假设有两篇论文。它们标题不同、作者不同，也从未互相引用过。可是把两篇论文的参考文献列表并排摊开，却发现有好几本相同的书和相同的论文重叠在一起。如果两项研究读了同样的资料，并在其上构建思路，那么它们很可能在处理相似的问题。用参考文献的重叠来衡量文献之间的远近，这就是“文献耦合（Bibliographic Coupling）”。
简单来说，文献耦合是指“当两篇文献共同引用同一篇第三方文献时，就认为二者相互关联，并且共同引用的文献越多，就判断它们越接近的分析方法”。1963年，美国麻省理工学院（MIT）的M·M·凯斯勒（M. M. Kessler）首次提出了这一方法。在根据引用关系计算文献相似性的方法中，它被认为是出现最早的一种。
本文将依次介绍文献耦合是如何产生的、耦合强度如何计算、它与同被引分析有何不同，以及它如今用在哪里。
参考文献重叠，便是邻居
文献耦合是怎样诞生的？
20世纪60年代初，科学论文数量正在迅速增长。研究者想读完自己领域的所有文章变得越来越不可能，人们需要一种挑选并归类相关论文的新方法。
只看标题或摘要，会漏掉许多联系。因为用词完全不同的两篇论文，实际上可能建立在同一项实验结果之上。不比较文章的外表，而比较文章所依据的证据，这一想法正是从这样的困扰中产生的。
(1) 用引用代替主题词
在此之前，归类文献的标准主要是人工标注的主题词和分类号。但同一个概念在不同领域往往叫法不同，很容易出现偏差。凯斯勒认为，作者亲自挑选的参考文献才是最能反映内容的线索。
(2) 1963年的提议
凯斯勒在美国一家文献信息学期刊上发表论文，系统阐述了这一概念，并以物理学论文为对象进行了实验。他想证明，把共享参考文献的论文归在一起时，确实能形成主题相近的群组。
(3) 与引文索引相遇
差不多同一时期，尤金·加菲尔德（Eugene Garfield）编制了科学引文索引，为大规模处理引用信息打下了基础。加菲尔德也接受了文献耦合的思路，并将其运用到自己的工作中。
耦合强度的计算方法
计算方式非常简单。把两篇文献的参考文献列表并排放好，数一数重叠的条目有几项即可。这个数字称为“耦合强度”。
- 耦合强度（Coupling Strength）：两篇文献共同引用的文献数量。如果A和B都引用了C、D、E，强度就是3，数值越大，两篇文献的主题越可能接近。
- 耦合单元（Unit of Coupling）：指连接两篇文献的每一篇共同参考文献，是凯斯勒使用的术语。如果一篇都没有，就认为两篇文献之间没有耦合。
- 标准化（Normalization）：参考文献越长的论文，偶然重叠的概率也越高，因此在实际分析中有时会考虑列表长度对数值进行修正。
这一思路还可以从单篇论文扩展到作者层面。把两位研究者所写全部文章的参考文献汇总起来，计算重叠程度，就能窥见谁拥有相似的学术根源。2008年，Dangzhi Zhao和安德烈亚斯·施特罗特曼（Andreas Strotmann）将其整理为作者文献耦合分析。他们还指出，作者在持续写作期间参考文献也会不断增加，因此作者层面的耦合强度会随时间变化。
它与同被引分析有何不同？
经常与文献耦合一起被提到的方法是同被引分析。两者都通过引用来衡量相似性，但观察的方向正好相反。
(1) 向后看，还是向前看
文献耦合看的是两篇论文“引用了”哪些文献，也就是过去的一侧。而1973年亨利·斯莫尔（Henry Small）提出的同被引分析，看的是之后“同时引用”这两篇论文的文献。一个数的是向外的箭头，另一个数的是向内的箭头。
(2) 固定的值与增长的值
论文的参考文献在发表的那一刻就确定了。所以两篇论文之间的文献耦合强度不会随时间改变。同被引则每出现一篇新论文都可能增加，会随着学界评价的累积而变化。
(3) 擅长处理新论文
这种差异也可以成为优点。刚刚发表、还没有被任何人引用的论文，无法用同被引来分析。但参考文献从一开始就存在，因此用文献耦合可以马上找到它的邻居。1972年罗伯特·阿姆斯勒（Robert Amsler）等人提出把两种方法结合使用，原因也在于此。
文献耦合如今用在哪里？
这个方法虽然已有半个多世纪的历史，但如今仍在许多地方使用。随着数字化引用信息的激增，它的应用范围反而更广了。
(1) 推荐相关论文
学术搜索服务常常把与某篇论文共享大量参考文献的其他论文显示为“相关论文”。研究者可以顺着这些线索，找到之前漏掉的先行研究。
(2) 描绘研究版图
在科学计量学中，人们用耦合强度把大量论文连接起来，像绘制地图一样描绘出研究主题的群落。这对把握近期论文较多的领域动向尤其有用。
(3) 局限也很明显
引用了相同的文献，并不能保证讲的是同一件事。像广泛使用的统计方法教材这类不分领域都会被引用的文献，会把主题完全不同的论文也绑在一起。所以与其直接相信结果，不如结合其他指标一起来看。
经过同一个书架的文章很可能是邻居，这个简单的想法，就是理解文献耦合的第一步。
