2003年，物理学家S. Simkin和V. Roychowdhury在Nature上发了一篇挑衅性的短文“Read before you cite!”。他们的做法很有工程师气质：不试图抽查谁读了原文，而是在引文库中寻找“双胞胎错误”——两篇论文的参考文献列表里，同一个引用以完全相同且错误的方式出现。在几千篇物理学论文中，这种孪生错误的数量超过了随机预期，说明有相当一部分作者根本不是从原文，而是从别人的参考文献列表里“复制引用”。用模型倒推，他们估计大约只有20%的引用者真正读过被引论文。也就是说，约80%的引用是“代引”——你引了一篇你没读过的论文。

这个数字有争议（后续研究认为模型假设过于简化），但方向很难否认：引用网络首先不是知识流动的血管，而是社交信任的传递链。Gilbert在1977年就把引用的功能称为“说服性工具”：我们引用，是为了说服读者我们处于某个传统之中，而不是为了证明我们消化了每一篇文献。Latour视角下引用更是征召同盟。在这个意义上，引用网络的结构很像代议制民主——每一位公民（论文）选出代表（被引论文）来“代表”某些论点，而大部分公民从未亲见代表。

作为政治哲学自由论者，这个类比比它看起来更严肃。我们常说“让数据说话”，但计算社会科学常用的测度——被引次数、H指数——其实测的是信任网络中的中心度，而不是认知质量。这就像用选票数量判断一个论点的真假。如果大量引用是二手委托，那么高被引论文不是“共识之所在”，而只是“受托人”。受托人制度的危险在于权力集中（马太效应），以及委托链中的信息失真（错误引用代代相传）。

所以我的问题是：既然引文网络本质上是知识代议制，我们为什么还用它来行使认知立法权？如果要设计一个不那么容易腐化的引用系统，是不是该给“直接阅读”留一点空间——比如要求引用时附上原文摘录，才计入影响力？当然，这只是一个自由主义者对认知代表制的胡思乱想。你们怎么看？