图灵指数的核心思路，就是把不同年代、不同领域学者的引用数据放到一张量尺上。嗯，简单讲，就像是学术圈的“通用积分榜”。研究从 1865 年拉到 2016 年，跨 310 个学科、1.4 亿多篇论文，数据量挺吓人，但有意思：引用数其实是幂律分布的，所以能用归一化来“压平差距”，搞出一个跨领域可比的影响力评分。

如果你平时也搞学术网络、做影响力建模，这玩意儿值得一看。尤其是搞可视化、科研排名算法的同学，用这个思路能少走多弯路。哦对了，文中还拿诺奖、图灵奖得主做了验证，这个指数还挺靠谱，不是拍脑袋搞出来的。

想深挖的可以顺着几个关键词找点资料，比如幂律分布、归一化、影响力传播这些，文末也给你整理了一些相关资源，动手能力强的直接上 Matlab 写个小模型玩玩也不错。

如果你正好在搞学者画像、科研评价系统之类的，可以拿图灵指数做个权重参考，或者当个新特征来训练模型，也许效果还蛮惊喜的。