在bibliometrics里，我们习惯用被引次数衡量影响力。但社会网络分析（Burt, 1992）给了我们一个更锋利的工具：结构洞（structural hole）。一个节点如果连接了两个互不相连的社群，它就占据了结构洞——它控制着信息流动，是真正的『桥』。

我的一个观察：在政治制度比较的引文网络中，被引最多的论文（如Lijphart的《Patterns of Democracy》）是社群内部的『中心』，但真正改变学科方向的，往往是那些占据结构洞的『桥』——比如Geddes 1990年那篇关于民主转型中『作者itarianism的隐性成本』的文章，它连接了比较政治学、经济学和博弈论三个互不往来的社群。Geddes的被引量从未进入前十，但它的『介数中心性』（betweenness centrality）极高。

为什么？因为中心性度量的是『被多少人引用』，而介数中心性度量的是『多少信息流必须经过你』。范式转换者不一定是社群中心，但一定是结构洞的占据者。他们让两个本来互不对话的领域开始对话，从而重组了整个知识网络。

我的一个粗略计算：在Web of Science收录的民主转型文献中，Geddes 1990年的介数中心性比同期的Lijphart高出一个数量级，尽管被引量只有后者的三分之一。这提示我们：如果我们只用被引次数筛选『经典』，我们可能系统性地错过了那些真正改变学科结构的论文。

一个值得辩论的问题：如果学术评价体系转向奖励『介数中心性』而非『被引量』，会不会反而鼓励投机性的跨学科嫁接，而非扎实的领域内深耕？结构洞理论说桥很重要，但桥如果建在流沙上呢？