文章从学术论文中的“参考文献”说起，延伸出了一个可衡量公众号文章质量的指标“被引量”，脑洞很大，其中的思考方式不妨我们来学习一下。
学术论文有一个必不可少的部分，叫做“ 参考文献（References） ”，在这个模块里你要把你在本论文中引用观点的来源标注出来：
参考文献作为论文的一个重要部分，一方面表示了该篇文章是基于什么样的研究基础展开的；另一方面，对于被引用的论文，被引量代表了该文章的影响力和价值。
学术领域无人不知无人不晓的 汤森路透 基于文章的被引量会发布一个期刊引证报告，报告的核心指数称之为 影响因子 。
影响因子（Impact Factor，IF）是汤森路透（Thomson Reuters）出品的期刊引证报告（Journal Citation Reports，JCR）中的一项数据。 即某期刊前两年发表的论文在该报告年份（JCR year）中被引用总次数除以该期刊在这两年内发表的论文总数 。这是一个国际上通行的期刊评价指标。
影响因子现已成为国际上通用的期刊评价指标，它不仅是一种测度期刊有用性和显示度的指标，而且也是测度期刊的学术水平，乃至论文质量的重要指标。
谷歌学术也采用了相似的H指数作为学者和期刊评价的标准：
所以我在想， 公众号的文章可不可以引入这么一个“被引量”指标，用以评价一篇文章或者一个公众号的水平呢？
学术文章的被引量很容易计算，因为国家有明确的法律法规和标准，只要有足够全的学术文章便可以计算出某篇文章的被引量。
对于公众号来说，计算被引量所需要的数据也是完善的。
首先，功能层面
2017年6月6日，公众号开放了“ 插入全平台已群发文章链接 ”的功能
这个功能的开放为添加“ 参考文献 ”提供了可能。
然后，数据层面
目前内容创业服务公司新榜保持每天对 44.8万 个公众号文章的采集工作，几乎包含了所有活跃的公众号。这部分公众号的文章在新榜数据库是可检索的。
最后，技术层面
要获取文章的“被引用”情况，首先需要知道文章的 被引用的情况 ，然后需要知道 文章的来源（即公众号） 。
而这两个数据，也是全部可以得到。
文章引用行为的获取
我们打开一篇“引用了”其他文章的公众号文章，F12检查文章的源代码可以看到，文章是以 超链接 的形式出现的：
所以在采集文章时，如果在源代码中采集到
<a herf = “http://mp.weixin.qq.com/s?__biz********************* “>文本</a>
的字段，则可以认为此处有“引用”行为。
引用来源分析
找到了文章的引用行为，我们需要对被引用的文章进行分析，分析的核心在就于这篇文章的链接，也就是刚才herf后面的那一串。
幸运的是，微信在链接里保存了我们 需要的所有数据 。
以刚才那篇文章的链接为例：
http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1MTAwNzY4Mg==&mid=2247483897&idx=1&sn=893614b6d6fd28d04b0f51e7c857c876&chksm=fb96a554cce12c4266018f581467f009021b89f5df0d546b1d08f4a08055ce17916f2ae74745&scene=21#wechat_redirect
我们把链接分为三部分：
http://
mp.weixin.qq.com/s
__biz=MzU1MTAwNzY4Mg==&mid=2247483897&idx=1&sn=893614b6d6fd28d04b0f51e7c857c876&chksm=fb96a554cce12c4266018f581467f009021b89f5df0d546b1d08f4a08055ce17916f2ae74745&scene=21#wechat_redirect
了解链接组成的同学们应该知道，前两部分是链接的主题，每个文章的链接都是一样的。关键信息在于 “？” 后面的部分。
在链接里， “？” 后面的部分是链接的 传参 ，顾名思义，就是向服务器传递的参数，是对链接的解释（或者叫备注）。
观察链接里的参数，有五个：
__biz
mid
idx
sn
chksm
我们这里只用到前两个参数：
__biz可以认为是微信公众平台对外公布的公众帐号的唯一
idmid是图文消息id
通过__biz参数可以获得 公众号的ID 数据，是唯一识别的，目前技术上可以转化成账号的；
通过mid参数，我们则可以定位到文章的ID，也是唯一识别的。
到此，对于文章引用行为技术层面的问题都已经解决。
“被引量”的使用
和学术领域相同，一篇文章被引用一次，则代表该文章影响力+1，被引量越多，文章影响力就越高。
对于公众号而言，可以使用账号所有文章的被引量计算账号的“影响因子”，可以使用SCI的计算方法，也可以使用GoogleScholar的H-index的计算方法。
和学术领域相同，文章也存在”自引“和”负引用“的问题。
自引 在学术领域是一个不怎么受待见的事情，因为“被引量”这个指标已经作为一种评价标准，引用自己的文章给自己+1这种行为不是很好看。
负引用 这件事在学术领域还不那么严重，一篇论文的结论不管对错，学术层面的价值是存在的。但是在媒体行业就不同了，毕竟媒体很多时候传递的是价值观。比如某篇文章观点偏激，被全网喷，我们只能说那篇文章影响力高，但是价值就没多少了。
这里我们就不深入讨论了。
最后说点啥
目前的内容行业，充斥着营销号、流量号，一群自媒体人聚在一起不是讨论什么样的文章有价值、什么样的内容有深度，而是讨论今天的收益如何、多少阅读量才能开通流量主。
我们每天仅有的几分钟阅读时间里，有一半浪费在那些“耸人听闻”但毫无营养的标题党上，反而那些报道事实、传递价值的深度内容或因为文字太长、或因为标题不够吸睛，被淹没在这爆炸的信息海洋中。
是时候该有人站出来做点什么了，比如给内容行业也加入一个让死学术圈欲仙欲死的“影响因子”。
