最具影响力的论文：科学方法的胜利
尽管21世纪带来了众多举世瞩目的科研突破，如mRNA疫苗、CRISPR基因编辑、希格斯玻色子的发现及引力波的首次探测，但这些重大成果并未出现在21世纪最常被引用的论文榜单中。《自然》杂志2025年4月15日发表了一篇文章《Exclusive: the most-cited papers of the twenty-first century》分析揭示了本世纪引用次数最多的25篇论文，并探讨了它们为何屡创纪录。
尽管本世纪诞生了诸如mRNA疫苗、CRISPR基因编辑、希格斯玻色子和引力波的重大突破，这些内容却并未出现在最常被引用的论文之列。相反，最多引用数的论文大多涉及人工智能、科研方法、统计数据、研究软件等，这些都是现代科研的“基础设施”。
引用次数最多的是2016年微软关于“深度残差学习（ResNet）”的论文，为AI领域深度学习网络架构打下了基础。这种网络结构后来启发了AlphaGo、AlphaFold以及ChatGPT等项目。此外，一些统计工具（如Random Forests、lme4）、生物信息软件（如DESeq2、G*Power）也进入榜单。医学类高引用文献包括癌症流行病学数据（GLOBOCAN）、癌症基本特征“Hallmarks of Cancer”以及《精神障碍诊断与统计手册》（DSM-5）。另外，由于系统评价在科研中的广泛使用，PRISMA声明也位列前茅。
文章指出，方法类论文更容易被大量引用，因为它们被广泛用作分析工具，而非因其本身是重大发现。
尽管21世纪诞生了诸如mRNA疫苗、CRISPR基因编辑、希格斯玻色子和引力波等重大突破，但它们并不在被引用次数最多的论文中。被最多人引用的论文主要集中在方法学、人工智能、统计工具、软件开发和科研质量改进上，因为这些内容为大量科研工作提供了基础工具。
方法与工具主导引用排行榜
分析显示，最常被引用的论文往往不是那些轰动性的发现，而是支撑科学研究的方法和工具。这种趋势体现出科学界的实践逻辑：真正影响广泛的，是那些被反复使用、嵌入各类研究流程的技术手段。
例如，排名第一的论文来自微软研究人员，于2016年发表的“ResNet（残差网络）”架构论文，为深度学习的发展奠定了关键技术基础。该网络通过创新性的跳跃连接（skip connections），解决了深层神经网络训练中“梯度消失”的问题，使网络层数首次突破百层大关。这项技术的成功直接催生了包括AlphaGo、AlphaFold以及ChatGPT等深度学习系统。
另一个典型案例是排在第二位的“Schmittgen qPCR”公式论文，这篇原本仅为解决“引用手册不当”的文章，如今已成为生物学领域标准的数据分析工具，被引用超过16万次。
人工智能论文的“引用霸权”
AI领域成为本世纪最重要的高引用源泉之一。其主要原因包括：
- 应用广泛，几乎覆盖所有学科；
- 学术发展迅速，论文产出极高；
- 开源文化盛行，便于传播和应用。
2012年Hinton团队发表的AlexNet模型，是图像识别领域的里程碑，被认为开启了深度学习的新时代。而2017年Google提出的“Transformer”模型，则通过“自注意力机制”彻底革新了自然语言处理，为大型语言模型如GPT铺平道路。它如今已跃升至引用榜单第七位，影响力仍在持续上升。
AI领域的另一大特点是大量论文先以预印本形式发布，如arXiv平台，这给传统的引用统计带来挑战。但这类开放传播也加速了技术普及和引用积累。
统计软件与开源工具的重要性
在高引用榜单中，有相当比例是科研统计与编程工具的描述性论文。例如：
- scikit-learn：Python机器学习库，提供标准化的模型工具；
- lme4：R语言的线性混合模型包，用于处理复杂的统计设计；
- G*Power：实验设计中进行样本量估算的工具；
- SHELX：用于晶体结构解析的化学软件；
- DESeq2：用于RNA测序差异表达分析。
这些工具不仅被广泛使用，而且多数为免费开源，因此被引频率极高。这也体现出“可重复、可访问、可操作”的方法与软件，在当代科研中具有不可替代的基础地位。
癌症与健康研究：数据与共识工具的力量
榜单中同样有几篇在医学与癌症研究中扮演核心角色的论文。例如：
- GLOBOCAN全球癌症统计报告（2018、2020年版），广泛引用于流行病学研究；
- 《癌症的六大特征》综述性论文，构建了癌症研究的基本框架；
- 精神疾病诊断手册DSM-5，也因其标准性被大量引用。
这些成果并非技术工具，但通过提供统一框架和数据参考，在医学领域中发挥了极高的影响力。
研究规范与系统性综述的兴起
21世纪一个显著的趋势是系统性综述与元分析的规范化。为改善研究报告质量，一些方法学规范工具也登上了高引用榜单：
- PRISMA报告准则，规范系统综述的撰写；
- I²统计量，用于度量不同研究之间结果的不一致性；
- “Thematic Analysis”的方法论文，改变了定性研究在社会科学中的分析方式。
这些论文不仅提高了研究质量，也成为科研“必经之路”，因而被广泛引用。
方法与标准的“无形胜利”
这份引用榜单揭示出一个令人深思的现象：最广泛影响科研生态的，并不总是最耀眼的发现，而往往是那些“润物细无声”的方法、工具和规范。在一个日益复杂、数据爆炸的科研世界中，能帮助研究者“做得更快、更准、更好”的技术手段，才是真正不可或缺的基础。
这不仅是一种引用上的胜利，更是一种科研方法论的胜利。
