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作者认知的偏见
人类的记忆不符合事件的客观回忆或对固定过去的简单记忆。这是一个选择性的过程，永久的解释和重建作为一个给定的上下文功能。记忆和遗忘的动力受到各种个人、社会和文化因素的影响，并受到各种“偏见”的影响(Hegarty & Klein, 2017)．我们对人和事的看法是由一种注意力经济所塑造的，在这种经济中，某些方面被注意到了，而另一些方面则被忽略了，即使我们努力给予尽可能多的注意力(考虑在YouTube上尝试以下选择性注意力测试，Simons & Chabris 1999而且玛丽莎·韦伯2018，你可能会大吃一惊。)因此，在阅读论文时，我们也会进行简化，并对作者的角色和相关贡献进行假设，这并不奇怪。
想象一下Alice, Bob和Eve的一篇论文。根据研究领域和各自的作者顺序约定，有不同的可能假设:字母顺序-这些名字是按字母顺序排列的，因此可能意味着作者遵循了这一惯例，因此，在没有更多信息的情况下，可以期望每个人对工作作出了相当的贡献;贡献/角色订单-在这种情况下，可能爱丽丝是主要作者，博德做了一些研究工作，而伊芙是资深作者，可能在研究的资助中发挥了作用。
虽然一些领域，如数学，很可能遵循字母顺序，但其他领域，包括计算机科学，没有显示出这样明显的趋势;看到费尔南德斯和科尔特斯2020．一些期刊,如。自然科学报告，通过要求论文明确包含来解决贡献歧义作者贡献报表，清楚地标明每位作者对论文的贡献的数量和性质。然而，在计算机科学中，这种做法很少被确立。
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90年代末，当万维网开始出现规模时，Barabási & Albert 1999解释了偏好依附是如何比更统一的随机模型对Web和其他网络更好的模型。已经很受欢迎的页面更有可能收到新的链接，并变得更受欢迎。学术论文也有类似的影响;已经流行的作品更有可能获得更多的引用。硬币的另一面是，一些论文从未被引用过一次。在工程与技术领域，10年后仍未被引用的论文比例高达20%;看到Noorden 2017．一个发人深省的思想。
尽管被引用次数随着受欢迎程度的增加而增加，但论文确实会过时。随着时间的推移，概念转移到评论文章，原始文章的引用率下降;看到Klemm & Eguíluz 2002．科学出版的日益增长使研究人员更难处理信息过载的问题。人们喜欢简化他们的工作。在某些时候，一个概念是如此广为人知，例如RAID，以至于作者不再引用开创性的工作帕特森，吉布森和卡茨，1988年．这既是一种悲剧，也是一种赞美。
马太效应
即使在一篇论文中，我们也可以观察到偏好依恋动态对作者识别的影响。在想象的爱丽丝、鲍勃和伊芙的论文中，如果伊芙在该领域非常有名，而其他人不太出名，那么读者很可能会把论文的大部分优点归功于伊芙，并可能对其他人说:“我读了伊芙团队的这篇非常好的论文。”读者甚至可能记不起其他作者的名字。
这种归因偏差被称为马太效应默顿1968而且默顿1988．这个名字来自于马太的一个圣经寓言。路加福音有一个类似的比喻，更直白一点:“我告诉你们，凡有的，还要加给他。没有的，连他所有的也要夺去。”这并不奇怪，考虑到我们现在对动力学的了解帕累托财富分配与增长的分配与不对称。
诺贝尔奖得主通常表示，当他们的名字出现在一篇新论文中时，他们可能会获得所有的优点和认可，而使其他作者隐身。对于一位与知名作者合作出版作品的年轻科学家来说，这可能看起来很悲惨。然而，即使年轻的作者在这些作品中可能不太显眼，但有一种有趣的追溯效应在发挥作用。随着年轻科学家继续工作，并最终单独或与其他不太知名的作者发表了重要的工作，这将追溯影响对早期工作的评价。另外，与知名作者合作发表论文会增加论文被阅读和引用的可能性。
默顿还注意到，一部新作品的成功不仅取决于它的事实质量，还取决于作者和它的机构事先的认可。在声望更高的院系完成的工作可以通过科学网络更快地传播。这种发生在作者和机构认可上的偏见现在是众所周知的，也是盲目审查机制的一个理由。然而，盲审程序并不是拨款申请的标准程序。
早起的鸟儿
我们应该问:马太效应对认可分配的破坏性有多大?
Bol, Vaan和Rijt在2018年分析了科学资助的马太效应，发现它对职业发展有显著影响。想象一下两个早期的科学家，爱丽丝和伊芙。两人都申请了资助，在众多候选人中，Alice是最后一个获得资助的候选人，而Eve刚好低于资助门槛，没有获得资助。尽管两人在申请时都有非常相似的建议，但研究发现，在未来8年里，爱丽丝可能会获得两倍于夏娃的资金。
早期成功申请资助是有益的(对于获奖者)有几个原因。一是拨款申请通常是非盲的，审查员在评估提案时倾向于考虑过去的成功。有时这甚至是一个明确的评价标准。一个更微妙的影响是，失去资助往往会阻止科学家申请进一步的资助。早期的失望会导致后来弄巧成拙的做法。这里的重要信息是学习如何应对失败并不断尝试。从统计数据来看，这是有回报的。
隐藏的数字
罗伯特·默顿关于马太效应的研究故事并不完整，它有一个最后的惊喜。默顿并不是一个人，他的大部分工作都是基于他的隐形合作者哈里特·祖克曼(Harriet Zukerman)的采访，她不是那篇论文的合著者(默顿在他1988年的论文中承认了她在那篇研究中的重要作用)。这就引出了玛蒂尔达效应，在Rossiter 1993．在科学史上，有很多女性被隐藏起来的案例。有时，女性只是被排除在科学家名单之外，她们的重要作用往往直到多年后才得到承认。
即使在阅读默顿写于上世纪60年代的最初著作时，我们也能看到将科学家与男性等同起来的语句:“在声誉明显不平等的男性合著的论文中，……”公平地说，从今天的角度重新分析60年代是错误的，但这也表明社会发生了变化，人们对这些偏见的认识有所增加。
也许总是会有一些隐藏的人物，那些使研究成为可能但从未成为作者的人物，或者那些很容易被遗忘的作者。这个匿名的集体可能是作者们为了向那些看不见的贡献者致敬而加入假名的动机，卡米尔常识，在作者列表中。随着这个名字越来越出名，也许有一天，由于马太效应，未来的读者只会在他们读到的报纸上记住卡米尔的名字。但这是一个过于简单的答案。
卡洛斯Baquero他是葡萄牙波尔图大学工程学院信息学工程系的教授，同时也是INESC TEC的成员。他的研究重点是分布式系统和算法。罗莎Cabecinhas是葡萄牙米尼奥大学传播科学系社会心理学和跨文化交际教授。她的研究重点是社会记忆和群体间关系。
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