速增加，从而在学术评价体系中获益。
引用堆积通常涉及个人、团体或期刊之间的相互配合，以制造虚假的学术影响力。这种行为不仅影响了学术诚信，还会误导研究人员对某一领域的研究热点和重要性做出错误判断。
Citation Stacking的常见方式
期刊之间的相互引用（Journal Cartels）
- 期刊 A 和 期刊 B 互相约定，在彼此发表的论文中大量引用对方期刊的文章，从而提升双方的影响因子（Impact Factor, IF）。
- 期刊 A 还可能与 期刊 B、C、D 组成一个引用联盟，交叉引用，避免明显的单向引用痕迹。
2023年，有四本期刊因为引用堆积及过度自引被踢出SCI，包括Marketing Theory、Genetika-Belgrade、Bioscience Research、Bioinspired Biomimetic and Nanobiomaterials 。
作者之间的互相引用（Citation Rings）
- 一群学者（通常是同一领域的合作研究者） 形成引用联盟，在各自发表的论文中优先引用成员的文章，以提升彼此的学术影响力。
- 共同撰写论文，并在文章中引入大量联盟成员的论文，即便这些引用并不必要。
- 这种行为在某些学术会议论文中尤为常见，特别是在计算机科学、工程学等需要会议论文积累影响力的领域。
编辑强制要求引用（Coercive Citation）
- 期刊编辑或审稿人 在同行评审过程中，要求作者必须引用本期刊的论文，否则拒稿。
- 有些情况下，编辑甚至会指定具体的论文或作者，以便提升特定学者或期刊的引用量。
这种行为，我估计很多作者都遇见过，特别是审稿人暗示引用其论文。
自我引用（Self-Citation ）
- 作者在论文中大量引用自己的过去研究，即便这些引用对当前研究的贡献并不明显。
- 有些学者甚至会在同一篇文章中自引超过 50%，以提升个人 H-index 和总引用量。
为什么 Citation Stacking 是个问题？
引用堆积的问题远比看上去严重得多。它不仅仅是几个学者或期刊之间的小把戏，而是正在侵蚀学术体系的一种深层次病症。
当一篇论文的引用量被人为操纵，它看起来就像是一项具有巨大影响力的研究。同行、评审机构，甚至资助方都会认为这项研究值得关注，进而影响基金申请、职称晋升和学术奖项的评定。真正有价值的研究，可能因为没有参与这种游戏，反而被埋没。这让学术评价变得不再公平，努力做实证研究的学者，可能永远追不上那些通过引用堆积操纵数据的人。
更糟糕的是，它会扭曲科研热点的形成。引用量在某种程度上决定了一个研究领域的受欢迎程度。如果某个课题因为“被炒作”而显得热门，越来越多的学者可能会选择跟风，导致资源向这些“被包装”出来的研究方向倾斜。而那些真正需要突破的科学难题，可能因为缺乏足够的关注和资金支持，迟迟得不到解决。
学术诚信也是一个大问题。学术界之所以能够运作，依赖的是同行评审和引用网络的公正性。如果研究者和期刊可以通过“抱团取暖”提升影响力，那整个体系的公信力都会受到影响。对于年轻学者来说，这种不公平的游戏规则甚至可能影响他们的职业发展方向——到底是踏踏实实做研究，还是去找一个“引用圈”抱团？如果越来越多人选择后者，学术界的风气只会变得更糟。
引用堆积的影响还远不止学术界内部。政策制定者、企业、医疗行业都会参考学术研究来做决策。如果一个研究领域的影响力是“人为制造”出来的，那政府可能会错误判断某个技术的发展潜力，企业可能会投资错误的方向，医学研究可能会因为错误的学术判断影响到实际治疗方案。学术应该是推动社会进步的工具，而不是某些人谋取个人利益的手段。
面对引用堆积的问题，学术界已经开始警惕，各大出版机构、研究资助方也在加强监管。但只靠这些外部力量是不够的，学者自身的选择才是最关键的。如果每个研究者都能抵制这种行为，坚持学术诚信，引用堆积才有可能被遏制，学术研究才能回归它本来的样子。
