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马太效应所导致的信息分布的富集现象,其积极意义显而易见,在实际的信息管理工作中,它可以帮助我们突出重点、摒弃平均,为信息源的选择、获取、评价和利用提供依据,为降低信息管理成本,提髙信息利用效益提供指导和方法。在理论上,马太效应描述的优劣可以帮助我们认识信息集中和分散的特征、趋势和规律,发现信息管理学的基础性定律。但是马太效应的负面影响也是显而易见的,需要在应用中加以约束和限制。
马太效应描述信息对象的优势和劣势过度积累,容易使信息工作者按简单的优劣进行信息的选择、评价、传播和利用,走人极端,使信息工作者因循守旧、不思进取,不求变革创新,按经验和简单的规则从亊复杂多变的信息管理工作。
马太效应所形成的信息分布富集有时仅仅是表面的、外在的。例如一篇论文被引次数多并不一定表明它有较高的价值,一些有错误观点或有争议的论文也可能有较高的被引率(人们出于对它的批评或商榷)。有的优势积累过程带有突发性和受统计学因素的影响,使得信息价值失真。例如,加菲尔德利用《科学引文索引>1961—1975年的15年共计3000万条被引数据,按被引次数排序,评选出250名科学家(平均被引频次为3811次)。其中诺贝尔奖获得者44人,他们的被引频次在得奖前后有重要变化,有的在获奖前被引次数并不高,获奖后由于名声大振,被引次数剧增。这有可能掩盖了事实真相,因为并不能保证诺贝尔奖获得者的每篇论文都具有较高价值。
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