由于人文社会科学与自然科学在学术发表和引用上存在很大的不同，以引用率作为学术评价方法的方式受到很多人文社科领域学者的批判，但对人文与社科领域的自身实践进行反思却较少受到关注。近日，伦敦政治经济学院政治学教授帕特里克·邓利维（Patrick Dunleavy）在学院官网发表文章《不当的引用行为仍在危害人文社会科学》（Poor citation practices are continuing to harm the humanities and social sciences）。他表示，引用和参考模式并非微不足道的小事，而是体现基本学术道德规范的重要指标。目前，在学科之间，学术引用实践仍存在明显差异，特别是在人文与社会科学领域研究中，不当的引用行为不仅有损学者自身声誉，对读者及其跟随者也会产生不利影响。
学术引用存在学科差距
科学、技术、工程及数学（STEM）领域的科学家与其他学科学者之间，在引用他人的研究观点用以解释自己的研究频率上存在巨大差距。邓利维引用科学与技术研究中心数据证明，医学和生命科学领域出版物的引用率是人文学科的8倍；自然科学（STEM学科除生命科学外）出版物引用率是人文学科的6倍。社会科学比人文学科情况稍好，但其大部分主题是处于STEM和社会科学以及信息/语言研究之间的交叉重叠地带。尽管如此，自然科学领域出版物的引用率仍是社会科学的2倍。
从学术期刊角度看，引用的差别则更大。传统上，社会科学学者甚至更多的人文学科学者并不认同来自如“科学网络数据库”（Web of Science）和“斯高帕斯数据库”（Scopus）等文献数据库的期刊引用排名结果。“科学网络数据库”已经完全取消了将学术书籍作为引用来源参考，这对人文学科影响非常大，因为期刊文章并不是人文学科出版的主要形式，人文学科出版物的主体仍是书籍。
在期刊覆盖率上也存在明显的学科差异。在大部分数据库当中，应用物理学或天文学领域期刊涵盖率为90%以上，而社会科学为35%—40%，人文学科则不到20%。尽管一些设立已久、“偏向”科学的数据库最近都在试图改善人文、社科期刊的涵盖比例，但其仍有大块空白待填充。
引用和参考是学术道德的反映
随着网络技术的迅速发展，人文与社会科学领域“不能与STEM同等比较”这种辩护已经默默衰落。如谷歌学术计量（Google Scholar Metrics）对引用的评价较为平衡，包括所有的出版来源（涵盖了期刊文章、书籍、研究报告和会议论文等等），并且其计数也包括所有学科组期刊。此外，该计量还推出了h5指数和h5中位数，这些指标貌似具有一定说服力。
通过使用谷歌计量数据对各个学科组顶级期刊以及在每个组中排在第20位的期刊进行比较时，同样可以看到学科间的差距：分数排名最高的医学和生命科学期刊的h5指数得分约是排名最高的人文学科期刊h5指数得分的10倍，是商学和经济学的2倍；对排在第20位的期刊进行比较，医学期刊的h5分数仍是人文学科期刊得分的5倍，是社会科学的2.5倍。这说明，在引用上的学科差距是真实存在的，而非取决于计量方法。
邓利维调查发现，很多社会科学学者认为学术引用这一问题并没有那么重要。STEM等领域的科学家往往将广泛的学术参考视为一种强制性行为，但很少有社会学家认识到这种学术搜寻工作的重要性。比较自我的人文学科学者似乎也都有相似的立场。相互引用以及积累总结的普遍缺乏尤其不利于年轻学者，但他们在对这方面的认识并没有太大改观。更有一些人总结道，在文学研究等领域应当完全放弃当下对研究的强调，因为大部分工作成果都不会被引用和参考，或者根本不会被该领域其他学者重视。
正当引用和参考他人研究成果与其更好地进行学术研究密切相关，是学术道德的反映。邓利维表示，有些社会科学和人文学科学者终其一生忙于证明自己是他人研究引用的“来源”，而非引用其他人研究的“聚集地”，但实际上并没有获得其所设想的好名声；有些学者只引用与其意见相符的研究成果，或以意识形态、学科类别筛选文献，忽视其他观点，这些都不是正确的研究态度，并将对其自身研究造成“伤害”，也是对其读者和追随者的不负责。
“系统综述”同样适用于人文社会科学
邓利维表示，要打破这种局面需要人文与社会科学界的共同努力。如今，研究人员可以通过各式便捷的社交媒体平台，如学术博客等，搜集、聚合科学和学术知识，从而更好地理解和总结与其研究相关的众多文献。同时，利用不断发展的搜索技术，可以更轻松地与学术领域保持联系。
在对文献进行搜集、总结和理解方面，可以借鉴并应用一些新的方法。例如，从医学和健康科学领域传播到社会科学领域的“系统综述”（Systematic review）便是一种重要的方法。它能够系统全面地搜集已发表或未发表的研究，筛选出符合质量标准的文献并对其进行定量或定性合并，对研究成果进行总结和分析，得出可靠的综合结论。
尽管当下在人文社科中使用的一些文献综述方法还不够充分，但这并不是说我们要秉承“拿来主义”，把STEM学科中的学术引用和参考方法或公式化的潮流带入人文社科领域。我们的目的是在社会科学和人文学科中，尤其是在进行定性研究与分析过程中，应用更适合的方法来规范学术引用行为。随着技术的发展，人文社科研究也会进入一个有更多学术研究搜集和积累总结的新时代。
